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。     

海底泥浆举升钻井系统钻遇天然气水合物时的动态风险分析

海底泥浆举升钻井(Subsea Mud Lift Drilling, SMD)系统属于双梯度钻井系统。在钻井过程中遇到天然气水合物层(Natural Gas Hydrate, NGH)时,NGH的分解和二次生成造成了重大的风险。为了预测风险事故,对环境因素和设备因素进行了分析。首先,在建立蝴蝶结模型后,利用映射算法将其转化为贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN);其次,考虑不确定性影响,在BN中进行不确定性建模;然后,考虑设备因素的动态不确定性,通过转移概率矩阵将建立的BN转化为不确定性动态贝叶斯网络(Uncertain Dynamic Bayesian Networks, UDBN)。此外,还利用模糊理论和专家判断来量化设备故障的先验概率。结果表明,钻遇NGH层时,钻井风险概率比正常工况下有所增加。由于有天然气水合物的影响,发生风险的概率也变得具有不确定性。     

基于DBN的机场飞行保障运行系统可靠性研究

为了防止机场运行环节失效导致航班不正常运行，提出了机场飞行保障运行系统可靠性的概念，并根据行业规章的要求，确定了机场飞行保障运行系统关键节点可靠性的参数及计算过程，给出了以顶层参数可靠性为目标的参数逻辑。分析得出了机场运行过程关键任务节点，建立了故障树，依据故障树逻辑门向动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks, DBN)转化的映射规则，将故障树转化为DBN模型。以华北地机场的飞行保障运行系统进行应用实例分析，结果表明，停机坪地面服务保障阶段对机场飞行保障运行系统可靠性影响最大，其中加油作业中设备恢复环节、机务保障中航空器推出环节、行李货物装卸作业中装卸环节和设备靠机环节、上下旅客保障作业中设备靠机环节和上下客环节属于停机坪地面服务保障阶段的薄弱环节。该模型在用于国内机场飞行保障运行系统可靠性分析时，用后验概率可以识别出机场运行过程失效的原因，用敏感性分析可以识别出机场运行过程中关键薄弱环节。     

基于动态贝叶斯网络的民航空中停车事件安全风险评估

为探究组织和人的因素对发动机空中停车事件的影响及其演化情况,评估航空公司空停事件的风险水平,基于动态贝叶斯网络(DBN),构建一种适用于民航空停的风险评估模型。首先,运用主动与被动相结合的方式,识别影响发动机发生空停事件的组织和人的因素;其次,利用毕达哥拉斯模糊和决策试验与评估实验室(DEMATEL)方法,探究各个风险因素之间的因果关系;然后,基于得到的风险因素因果关系构建民航空停DBN,依据统计分析和专家经验确定民航空停的DBN参数,通过GeNle概率推理,进一步得出空停事件发生的概率;最后,以S航空公司的CFM56-5B发动机为例,评估民航空停事件安全风险。结果表明：2020—2021年,S航空公司的CFM56-5B发动机发生空停事件的概率分别为1.260×10^-6、1.352×10^-6;导致民航空停事件安全风险变化的主要原因是资源投入减少导致教育培训效果降低进而影响作风意识和合作沟通。     

基于DBN的气体泄漏事故情景推演与节点分析

化工园区危险化学品气体泄漏事故在演化过程中具有路径复杂和发展动态性高的特点,为解决气体泄漏事故难以快速有效应对的问题,以张家口“11·28”重大爆燃事故为例构建推演模型。首先基于动态贝叶斯方法构建基于情景状态、外部环境和应急措施的灾害链情景演化模型,利用联合概率公式计算情景状态概率,实现气体泄漏事故的动态推演;然后结合复杂网络拓扑结构相关知识,利用综合重要度公式,探究事故情景推演过程中的关键节点;最后提出基于数据参考的针对性断链措施。研究表明：基于动态贝叶斯的情景推演模型可以在事故演化路径中起到预测作用,推演结果为相关事故灾前预测、灾中应急和灾后恢复提供更为科学有效的依据。     

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...     

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。     

基于动态贝叶斯网络的石化装置火灾事故动态风险分析

为揭示石油炼化装置事故风险动态特性和事故情景演变路径,在对石化装置进行风险因素分析的基础上构建石化装置火灾事故故障树,基于贝叶斯网络非常规突发事故的演变过程,构建情景演变下的动态贝叶斯网络模型,在综合考虑应急措施的基础上,利用MATLAB软件和联合概率公式计算出各种事故场景的状态概率.以丙烯精馏装置火灾事故为例,结果表...     

基于贝叶斯网络气化炉供料系统风险分析

为解决当前气化炉供料系统风险分析不完善的状况，提出1种基于贝叶斯网络和HAZOP的风险分析模型。以某单日投煤量3 000 t级气化炉煤化工企业实际运行情况为研究对象，应用HAZOP法对其进行风险分析，并将HAZOP分析结果中各偏差产生原因转化为贝叶斯网络节点；考虑到先验知识的缺乏问题，引入Leaky Noisy OR模型，通过文献资料和相关领域专家经验知识获得先验概率，并利用贝叶斯网络进行风险分析，找出系统运行的薄弱环节。结果表明:未知因素影响会使各节点的后验概率值差异性降低，更加贴合实际；在引入未知因素影响后，系统运行薄弱环节并未发生改变。     

