飞行疲劳事件语义网络分析

为深入分析我国民航飞行员疲劳安全风险,建立符合我国民航特点的飞行员疲劳数据库,基于美国航空安全报告系统(ASRS)发布的飞行机组疲劳报告,采用语义网络分析的方法,研究200份机组疲劳事件报告中飞行员疲劳发生的时间、诱发因素、直接原因、人为因素、贡献因素及引发的后果,建立飞行疲劳事件语义网络图。用这个网络图,以飞行疲劳为起点,按照向前追溯疲劳原因和向后推演疲劳后果的步骤,实例分析美国UPS公司的货机坠毁事故。结果表明,应用飞行疲劳事件语义网络图,能够快速分析得出事故中飞行员疲劳发生时间特征、诱发因素、直接原因、人为因素、贡献因素和可能引发的后果。     

基于UHBs的输气管道高后果区泄漏燃爆事故分析

为探究输气管道高后果区中人的不安全行为（Unsafe Human Behaviors,UHBs）对输气管道泄漏燃爆事故发生的影响,结合模糊Bow-tie模型和贝叶斯网络对输气管道泄漏燃爆事故进行分析。构建基于T-S模糊故障树的输气管道泄漏燃爆模糊Bow-tie模型,并转化为贝叶斯网络;从人的不安全行为发生的可能性出发,将不同等级高后果区划分为不同等级人口敏感区;利用专家经验评判法得到不同等级人口敏感区基本事件的先验概率和中间事件的条件概率表;运用贝叶斯网络双向推理算法求解模糊Bow-tie模型。结果表明:随着地区人口敏感等级的提高,输气管道泄漏燃爆事故发生的概率随之增大,发现导致输气管道失效泄漏事故发生的最主要原因为施工破坏,失效原因与EGIG分析的结果基本相符,验证该方法在高后果区输气管道泄漏燃爆事故分析上的可行性,可为输气管道高后果区的安全管理提供决策依据。     

基于贝叶斯网络的机械安全性评估模型研究

重点阐述了基于贝叶斯网络的机械安全性评估模型的建立过程,应用贝叶斯网络建立了开式压力机安全性评估模型,对冲手事故模型中的共因失效节点进行了说明,并最终计算得出开式压力机冲手事故的发生概率.计算结果分析表明:对于系统基本事件之间有共因和相关关系的系统,BN计算结果使得事故后果概率明显增大,设计者和管理者不能忽略共因和相关关系对系统风险的影响.     

“三高”气田钻井过程硫化氢泄漏动态风险分析

传统的H2S泄漏风险分析方法不能很好地对事故发展过程进行动态分析,导致分析结果偏离实际。基于贝叶斯方法,构建了高温、高压、高含硫（“三高”）气田钻井过程中H2S泄漏的蝴蝶结模型并提出将其转化为贝叶斯网络,在事故已发生的情况下更新基本事件发生的概率。然后,假定事故后果在确定的时间段内发生的累积次数已知的条件下,更新安全屏障及事故后果发生的概率,从而完成对H2S泄漏的动态风险分析。结果表明,该方法克服了传统静态定量分析方法中的不足,可动态评估导致H2S泄漏的基本事件发生的概率和对顶事件发生的影响程度,并动态反映安全屏障和事故后果的风险变化,能为钻井过程中H2S泄漏的风险分析及防控措施提供参考。     

基于ACE-BN的通勤飞行事故/事件诱因分析

为降低我国通用航空短途运输运行安全风险,提出一种基于平均因果效应(ACE)和贝叶斯网络(BN)的事故/事件诱因分析方法。首先,分析102起美国通勤飞行事故/事件,共识别出7类19种诱因;然后,引入ACE公式确定节点的优先次序,使用K2算法构建BN结构,并采用最大期望(EM)算法进行网络参数学习,建立通勤飞行事故/事件诱因分析模型;最后,对各诱因的概率进行排序并分析诱因间的敏感性。结果表明：机组经验不足导致的事故/事件发生概率最高;机械设备情况容易受到雨雪等恶劣天气的影响;天气因素和监管因素对机组因素表现出较高的敏感性,其中,恶劣的天气会影响机翼等机械设备的正常运转,进而影响飞行员对于飞机的操作,技术和安全培训不到位会影响飞行员和管制人员的专业水平及经验技能。     

基于贝叶斯网络的危化品爆炸事故电力系统风险评估模型

为提高危化品爆炸事故电力应急预警的准确性,建立基于贝叶斯网络的危化品爆炸事故电力系统风险评估模型.基于危化品爆炸事故电力应急典型情景分析,建立综合考虑突发事件、承灾载体和应急管理等风险因素的贝叶斯网络结构.应用概率刻画风险因素信息的不确定性及其相互影响,定量分析事件后果.结合一般条件和典型情景等的应用实例,分析评价方法...     

