船舶港口引航风险致因人-组织因素影响分析

为研究船舶港口引航风险中的人-组织因素(HOF),根据引航作业的实际情况描述引航风险HOF,尝试将人的因素分析与分类系统(HFACS)融合到综合安全评估(FSA)框架,辨识引航作业风险,对其进行评估;并据此建立基于贝叶斯网络(BN)的某港船舶引航风险HOF耦合关联模型;结合某港引航站的历年案例数据,分析不同类别引航员的风险致因影响因素。结果表明:绝大多数引航安全事故由不安全的引航行为导致,超过3/5的事故与不安全行为的前提条件有关,约1/4的事故与不安全的监督有关系。     

贫数据条件下海底电缆故障概率评估方法*

为解决贫数据引起海底电缆失效概率评估的不确定性影响,实施有效的海底电缆故障风险管理,提出1种耦合模糊集理论、层次贝叶斯分析（HBA）和贝叶斯网络的海底电缆失效概率评估方法,识别海底电缆失效致因因素,梳理各因素之间的关联关系,并采用贝叶斯网络(BN)构建海底电缆失效模型;根据数据源特点将电缆失效因素分为数据完全缺失和具有稀少的先兆数据,采用模糊集理论(FST)计算完全没有可用数据的失效致因发生概率,通过HBA估计有稀少数据失效致因的发生概率;以失效致因发生概率为输入,通过贝叶斯网络实现海底电缆失效概率的动态评估。研究结果表明:FST-HBA-BN方法可以解决基本风险因素的数据稀缺问题,量化评估海底电缆失效概率,研究结果可为贫数据条件下的电缆失效风险管理提供支撑。     

基于HHM-RFRM理论的智能船舶航行风险识别与筛选

针对智能船舶航行过程中航行关键风险因素的有效识别和筛选问题，提出了基于等级全息建模(Hierarchical Holographic Modeling, HHM)框架和风险过滤、评级与管理(Risk Filter, Ranking and Management, RFRM)思想的智能船舶航行风险识别与筛选理论。首先，构建智能船舶航行风险识别HHM模型，以全面而准确地选取和反映智能船舶航行风险来源；其次，通过RFRM模型对风险因素进行过滤、排序和筛选，结合贝叶斯方法的多判据评估模型，识别出智能船舶航行过程中可能存在的关键风险因素。结果可以为相关海事机构和船舶公司进行动态管理提供理论依据，同时为保障智能船舶航行安全提供一种手段。     

基于复杂网络理论识别油库关键安全风险因素

为提升油库安全风险管理水平,基于风险因素间关联关系对风险因素重要性的影响,提出从复杂网络角度研究油库安全风险管理并识别关键风险因素的方法。首先,通过识别风险因素并依据因素间的影响关系和影响程度构建油库安全风险加权网络模型;然后,基于风险因素自身的风险水平及其对网络中局部和全局其他因素的影响力,设计风险因素的重要度评价指标;最后,采用层次分析法(AHP)-灰色关联分析(GRA)-理想距离排序(TOPSIS)模型对风险因素重要度进行排序,从而实现关键风险因素的识别。将该方法应用于某油库风险因素识别中。结果表明:人员素质和安全管理风险为该油库关键风险因素。     

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。     

多因素耦合下长江口水域交通事故致因链分析

为探究长江口水域船舶交通事故的形成原因,提出一种考虑多因素耦合作用的船舶交通事故分析方法。首先,采用文本挖掘技术深度分析多源海事事故调查报告和相关文献,从环境、船舶、人为和组织等方面构建诱发长江口水域船舶交通事故因素集;然后,采用卡方检验法分析风险因素之间耦合关系,构建多因素耦合作用下长江口水域船舶交通事故的贝叶斯网络(BN)模型;最后,采用敏感性分析方法提取长江口水域船舶交通事故致因链,进而提出相应的事故防控对策。结果表明：诱发长江口水域船舶交通事故的致因链共有8条,其中,大风、货物积载不当、船型、不安全航速、疏忽瞭望、未对危险作出充分估计、未履行让路义务和未能尽早采取积极的避险措施8个风险因素是诱发长江口水域船舶交通事故的关键共性因素。     

基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险分析

针对装配式建筑吊装施工期间风险影响因素多、不确定性高及风险状态随时间动态变化等问题,提出基于动态贝叶斯网络的装配式建筑吊装施工安全风险动态分析方法。首先,根据装配式建筑吊装施工特点和事故致因理论,从“人、物、环、管”4个方面建立风险指标体系。其次,引入时间维度建立动态贝叶斯网络模型,利用模糊理论和专家打分法量化网络节点的概率,并结合Leaky Noisy-or Gate扩展模型修正条件概率。最后,利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对装配式建筑吊装施工安全风险进行动态风险分析。由实例分析得到某装配式建筑吊装施工安全风险的时序变化曲线,通过反向推理得到导致吊装事故发生的关键风险因素。研究成果可为分析和有效控制装配式建筑吊装施工安全风险提供新思路。     

海洋平台疏散过程中的人因可靠性分析

在海洋平台安全疏散过程中,人因组织因素起着重要的作用。为了研究人因组织因素对海洋平台疏散过程的影响,本文利用NETICA软件建立了海洋平台安全疏散人因可靠性模型,并利用贝叶斯网络评估疏散过程中人因可靠性,定量分析了人因组织因素对安全疏散的影响;由于缺乏人因失误数据,本文利用专家判断和证据理论确定贝叶斯网络的先验概率;通过敏感性分析找到影响安全疏散的薄弱环节;最后利用成功似然指数法计算安全疏散中人因失误概率,并且和贝叶斯网络得到的失误概率进行比较,两种方法得到的结果基本一致。     

基于Tripod-Beta模型的船舶火灾事故风险分析

为深入分析船舶火灾事故风险因素及其后果产生的影响,通过分析1991-2017年全球船舶火灾事故调查报告,从人员、管理、船舶设备、货物、环境5个方面对船舶火灾影响因素进行识别研究;采用三脚架事故致因模型(Tripod-Beta model),构建考虑安全栅的船舶火灾事故情景演化模型,识别船舶火灾关键影响因素;并在样本量较少的情况下,采用信息扩散理论计算船舶火灾发生率;最后,利用布尔函数和风险矩阵,对船舶火灾事故风险进行评价研究。结果表明:船员不安全行为和船舶设备表面过热、设备短路是船舶火灾事故的关键风险因素;事故后果链中安全栅遭到破坏时,船舶火灾风险处于不希望发生范围内。该方法能有效评估船舶火灾风险的等级,满足海事管理部门的监管工作需求。     

基于互信息的长江船舶碰撞险情等级预测方法

为预测船舶碰撞险情等级、评价碰撞事故后果,利用互信息改进传统贝叶斯网络(BN),建立船舶碰撞险情等级预测模型。首先,基于船舶碰撞事故历史数据对船舶碰撞险情等级的风险因素进行识别;其次,计算互信息和条件互信息值判断风险因素之间独立性和条件独立性,确定因素之间依赖关系,确立BN定性部分,进而依据516条事故数据得到条件概率表(CPT),确定BN的定量部分;最后,应用长江历史事故数据验证模型的可行性和精确性。研究表明:经改进的预测模型预测精准度达94%,能够很好地预测船舶碰撞险情等级。