基于高斯贝叶斯网络模型的跑道侵入影响因素研究

运用高斯贝叶斯网络模型并咨询跑道安全专家的意见对跑道侵入因素进行分类,建立贝叶斯网络模型;经MATLAB软件计算绘制了影响因素的均值和均方差曲线图。通过该曲线图得出跑道侵入因素的权重,弥补个人对跑道侵入因素判断和分析的缺陷。挖掘表层因素不断确定时隐含在内部的因素对跑道侵入事件的影响程度。当隐含因素的均方差减少到极小值时,表明该隐含因素得到确定,可在调查跑道侵入事件的原因时避免重复或疏漏。     

直升机电力作业非线性动态安全评价模型

为有效提高直升机电力作业安全评价能力,落实通用航空作业标准化和规范化管理,本文以直升机电力作业中人员因素、直升机设备因素、电力作业设备因素、自然环境因素、机场环境因素、组织因素、规章管理因素7个模块为一级指标建立安全评价指标体系。结合多位专家给出的概率语义值,基于模糊集与改进的证据融合理论量化各指标风险程度,同时采用三角模糊数法确定中间节点条件概率,最后利用贝叶斯网络模型灵活推理能力,提出直升机电力作业非线性动态安全评价模型。通过对某通用航空公司直升机电力作业安全状况评价分析可知,企业组织因素、电力作业设备因素以及人员因素为主要薄弱环节,需加强管理,可通过提高从业人员的安全防范意识、提高设备可靠性以及加强人员培训等措施对风险进行预防。     

基于贝叶斯网络的我国电网安全风险关联分析

为了有效识别电网运行的关键风险要素,基于典型电网企业2014-2019年代表性事故案例,采用贝叶斯网络的机器学习方法分别构建了电网事故、设备事故及人身事故致因的贝叶斯网络模型,分析各风险因素对事故的影响程度并反向诊断事故发生的关键诱因.结果表明:1)3种贝叶斯网络模型预测精度分别达到87.85％、89.24％、96.88％;2)不同类型事故的关键风险因素存在差异,但人因仍是主要致因.电网事故的关键影响因素为巡检不到位、检修质量不良和验收不合格;设备事故的关键风险因素为处理不当、巡检不到位和施工质量不良;人身事故的关键风险因素为安全意识缺乏、施工质量不良、监护不到位和验收不合格.最后,对电网系统安全运行提出了针对性建议.     

基于SD模型的跑道侵入风控网络脆弱性分析

为量化评估跑道侵入风险水平,分析核心致因要素在风控网络中的脆弱性特征,首先根据跑道侵入案例及专家经验,系统识别跑道侵入风险致因,利用灰色关联理论分析影响致因关联度,确定核心控制要素;然后分析各要素间相互作用机制,建立系统动力学(SD)模型,引入贝叶斯网络和综合权重确定方法设计SD方程;最后脆弱性仿真与分析跑道侵入风控网...     

海底泥浆举升钻井系统钻遇天然气水合物时的动态风险分析

海底泥浆举升钻井(Subsea Mud Lift Drilling, SMD)系统属于双梯度钻井系统。在钻井过程中遇到天然气水合物层(Natural Gas Hydrate, NGH)时,NGH的分解和二次生成造成了重大的风险。为了预测风险事故,对环境因素和设备因素进行了分析。首先,在建立蝴蝶结模型后,利用映射算法将其转化为贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN);其次,考虑不确定性影响,在BN中进行不确定性建模;然后,考虑设备因素的动态不确定性,通过转移概率矩阵将建立的BN转化为不确定性动态贝叶斯网络(Uncertain Dynamic Bayesian Networks, UDBN)。此外,还利用模糊理论和专家判断来量化设备故障的先验概率。结果表明,钻遇NGH层时,钻井风险概率比正常工况下有所增加。由于有天然气水合物的影响,发生风险的概率也变得具有不确定性。     

基于逻辑树和贝叶斯网络的海洋平台火灾概率分析

火灾概率分析是海洋平台火灾定量风险评估的重要组成部分,考虑到传统事故树和事件树方法存在一定的局限性,提出了基于逻辑树和贝叶斯网络的火灾概率分析模型。首先采用数理统计方法对墨西哥湾地区2 837起火灾事故进行统计分析,依据事故情况构建逻辑树,然后将逻辑树转化为贝叶斯网络,根据历史数据确定贝叶斯网络各节点的先验概率和条件概率。结果表明:海洋平台火灾事故是设备、人因和组织管理多因素耦合作用的结果;基于贝叶斯网络模型得到海洋平台火灾概率约为1.0×10~(-5),为海洋平台火灾定量风险评估提供了基础数据;由贝叶斯网络模型分析得出,人因操作失误与缺乏作业安全分析的后验概率分别达到0.471和0.119,表明人因组织因素对海洋平台火灾事故具有重要影响。     