基于前导事件和贝叶斯网络的储罐溢油动态风险评价

部分高风险危化品企业搬迁改造困难重重,为控制风险、保护周围人民生命和财产安全,有必要建立动态风险评价系统,对事故发生概率进行监控和预测。采用贝叶斯网络对事故发生概率进行定量分析。先在利用蝴蝶结模型辨识事故原因和后果的基础上,将其转化为贝叶斯网络模型;再导入"前导事件"信息和先验概率推导后验事故发生概率,量化分析事故发生随时间的变化概率;最后,以储罐溢流场景为例进行动态风险计算,结果表明,随化工装置生产时间和"前导事件"增长,元件失效概率和事故风险呈显著增长趋势。因此建议企业应重视"前导事件"并采取措施减少"前导事件",如优化检维修方案、及时更换关键部件、进行全面的事故调查等。     

基于贝叶斯网络的航空器看错落错跑道事件研究

目前,航空器看错、落错跑道事件在国际上是一个相当突出的安全问题,这个问题在我国近年也突显出来。导致航空器看错落错跑道的原因十分复杂,且此类事件及易引发严重的后果,造成人、财、物等多方面的损失,本文特对此类问题开展了一系列的研究。为了预防航空器看错、落错跑道事故的发生,查找诱发该类事故的因素,针对航空器看错、落错跑道事故的形成特点,笔者运用贝叶斯网络探讨其各影响因素间的关系和相互作用,该网络强大的逻辑推理能力,克服了不完备样本空间带来的不足,揭示了人、机、环境与管理因素相互作用的内在规律。为改善机场安全管理的科学性、可靠性,进一步降低事故率,提供了可靠的技术支持。     

基于故障树与贝叶斯网络的钻井井塌事故的定量分析

井塌事故在钻井过程极其常见,由于钻井液、井身结构等设计不合理,以及钻井过程的误操作均会造成井塌的发生,其后果主要是造成卡钻、卡套管等事故,严重时造成井眼毁坏。为了对井塌事故进行危险性分析,采用贝叶斯网络与故障树相结合的方法,避免传统故障树方法的局限性。首先对井塌事故的所有危险因素进行辨识建立故障树,然后将故障树转化为贝叶斯网络,建立条件概率表,运用贝叶斯网络的推理能力对井塌事故进行危险性分析。对井塌事故各基本事件概率分布的计算分析结果表明,考虑事件的多态性,综合利用故障树分析法和贝叶斯网络法能有效提高井塌事故分析的有效性,推算出井塌事故概率分布更为准确。     

基于贝叶斯网络的城市地下燃气管网动态风险分析

为研究城市燃气管网风险的动态性,针对传统风险分析方法的局限性,提出基于贝叶斯网络的燃气管网动态风险分析方法。构建燃气管网失效蝴蝶结模型并将其转化为贝叶斯网络模型;在事故发生状态下更新事件失效概率,识别出关键因素;根据异常事件数据和贝叶斯理论,对基本事件失效概率进行实时动态改变;随之更新管网失效及各后果发生的概率,从而实现管网的动态风险分析。研究结果表明:该方法克服了传统风险分析方法的不足,可动态反映燃气管网失效和事故后果发生概率随时间变化的特征,能够为城市地下燃气管网的风险分析与事故预防提供参考。     

基于贝叶斯网络的可控飞行撞地事故原因分析方法

由可控飞行撞地造成的死亡人数在民航运输飞行事故中占第1位,因而研究可控飞行撞地的原因并采取预防措施对保障飞行安全有重要意义.介绍了事故树模型和贝叶斯网络之间的内在转换关系,采用事故树分析了可控飞行撞地事故发生的主要原因是人为因素和技术因素,其中人为因素包括机组、管制员和维修人员的失误,技术因素包括燃油重量、风速风向、能见度、飞机速度、偏离航线等,最后将事故树转化为贝叶斯网络.以人为因素中的机组人员失误为例,用贝叶斯网络模型对失误原因进行了分析,并计算出机组人员失误概率.     

