基于贝叶斯网络气化炉供料系统风险分析

为解决当前气化炉供料系统风险分析不完善的状况，提出1种基于贝叶斯网络和HAZOP的风险分析模型。以某单日投煤量3 000 t级气化炉煤化工企业实际运行情况为研究对象，应用HAZOP法对其进行风险分析，并将HAZOP分析结果中各偏差产生原因转化为贝叶斯网络节点；考虑到先验知识的缺乏问题，引入Leaky Noisy OR模型，通过文献资料和相关领域专家经验知识获得先验概率，并利用贝叶斯网络进行风险分析，找出系统运行的薄弱环节。结果表明:未知因素影响会使各节点的后验概率值差异性降低，更加贴合实际；在引入未知因素影响后，系统运行薄弱环节并未发生改变。     

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DBT-DBN模型的气化炉超温动态风险分析

为加强煤气化装置核心设备气化炉的安全风险管理,利用动态领结(DBT)模型和动态贝叶斯网络(DBN)相结合的风险分析方法,构建气化炉超温事故风险分析模型。首先,分析设备故障的时序性,建立超温事故的DBT模型,结合模糊评价确定设备故障的发生概率;然后,将DBT映射到DBN中,将故障维修的动态特征定义为转移概率,双向推理气化炉超温的风险因素;最后,预测气化炉发生超温及其后果的动态趋势,并依据诊断推理辨识导致气化炉超温的主要因素。研究结果表明:在考虑维修因素下气化炉运行一年后发生超温的概率为64.4%;气化炉超温的风险因素中,操作失误在生产周期内的影响较大,设备故障集中在磨煤制浆工段。     

吉林省:有备无患 加强环境应急管理

<正>吉林省是以化工、汽车、制药、粮食深加工为主导产业的老工业基地,受产业结构、工业布局的影响,在经济快速发展过程中,突发环境事件无法回避。近年来,吉林省将"居     

注汽锅炉高温炉管金相组织检测及有限元分析剩余寿命

对注汽锅炉高温炉管，进行壁厚、硬度测量和金相组织检测，利用有限元法对危险段炉管进行详细的应力分析，并以此为依据应用Larson—Miller参数法，计算了危险段炉管的剩余寿命，为炉管寿命监测系统应力集中、预测危险区域提供铱据。     

不同粒径垃圾焚烧飞灰中重金属富集特性表征

针对杭州市生活垃圾焚烧飞灰按粒径级别进行其重金属特性表征,主要展开飞灰组成元素和矿物成分、重金属含量分布、以及重金属与飞灰颗粒的微观结合行为等研究.结果表明,＂SiO2-CaO-Al2O3-金属氧化物＂体系构成了重金属的富集载体;Zn、Pb、Cu、Mn、Ni、Cr、Sb等重金属在75—125μm飞灰颗粒中的占有率最高,达52%;Zn、Cu、Cr随着粒径减小其含量显著增加,其它重金属未见此趋势;通过SEM-EDX对飞灰颗粒表面和断面进行扫描电镜观察和面、线扫描元素能谱分析,在飞灰断面发现了更多类型、更密集的重金属分布.通过结合XRF、ICP-MS、SEM-EDX等仪器手段分析飞灰中重金属富集特性,深入探索重金属在飞灰颗粒中富集特征.