基于贝叶斯网络模型的船舶搁浅事故分析

根据海上交通安全事故统计数据显示,船舶搁浅事故是主要的海上交通安全事故之一。为了研究船舶搁浅事故的发生机理,收集了我国东部海域部分海事局辖区的船舶搁浅事故样本。首先从人为因素、环境因素和船舶因素三方面分析导致船舶搁浅事故的原因,确定网络节点。然后找出每起搁浅事故的事故链,并建立船舶搁浅事故贝叶斯网络模型。再对建立的贝叶斯网络模型进行仿真,选取21起船舶搁浅事故对建立的模型进行验证,确定模型的有效性。最后,利用HUGIN软件找出船舶搁浅事故各影响因素的致因概率,得到导致船舶搁浅事故的致因链。在人为因素方面,瞭望不当和不熟悉航道情况占据的比例最高;在船舶因素方面,舵机设备故障对船舶搁浅事故影响最大;在环境因素方面,风/浪/流对船舶搁浅事故影响最大。     

基于QAR数据的着陆超限风险贝叶斯网络分析模型

为分析民机着陆超限风险及其影响因素，基于飞行快速存取记录器(Quick Access Recorder, QAR)数据，构建着陆超限风险贝叶斯网络分析模型。首先，采集2019年和2020年国内某航空公司B737-800机队共37 443个航段QAR数据作为样本数据；然后利用GeNIe 3.0软件GTT(Greedy Thick Thinning)算法进行参数学习，建立着陆超限风险贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)模型，应用10-fold交叉验证方法对模型进行检验。结果表明，着陆超限风险贝叶斯网络可有效分析着陆超限事件的因果关系，计算得出样本机队减小着陆超限风险的飞行参数组合。该分析模型可用于对机队或飞行员个体的着陆超限风险预测，为降低着陆飞行超限风险、前移安全关口提供客观依据。     

船舶溢油应急反应人的可靠性分析研究

为减小船舶溢油事故应急反应人员失误概率,提升应急处置效果,在对应急人员可靠性主要影响因素识别的基础上,利用模糊贝叶斯网络(BN)建立船舶溢油应急人的可靠性分析(HRA)模型,将应急反应流程抽象为可进行概率推算的BN,实现单个应急任务和全过程人的可靠性的量化评估,并依据该模型对一起船舶溢油事故进行实例研究。结果表明,首先模糊集值专家评估较好地解决应急人员可靠性情境依赖性强,难以量化评估的问题;其次,BN卓越的概率推理性能实现由单个应急任务向全过程人的可靠性的推算;最后得到应急反应人的可靠性主要取决于关键应急任务的完成情况和相关情境因素的影响。     

基于贝叶斯网络和耦合度模型的城市暴雨内涝风险影响机制研究

为研究城市内涝事故致灾因素之间的关联性以及系统展示多因素对整个灾变过程的影响,运用贝叶斯网络和耦合度模型对暴雨灾害链的演化关键参数进行表征,分析单因素或多因素耦合对暴雨内涝的影响。研究结果表明：单因素分析时,环境因素是造成城市内涝的主要原因(80%),其次是城市硬件系统(78%);双因素分析得出城市硬件系统-环境耦合下城市内涝发生概率最大(82%);采用三因素分析得出城市硬件-环境-管理三者耦合后最易导致城市内涝(83%)。随后,以北京“23·7”特大暴雨灾害为例,得出模型评估结果与实际情况具有较好的相符性,并提出相应的预防措施。研究结果对未来城市内涝灾害防控具有指导意义。     

利用ARIMA(自回归移动平均)模型对跑道侵入事件的分析及预测

综合运用具有相当精度的时间序列分析方法,建立美国民航运输安全中的机场跑道侵入的AR IMA(自回归移动平均)模型,克服了样本空间总是有限带来的不足,揭示出民航跑道侵入的动态变化规律,并对未来美国民航跑道侵入事故发生次数进行较准确的预测,为我国民航部门科学地制定飞行计划、人员培训、提高安全管理水平,提供可靠的依据。     

基于N-K模型的地铁施工安全风险耦合研究

为研究地铁施工安全风险管理中的风险概率变化情况,对影响地铁施工安全的人为、设备、管理和环境等因素进行风险耦合分析,构建基于复杂网络的N-K模型,计算不同风险耦合情况发生的概率和风险值。结果表明,多因素风险耦合会增加事故发生的概率,主观因素(人为因素和管理因素)风险完全耦合比不完全耦合造成的风险大;主观因素与环境因素完全耦合最容易引起安全事故。     

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。     

基于改进FAHP-Entropy法的危险品仓储安全评价

为提升企业危险品仓储安全风险识别能力，针对危险品特殊属性及其仓储安全管理特点，提出基于改进的模糊层次分析法(FAHP)与熵权法(Entropy)的危险品仓储安全评价机制。首先，从人员、管理、物料与设备、环境4个方面建立评价指标体系；然后，基于改进的FAHP和Entropy法，确定指标的综合权重，并结合三角模糊数(TRFN)确定模糊关系矩阵；最后，以广东省某危险品物流企业为例，通过模糊评价模型得出最终安全评价结果。结果表明：该企业危险品仓储安全综合评价结果以及人员安全、管理安全、物料与设备安全、环境安全等4个一级指标评价结果均属于“较安全”水平，其中物料与设备方面评分最高。该安全评价机制基于改进的FAHP-Entropy模型，对比分析指标体系与评价结果，能够实现危险品仓储管理的关键风险因素识别，有助于提高企业危险品仓储管理安全水平。     

