石化装置火灾爆炸贝叶斯网络与防护层集成分析

复杂的石油化工装置在运转过程中存在诸多不确定因素,易发生火灾、爆炸等重大事故,给安全生产带来极大威胁。考虑到传统的系统安全分析方法在风险评估中存在一定局限性,引入贝叶斯网络与防护层集成分析模型。应用GeNIe软件将系统故障树转成贝叶斯网络,根据贝叶斯双向推理进行故障预测和诊断,快速识别系统薄弱环节并确定为风险贝叶斯故障节点,结合防护层分析提出相应的独立防护层,确定剩余风险水平。实例应用表明,所构建的贝叶斯网络与防护层集成分析模型对复杂系统进行风险评估是可行的,较传统的事件树、故障树分析方法更加科学、合理。     

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。     

生物质气化火灾爆炸事故BN-LOPA分析

提出一种基于BN-LOPA的生物质气化火灾爆炸事故评价方法。绘制出生物质气化火灾爆炸故障树并转换为贝叶斯网络,计算出的事故发生概率为2.600×10-3,根据风险矩阵得出对应风险等级为10级,因此需要在计划内采取安全措施降低风险。采用贝叶斯网络的向后推导计算基本事件后验概率,找出失效后易导致事故发生的节点,对这些节点设置独立防护层并计算设置后基本事件及顶事件的发生概率。最后得出在设置独立防护层后,生物质气化火灾爆炸事故的发生概率降低至8.068×10-6,对应风险等级从10级降至5级,可满足安全生产的要求。     

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。     

基于贝叶斯网的风险衰减系数的确定

本文引入贝叶斯网络分析的主要目的在于确定风险衰减系数。说明如何借助数学工具-贝叶斯网络分析确定了风险衰减系数的基本分析方法,同时也可得到有毒重气扩散条件下风险的衰减系数,最终完成了风险叠加模型。     

基于车速的交通事故贝叶斯预测

为了降低交通事故的发生率 ,提高道路交通安全水平 ,提出了基于车速的贝叶斯预测方法来检测和预测交通事故。首先对车速与交通事故之间的关系进行分析。在分析的基础上 ,以车速为衡量对象 ,提出贝叶斯预测方法。通过使用车速观测数据 ,应用 χ2 检验 ,确定是否为异常数据 ;并通过最小风险的贝叶斯预测 ,确定该异常是否会导致交通事故。最后 ,绘出利用该贝叶斯预测方法进行交通事故预测的流程图     

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。     

基于改进DS-贝叶斯网络的滩海管道风险评价

为量化滩海油气管道泄漏风险，提出一种结合改进证据理论和贝叶斯网络的风险评价模型。通过构建滩海管道泄漏风险指标体系、安全屏障模型，确定贝叶斯网络拓扑结构。引入改进证据理论融合专家打分意见，确定节点先验概率与条件概率，由贝叶斯网络正反推断出滩海管道的泄漏风险与风险因子敏感性。模型可准确计算管道泄漏风险值且降低意见均衡化与评价的主观性。为验证模型的适用性，计算了某滩海管道泄漏风险值，结果显示该海域管段的泄漏风险值为0.001 52。     

危险化学品生产储存装置安全防护距离确定方法研究

通过对国内外安全及卫生等相关距离确定方法研究,结合我国实际情况,对危险化学品生产储存装置与周边重要区域安全防护距离制定方法的基本原则、计算程序以及主要内容等进行阐述,提出了危险化学品生产储存装置与周边重要区域安全防护距离的确定方法。该方法以危险化学品事故后果分析为基础,综合考虑企业安全防护措施影响,运用个人风险允许值和社会风险允许值来确定危险化学品生产储存装置与周边重要区域安全防护距离。应用示例表明,该方法评价的风险更加符合实际情况,具有更好的科学性。该项研究成果对确定我国危险化学品企业安全防护距离、制定危险化学品生产储存装置安全防护距离标准具有重要参考价值。     

基于贝叶斯网络的建筑火灾动态风险评估方法研究

为提高建筑火灾风险评估的准确性,建立1种智能化的动态风险评估方法。针对具体建筑的风险评估,以物联网技术为基础,构建智能消防监测系统,在建筑日常使用过程中通过动态风险评估,实现火灾风险要素的实时监测、数据传输,充分发挥大数据、云计算的支撑作用,将贝叶斯网络方法引入火灾风险定量评估过程,构建火灾动态风险评估模型;结合具体的应用实例,分析不确定因素对风险评估结果的影响。研究结果表明:基于贝叶斯网络的动态风险评估方法能较准确地反映建筑火灾风险的可能性,达到实时监测、动态评估的效果。     

基于动态贝叶斯网络的水下连接器故障诊断

为进行垂直卡爪式水下连接器机械结构故障诊断及失效预测,提出一种3层动态贝叶斯网络的垂直卡爪式水下连接器故障诊断方法。针对垂直卡爪式水下连接器常见部位(卡爪、密封圈和驱动环)及失效方式,利用动态贝叶斯网络模拟材料状态随时间的退化,采用专家打分法获得连接器部件的失效数据,从而确定故障层状态的先验概率与故障发生后症状层状态的条件概率,并利用GeNle软件求解动态贝叶斯网络。结果表明:根据观测到的症状层状态,能够得到3种关键部件的后验失效概率变化趋势,并确定故障部件。     

