飞行区外来物入侵安全风险致因FTA-BN模型

为探究机场飞行区外来物(FOD)入侵安全风险,集成事故树分析(FTA)和贝叶斯网络(BN),构建风险致因分析模型;运用FTA分析FOD入侵的风险致因结构,结合BN表达风险的多模态性,通过FTA的结构推理和BN的双向推理分析、诊断和评价系统风险。研究结果表明:从系统的致险结构来看,违章因素的位置最关键;从系统的敏感性来看,道面破损、航班流量因素最敏感,2个节点最危险状态发生概率分别提升3.57%、0.43%即可导致顶事件发生;从系统的贡献度来看,违章、技能欠缺节点贡献最大,2个节点处于最危险状态时,顶事件发生概率最高,分别为4.18%、1.50%。样本机场FOD入侵发生概率为0.13%,增加飞行区作业人员的经验更能有效降低FOD入侵事件发生的概率。     

基于BN的FTA在通用航空风险评价中的应用

针对事故树分析法(FTA)在风险评价中的局限性,采用以事故树为基础建立的贝叶斯网络(BN)风险模型,对通用航空中的两机空中相撞事故进行分析和推理,对事故模型进行改进和修正时,注重基事件的多态性和事件间的逻辑合理性。根据贝叶斯推理得出的数据,找到了事故的主要致因。结果表明,基于BN的FTA既能向前预测顶事件的发生概率,又能向后诊断基本事件的后验概率,可以更好地对通用航空风险进行评价。     

基于飞行剖面的航空器试飞活动空管风险研究

为明确空中交通管理风险对航空器适航试飞活动不安全事件的影响,首先,依据航空器试飞科目绘制相应飞行剖面;其次,基于试飞活动飞行剖面,分析管制单位试飞保障流程,提取管制运行风险对试飞活动的影响因素;采用事故树分析法(FTA)分析事故发展过程,将事件和逻辑关系映射至贝叶斯网络(BN),依据国内外民航空管不安全事件分类统计结果...     

小样本条件下地铁运营事故致因推理模型

为克服传统事故致因推理模型不适用于小样本条件下的地铁运营事故致因推理的缺陷,将贝叶斯网络(BN)与Bootstrap抽样法、D-S证据理论相结合,建立地铁运营事故致因推理模型。首先,分析历年地铁运营事故样本,确定事故致因因素及网络节点;其次,基于BN的基本算法和理论,运用Bootstrap抽样法和K2算法进行BN结构学习;然后,使用D-S证据理论修正BN参数,建立适用于小样本条件下的地铁运营事故致因BN模型;最后,进行因果推理、诊断推理和敏感性分析。结果表明：所构建的地铁运营事故致因推理模型可有效进行事故推理预测,节点预测精度均值为0.858;通过因果推理得出最常见的地铁运营事故类型为运营中断,其次是火灾和列车冲突;结合诊断推理发现供电系统故障是导致运营中断的最主要事故致因。     

大跨度钢结构施工安全风险评价IHFACS-BN模型及应用

为降低大跨度钢结构施工安全事故发生率,提出基于改进人为因素分析及分类系统(IHFACS)与贝叶斯网络(BN)的大跨度钢结构施工安全风险评价模型。首先,引入HFACS方法,结合工程实际改进HFACS法;然后,基于IHFACS全面识别施工安全风险,采用粗糙集(RS)方法构建评价指标体系;其次,构建BN模型,并根据现场数据结合模糊集方法确定BN各根节点的先验概率及节点间的条件概率分布,通过GeNIe软件计算系统失效概率,分析关键风险因素;最后,以昆明机场扩建工程为例,验证该模型的有效性。结果表明:模型计算结果与实际情况基本符合,此工程总体安全风险概率为57.62%;焊缝错边、气孔、夹渣与支撑胎架拆除不当的敏感度均超过20%,是大跨度钢结构施工应重点管控的关键风险因素。     

