基于BN-CREAM的深水井控压井作业风险诱因研究

深水井控压井作业是有效控制溢流演化为井喷事故的二级井控工艺屏障。为提高深水井控压井作业可靠性,采用 BN-CREAM方法对其风险诱因进行研究。结合深水井控压井作业特点,考虑共因失效等因素,采用贝叶斯网络方法建立深 水井控压井作业风险演化模型。应用人因可靠性分析CREAM法计算深水压井人因失误先验概率,参考海洋可靠性数据手 册OREDA确定深水井控设备失效先验概率。依托贝叶斯网络的逆向推理能力辨识压井作业的主要风险节点,从而实现对 深水井控压井作业风险诱因的有效预测和评估。研究表明:深水井控压井作业共包含6个关键风险根节点,且压井作业人 因可靠性要低于设备可靠性;3级子节点“压井方法选择不合理”对深水压井作业的成功起到至关重要的作用,需进一 步开展风险分析研究。     

基于DBN的深水井控人机界面系统可靠性分析

为改善深水井控人机配合情况,运用动态贝叶斯网络(DBN)方法分析深水井控人机界面系统的可靠性。基于深水井控人机交互流程,构建系统安全屏障结构图,并转化为对应的DBN模型;依据DBN方法的时间属性,研究系统及各子系统不维修与维修状态下可靠度时间分布;借助贝叶斯后验推理及敏感性分析能力,辨识人机界面系统薄弱风险点。研究结果表明:维修因素是影响深水井控人机界面系统可靠性的关键因素;维修条件下,人因可靠性对深水井控人机界面系统可靠性的影响最大。     

基于前导事件和贝叶斯网络的储罐溢油动态风险评价

部分高风险危化品企业搬迁改造困难重重,为控制风险、保护周围人民生命和财产安全,有必要建立动态风险评价系统,对事故发生概率进行监控和预测。采用贝叶斯网络对事故发生概率进行定量分析。先在利用蝴蝶结模型辨识事故原因和后果的基础上,将其转化为贝叶斯网络模型;再导入"前导事件"信息和先验概率推导后验事故发生概率,量化分析事故发生随时间的变化概率;最后,以储罐溢流场景为例进行动态风险计算,结果表明,随化工装置生产时间和"前导事件"增长,元件失效概率和事故风险呈显著增长趋势。因此建议企业应重视"前导事件"并采取措施减少"前导事件",如优化检维修方案、及时更换关键部件、进行全面的事故调查等。     

基于BN的FTA在通用航空风险评价中的应用

针对事故树分析法(FTA)在风险评价中的局限性,采用以事故树为基础建立的贝叶斯网络(BN)风险模型,对通用航空中的两机空中相撞事故进行分析和推理,对事故模型进行改进和修正时,注重基事件的多态性和事件间的逻辑合理性。根据贝叶斯推理得出的数据,找到了事故的主要致因。结果表明,基于BN的FTA既能向前预测顶事件的发生概率,又能向后诊断基本事件的后验概率,可以更好地对通用航空风险进行评价。     

基于模糊贝叶斯网络的煤气化职业健康风险分析

针对煤气化行业职业健康风险影响因素不确定及模糊的特点,建立了职业健康风险计算模型。该模型将模糊数学与贝叶斯网络相耦合,模拟事件概率,找出导致风险的主要因素。通过分析煤气化行业中存在的多种风险因素,应用问卷调查法和模糊集理论模拟了根节点的发生概率,得出职业健康风险概率的预测值;应用贝叶斯网络反向推理的功能计算根节点后验概率并排序,确定了薄弱环节。该模型不仅能解决概率缺失情况下的风险量化推算问题,定量进行职业健康风险评估,还可以实现关键因素的识别,并能有针对性地提出改进措施,为职业健康风险预防提供决策依据。     

危险品航空运输事故的改进贝叶斯网络分析

以危险品航空运输事故树为基础,建立了贝叶斯网络(BN).运用贝叶斯原理以及推理计算,找出了危险品航空运输事故的主要致因,并分析了改进措施对危险品航空运输系统的影响程度.结果表明,引进改进措施后,事故一发生就已经超出可控范围的后验概率最大,将成为预防危险品航空运输事故的工作重点.研究表明,风险评价领域中的贝叶斯网络分析法是对事故树方法的有益改进.     

贝叶斯网络在CFIT风险评价中的应用

针对事故树分析法(FTA)在风险评价中的局限性,在可控飞行撞地(CFIT)事故树的基础上,建立贝叶斯网络(BN).运用推理运算对贝叶斯网络进行定量分析,通过分析计算数据,寻找主要事故致因,并提出对应的改进措施.再将改进措施引入到贝叶斯网络中,评价相关措施的有效性.结果表明,改进措施后,高度设置错误的后验概率最大,将成为预防CFIT的工作重点.最后指出贝叶斯网络方法是对传统的基于故障树分析的风险评价方法的有益改进.     

