风险模拟模型
风险模拟模型是结合多维度数据后，运用计算机技术和数学算法，来模拟分析或预测一些特定时间发生的概率，以及其潜在影响的数字化工具。
风险模拟模型能够模拟出多种风险，在不同环境场景下所发生的概率，以及该风险可能带来的影响，企业可以根据风险模拟模型给出的模拟结果，来针对性地调整应急预案，优化应急响应流程以及资源调度方案，也可以通过模拟事故演练的方式，来提高员工的安全意识。
风险模拟模型的核心技术
建立预测模型：争对可能会发生的事故，或者不清楚是否会发生的事故，提前设定好需要进行分析的风险场景，以及可能会影响到该事件的所有变量。
例如：需要分析的风险场景是危化品储罐泄漏，那么会影响到该事件的所有变量，对于化工企业，可能的风险变量有：风速、温度、泄漏孔径、人员分布、应急响应时间等。再加入更加极端的变量，看模型是否会给出一些我们意想不到的事故方向。
定义概率分布：给会影响到该事件的所有变量，都提前设定一个可能的取值范围，以及对应数值的概率分布。注意：这不是一个固定值！
例如：在出现该事件的时候，大概率风速是3级，但也有小概率情况，风速会是6级或8级。
海量模拟运算：当事件和变量范围都确定好后，风险模拟模型就会开始进行成千上万次，甚至百万次的“随机抽样” 实验。每一次的“随机抽样” 实验时，系统都会在预设好的每个变量中，随机抽取一个符合其概率分布的值，然后代入相对应的数学模型进行计算，得出一个可能的结果。
例如：泄漏影响的范围，以及可能造成的人员伤亡数等。
统计与分析结果：风险模拟模型会统计模拟实验的所有结果，生成概率分布图和累计曲线，并对所有数据进行分析，得到一个概率化的全景图。
整体构架
风险模拟模型解决的问题
应用场景
量化风险评估（QRA）
模拟化工园区内出现有毒气体泄漏时，在不同的气象条件下，有毒气体的扩散范围、浓度和影响时间。
输出结果：化工园区内有毒气体泄漏，会导致下风向500米处，有毒气体浓度超过危险限值的概率为0.1%”。
这样的输出结果，远比“有中毒风险”的定性描述更具有决策和参考价值。
辅助规划与设计
场景：在工厂的设计阶段，就可以针对性地模拟不同设备摆放在不同的位置，以及各设备之间保持不同的安全距离，对发生爆炸时的冲击波超压的不同影响。
输出结果：如果将罐区A和控制室B之间的间距增加到50米，当发生爆炸时，控制室承受的超压值降到安全阈值以下的概率，将会被提升至99.9%。
这样的输出结果，可以从风险源头上消除或者减小可能带来的风险。
优化安全措施与应急响应
场景：从经济效益的角度出发，模拟火灾场景来测试消防栓的布局位置、数量的不同，以及消防队接到报警的时间、响应时间的不同，对火灾后果影响会有哪些。
输出结果：当消防队的应急响应时间，如果能够从10分钟缩短到8分钟时，财产损失会比预期值降低25%，人员伤亡的概率降低了18%。
这样的输出结果，为安全投入提供了相对较为直观和精准的成本效益和事故损失分析。
预测性维护
场景：提前输入设备的一些历史数据，比如：温度、振动、腐蚀速率等，建立数学模型，风险模拟模型将会依据这些历史数据，来预测该设备未来发生故障的概率，以及发生故障的大概时间。
输出结果：“该反应釜在运行到368天左右时，发生密封泄漏事故的概率将超过85%。”
对于关键性的、故障后难以修复的设备，通过风险模拟模型来实现预测性维修，避免出现非计划的停工或是事故，给企业带来不必要的损失。