常州市埋地天然气管网多准则安全评价

我国城市规模的扩大和天然气需求的增加,导致城市埋地天然气管网越来越复杂,城市埋地天然气管网的安全对于保障城市的可持续发展至关重要。为了对常州市埋地天然气管网做出准确的安全评价,分析了导致埋地天然气管网破坏的影响因素,构建了基于地理信息系统的多准则安全评价的权重线性组合法模型,运用层次分析法计算了各影响因子的权重,得到了常州市埋地天然气管网安全评价结果。依据计算结果,分析了常州市埋地天然气管网的高风险区域,并为降低这些区域的破坏风险提供了工程措施建议。     

燃气管网定量风险分析方法综述

以城市燃气管网的风险为研究对象,分析并提出一种可用于城市燃气管网定量风险分析的新思路,包含了不同事故后果及其物理模型的分析即事故可能性分析、后果分析和风险评价,分为失效事故假定、泄漏率计算、物理效应计算、致死率计算、风险值计算、风险评价等环节;整理、研究城市燃气管网定量风险分析所涉及的多种物理模型,并通过比较不同模型的特点,分析各个模型的不足之处;最后针对国内外研究现状及燃气管网风险的特点,指出研究发展方向:研究风险在燃气管网内的传播,提出燃气管网相继失效的风险分析方法。所提出的分析思路、计算方法可与工程应用相结合。     

基于风险的城市埋地燃气管道安全评价模型及应用

城市埋地燃气管道一旦失效会产生泄漏,甚至引发火灾爆炸等事故,造成人员伤亡和财产损失等严重后果,影响社会稳定,因此其安全运行十分重要。由于城市地下环境的复杂性,使得埋地燃气管道失效的因素多种多样,且具有模糊性;由于城市地面状况各异,所以构成失效后果的因素也具有不确定性。文章以某市在役燃气管道为例,使用模糊数学语言表达了埋地燃气管道的失效可能性和失效后果,采用模糊综合评价模型对燃气管道的失效可能性和失效后果进行了评价,并以美国石油协会(API)风险矩阵表征了埋地燃气管道的风险等级,得到不同管道单元的风险级别和管道单元数,根据不同的风险等级采取不同的策略或措施,完善管道的完整性管理,降低管道的使用风险,确保城市燃气管网的正常安全运行。     

一种城市燃气管网泄漏风险动态计算模型

为科学地评估并及时控制城市燃气管网泄漏的风险,采用贝叶斯网络(BN)与地理信息系统(GIS)相结合的方法,建立燃气管网泄漏风险动态计算模型。首先,利用故障树(FT)系统地分析管网泄漏事故,考虑到管网服役时间和外界干扰事件的动态性,将建成的FT映射到BN中,进而动态计算燃气管网的泄漏概率;然后运用GIS技术对管网泄漏后果的严重度指标进行赋值,并将动态泄漏概率和后果严重度值结合,建立上述模型;最后,以某区域的燃气管网为研究对象,验证该模型的有效性。结果表明:该模型能够综合时间因素以及突发事件对管网泄漏的影响,实现对管网泄漏风险的动态计算和可视化显示。     

埋地燃气管道风险程度的多层次模糊评价方法

针对埋地燃气管道的风险评估,结合影响埋地燃气管道风险因素众多的特点,运用工程模糊数学理论,建立了埋地燃气管道风险程度的多层次模糊评价方法,确定了影响管道风险的基本因素。考虑了各类因素以及同类因素间的模糊性,并给出了因素类及因素间权重的计算方法。据此,可对埋地燃气管道的风险程度进行评价,从而有利于针对风险较高的管段采取行之有效的措施,防止事故的发生。     

基于STPA的城市埋地燃气管道第三方破坏风险因素分析

城市埋地燃气管道输送介质易燃易爆、埋设环境人口密集、施工频繁,极易受到来自第三方的破坏,直接威胁人们的生命财产安全,因此对第三方破坏的风险因素分析和防治十分必要。系统理论过程分析法(STPA)是一种基于系统理论的风险分析方法,该方法不同于传统的风险分析方法——将事故视为由初始事件诱发的一系列事件造成的后果,而是对燃气系统从设计、开发和运行过程进行分析,建立系统安全控制结构,通过分析控制缺陷和缺陷致因实现对风险因素的分析。研究分析出24个燃气管道第三方破坏的风险因素,针对风险因素提出了建议,为燃气管道第三方破坏的风险控制提供依据。     