基于故障树-贝叶斯-蝴蝶结分析的复合事故风险模型研究

为解决现有单一风险评价方法存在的不足,引入了基于故障树分析、贝叶斯网络与Bow-tie分析(蝴蝶结分析)相结合的复合风险分析模型:首先找出引起故障的基本事件,绘制故障树(FTA)模型;然后以故障树模型为基础,将其转化为贝叶斯网络,计算其中基本事件的后验概率和重要度;最后对重要度等级较高的事故节点进行Bow-tie分析,提出预防事故发生的防护措施和减轻事故后果的控制措施。以粘结漏钢事故为例,应用该模型对粘结漏钢事故进行了系统风险分析,验证了该模型的科学性和合理性,其结果表明:引起粘结漏钢事故占比较大的事故节点为保护渣异常,结合风险分析结果提出了相关预防及控制措施,以期最大程度地降低事故发生概率及减小事故损失的目的。     

基于贝叶斯网络的物流无人机失效风险评估*

为降低城市物流无人机（UAV）失效坠落风险,通过考虑其运行环境和系统故障等因素的影响,以城市物流无人机运行数据为基础,从系统故障、运行环境和人为因素3方面提取失效诱因;分析物流无人机失效模式,并构建意外坠落事故的贝叶斯网络;基于所建网络和失效诱因发生概率分别计算不同工况下意外坠落事故及各中间事件概率,并基于网络拓扑结构展开反向推理,推演事故的主要失效诱因。结果表明:物流无人机正常运行时发生安全事故的概率为6.54×10-3;其中,电池电量不足、桨叶失效和电池故障是坠落事故的主要诱因,计算结果可为无人机运行安全风险防控提供依据。     

基于贝叶斯—LOPA方法的深水钻井安全屏障可靠性分析

据统计,钻井过程是海上井喷事故的高发阶段,为保障钻井安全进行,安装了节流管线、防喷器等安全屏障减缓系统风险,安全屏障的可靠性直接影响钻井安全。利用贝叶斯—LOPA方法建立深水钻井安全屏障可靠性分析模型,以储层-溢流-井涌-井喷为事件链,运用三级井控理论建立独立保护层,每一保护层运用贝叶斯网络方法计算失效概率。在GeNIe软件中完成模型建立,并且完成后验概率计算、敏感性分析、影响力分析。通过分析计算结果给出风险控制关键事件和风险减缓措施,为钻井现场安全工作提出指导意见,确保深水钻井安全有序进行。     

基于贝叶斯网络的我国电网安全风险关联分析

为了有效识别电网运行的关键风险要素,基于典型电网企业2014-2019年代表性事故案例,采用贝叶斯网络的机器学习方法分别构建了电网事故、设备事故及人身事故致因的贝叶斯网络模型,分析各风险因素对事故的影响程度并反向诊断事故发生的关键诱因.结果表明:1)3种贝叶斯网络模型预测精度分别达到87.85％、89.24％、96.88％;2)不同类型事故的关键风险因素存在差异,但人因仍是主要致因.电网事故的关键影响因素为巡检不到位、检修质量不良和验收不合格;设备事故的关键风险因素为处理不当、巡检不到位和施工质量不良;人身事故的关键风险因素为安全意识缺乏、施工质量不良、监护不到位和验收不合格.最后,对电网系统安全运行提出了针对性建议.     

基于贝叶斯网络的化工园区地震次生灾害情景分析

为了研究化工园区内发生地震灾害后的事故演化过程,利用事故链模型对地震次生灾害演化过程进行分析,并将其转化为贝叶斯网络,确定各节点的变量与状态取值范围;通过相关文献及专家经验判断分析,获得贝叶斯网络中各节点的条件概率;依据贝叶斯网络的推理策略,比较不同地震烈度下,各化工事故发生的后验概率值,并探讨应急救援的及时性对地震次生灾害发生概率的影响,从关键要素遏制化工事故的发生,采取针对性的应对措施,尽可能的降低化工事故,有效的降低人员伤亡及财产损失。     

基于故障树的生物质气化中毒事故BN-LOPA分析

为降低生物质气化中毒事故的概率,本文提出基于故障树的贝叶斯—保护层复合分析法(BN-LOPA),对生物质气化中毒事故进行风险分析。以辽宁省某气化站为例,通过贝叶斯网络计算出该气化站中毒事故发生概率为1.11×10^-4,基于贝叶斯网络推导出中毒事故基本事件的后验概率,得到导致事故发生的故障节点,并对其设置独立防护层,经推导计算,该气化站的气化中毒事故发生概率可降低至5.35×10^-6,风险等级从7级降至5级。结果表明:该气化站增加独立防护层后,符合安全生产的要求。     

基于贝叶斯网络的机械安全性评估模型研究

重点阐述了基于贝叶斯网络的机械安全性评估模型的建立过程,应用贝叶斯网络建立了开式压力机安全性评估模型,对冲手事故模型中的共因失效节点进行了说明,并最终计算得出开式压力机冲手事故的发生概率.计算结果分析表明:对于系统基本事件之间有共因和相关关系的系统,BN计算结果使得事故后果概率明显增大,设计者和管理者不能忽略共因和相关关系对系统风险的影响.     

