基于AHP-灰色模糊理论的大型游乐设施安全评价

大型游乐设施的运行是一个动态管理过程,不但涉及设备本身,而且与人、环境等密切相关,针对这种特点,从人-机-环境-管理4个方面出发,建立了全面的大型游乐设施三级评价指标体系,并用AHP法来确定权重。因大型游乐设施评价过程中存在模糊性和不确定性,故综合采用基于AHP-灰色模糊理论的安全评价方法对某游乐园的大型过山龙进行安全评价,评价结果符合实际情况。     

大型游乐设施风险评估与分级方法研究

大型游乐设施的运行是一个动态管理过程,不仅涉及设备本身,而且与人、环境等因素密切相关。针对这个特点,提出大型游乐设施风险矩阵(RMM)的风险分级方法。提出了将事故树与模糊数学相结合的模糊事故树法(FFTA);采用3σ模糊表征法计算大型游乐设施各类风险事故的概率;再采用信息熵法来评价大型游乐设施的风险后果;最后利用风险矩阵法来确定大型游乐设施的风险等级,并通过实例验证了该分级模型有效。     

基于贝叶斯网络的化工企业火灾爆炸事故情景推演

为了解火灾爆炸事故的演化路径,为事故应急救援相关方提供相应的决策依据,基于“情景—应对”方法,选取情景状态、承载环境、应急措施和处置目标作为主要情景要素,并通过知识元理论构建情景概念模型,明确各要素之间的相互关系;再利用贝叶斯网络进行情景推演,确定各节点要素的先验概率和条件概率,借助Netica软件计算出各节点的状态概率;最后以山东石大科技石化有限公司“7.16”较大着火爆炸事故为例进行案例验证研究。研究获得事故的情景演变路径一般遵循泄漏、火灾和爆炸的顺序;通过推演得到发生概率较大的4个情景节点,并提出针对性较强的控制措施。可为类似事故应急救援和事后整改措施的制定提供参考。     

基于BP神经网络的大型游乐设施安全评价

针对我国大型游乐设施的安全现状,结合大型游乐设施的特点,将大型游乐设施进行分解,建立了以各子系统为评价指标的大型游乐设施设备评价指标体系。介绍了大型游乐设施BP神经网络安全评价模型的建立和验证过程。BP神经网络模型经训练学习后,可有效降低定性评价的主观性,使评价结果更具科学性和客观性。利用该BP神经网络安全评价模型,对某游乐园中过山车的现状进行了安全评价,评价结果符合实际情况。