基于动态贝叶斯网络的城市综合管廊燃气泄漏动态风险评价

为解决综合管廊燃气管网系统风险因素多、风险状态随时间动态变化等问题，在传统故障树和静态贝叶斯网络等方法的基础上提出了基于动态贝叶斯网络的城市综合管廊燃气泄漏动态风险评价方法。首先利用蝴蝶结模型分析总结了导致综合管廊燃气管网发生泄漏的主要风险源和不同事故后果。然后，引入时间因素与Leaky Noisy-or Gate模型，根据故障树模型的映射规则，建立城市综合管廊燃气泄漏的动态贝叶斯网络模型。最后，利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对模型进行求解。由实例分析得到了某综合管廊燃气泄漏概率及各事故后果概率的时序变化曲线，通过反向推理得到了导致燃气泄漏的主要风险源。研究成果可为综合管廊的风险评估、日常维护提供理论支持。     

城市天然气管网预警系统的研究与实现

随着城市天然气管网密度加大,由于天然气管理手段滞后导致的天然气泄漏事故急剧增加。基于GIS技术并结合燃气管网定量风险分析(QRA)模型,提出利用定量风险分析模型实现管网风险预警的方法。结合C#+ArcEngine编程技术,开发城市天然气管网预警系统,实现管网失效率分析、燃气事故扩散模拟、火灾及爆炸模拟、个人风险等值线绘制、社会风险分析等功能,能够进行区域性事故后果预测、个人风险和社会风险计算、安全性评价及应急预案编制等项工作。     

城市埋地管道占压风险评估实用方法研究

为提高不完备信息条件下城市埋地管道占压风险评估的准确性和实用性,综合运用属性层次模型(AHM)和数理统计方法,建立了城市埋地管道占压风险评估实用方法。以燃气管道为例,分析燃气埋地管道占压隐患的7类影响因子及其对应评价指标,利用属性层次模型确定各影响因子及其评价指标的权重,各影响因子与其对应下属评价指标的权重组合值表示城市燃气埋地管道占压风险;采用数理统计方法估计占压风险的概率密度分布曲线和累积密度曲线,确定评定城市燃气埋地管道占压风险等级区间。上述方法实例应用的结果表明,该方法与模糊综合法的评价结果基本相符,但该方法考虑了权重组合值表征风险和用概率表征不确定性因素,方法较为简便实用,结果更加科学可靠。     

基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法研究*

为确定燃气管网风险评估的关键风险因素,以A省各地市燃气管网为研究对象,基于燃气专家经验确定燃气管线风险等级,提出基于Logistic回归的燃气管网风险因素重要度分析方法。采用样本增强及随机抽样的方式,选取400个均衡样本作为管网评估数据输入,通过因子分析方法对其进行降维,得到3个公共因子并作为一级指标反向构建燃气管网风险评估指标体系;利用有序多分类Logistic回归方法,根据回归系数绝对值大小对风险因素进行重要度排序。研究结果表明:外界环境对燃气管网风险的贡献程度相对较高,管道自身因素和巡检养护次之。研究结果可为城市燃气风险防控提供理论依据和方法参考。     

基于模糊综合评价的城市燃气管网第三方破坏失效可能性研究

针对第三方破坏事故具有多样性、复杂性和不确定性等特点,建立城市燃气管网第三方破坏失效可能性评价模型。辨识出包括社会环境与公共关系、管道敷设状况、破坏与防控、管理与误操作以及自然环境等5类一级因素和19个二级因素,通过改进的层次分析法确定各级影响因素的权重,并运用多层次模糊综合评价法得出管道第三方破坏失效可能性的大小。以成都市某燃气管道为例进行验证分析,按照最大隶属度原则对评价结果进行处理。     

Dynamic failure probability analysis of urban gas pipeline network

The gas pipeline network is an essential infrastructure for a smart city. It provides a much-needed energy source; however, it poses a significant risk to the community. Effective risk management assists in maintaining the operational safety of the network. The risk management of the network requires reliable dynamic failure probability analysis. This paper proposes a methodology of condition monitoring and dynamic failure probability analysis of urban gas pipeline network. The methodology begins with identifying key design and operational factors responsible for pipeline failure. Subsequently, a causation-based failure model is developed as the Bowtie model. The Bowtie model is transformed into a Bayesian network, which is analyzed using operational data. The key contributory factors of accident causation are monitored. The monitored data is used to analyze the updated failure probability of the network. The gas pipeline network's dynamic failure probability is combined with the potential consequences to assess the risk. The application of the approach is demonstrated in a section of the urban gas pipeline.     

