数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险分析

面向数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险量化分析的需求,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和模糊集理论(FST)的概率风险分析方法。首先采用故障树分析(FTA)法分析水淹天然气管道泄漏失效致因,并映射得到相应的BN模型;然后针对基本事件失效概率数据缺失的情况,用专家知识引出概率,替代缺失的统计失效概率;为处理概率引出过程中专家知识的模糊性和主观性导致的不确定性,结合FST与多专家层次分析引出模糊概率,将其作为实际先验概率输入BN模型,进行量化分析。以某复线水淹天然气管道为例,应用所提方法分析其泄漏风险,结果表明:用该方法能够在数据缺失情况下表征并量化泄漏风险,同时BN的正向预测和概率更新能力可用来评估动态风险、识别关键失效因素。     

深水钻井井喷事故风险控制决策方法

为有效降低深水钻井井喷事故风险,提出一种井喷事故风险控制决策定量评估方法。首先运用贝叶斯网络(BN)建立深水钻井井喷事故评估模型,根据BN网络前向和后向推理原则,确定井喷事故的主要风险因素和发生概率;然后针对导致井喷事故发生的风险因素提出5项风险控制措施,考虑执行风险决策的效用和成本,通过增加效用节点和成本节点,建立深水钻井井喷事故风险控制决策模型,定量评估31项风险决策措施的有效性和总成本。研究结果表明:执行加强人员技能培训和增加功能测试与维护决策的总成本较低,同时可将深水钻井井喷事故风险控制在可接受风险区域。     

考虑组织因素的液化天然气泄漏安全评价方法

为考虑组织因素对于人因失误发生的根本性影响,提出一种以贝叶斯网络(BN)为工具的人因风险分析方法,并用于液化天然气泄漏的安全评价。先将认知可靠性与失误分析方法(CREAM)的共同绩效条件(CPC)分成3层,即组织层、技术系统层和个人层。以BN为工具,利用其因果推理和诊断推理的功能,进行人因失误预测和追溯的双向分析。将考虑组织因素的人员操作失误概率引入浮式液化天然气船(FLNGV)装卸过程LNG泄漏的BN中,进行LNG泄漏的安全评价以及事故原因的重要度分析。结果表明,"执行"失误是LNG泄漏最主要的事故原因,而个人层的CPC会对执行失误产生较大的影响。     

基于DEMATEL-BN的海洋平台泄漏脆弱性动态分析

为预防海洋平台泄漏引发的连锁事件,运用基于决策试验与评估实验室(DEMATEL)及贝叶斯网络(BN)的集成方法动态分析泄漏演化脆弱性风险。构建脆弱性风险指标体系,利用DEMATEL方法研究风险因素之间的相互影响;建立海洋平台泄漏连锁风险演化模型,并转化为对应的BN模型,引入事故先兆数据,动态分析发生局部燃烧爆炸A、连锁火灾爆炸B、小型油气泄漏C和大型油气泄漏D等事故的概率。结果表明:组织管理因素易影响其他风险因素;海洋平台发生A、B和D等严重事故的概率随运行年限增加而增大;DEMATEL-BN方法克服静态风险分析方法不能有效利用运行数据的不足,实现海洋平台风险的动态分析。     

FTA-BN在机场跑道入侵事故影响因素分析中的应用

为了分析机场跑道侵入的影响因素，更有针对性地对预防机场跑道侵入提出合理建议，结合相关信息通告中统计的数据，首先从人员因素、环境因素、设备因素和管理因素4个方面分析跑道侵入的事故成因，并建立了故障树(Fault Tree Analysis, FTA)模型和贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)模型，然后利用软件Netica对贝叶斯网络模型进行了后验概率推理与敏感性分析，最后根据分析结果提出了相应的建议。结果表明，人员因素影响程度最大，其次是管理因素，而环境因素和设备因素的影响程度相对偏小。     

基于模糊DEMATEL-BN的管制单位动态风险评估

为研究管制单位风险的动态性，提高风险评估的准确性，预防风险事故的发生，提出基于毕达哥拉斯模糊、试验与评估实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)、贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)和模糊损失率的管制单位动态风险评估模型。首先识别管制单位风险因素；其次应用毕达哥拉斯模糊和DEMATEL模型探究风险因素之间的相互关系；再次将因素间的相互关系映射到BN,构建管制单位风险演化过程；然后确定先验概率，并以前兆数据作为输入信息，推导计算管制单位的动态风险概率；最后利用模糊损失率量化风险后果，计算管制单位的动态风险评估值。以某管制单位为例，对构建的管制单位动态风险评估模型进行了实证研究。结果表明：特情处置预案不合理等高严重后果概率持续上升的风险因素是该管制单位的风险管控的重点；t₁～t₅时间段该管制单位的动态风险评估值从1.035×10^-2上升到1.106 3×10^-2。构建的管制单位动态风险评估模型克服了管制传...     