基于故障贝叶斯网的边坡垮塌事故风险评估方法研究

针对故障树分析方法在风险评估中的局限性,研究了故障贝叶斯网络在边坡垮塌事故风险评估中的应用.在边坡垮塌事故故障树的基础上,建立了边坡垮塌风险评估的故障贝叶斯网络模型,结合统计数据和专家经验,获得了各节点事件间的条件概率分布.结合工程案例,运用故障贝叶斯网络模型对边坡垮塌事故发生概率进行预测,并对导致边坡垮塌事故发生潜在因素进行排序.结果表明,基于故障贝叶斯网络的风险分析方法简单易用,且可以得到更丰富的信息.     

基于复杂网络的高校化学化工实验室事故演化分析方法研究

为有效防控高校实验室重大事故，提出基于复杂网络的高校实验室事故演化分析方法。根据高校实验室历史事故案例，识别高校实验室事故过程节点因素，梳理各因素之间的时序因果逻辑关系，构建高校实验室事故演化复杂网络模型，基于网络节点的出入度分析实验室事故节点的相互影响关系和聚类特性，确定高校实验室事故的关键节点。在此基础上，构建高校实验室事故演化的带权有向网络，采用Dijkstra算法评估从初始诱发事件出发到结果事件的高校实验室事故最短路径。结果表明，基于复杂网络的模型可以有效实现高校化学化工实验室事故演化关键节点和最短路径分析；实验操作者的侥幸心理、监控失效、反应失控、人员未经相应培训、易燃易爆品是引发实验室事故的重要因素；得到从初始事件至最终后果事件的9条最短路径，可为高校实验室重大事故防控提供有效支撑。     

基于事件提取和改进MMHC的航空旅客运输事故征候贝叶斯网络建模*

为表征航空旅客运输事故征候演化机理,提出事故征候贝叶斯网络的建模方法。基于事故征候中致因事件、结果事件及分类标准的定义,以7 265起事故征候案例为样本,利用事件提取算法,识别事故征候叙述文本中的致因事件,利用改进的最大最小爬山算法实现网络建模;依据事件提取的测试集验证与结构学习的交叉验证,检验建模算法的准确性与有效性;基于证据敏感性指标,识别关键致因事件。结果表明:航空旅客运输事故征候贝叶斯网络模型包含94个节点和247条有向弧。空降冲突、严重设备故障、机组成员疾病及火灾烟雾是模型中高风险关联的致因事件,在安全监管过程中消除或减弱关键致因事件的发生能有效控制系统风险。     

基于贝叶斯网络的地铁暴雨内涝风险预警模型及协同响应机制研究

为提升暴雨灾害发生后的风险预警能力,有效化解地铁内涝重大风险,建立基于贝叶斯网络的风险预警模型,分析提出协同预警响应需求。以暴雨导致城市地铁内涝事故为例,建立综合考虑暴雨及预警、地铁站系统结构、客流量、应急措施、事故后果的基于贝叶斯网络的风险预警模型,分析预警信息对事故后果的影响,进而提出风险预警协同响应机制建设需求。研究结果表明：风险预警对提升地铁暴雨内涝事故应急处置的及时性、精准性和协同性具有显著影响,能够有效减小事故后果。研究结果可为建立重大灾害风险预警方法和机制提供参考。     

基于动态贝叶斯网络的城市综合管廊燃气泄漏动态风险评价

为解决综合管廊燃气管网系统风险因素多、风险状态随时间动态变化等问题，在传统故障树和静态贝叶斯网络等方法的基础上提出了基于动态贝叶斯网络的城市综合管廊燃气泄漏动态风险评价方法。首先利用蝴蝶结模型分析总结了导致综合管廊燃气管网发生泄漏的主要风险源和不同事故后果。然后，引入时间因素与Leaky Noisy-or Gate模型，根据故障树模型的映射规则，建立城市综合管廊燃气泄漏的动态贝叶斯网络模型。最后，利用动态贝叶斯网络的双向推理功能对模型进行求解。由实例分析得到了某综合管廊燃气泄漏概率及各事故后果概率的时序变化曲线，通过反向推理得到了导致燃气泄漏的主要风险源。研究成果可为综合管廊的风险评估、日常维护提供理论支持。     

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...     

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。     

海底油气管道泄漏事故风险分析的贝叶斯动态模型

为研究海底油气管道泄漏事故风险的动态性,预防重大事故发生,针对传统风险分析方法的局限性,基于安全屏障和事件树分析,建立海底管道泄漏事件序列模型。根据事故先兆数据和贝叶斯理论,对安全屏障的失效概率进行实时动态更新。最后,由事件树的逻辑关系得出不同泄漏场景的发生概率。结果表明:用上述的基于事件序列模型和贝叶斯理论的方法,能够克服传统风险分析方法的不足,描述不同泄漏场景发生概率随时间变化的动态特征,实现对海底管道泄漏事故风险的动态分析。