基于FTA-BN的云ERP不安全事件的人因失误分析

为明确云企业资源计划(ERP)不安全事件的人因失误因素,构建基于故障树分析-贝叶斯网络(FTA-BN)的人因失误分析模型,以避免单一方法的局限性。首先,对云ERP安全审计记录披露的不安全事件进行分类和追因分析,构建云ERP不安全事件故障树,并定量分析最小割集、结构重要度;然后,将故障树映射为BN结构,利用案例数据进行结构学习和参数学习得到最终的贝叶斯网络;最后,依托贝叶斯网络的敏感性分析辨识关键人因失误因素,凭借预测推理计算发生不安全事件的概率。研究结果表明：云ERP安全人因失误因素中工作不到位、培训不足、资源分配不足、管理流程存在问题、职责不清等因素在对应的事件域中应得到重点关注,以保障持续安全。     

考虑认知不确定性的列控中心可靠性评估

针对列控中心系统中因设备故障信息不完善、失效机理不明确等因素产生的认知不确定性，以及动态失效、共因失效、恢复机制问题，提出了将证据理论和动态贝叶斯网络相结合的动态证据网络方法，并对列控中心系统进行了可靠性评估及重要度影响分析。在分析系统各单元功能逻辑关系的基础上建立故障树，并将故障树转化为动态贝叶斯网络。通过动态贝叶斯网络正向推理，并结合信任测度和似然测度得到了列控中心系统的可靠度区间以及讨论共因失效对系统可靠性的影响。此外，通过动态贝叶斯网络反向推理得到了列控中心系统薄弱环节。最后，通过求解重要度的大小，探究底事件可靠度变化和认知不确定性对系统可靠度的影响程度。结果表明：动态证据网络能够较好地处理系统可靠性评估中的不确定信息。相比于在完全信息条件下，运用动态证据网络方法得到的可靠性评估结果较为合理，也更加符合实际。     

基于贝叶斯网络的一种事故分析模型

贝叶斯网络被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具。当前在系统安全领域中已开始运用贝叶斯网络技术进行故障诊断分析，然而故障只是诱发事故的因素之一，无法系统的评价事故背后的隐患，对事故后果的预测也甚少涉及。笔者将贝叶斯网络作为一种事故分析手段，在事故致因理论的基础上提出了一种基于危险因素-事故-事故危害的三层贝叶斯网络拓扑模型；阐述了网络模型层次间的因果关联关系、各层次的构成、节点的描述方法以及网络模型的构建方法；最后通过一个天然气球罐的分析案例验证了该模型分析方法的可行性和有效性。     

美国侧面碰撞规程下轿车变形侵入仿真研究

为更好地分析汽车侧面碰撞过程中驾乘人员安全,根据美国联邦机动车安全法规FMVSS214碰撞要求,采用显式有限元分析软件LS-DYNA详细建立了某公司轿车有限元整车模型和可变形移动壁障有限元模型,研究了美国侧面碰撞规程下可变形移动壁障以54 km/h速度撞击轿车侧面的变形侵入过程仿真模拟和轿车侧面车门不同水平级的变形侵入对乘员损伤程度的影响。结果表明:有限元模拟结果与实车碰撞试验结果吻合较好,模型可信;轿车车门中部位置对驾乘人员损伤影响最大,乘员损伤AIS值接近3(严重损伤);参数加权平均变形侵入量能较好的反映车辆侧面碰撞下车身侧围的变形侵入情况。     

水上机场航道冲突风险机制的FTA-BN建模

为分析水上机场航道冲突风险机制,首先,集成故障树分析(FTA)和贝叶斯网络(BN)方法,构建航道冲突风险分析模型;其次,基于FTA模型推理算法,确定风险系统的最小割集(径集)及根节点结构重要度,并据此分析航道冲突发生场景,设计规避方案;然后,运用BN双向推理技术,分析航道冲突风险的关键影响因素,并基于风险因素的多态性,评价航道冲突风险;最后,基于风险分析结果,提出航道冲突风险管控措施。研究结果表明:气象水文因素是航道冲突风险的最敏感因素,其次是过往船只频度、水域清净状况等航道布设因素,对其应严格执行放行管制;安全管理及人员因素对航道冲突影响较大,也是风险管控的重点。     

大型客车事故人员逃生决策模型研究

为研究客车事故后人员应急决策心理及逃生行为特征,选取110名符合我国性别、年龄分布的样本成员进行问卷调查,通过显著性分析得到影响人员决策行为的个人因素。根据朴素贝叶斯理论对上述影响因素进行学习、训练,模拟人员的潜意识逃生决策。结合环境因素由层次分析法构造判断矩阵,构建客车事故后人员逃生决策模型。进行客车事故逃生试验,试验结果与模型预测结果具有较好的一致性。研究表明,客车事故后人员的应急决策心理在很大程度上受个体先天特征及后天经验的影响。