基于ACE-BN的通勤飞行事故/事件诱因分析

为降低我国通用航空短途运输运行安全风险,提出一种基于平均因果效应(ACE)和贝叶斯网络(BN)的事故/事件诱因分析方法。首先,分析102起美国通勤飞行事故/事件,共识别出7类19种诱因;然后,引入ACE公式确定节点的优先次序,使用K2算法构建BN结构,并采用最大期望(EM)算法进行网络参数学习,建立通勤飞行事故/事件诱因分析模型;最后,对各诱因的概率进行排序并分析诱因间的敏感性。结果表明：机组经验不足导致的事故/事件发生概率最高;机械设备情况容易受到雨雪等恶劣天气的影响;天气因素和监管因素对机组因素表现出较高的敏感性,其中,恶劣的天气会影响机翼等机械设备的正常运转,进而影响飞行员对于飞机的操作,技术和安全培训不到位会影响飞行员和管制人员的专业水平及经验技能。     

利用动态贝叶斯网络实现人群聚集风险分析

为动态探究影响人群聚集风险的主要因素及定量评估人群聚集风险,依据贝叶斯估计理论改进静态贝叶斯网络模型,建立动态贝叶斯网络模型。用该模型可根据实时采集数据计算后验参数,获取动态定量风险评估结果。利用所建的动态贝叶斯网络模型动态定量评估北京市某大型商业街区人群聚集风险。结果表明:该街区初始人群聚集拥堵概率为0.8×10~(-3),踩踏概率为7.6×10~(-6)。随着实时观测数据的引入,最终拥堵概率为2.4×10~(-3),踩踏概率为1.63×10~(-5),其中疏散不及时、疏散通道不畅、疏散标志不清等3个因素的相对重要度影响因子较大,是主要影响因素。实例中各基本事件的发生概率和相对影响因子动态变化,证明该模型有效。     

基于逻辑树和贝叶斯网络的海洋平台火灾概率分析

火灾概率分析是海洋平台火灾定量风险评估的重要组成部分,考虑到传统事故树和事件树方法存在一定的局限性,提出了基于逻辑树和贝叶斯网络的火灾概率分析模型。首先采用数理统计方法对墨西哥湾地区2 837起火灾事故进行统计分析,依据事故情况构建逻辑树,然后将逻辑树转化为贝叶斯网络,根据历史数据确定贝叶斯网络各节点的先验概率和条件概率。结果表明:海洋平台火灾事故是设备、人因和组织管理多因素耦合作用的结果;基于贝叶斯网络模型得到海洋平台火灾概率约为1.0×10~(-5),为海洋平台火灾定量风险评估提供了基础数据;由贝叶斯网络模型分析得出,人因操作失误与缺乏作业安全分析的后验概率分别达到0.471和0.119,表明人因组织因素对海洋平台火灾事故具有重要影响。     

基于贝叶斯网络的气井井筒完整性风险评价

井筒完整性失效是气井生产中的主要风险,为有效评价井筒完整性风险,应用贝叶斯网络的推理与学习能力,建立了基于贝叶斯网络和Noisy-OR gate模型的井筒完整性失效概率计算方法和风险评价模型。由故障树分析将井筒分为管柱、水泥环密封性、井口装置、水力屏障和其他部件5个评价单元,确定了各单元的主要风险因素,建立了井筒完整性失效的贝叶斯网络拓扑结构;由Noisy-OR gate模型和历史数据,确定了贝叶斯网络的条件概率参数;将基于贝叶斯网络的失效概率与层次分析法相结合,确定了风险评价指标和等级划分标准;建立了气井井筒完整性风险评价方法。结果表明,该方法实现了井筒完整性失效概率的定量计算、风险的定量评价和主要风险因素的反向推理,可为预防和控制井筒完整性失效提供决策依据,有助于降低井筒完整性失效风险。     

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。     

一种基于贝叶斯网络的机务维修差错调查模型算法

提出一种基于贝叶斯网络的机务维修差错调查模型算法,根据已经建立的机务人为诱因导致事故/事故征候模型,利用贝叶斯原理编程实现了该算法。利用该算法对中国民航飞行学院2001-2011年的机务人为有引导的事故/事故征候依次进行分析并验证,得到了相应的事故诱因概率排序。该算法克服了样本空间不足,在事故发生以后能够在引入其他证据的情况下根据以前的经验概率得到新的事故诱因概率排序,为民航机务维修差错调查提供了可靠的技术支持。