基于神经网络的煤与瓦斯突出预测模型

在全面分析了煤与瓦斯突出影响因素的基础上 ,提出了煤与瓦斯突出预测的人工神经网络模型。介绍了突出特征指标的选取及表示方法与推理过程。实例分析表明 ,模型精度很高 ,可用于工作面煤与瓦斯突出预测 ,并分别给出图 2 ,表 3,文献 5     

基于贝叶斯网络的城市地下燃气管网动态风险分析

为研究城市燃气管网风险的动态性,针对传统风险分析方法的局限性,提出基于贝叶斯网络的燃气管网动态风险分析方法。构建燃气管网失效蝴蝶结模型并将其转化为贝叶斯网络模型;在事故发生状态下更新事件失效概率,识别出关键因素;根据异常事件数据和贝叶斯理论,对基本事件失效概率进行实时动态改变;随之更新管网失效及各后果发生的概率,从而实现管网的动态风险分析。研究结果表明:该方法克服了传统风险分析方法的不足,可动态反映燃气管网失效和事故后果发生概率随时间变化的特征,能够为城市地下燃气管网的风险分析与事故预防提供参考。     

基于人工神经网络的LPG公路运输的风险评价模型及其应用

为使LPG公路运输的风险评价更加客观、合理,遵循区域性、动态性和可量化原则,建立了LPG公路运输的风险评价指标,并将个人风险和社会风险作为评价结果。利用人工神经网络的自组织、自学习和自适应功能,提出基于人工神经网络理论的LPG公路运输的风险评价方法,通过Matlab软件中的神经网络工具箱对评价模型进行训练,并通过实践验证该模型的可行性。结果表明,该方法能较好地克服评价深度、评价指标间复杂关系和评价指标作用模糊的限制,且评价结果直观的反映了评价对象的个人风险和社会风险的风险程度。     

Dynamic probability assessment of urban natural gas pipeline accidents considering integrated external activities

Urban gas pipelines usually have high structural vulnerability due to long service time. The locations across urban areas with high population density make the gas pipelines easily exposed to external activities. Recently, urban pipelines may also have been the target of terrorist attacks. Nevertheless, the intentional damage, i.e. terrorist attack, was seldom considered in previous risk analysis of urban gas pipelines. This work presents a dynamic risk analysis of external activities to urban gas pipelines, which integrates unintentional and intentional damage to pipelines in a unified framework. A Bayesian network mapping from the Bow-tie model is used to represent the evolution process of pipeline accidents initiating from intentional and unintentional hazards. The probabilities of basic events and safety barriers are estimated by adopting the Fuzzy set theory and hierarchical Bayesian analysis (HBA). The developed model enables assessment of the dynamic probabilities of consequences and identifies the most credible contributing factors to the risk, given observed evidence. It also captures both data and model uncertainties. Eventually, an industrial case is presented to illustrate the applicability and effectiveness of the developed methodology. It is observed that the proposed methodology helps to more accurately conduct risk assessment and management of urban natural gas pipelines.     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。     

人工神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

由于煤与瓦斯突出发生机理的复杂性,传统预测方法的应用受到很大的限制,而人工神经网络理论以其高度非线性映射的特性为解决这一问题提供了新的途径。以突出预测指标为基础,利用多层反向传播神经网络(BP网络)模型实现对突出危险性的预测。实例分析表明,模型精度很高,可用于工作面煤与瓦斯突出危险性的预测。     

岩层移动角选取的神经网络方法研究

岩层移动角是进行各类保护煤柱设计时的关键性参数 ,涉及地表建 (构 )筑物的安全。在综合分析影响岩层移动角因素的基础上 ,采用人工神经网络方法建立岩层移动角选取的模型。该模型采用改进的BP算法 ,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和测试样本 ,对模型的计算结果与实测值进行了对比分析。分析结果表明 :用人工神经网络方法求算岩层移动角考虑的因素更为全面 ,结果更接近于实际。笔者为岩层移动角的理论计算探索出了一种新的方法。