基于改进成功流法的消防系统可靠性研究

在多信号输入系统的可靠性研究中,传统GO法存在计算复杂、易出现误差和遗漏的缺点。将卡诺图化简法引入传统GO运算,利用其“合并同项,简化运算”的特点构建研究多信号输入系统可靠性的新GO模型。将其应用于预作用喷水灭火系统,对具有多启动方式的给水泵进行可靠性分析,并与事件树运算结果比较,证明新GO模型适用于具有多信号输入系统的可靠性研究。研究表明,通过采取措施降低多信号元器件故障概率可以提高系统整体可靠性。     

深水关井作业可靠性贝叶斯-GO法分析

为防止深水井喷失控事故,综合考虑人因和设备风险因素,采用贝叶斯-GO法分析深水关井作业可靠性。根据深水关井作业可靠性操作路径建立GO图;按照映射规则,将GO图转换成对应的贝叶斯网络;根据贝叶斯法的前向和后向推理计算规则,得出深水关井作业在不同工况下的成功概率及薄弱风险点。结果表明,多因素影响下的深水关井作业成功概率有所降低,溢流险情的发现时间及防喷器(BOP)控制系统的可靠性对关井作业影响较大。     

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。     

基于ET-DFT分层模型的复杂系统动态概率安全评价方法研究

为充分体现复杂系统的动态行为对其可靠性的影响,减少系统动态故障概率计算时的工作量,应用层次化分析思想,综合事件树(ET)和动态故障树(DFT),提出基于ET-DFT模型的动态概率安全评价(DPSA)方法。应用二元决策图(BDD)和马尔科夫链(MC)分别对静态故障树和DFT进行求解,给出将静态故障树和DFT向BDD及马尔科夫链转移图的转化算法,以及系统各状态概率的求解方法。通过应用实例的分析验证,得到系统静态模块定量的发生概率及动态模块各个状态概率随时间变化的曲线,经综合求解得到系统故障发生的概率,实现对系统较为精确的DPSA。     

HAZOP及LOPA分析技术在煤气化工艺安全评估中的应用

为提高煤化工生产工艺安全水平,尽可能降低事故发生率,有必要应用工艺风险管理技术对工艺过程中的危害因素进行全面系统的分析。本文简要介绍了LOPA分析方法和HAZOP分析方法,并将LOPA分析方法和HAZOP分析方法相结合对煤化工气化装置工艺安全进行风险分析,以减少煤化工工艺运行风险,从而优化系统的安全性和可靠性。     

油气集输站场失效可能性定量评价方法研究*

为了保证油气集输站场的安全生产和运行,基于标准《Risk-based Inspection Methodology》（API RP 581 2016）和可靠性分析方法GO法,提出1种可完全定量的站场失效可能性评价方法,为站场的全定量风险评价方法提供依据和参考。首先,分析站场内各设备的失效机理,计算其失效概率;然后,根据站场工艺特点,将其划分为若干个子系统,利用GO操作符的定量计算公式,确定各子系统及站场整体的失效可能性值;最后,以某油田联合处理站为实例,采用该方法对其工艺设备、站场子系统及站场整体的失效概率进行计算和分析,确定该站场的失效可能性等级。研究结果表明:通过失效可能性定量评价可使站场风险评价更加量化直观,为站场维护及安全生产运行工作提供更加客观的依据。     

油气输送用焊接钢管可靠性评估方法

笔者研究并建立了焊接钢管焊缝漏检缺陷的概率分布模型及材料性能、输送压力的概率分布模型 ;采用失效评估图 (FAD)技术 ,引入可靠性理论 ,建立了油气输送管线用焊接钢管的可靠性评估模型和方法 ,即基于FAD技术的Monte Carlo方法 ;计算得出西气东输用焊接钢管的失效概率低于 10 -5,可靠度超过 0 .99999,达到DNVRPF10 1标准对管道可靠度的要求。     

