SFN中不同角色事件重要性分析方法研究

为了了解系统故障演化过程(System Fault Evolution Process,SFEP)中不同事件以不同角色对演化过程的影响,提出了一种基于场论的事件重要性分析方法.在SFEP中,相同事件可以作为原因事件、结果事件或两者兼备,但不同角色发挥作用不同.场论可以研究SFEP中各事件与相邻事件的相互作用.使用空间故障网络(Space Fault Network,SFN)描述SFEP,将场论分析需要的参数替换为SFN参数分析各事件相互作用.将场论中的距离等效为传递概率的倒数,质量等效为事件的入度和出度,并提出了一系列概念和方法实现事件重要性确定.试验表明,通过该方法可得到SFEP中不同事件分别作为原因事件、结果事件和两者兼备情况下的事件重要性排序,包括综合入度势、综合出度势和综合入出度势.研究可为SFEP的防治和预测提供方法.     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

系统故障演化过程中事件综合效用系数计算方法研究

为确定各事件在系统故障演化过程(System Fault Evolution Process, SFEP)中的效用，衡量对演化过程的贡献，提出了事件综合效用及系数计算方法。研究认为，影响SFEP的要素包括事件、事件故障概率、影响因素、演化过程中的事件演化关系和事件逻辑关系；进而提出了事件效用系数、事件逻辑效用系数和事件结构效用系数来表征这些要素；给出了3个系数的推导过程和计算方法；综合3个系数形成了事件综合效用系数。通过实例展示了计算流程，得到了实例SFEP中各事件的综合效用系数。结果表明：事件综合效用从大到小依次为过程事件、最终事件、边缘事件；对比事件效用系数，事件逻辑效用系数和结构效用系数对实现演化的作用更大；事件综合效用系数是通过所有因素的具体值确定的，只对确定因素值有效。成果可为SFEP增加研究事件效用的新方法。     

系统故障演化过程最终事件状态及发生概率研究

为探究系统故障演化过程(SFEP)中系统故障的发生特征,基于空间故障网络(SFN)和量子博弈理论提出最终事件状态及发生概率确定方法,以管理者和操作者的安全和不安全行为制定博弈假设,通过量子力学方法表示混合策略概率;研究单一事件混合策略的概率、事件逻辑关系的量子博弈表示、最终事件状态形式及发生概率。结果表明:利用管理者和操作者的静态博弈确定预期收益,求导得到各方安全和不安全行为概率,即可得到最终事件全部状态的发生概率;但由于安全和不安全行为概率是由管理者和操作者收益确定的,因此最终事件全部状态的发生概率是不精确的。     

单一事件故障状态中管理者和操作者的收益关系研究北大核心CSCD

为了更深刻地了解系统故障演化过程(System Fault Evolution Process,SFEP)中事件故障状态受管理者和操作者安全和不安全行为的影响,基于量子博弈模型提出了单一事件故障状态量子博弈模型,并对管理者和操作者的收益情况进行了研究。首先论述了利用量子博弈研究单一事件故障状态的可行性并提出假设;其次研究了管理者和操作者在博弈后的期望收益;最后探讨了管理者和操作者混合策略中各行为的实施概率,得到了针对事件故障状态变化的量子博弈模型。结果表明该博弈一般是非对称博弈。管理者采取安全行为且操作者采取不安全行为对双方收益的影响最大;操作者选择安全行为的概率越大,管理者越有利;管理者选择安全行为的概率越大,操作者越有利;确定了双方采取混合策略时各自的期望收益;最后通过实例说明了模型的使用方法。该混合策略具有纳什均衡非博弈演化稳定性,可应用于空间故障网络(Space Fault Network,SFN)的系统故障状态量子博弈分析。     

SFEP中因素重要度计算及其不确定性修正方法研究

为研究系统故障演化过程(System Fault Evolution Process, SFEP)中因素重要性及其不确定性，提出了基于相似性、联系数和信息熵的分析方法。以因素影响下的事件故障概率为基础数据，将因素重要性表征为事件在因素作用下的故障概率相似性和不确定性，建立研究方法和数学模型。首先，研究了因素重要性的由来及不确定性产生的原因。其次，建立了因素重要度计算和不确定性修正方法，提出了因素概率相似度、因素概率犹豫度、因素概率犹豫熵和因素重要度。最后，通过实例展示了分析流程。结果表明，系统故障演化过程中实现上述方法是可行的，能达到预期效果。研究方法和结果可用于系统故障演化过程中因素重要性的确定，并作为基础数据实现因素的化简、合并或删减，以降低演化过程复杂性，也可为类似的因素重要性分析提供支持。     