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。     

一种城市燃气管网泄漏风险动态计算模型

为科学地评估并及时控制城市燃气管网泄漏的风险,采用贝叶斯网络(BN)与地理信息系统(GIS)相结合的方法,建立燃气管网泄漏风险动态计算模型。首先,利用故障树(FT)系统地分析管网泄漏事故,考虑到管网服役时间和外界干扰事件的动态性,将建成的FT映射到BN中,进而动态计算燃气管网的泄漏概率;然后运用GIS技术对管网泄漏后果的严重度指标进行赋值,并将动态泄漏概率和后果严重度值结合,建立上述模型;最后,以某区域的燃气管网为研究对象,验证该模型的有效性。结果表明:该模型能够综合时间因素以及突发事件对管网泄漏的影响,实现对管网泄漏风险的动态计算和可视化显示。     

基于贝叶斯—LOPA方法的深水钻井安全屏障可靠性分析

据统计,钻井过程是海上井喷事故的高发阶段,为保障钻井安全进行,安装了节流管线、防喷器等安全屏障减缓系统风险,安全屏障的可靠性直接影响钻井安全。利用贝叶斯—LOPA方法建立深水钻井安全屏障可靠性分析模型,以储层-溢流-井涌-井喷为事件链,运用三级井控理论建立独立保护层,每一保护层运用贝叶斯网络方法计算失效概率。在GeNIe软件中完成模型建立,并且完成后验概率计算、敏感性分析、影响力分析。通过分析计算结果给出风险控制关键事件和风险减缓措施,为钻井现场安全工作提出指导意见,确保深水钻井安全有序进行。     

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。     

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。     

基于模糊BN的企业业务中断风险分析:以洪涝灾害情景为例

为量化极端暴雨洪涝灾害导致企业业务中断的风险,并识别导致中断发生的关键因素,分析2008年以来新闻报道的183例企业因洪涝受灾的案例,利用故障树映射方法构建企业业务中断风险贝叶斯网络(BN)模型;通过模糊集理论(FST)降低案例数据的不确定性,优化该BN模型的概率推理过程,并通过灵敏度分析识别出业务中断的关键因素。结果表明:洪涝灾害情景下,国内企业业务中断风险为35. 5%,供水中断及供电中断等2个因素是洪涝灾害情景下导致企业业务中断最关键的风险因素。     

利用动态贝叶斯网络实现人群聚集风险分析

为动态探究影响人群聚集风险的主要因素及定量评估人群聚集风险,依据贝叶斯估计理论改进静态贝叶斯网络模型,建立动态贝叶斯网络模型。用该模型可根据实时采集数据计算后验参数,获取动态定量风险评估结果。利用所建的动态贝叶斯网络模型动态定量评估北京市某大型商业街区人群聚集风险。结果表明:该街区初始人群聚集拥堵概率为0.8×10~(-3),踩踏概率为7.6×10~(-6)。随着实时观测数据的引入,最终拥堵概率为2.4×10~(-3),踩踏概率为1.63×10~(-5),其中疏散不及时、疏散通道不畅、疏散标志不清等3个因素的相对重要度影响因子较大,是主要影响因素。实例中各基本事件的发生概率和相对影响因子动态变化,证明该模型有效。     

考虑钻井液安全密度窗口不确定性的钻井风险评价

评价钻井风险对于优化钻井设计和保证钻井施工安全具有重要意义。由于油气地质的复杂性、解释资料的不完备性以及数学模型的精度等问题,钻井液安全密度窗口会存在一定不确定性,给钻井风险评价带来了一定难度。本文利用有效应力-Eaton联合方法建立了考虑不确定性的地层压力计算方法,确定了考虑不确定性的钻井液安全密度窗口,并基于广义强度-干涉理论和Monte Carlo模拟方法,建立了井涌、井壁坍塌、井漏、压差卡钻、压井井漏等钻井风险的概率计算方法,以新疆油田某井进行了实例分析,风险分析结果与现场相符,表明该方法科学合理,能够对钻井风险进行定量评价。     