GO法进行有共因失效系统可靠性分析的新算法研究

共因失效可能使系统的可靠性大大降低,是系统可靠性分析中的重点和难点。GO法可以对含共因失效的系统进行可靠性分析。为了选取已有算法合适的参数,更为了提高有多个共因失效组系统的GO法可靠性分析效率,进行了相关研究。对关键参数公式进行了理论分析,并就几个算例系统进行了计算试验;对已有算法进行了深入研究,为了改进已有算法对共因失效组逐个处理,提出了将共因失效组中的部件均由本组等效共因失效部件代替的新算法。进而,应用分组法和新算法对一个简单示例系统和外电源备用系统进行了共因失效分析。给出了对已有算法参数选取的建议;通过对比可知分组法与新算法计算结果相近。通过对已有算法参数的合理化选取,可以提高计算结果的准确度;新算法可对所有共因失效组一次性处理,是共因失效分析的有效方法。     

基于事故树分析的长输油气管道腐蚀失效原因

运用事故树分析方法对长输油气管道腐蚀失效进行了定性和定量的分析。识别出由于腐蚀所致的长输油气管道失效的主要因素。通过最小割集求解长输油气管道腐蚀顶事件发生的概率以及对基本事件进行重要度分析,形成了基于事故树分析模型的定量分析思路和方法,可以为管道的安全管理提供参考。     

基于动态贝叶斯网络的高速铁路牵引变电所可靠性分析

结合GO-FLOW法的动态特性,将动态贝叶斯理论应用于高速铁路牵引变电所可靠性的分析中。首先将GO-FLOW法中的功能操作符、逻辑操作符、信号发生器、输入信号流等转换为相应的动态贝叶斯网络模块,并建立其条件概率表;然后根据牵引变电所主接线GO-FLOW图和主接线系统功能逻辑关系进行连接,得到基于GO-FLOW图的牵引变电所主接线的动态贝叶斯网络模型;最后运用动态贝叶斯算法对模型求解,得到了牵引变电所主接线的可靠性参数和可靠性变化曲线,结果表明当考虑部件随时间推移而失效的情况时更加符合实际。与其他方法相比,该方法考虑了分析对象的动态特征,减少了公式推导过程,简单清晰,便于实际应用。     

基于BDD考虑共因失效的接触网系统可靠性分析

为分析共因失效对高速铁路接触网系统的影响，将二元决策图(Binary Decision Diagram，BDD)与共因失效理论引入到接触网系统可靠性分析中。利用逻辑相邻优先组合法(Logic Neighbor Priority Connect，LNPC)将高速铁路接触网系统的故障树模型转化为BDD模型并求取其可靠度表达式，利用隐式方法对考虑了共因失效的接触网系统可靠度进行计算，利用MATLAB绘制考虑共因失效和不考虑共因失效情况下接触网系统可靠度变化曲线。研究结果表明:提出的分析方法适用于接触网系统的可靠性分析，为接触网系统的可靠性分析提供了一定的理论依据。     

基于Isograph的地铁车载ATP系统动态故障树分析

针对传统的可靠性分析方法在具有动态特性的地铁车载ATP系统可靠性分析中的不足,提出动态故障树分析法。在引用可用度、平均失效时间和平均修复时间等可靠性指标的基础上,结合Isograph软件改进动态故障树分析法,建立基于Isograph的动态故障树分析模型,并通过对车载ATP系统的结构与功能分析以及历史故障数据的统计分析确定车载ATP系统的关键部件,使用 Isograph软件预计关键部件的可靠性参数,对地铁车载ATP系统的可靠性进行评估。结果表明:采用该方法求解的系统可靠性指标均满足系统需求,并且精确度较高,运用此方法能够对具有顺序相关、资源共享、可修复以及冷、热备份等特性的系统进行可靠性建模,达到快速以及准确分析动态特性系统可靠性的目的。     

On the gasification of biomass: Data analysis and regressions

The use of solid wastes as a way to produce energy and chemicals is one of the frontiers in chemistry. One of these methods is the biomass gasification. In this thermal treatment the biomass is heated in a partially oxidising environment using different process conditions.The variability of both biomass composition and process conditions can lead the thermal treatment to several different results. In order to find a methodology for the classification of all the involved data a dataset containing biomass characterization, gasification process conditions and obtained syngas properties have been gathered from the literature.This dataset has been analysed through multivariate analysis. Principal component analysis (PCA) and a partial least square analysis (PLS) have been performed. Several correlations among different biomass and their gasification products have been found among input parameters, such as biomass properties and process conditions, and output variables like products composition and properties.     

