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.     

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.     

飞行区外来物入侵安全风险致因FTA-BN模型

为探究机场飞行区外来物(FOD)入侵安全风险,集成事故树分析(FTA)和贝叶斯网络(BN),构建风险致因分析模型;运用FTA分析FOD入侵的风险致因结构,结合BN表达风险的多模态性,通过FTA的结构推理和BN的双向推理分析、诊断和评价系统风险。研究结果表明:从系统的致险结构来看,违章因素的位置最关键;从系统的敏感性来看,道面破损、航班流量因素最敏感,2个节点最危险状态发生概率分别提升3.57%、0.43%即可导致顶事件发生;从系统的贡献度来看,违章、技能欠缺节点贡献最大,2个节点处于最危险状态时,顶事件发生概率最高,分别为4.18%、1.50%。样本机场FOD入侵发生概率为0.13%,增加飞行区作业人员的经验更能有效降低FOD入侵事件发生的概率。     

基于FDHHFLTS-BN的海底管道泄漏失效风险定量分析

为预防海底油气管道泄漏失效事故,提出基于自由双层次犹豫模糊语言术语集(FDHHFLTS)和贝叶斯网络(BN)的FDHHFLTS-BN风险分析方法,用于分析海底油气管道泄漏失效事故概率及事故的关键风险因素。将故障树模型转换为BN结构,由专家根据FDHHFLTS评估基本事件发生可能性;采用最佳最差法(BWM)确定专家权重,结合相似性聚合方法(SAM)聚合专家意见;依据构建的BN模型,正向推理得到事故发生概率,反向推理得到后验概率,并进行敏感性分析。将该方法应用于实例分析,结果表明：分析段海底管道泄漏事故的概率值为P=6.20×10^-3;焊缝施工缺陷、材料施工缺陷和渔具作用等为事故发生的关键因素;与传统方法对比分析结果证明,所提方法在确定海底管道风险方面具有一定的优势。     

基于贝叶斯网络的汽车起重机液压系统的可靠性评估

为评估汽车起重机液压系统的可靠性,首先结合故障树分析法(FTA)、贝叶斯网络(BN)构建液压系统故障树,然后映射成BN,再利用其在多态性和不确定性方面的优势,应用桶排除法,对系统进行可靠性评估。在给出底事件的发生概率后,通过正向推理,得到顶事件发生的概率为0.191 016。针对模型进行多态性和不确定性修正后,得到的顶事件概率为0.228 073,相对提高19.4%。最后利用反向推理,找出系统的薄弱环节并给出改正措施,为更全面高效的可靠性评估提出一种新方法。     

基于FTA-BN模型的粉尘爆炸风险评估及控制研究

粉尘爆炸风险评估涉及到许多不确定、客观性不足的因素。从粉尘爆炸5要素出发,引入事故树分析法(FTA)与贝叶斯网络(BN),构建FTA-BN模型。首先通过对粉尘爆炸事故的原因进行综合分析,绘制粉尘爆炸事故的事故树,同时采用GeNIE软件将事故树转换为贝叶斯网络,利用贝叶斯网络模型的双向推理功能,既能评估粉尘爆炸风险等级,又能逆向推理找出造成粉尘爆炸的关键影响因素。根据粉尘爆炸原理,对粉尘爆炸风险点采取措施,为粉尘爆炸风险控制提供措施依据。     

基于贝叶斯网络的尾流事故机理分析

针对事故树分析法的局限性,在尾流事故树的基础上,建立贝叶斯网络(BN)。运用推理运算对BN进行定量分析,得出:空中交通密度太大、空中交通管制(ATC)间隔判断错误和短期冲突告警(STCA)被忽略是事故的关键致因。将针对致因提出的改进措施引入到BN中,评价相关措施的有效性。应用BN进行尾流事故的机理分析,能够以比逻辑门更好的形式表达变量间的不确定性关系,从而更加方便地找到导致事故发生的关键因素。     

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。     

FTA-BN在机场跑道入侵事故影响因素分析中的应用

为了分析机场跑道侵入的影响因素，更有针对性地对预防机场跑道侵入提出合理建议，结合相关信息通告中统计的数据，首先从人员因素、环境因素、设备因素和管理因素4个方面分析跑道侵入的事故成因，并建立了故障树(Fault Tree Analysis, FTA)模型和贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)模型，然后利用软件Netica对贝叶斯网络模型进行了后验概率推理与敏感性分析，最后根据分析结果提出了相应的建议。结果表明，人员因素影响程度最大，其次是管理因素，而环境因素和设备因素的影响程度相对偏小。     

基于贝叶斯网络的养老院火灾风险评估方法研究

为预防养老院火灾事故,结合事故树法(FTA)和贝叶斯网络法(BN),建立了一套养老院火灾风险定量评估模型。首先,采用事故树法建立潜在的养老院火灾事故场景;其次,考虑到养老院火灾事故场景中不确定因素的影响,将事故树模型转化为贝叶斯网络模型,并结合有人员伤亡的养老院火灾事故发生发展实际优化模型;最后,以某市养老院为例,结合调研、文献及统计数据确定先验概率及条件概率,并用GENIE 2.0软件实现贝叶斯图形化,分析验证该模型逻辑可行性。结果表明:通过该模型和方法,不仅可以预测养老院火灾事故中各场景发生发展概率,还能对各风险因素敏感度和最大致因链进行分析,提高了风险因素辨识和评价的准确性,可以为养老院火灾风险分析和防控提供参考。     