不完全信息条件下的FPSO油气泄漏风险分析

为解决数据稀缺情况下的浮式生产系统(FPSO)油气泄漏重大事故风险评价问题,引入新的层次贝叶斯风险分析(HBA)方法。首先,基于安全屏障和事件树分析,建立FPSO油气泄漏事件序列模型;其次,根据事故先兆数据和贝叶斯推断,对安全屏障的先验分布增加一层估计,得到FPSO油气泄漏连锁事故的发生概率;最后,通过实时更新屏障失效概率,实现对FPSO事故风险的动态定量分析。结果表明:HBA法可以充分利用稀缺数据,并从相关数据中添加先验信息,得到各参数的后验概率,并据此确定,初始的油气泄漏大多会演变为大范围泄漏和小范围火灾。     

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。     

基于贝叶斯网络的公路隧道服役状况诊断方法研究

隧道结构的服役状况评价结果直接影响隧道养护决策,为客观合理反映运营隧道衬砌的服役状况,基于已有研究成果和专家知识,运用层次分析法建立了由目标层、一级指标层和二级指标层构成的隧道结构服役状况评价指标体系,确定了隧道衬砌服役状况的4个评价等级。在此基础上,采用贝叶斯网络结构学习TAN方法并结合专家经验知识,建立了隧道衬砌服役状况评价的贝叶斯网络模型,并结合某隧道工程实例验证了该方法的有效性。结果表明,基于贝叶斯网络的评价模型能较好地反映隧道衬砌结构的服役状况。利用贝叶斯网络进行推理分析,能考虑评价指标之间的交互性,使得诊断结果更符合客观实际。     

航空煤油油库外部安全防护距离的研究

航空煤油油库作为航空煤油的储存设施,其外部安全防护距离是参照《危险化学品生产装置和储存设施外部安全防护距离确定方法》（GB/T 37243-2019）中的条款第4.1条的要求来确定的,也就是采用相关标准中要求的有关距离,即依据《石油库设计规范》（GB 50074-2014）的安全距离和防火间距要求。这样确定航空煤油油库的外部防护距离具有统一性,但在针对性、合理性方面明显不足;故文章对某公司航空煤油油库进行定量分析计算,基于个人风险和社会风险再次确定该油库的外部安全防护距离,对上述定量分析计算得出的外部安全防护距离与相关规范中的安全距离以及防火间距进行对比,综合分析航空煤油油库外部安全防护距离确定的合理性。     

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。     

基于贝叶斯网的交通事故机理分析

针对道路交通事故的形成机理进行定性、定量研究,根据我国道路交通事故记录数据特征,应用贝叶斯网对事故发生概率进行定量分析.引入"驾驶员紧张度"和"道路线形合理度"两个隐节点,建立了事故分析的贝叶斯网多层隐类模型,采用最大似然估计方法确定了模型的边缘概率和条件概率.将贝叶斯网模型应用于国道104二级公路(K1310+000～K1330+000)的事故分析中,运用贝叶斯网分析软件包Netica对其历史事故记录数据进行分析.结果表明: 贝叶斯网不仅可以定量计算某种道路交通状态下的事故发生概率,而且可以找出影响事故概率的关键原因和最不利状态组合(事故概率最大时的道路交通状态).     

基于Cloud-BN的装配式住宅构件吊装安全评价

为降低装配式住宅构件吊装事故发生率,构建基于云贝叶斯网络(Cloud-BN)的安全风险评价模型,动态评价构件吊装作业安全风险。首先,分析云模型与贝叶斯网络(BN)结合的可行性与合理性;其次,结合工程实际确定构件吊装施工安全风险指标体系与BN结构,通过参数学习算法获取各节点间的条件概率分布;然后利用云模型转换,将获取的观测节点先验概率作为证据输入模型,得到构件吊装风险处于各风险状态的概率,并利用综合云生成算法确定最终的风险等级;最后,以某装配式住宅项目为例,验证该模型的有效性。研究表明:该模型评价结果与实际情况基本一致,平均相对误差控制在5%以内;与传统BN模型相比,结果更加客观准确。     

基于贝叶斯网络的生物质气化中毒事故定量bow-tie分析

本文通过贝叶斯网络计算各原因事件的弗塞-维思利重要度,选取重要度较高的原因事件采取预防措施;并通过事件树分析确定控制措施,计算采取措施前后生物质气化中毒事故发生的概率,最后通过危险性评价矩阵对采取基于贝叶斯网络的bow-tie分析后的生物质气化中毒事故风险进行评价。结果表明,采用该方法只需对系统中部分节点采取安全措施即可有效降低事故发生概率,从而降低事故风险。     

基于贝叶斯分析的储罐失效概率修正方法研究

为了确定大型地上常压储罐的失效概率,分析了储罐失效数据特点。针对当前风险评价中大型地上常压储罐失效概率并没有以大型地上常压储罐失效样本为基础的情况,提出了用贝叶斯分析方法修正其基本失效概率,并以国外统计数据为样本,采用贝叶斯分析方法对12组储罐的失效概率进行了修正。结果表明:1贝叶斯分析方法以同类失效数据为历史数据估计了先验分布参数,失效数据变异系数变小,降低了失效数据的不确定性;2贝叶斯分析方法修正后失效概率均值更加集中,更新后失效概率有一定程度的提高,中间个别年份失效概率较高,总体上失效概率逐年降低;因此,实际应用中可根据储罐新旧情况选择合适的失效概率值。