基于FAHP-MODM的矿井通风系统可靠性综合评价

为了提高矿井通风系统可靠性评价的准确性,结合模糊层次分析法和多目标决策理论对矿井通风系统可靠性进行综合评价。基于人-机-环-管理系统构建评价指标并确定评价策略,确定各指标主观权重和客观权重,利用线性加权法确定综合评价值并通过实例分析矿井通风系统各观测点的可靠性,对其进行优劣排序并得出可靠性等级。评价结果表明,FAHP-MODM可对矿井通风系统可靠性做出准确的评价。     

影响大型复杂机械钢结构系统可靠性的因素分析

以结构力学为理论依据,以有限单元法为基础,借助和参考有关有限元程序设计方法,按照结构系统可靠性失效模式分析的要求,采用编程语言研制成功基于有限元的可靠性分析软件RAPS(Reliability Analysis Program of Structure based on FEM),运用该软件对立体车库钢结构的可靠性进行具体的分析;对判定结构系统失效与否的失效准则进行讨论和分析,并针对立体车库钢结构,得出合理的失效准则和系统可靠度的计算方法;通过实例说明约界参数CAP、失效路径长度和系统复杂程度对失效准则和系统可靠度结果的影响。     

基于Z-numbers的城市内涝灾害应急能力评价研究

为降低城市内涝灾害应急能力评估过程中评价信息模糊性对评估结果的影响,提出1种基于Z-numbers的城市内涝灾害应急能力评价方法。对城市内涝灾害形成机理进行分析,从定性与定量相结合的角度建立评价体系;针对群决策过程中的信息不确定性问题,采用语言术语集表达评价信息;提出基于Z-numbers最优最劣方法（ZBWM）确定指标权重,并利用Z-numbers改进的交互式多指标决策方法（ZTODIM）计算备选方案的优势度;通过与传统决策方法进行对比分析,验证其灵活性和可靠性。结果表明:运用该方法可对重庆、武汉、常德和萍乡4座城市的内涝灾害应急能力展开有效评价,为今后改善城市内涝灾害应急能力提供参考。     

微机联锁控制的铁路道口报警系统设计与应用

为提高铁路道口报警系统的稳定可靠性,将微机连锁源程序与道口控制程序融合后,设计一种微机联锁信号控制铁路道口自动报警系统。分别介绍单股道铁路道口和2条股道以上铁路道口的系统硬件电路图、工作原理和软件设计方法。系统试运行阶段没有出现任何错误和异常,现已推广使用。     

基于RS-ANN的通风系统可靠性预警系统

系统可靠性预警是度量系统运行状态偏离可靠性指标界线的强弱程度,确定预警等级和做出决策警示的过程。笔者在对目前国内外有关系统预警方法的分析比较基础上,针对矿井通风系统可靠性运行的实际状况,应用了粗糙集(RS)理论和神经网络(ANN)技术,提出了一种基于粗糙集神经网络(RSANN)的矿井通风系统可靠性预警方法:首先,建立了一套适合于矿井通风系统可靠性的预警指标体系;然后,利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于RSANN的通风系统可靠性预警仿真模型,并应用该模型进行了实例验证。其结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论十分吻合,训练效率提高了667倍。     

Quantitative sensitivity and reliability analysis of sensor networks for well kick detection based on dynamic Bayesian networks and Markov chain

Kick is considered as an early warning sign to the blowout that is among the most undesired and feared accidents during drilling operations. Kick detection system is commonly used to timely identify the occurrence of a kick. The method commonly used for kick detection relies on the proper selection of monitoring indicators. A kick detection system should not only have very high accuracy but also maintain reliable over a long time. Different from the existing studies focusing on improving the detection accuracy, this paper presents a frame emphasizing on quantitatively analyzing and enhancing the reliability of the kick detection sensor networks. The dynamic Bayesian network (DBN) for the sensor networks is established that employs Markov chain to obtain the reliability degradation of measurement sensors over time. The proposed method is applied and evaluated by case studies to conduct reliability and sensitivity analysis for kick detection sensor networks. The reliability analysis results demonstrate that the proposed method can quantitatively analyze the reliability of a kick detection sensor networks consisting of various sensors over given time periods. The sensitivity analysis results indicate that the proposed method is effective in identifying the critical sensors that have the greatest effect on the reliability of one certain kick detection system. Based on the analysis results, optimized logical combination of sensors of a kick detection system can be achieved. An improved sensor network for the unreliable case was proposed and evaluated.