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。     

连续型空间故障树中因素重要度分布的定义与认知

为了解工作环境条件因素对系统故障概率的影响的特征,同时丰富连续型空间故障树(CSFT)的理论框架,提出因素重要度分布的概念。因素重要度分布从经典故障树的概率重要度发展而来,目的是研究系统所处环境因素变化导致系统可靠性变化的程度。给出元件和系统的因素重要度分布概念、公式及所需基础数据,并分析因素重要度分布的正负分布特点。使用该概念研究元件X1和系统T的因素t重要度分布和因素c重要度分布。结果表明:在不同环境中,对于因素t或c变化影响元件或系统的故障概率变化程度是不同的。因素重要度分布有效地表达了t和c对元件或系统的故障概率影响特征。     

系统故障演化过程中关键事件的确定方法研究

为研究系统故障演化过程中关键事件的确定方法,提出了一种基于核局部保持投影(Kernel Locality Preserving Projections, KLPP)的关键事件确定方法。首先论述了系统故障演化过程、关键事件和因素空间,随后提出了关键事件确定方法,最后进行了实例分析。研究认为系统故障演化过程具有复杂的结构和层次,经历事件是演化测量得到的对象,其中具有决定作用的就是关键事件。关键事件是描述演化过程的基础,可通过因素空间中的对象分布进行确定。通过KLPP方法对对象分布特征进行研究,实现近邻对象分析,得到特征对象。这些特征对象对应的经历事件即为关键事件。按照测量时刻升序排列特征对象即为所求,最终作为描述演化过程的空间故障网络的节点。实例分析得到了预期结果,并说明了方法的特点和研究意义。     

基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布研究

为简化空间故障树理论中的系统故障概率分布计算方法,提出基于双链量子遗传算法计算该分布.双链量子遗传算法有收敛快、计算量小的特点;同时系统故障概率分布原有方法基于分段函数解析计算,虽可得到精确分布,但计算较为复杂,不适合现场应用.据此,给出了基于双链量子遗传算法的系统故障概率分布确定步骤,并使用该方法分析了以往系统的故障概率分布.对比于前期研究成果,得到的故障分布可以分区表示故障的变化范围,且形成的分布图更为直观,同时体现了原分布中故障概率的变化特征,进而可得到符合故障概率要求的因素范围.     

基于路网脆弱性的紧急情况下交通疏散诱导模型

为提高紧急情况下交通疏散速度,实现对疏散交通流的诱导,需要建立紧急情况下的交通流诱导模型。根据紧急情况下路网特性,提出路网脆弱性指标,并将其引入交通流诱导模型,对常态交通流诱导模型进行改进,得到基于路网脆弱性的紧急情况下交通疏散诱导模型,并用实测数据求解模型参数。分别用常态交通流诱导模型和文中的改进模型进行实例计算,结果表明,经过改进模型诱导之后,高流量和低流量路段相对减少,交通流在路网中的分布更均衡、达到系统最优的效果。对紧急情况下的交通流进行有效诱导,可提高疏散路网利用效率,加快应急交通疏散。     

基于率失真函数的群组层次分析法的研究

层次分析法作为一种常用的安全评价方法,针对其中的两两比较这一环节,由于专家的自身原因,做出的评价与实际情况可能存在一定的误差。该研究借用信息论的理论,将群组层次分析法(GAHP)中的两两比较的实际情况看作信源,将专家看做信道,将得出的判断矩阵看做信息,从而使因为专家的差异而导致的判断矩阵的误差转变为信息在传播过程中的失真;通过分析其失真与信源类型并且计算其中的平均失真度和率失真函数,从而针对基于率失真函数的群组层次分析法的修正进行进一步的研究。最后以某一使用层次分析法的鞭炮厂的评价作为实例,对于率失真函数在判断矩阵的修正中的准确性与可行性进行验证。     

聚乙二醇在相变纺织材料上的应用研究

对聚乙二醇（PEG）进行冷热循环处理时，其超分子结构会发生某种相变，从而改变宏观性质而具有特殊的蓄热调温性能。PEG的相变温度随聚合度变化而变化，在服装应用方面一般采用30～35℃，接近于体温的PEG。以PEG作为相变材料用不同方式添加到纺织材料上，可以使织物具有双向调温的特殊功能。     