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FTA-BN模型的页岩气井口装置失效概率分析

为研究页岩气井口装置失效问题,采用故障树分析法(FTA)和贝叶斯网络(BN)相结合的方法,构建井口装置失效概率分析模型。首先,分析井口装置失效原因,建立失效故障树;其次,基于映射算法,将失效故障树转化成BN模型;然后,对BN模型进行多态性和不确定性修正;最后,依托BN的双向推理能力,预测井口装置失效概率,辨识失效关键因素。结果表明:井口装置失效概率为1. 31×10~(-2);导致井口装置失效的关键因素为误操作、盘根老化和螺栓松动; BN模型经过修正后,失效概率相对提高3×10~(-3)。     

基于FTA-BN模型的粉尘爆炸风险评估及控制研究

粉尘爆炸风险评估涉及到许多不确定、客观性不足的因素。从粉尘爆炸5要素出发,引入事故树分析法(FTA)与贝叶斯网络(BN),构建FTA-BN模型。首先通过对粉尘爆炸事故的原因进行综合分析,绘制粉尘爆炸事故的事故树,同时采用GeNIE软件将事故树转换为贝叶斯网络,利用贝叶斯网络模型的双向推理功能,既能评估粉尘爆炸风险等级,又能逆向推理找出造成粉尘爆炸的关键影响因素。根据粉尘爆炸原理,对粉尘爆炸风险点采取措施,为粉尘爆炸风险控制提供措施依据。     

基于STPA和模糊BN的装配式建筑吊装施工安全风险分析*

为有效评估装配式建筑吊装施工中的安全风险状态,识别关键风险因素,运用系统理论过程分析方法(STPA)构建吊装施工过程中的控制反馈结构,识别导致危险的不安全控制行为,确定不安全控制行为的致因因素;基于风险因素间的关联关系构建贝叶斯网络（BN）模型,推理计算装配式建筑吊装施工安全风险状态概率,并结合反向诊断推理分析影响安全事故的风险因素;通过敏感性分析,识别装配式建筑吊装施工安全中的关键风险因素。结果表明:装配式建筑吊装施工安全风险处于低风险状态;起重机械超负荷运行、现场安全管理不到位和吊索吊具存在缺陷等因素是影响装配式建筑吊装施工安全风险的关键风险因素。     

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。     

贝叶斯网络在CFIT风险评价中的应用

针对事故树分析法(FTA)在风险评价中的局限性,在可控飞行撞地(CFIT)事故树的基础上,建立贝叶斯网络(BN).运用推理运算对贝叶斯网络进行定量分析,通过分析计算数据,寻找主要事故致因,并提出对应的改进措施.再将改进措施引入到贝叶斯网络中,评价相关措施的有效性.结果表明,改进措施后,高度设置错误的后验概率最大,将成为预防CFIT的工作重点.最后指出贝叶斯网络方法是对传统的基于故障树分析的风险评价方法的有益改进.     

基于FDHHFLTS-BN的海底管道泄漏失效风险定量分析

为预防海底油气管道泄漏失效事故,提出基于自由双层次犹豫模糊语言术语集(FDHHFLTS)和贝叶斯网络(BN)的FDHHFLTS-BN风险分析方法,用于分析海底油气管道泄漏失效事故概率及事故的关键风险因素。将故障树模型转换为BN结构,由专家根据FDHHFLTS评估基本事件发生可能性;采用最佳最差法(BWM)确定专家权重,结合相似性聚合方法(SAM)聚合专家意见;依据构建的BN模型,正向推理得到事故发生概率,反向推理得到后验概率,并进行敏感性分析。将该方法应用于实例分析,结果表明：分析段海底管道泄漏事故的概率值为P=6.20×10^-3;焊缝施工缺陷、材料施工缺陷和渔具作用等为事故发生的关键因素;与传统方法对比分析结果证明,所提方法在确定海底管道风险方面具有一定的优势。     