基于飞行剖面的航空器试飞活动空管风险研究

为明确空中交通管理风险对航空器适航试飞活动不安全事件的影响,首先,依据航空器试飞科目绘制相应飞行剖面;其次,基于试飞活动飞行剖面,分析管制单位试飞保障流程,提取管制运行风险对试飞活动的影响因素;采用事故树分析法(FTA)分析事故发展过程,将事件和逻辑关系映射至贝叶斯网络(BN),依据国内外民航空管不安全事件分类统计结果...     

事故树-风险矩阵评估高校实验室火灾风险

为了使高校实验室安全管理科学化、精准化,应用事故树-风险矩阵法进行风险评估。首先采用事故树法对实验室火灾事故进行分析,得出导致事故发生的基本事件,然后依照事故致因理论,得出事故隐患三级原因,采用层次分析法对事故发生的频率和后果严重度及安全措施补偿系数的等级赋值,得到四级风险矩阵模型,对基本事件调查并由专家评估得出其风险值。评估结果表明导致实验室火灾事故的主要原因为:燃烧反应失控、加热、人员消防素质、操作不当、实验室管理水平、火灾报警系统缺陷、电气火花、灭火材料不足、消防系统缺陷、木制品、反应放热、存放不当。根据基本事件风险值高低针对性采取相应预防措施可以一定程度上提升实验室安全管理水平。     

Dynamic safety analysis of process systems by mapping bow-tie into Bayesian network

Among the various techniques used for safety analysis of process systems, bow-tie (BT) analysis is becoming a popular technique as it represents an accident scenario from causes to effects. However, the BT application in the dynamic safety analysis is limited due to the static nature of its components, i.e. fault tree and event tree. It is therefore difficult in BT to take accident precursors into account to update the probability of events and the consequent risk. Also, BT is unable to represent conditional dependency. Event dependency is common among primary events and safety barriers. The current paper illustrates how Bayesian network (BN) helps to overcome these limitations. It has also been shown that BN can be used in dynamic safety analysis of a wide range of accident scenarios due to its flexible structure. This paper also introduces the application of probability adapting in dynamic safety analysis rather than probability updating. A case study from the U.S. Chemical Safety Board has been used to illustrate the application of both BT and BN techniques, with a comparison of the results from each technique.     

航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型研究

为深入研究航空人为差错事故/事件的影响因素,以人为差错相关理论为基础,对比分析几种典型的人为差错分析模型;通过借鉴ECCAIRS分析框架,并在基元事件分析(EEAM)逻辑和CCAR396部的分类方法基础上,构建航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型,它从事件层、描述层、原因层和组织因素与改进建议层,分析航空事故和不安全事件的人为差错。此外,还将组织因素概念引入该模型。     

航空企业基于SHEL模型的神经网络安全评价研究

从风险管理的角度,针对航空工业企业安全系统的构成因素,对企业安全系统进行分析和深入研究。基于SHEL模型,通过引入人工神经网络评估方法,选择前馈型BP网络模型,建立网路结构,将企业事故风险系统划分人-硬件、人-软件、人-环境、人-人4个子系统和事故综合评估总系统,辅以DPS软件,以某航空企业为例,进行训练和测试,并分别进行拟合量化分析,得出量化的评估结果及该模型的适用性、可行性和有效性。为航空企业管理者切实改进和完善安全管理提供理论和技术支持。     

基于改进贝叶斯网络的加油站火灾爆炸分析

为了找出导致加油站发生火灾爆炸事故的基本事件及其可能性大小,以加油站火灾爆炸故障树为基础建立相应的贝叶斯网络风险模型。在FTA向BN转化算法的基础上对条件概率做出了修正。利用GeNIe软件计算加油站火灾爆炸事故基事件的后验概率,同时进行灵敏度和影响力分析。最后通过实例分析,找出了导致某加油站发生火灾爆炸事故危险性最大的因素集为:加油站接打手机、机械碰撞、给塑料容器加油、加油冒油、油枪渗漏等。结果表明,注重基事件的多态性和事件间逻辑关系合理性的新模型,能推算出更准确的基事件概率分布,同时可以找出导致事故发生的最有可能途径,为加油站事故预防,系统改进提供较为合理性建议。     

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.     

基于事故树分析的钻井井漏事故危险评价研究

基于事故致因理论建立井漏事故模型,将井漏事故危险源分为地质条件不佳、井底压力过大、井漏诱因和应急失效4类,提出基于事故树方法的钻井井漏危险性专项评价方法。以东安1井为例,对东安1井井漏事故的风险源进行分析,找出导致井漏的主要原因,通过对最小割集和最小径集的分析可知对井漏事故影响最大的是地质情况因素。对井漏事故的预防提出建议:井眼轨迹设计时应重点考虑地层的地质条件;施工过程中严格按规章操作,并建立良好的应急救援机制。