基于Cloud-BN的装配式住宅构件吊装安全评价

为降低装配式住宅构件吊装事故发生率,构建基于云贝叶斯网络(Cloud-BN)的安全风险评价模型,动态评价构件吊装作业安全风险。首先,分析云模型与贝叶斯网络(BN)结合的可行性与合理性;其次,结合工程实际确定构件吊装施工安全风险指标体系与BN结构,通过参数学习算法获取各节点间的条件概率分布;然后利用云模型转换,将获取的观测节点先验概率作为证据输入模型,得到构件吊装风险处于各风险状态的概率,并利用综合云生成算法确定最终的风险等级;最后,以某装配式住宅项目为例,验证该模型的有效性。研究表明:该模型评价结果与实际情况基本一致,平均相对误差控制在5%以内;与传统BN模型相比,结果更加客观准确。     

基于深度学习的检修作业过程风险智能预警

为提高炼化企业检维修作业过程的安全性,利用目标检测技术,构建基于深度学习的智能风险识别模型;首先,结合贝叶斯网络(BN)及模糊集理论,建立动态风险评估模型;其次,采用分级动态预警方法,实现检修作业过程风险要素的智能监控预警;然后,以压缩机检修作业过程为例,采用失效模式和影响分析(FMEA)与作业条件危险性分析方法,辨识作业过程风险,再利用基于深度学习的风险智能识别模型,监控现场作业过程并识别风险;最后,采用BN和模糊集理论相结合的方法,评估作业过程中的动态风险,并采用分级预警的方法智能预警作业过程风险。结果表明：该方法可以有效识别压缩机检修作业过程中的风险因素,识别准确率为93%,在此基础上进行动态风险评估,当观测到事件概率发生变化,且超出相应预警阈值时,依据风险等级进行报警,实现风险要素的智能监控。     

深水钻井隔水管紧急解脱失效动态风险分析

为了分析钻井隔水管紧急解脱失效动态风险,保证深水钻井隔水管紧急解脱安全运行,通过辨识隔水管紧急解脱相关风险因素,以及隔水管紧急解脱失效的潜在后果,采用模糊事故树和事件序列图相结合的方法,建立隔水管紧急解脱失效后果模型;基于映射准则,将模型转换成贝叶斯网络,进行深水钻井隔水管紧急解脱风险的定量分析;研究了紧急解脱动态失效概率和关键致因,并从钻井隔水管系统设计、钻井作业、紧急解脱测试和操作等方面提出预防措施,以降低紧急解脱失效概率;以南海8号钻井平台为研究对象进行案例分析。研究结果表明:1年内隔水管紧急解脱失效的概率区间为0.075 7至0.105 0;台风、不合理的解脱时刻、过提力不足、井口倾角大和内波是导致紧急解脱失效的主要原因;该模型评估结果与实际情况相符合,该方法可用于钻井隔水管紧急解脱失效风险评价。     

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...     

基于贝叶斯网络的养老院火灾风险评估方法研究

为预防养老院火灾事故,结合事故树法(FTA)和贝叶斯网络法(BN),建立了一套养老院火灾风险定量评估模型。首先,采用事故树法建立潜在的养老院火灾事故场景;其次,考虑到养老院火灾事故场景中不确定因素的影响,将事故树模型转化为贝叶斯网络模型,并结合有人员伤亡的养老院火灾事故发生发展实际优化模型;最后,以某市养老院为例,结合调研、文献及统计数据确定先验概率及条件概率,并用GENIE 2.0软件实现贝叶斯图形化,分析验证该模型逻辑可行性。结果表明:通过该模型和方法,不仅可以预测养老院火灾事故中各场景发生发展概率,还能对各风险因素敏感度和最大致因链进行分析,提高了风险因素辨识和评价的准确性,可以为养老院火灾风险分析和防控提供参考。     

基于FBN地铁深基坑施工渗漏风险评估模型及应用

为了解决由于地铁深基坑施工风险因素不确定性和基坑工程事故资料缺失导致传统风险分析方法不再满足实际需要的问题。探讨模糊集理论(FST)和贝叶斯网络(BN)的结合,介绍1种专家置信度指标,建立地铁深基坑渗漏风险评估指标体系,得到基于模糊贝叶斯网络(FBN)地铁深基坑施工渗漏风险评估模型。研究结果表明：将该方法应用于广州地铁十三号线某车站深基坑施工渗漏风险评估中,结果符合施工实际,接缝密封质量差等风险因素需加以措施控制,该方法可为后续施工风险评估提供实时支持。