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。     

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。     

集成ISM-AHP-SD的机场场面交通冲突风险管控策略效果分析

为厘清造成机场场面交通冲突事故的关键影响因素并制定切实可行的风险防控策略，首先根据机场场面交通系统布置及运行特点，从“人、机、物、管、环”5个子系统全面识别并提取了30个风险因素；其次，运用解释结构模型(Interpretative Structural Modelling, ISM)对上述风险进行了结构化整合，划分了风险的影响层次，明确了风险在各层次间的传递路径及造成事故的根源因素；进而，在此基础上，利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)确定了各风险指标的权重，并借助AnyLogic PLE软件构建了机场场面交通风险的系统动力学(System Dynamics, SD)模型，筛选出根源因素中对系统风险管控效果显著的4个因素；最后，在单因素风险防控仿真分析基础上，采用正交试验设计的方法，验证了多风险因素防控策略组合对机场场面交通冲突的协同效应及策略效果。结果表明：在单因素试验中，机场安保环境的风险管控效果最为显著；在多因素试验中，应急救援管理、员工知识与工作技能、机场安保环境及奖罚制度措施的风险水平分别控制在0.12、0.31、0.25及0.2...     

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。     

特别重大煤矿瓦斯爆炸事故致因分析及管理模式研究

为预防煤矿特别重大瓦斯爆炸事故,开展事故发生规律和致因研究。统计分析最近几十年发生的126起煤矿特别重大瓦斯爆炸事故,运用基于故障树(FTA)的贝叶斯网络(BN)方法,分析各危险源对事故影响的重要度,建立纵深防御管理模型。结果表明:煤矿特别重大瓦斯爆炸事故主要是由通风与瓦斯管理混乱、电气火花和爆破火焰引起,且大多数发生在采掘工作面;局部通风机随意停开、采空区瓦斯、电缆破损短路等是预防特别重大瓦斯爆炸事故的管控重点。     

QFD和模糊二元语义模型在危险品运输风险管控中的应用

为有效控制危险品运输风险、保障运输服务质量,提出基于质量功能配置(QFD)和二元语义的运输风险管控方法。首先,基于QFD的核心技术质量屋(Ho Q)识别危险品运输过程中的风险影响因素,并建立有层次结构的风险评价指标体系;其次,基于二元语义模型评估危险品运输风险影响因素综合重要度;特别地,基于G1法和熵值法构建使专家主客观权重偏差最小化的综合赋权模型,确定评估专家的相对权重。研究结果表明:QFD有助于识别危险品运输风险影响因素,二元语义既方便表达评估结果,又能有效避免损失决策信息。具体地,危险品运输风险管控应着重于应急预防设备、从业人员专业技能和风险应急预案等3方面。     

基于HFACS-BN的地铁车站施工高处坠落可能性评价

为准确预测地铁车站施工高处坠落可能性,构建基于HFACS-BN的地铁车站施工高处坠落可能性评价模型。首先,基于人为因素分析和分类系统(HFACS)框架,识别地铁车站施工高处坠落致因因素,并将其映射为贝叶斯网络(BN);然后,将基于正态分布权重的群决策法、模糊最佳最差法(fuzzy-BWM)、全局相对值等方法相结合,并应用到BN中获取根节点的先验概率和中间节点的条件概率,依托BN的正向推理计算高处坠落节点处于各状态下的概率,敏感性分析辨识关键致因因素;最后,选取成都地铁11号线3个车站进行实例分析。研究结果表明:回龙路站、钓鱼嘴站和芦角村站的高处坠落最可能状态分别为严重故障、无故障、无故障状态,均与实际施工情况基本一致;安全教育培训不到位、移除防坠落x措施、踩空踩滑、安全意识薄弱、站在不安全位置、照明不足为高处坠落事故的关键致因因素,应重点管控。     

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。