基于风险的特种设备使用单位分类监管应用研究

为提高特种设备安全监管效率,缓解设备数量增长与监察力量不足之间的矛盾,基于风险管理理论,提出在风险评价的基础上对特种设备使用单位实施分类监管。在前期特种设备使用单位风险评价体系研究的基础上,结合2011年、2012年的试点应用情况,对风险评价体系的具体评价流程、结果及科学合理性进行了研究。结果表明:C类使用单位的数量依然占据近一半的数量,需引起监管部门的高度重视;同时验证了风险评价体系科学合理、可操作性强,能够有效指导全国分类监管工作的开展。     

网络视域下突发事件对旅游目的地形象的影响过程研究

突发事件直接影响旅游目的地形象,关系到目的地的可持续发展。基于网络视域,从旅游者感知角度,建立突发事件影响目的地形象的过程模型。根据突发事件网络传播的效应——信息爆炸效应和舆论聚合效应,将模型分解为对目的地形象的强化过程和反馈过程。突发事件的网络传播会加速目的地形象感知的过程并深化目的地形象感知的内容,从而强化对目的地形象的感知,反馈过程导致目的地形象的调整。分析表明,网络视域下突发事件对目的地形象的影响更加显著。最后总结网络信息时代目的地遭遇突发事件时维护自身形象的策略。     

基于管理实践的HSE管理体系建设研究

HSE管理体系在石油天然气企业得到广泛应用,对企业提高安全、环保管理水平起到了很好的作用。但是,在HSE管理体系建设中仍然存在着一些对HSE概念认识不清、工作重点把握不准和运行不顺畅等问题,对HSE管理体系的持续改进形成了制约。本文结合HSE管理体系建设实践,对HSE管理体系有关问题进行了研究,以指导企业把HSE管理体系建设引向深入。     

基于GTST-DMLD的系统功能退化分析

功能退化是系统安全性问题的重要部分.目标树-成功树-动态主逻辑图(GTST-DMLD)在二值逻辑的基础上采用模糊逻辑对系统进行动态模拟,提供了分析系统功能退化的有力工具.通过模糊化与解模糊化手段相结合估算系统的性能变化,辅助进行安全性分析.给出了简化电子刹车系统示例.     

协同理论视角下安全监管机制研究

安全生产监督管理是一项庞大复杂的系统工程,涉及到众多利益主体,过度依赖政府单一的安全监管模式已经无法解决安全监管长期存在的难题.要搞好安全生产工作,提高监管绩效,就必须要联动行业协会、企业、中介机构、工会组织、大众媒体等多元社会力量共同参与、协作配合.根据协同理论的科学原理,从法律制度、组织、信息、资源四个协同要素方面,尝试性地构建了协同合作的安全监管机制,这是对我国传统监管体制的改革和创新,为切实提升监管水平提供了新思路和方向.     

基于循证方法的施工现场安全事故预防体系研究

为提高施工现场安全绩效,构建基于循证方法的施工现场安全事故预防体系。阐明施工现场安全循证预防(EBP)的定义、内涵、核心思想,梳理循证预防解决安全问题的思路,并且提出施工现场安全管理循证预防的流程框架。结果表明:针对施工现场安全事故预防中的不足,循证方法解决问题的思路体现在理论和方法 2个层面;施工现场安全管理循证预防体系分为循证诊断和循证干预2个阶段,具体包括安全检查表、框架表示法、荟萃(Meta)分析等关键步骤。     

基于机器学习的侵财类案件危害程度分析

为了进一步分析侵财类案件的危害程度,以抢劫、抢夺和盗窃3种典型侵财类案件为例,利用ZS市2008—2014年的犯罪数据与统计年鉴数据,提取“发案时间”“发案地域”“选择时机”“选择处所”“选择对象”“人均地区生产总值”“职工月平均工资”7个特征,建立基于多种机器学习分类算法的侵财类案件危害程度预测模型,并进一步开展预测结果的分析研究。研究结果表明:梯度提升决策树（GBDT）算法性能最优,危害程度预测准确率达到了0.88;在抢劫案和抢夺案中,一般和重大的案件容易发生在繁华地带,特大案件容易发生在其他处所;侵财类案件倾向于在工作日的城区中发生,发生的危害程度大多为一般;提出的侵财类案件危害程度预测模型可为侵财类案件的风险评估及警务资源优化配置工作提供方法支持。