基于模糊贝叶斯网络的煤气化职业健康风险分析

针对煤气化行业职业健康风险影响因素不确定及模糊的特点,建立了职业健康风险计算模型。该模型将模糊数学与贝叶斯网络相耦合,模拟事件概率,找出导致风险的主要因素。通过分析煤气化行业中存在的多种风险因素,应用问卷调查法和模糊集理论模拟了根节点的发生概率,得出职业健康风险概率的预测值;应用贝叶斯网络反向推理的功能计算根节点后验概率并排序,确定了薄弱环节。该模型不仅能解决概率缺失情况下的风险量化推算问题,定量进行职业健康风险评估,还可以实现关键因素的识别,并能有针对性地提出改进措施,为职业健康风险预防提供决策依据。     

基于多因素模式识别的煤与瓦斯突出预测研究

采煤工作面煤与瓦斯突出是由煤层自然条件和工程扰动共同作用决定的,充分考虑煤层原始赋存条件和人类工程活动对煤与瓦斯突出的影响,建立多因素模式识别准则和方法,应用VBA技术完成了工作面煤与瓦斯突出危险性动态预测系统开发。以平顶山十矿己15-24080工作面为研究对象,将瓦斯含量、瓦斯压力、采动应力等因素作为工作面煤与瓦斯突出的主要影响因素,运用多因素模式识别方法实现了对工作面煤与瓦斯突出危险性分单元概率预测,且能够随着工作面不断推进进行动态预测和分级管理。研究结果表明:突出危险性预测结果与现场实况有较好的一致性,对煤矿安全开采具有良好的指导作用。     

基于贝叶斯网络的气井井筒完整性风险评价

井筒完整性失效是气井生产中的主要风险,为有效评价井筒完整性风险,应用贝叶斯网络的推理与学习能力,建立了基于贝叶斯网络和Noisy-OR gate模型的井筒完整性失效概率计算方法和风险评价模型。由故障树分析将井筒分为管柱、水泥环密封性、井口装置、水力屏障和其他部件5个评价单元,确定了各单元的主要风险因素,建立了井筒完整性失效的贝叶斯网络拓扑结构;由Noisy-OR gate模型和历史数据,确定了贝叶斯网络的条件概率参数;将基于贝叶斯网络的失效概率与层次分析法相结合,确定了风险评价指标和等级划分标准;建立了气井井筒完整性风险评价方法。结果表明,该方法实现了井筒完整性失效概率的定量计算、风险的定量评价和主要风险因素的反向推理,可为预防和控制井筒完整性失效提供决策依据,有助于降低井筒完整性失效风险。     

Dynamic risk assessment for underground gas storage facilities based on Bayesian network

Loss of the underground gas storage process can have significant effects, and risk analysis is critical for maintaining the integrity of the underground gas storage process and reducing potential accidents. This paper focuses on the dynamic risk assessment method for the underground gas storage process. First, the underground gas storage process data is combined to create a database, and the fault tree of the underground gas storage facility is built by identifying the risk factors of the underground gas storage facility and mapping them into a Bayesian network. To eliminate the subjectivity in the process of determining the failure probability level of basic events, fuzzy numbers are introduced to determine the prior probability of the Bayesian network. Then, causal and diagnostic reasoning is performed on the Bayesian network to determine the failure level of the underground gas storage facilities. Based on the rate of change of prior and posterior probabilities, sensitivity and impact analysis are combined to determine the significant risk factors and possible failure paths. In addition, the time factor is introduced to build a dynamic Bayesian network to perform dynamic assessment and analysis of underground gas storage facilities. Finally, the dynamic risk assessment method is applied to underground gas storage facilities in depleted oil and gas reservoirs. A dynamic risk evaluation model for underground gas storage facilities is built to simulate and validate the dynamic risk evaluation method based on the Bayesian network. The results show that the proposed method has practical value for improving underground gas storage process safety.     

中小企业劳资双方职业安全保障博弈研究

为寻求打破中小企业(SMEs)职业安全供求双低均衡状态的途径,提高SMEs职业安全保障水平,采用动态博弈方法分析SMEs劳资双方职业安全行为选择。首先,构建职业安全保障博弈模型,并进行均衡策略分析。其次,将安全管制因素引入博弈模型进行对比分析。结果表明:"低风险工资,加盟"是该模型的纯策略纳什均衡;政府安全管制因素的引入对自然选择概率和员工加盟企业的概率产生有益影响,对企业隐瞒概率的影响取决于对被隐瞒员工进行的补偿。通过提高隐瞒成本、安全投入产出比、低风险工资、员工职业伤害认知和安全管制力度等可以提高SMEs职业安全保障水平。     

基于JSA-BN的水上提管维修作业风险分析

为保障海底油气管道维修作业安全,提出1种基于JSA-BN的作业风险分析方法。采用JSA方法辨识分析水上提管维修作业过程中潜在的风险因素,得出不同作业步骤的风险等级;建立水上提管维修作业贝叶斯网络模型,计算出各作业环节的成功概率;依托贝叶斯网络的逆向推理及敏感性分析能力,实现水上提管维修作业风险薄弱点的定量预测和评估。研究结果表明:提出的基于JSA-BN的作业风险分析方法可应用于近岸海底管道应急维修作业风险分析;在整个水上提管维修作业活动中,提管作业和切割破损管道作业为关键作业环节,提升过程中碰撞、掉落事件为薄弱风险因素。     

山区二级公路运营期常态交通风险评价

为客观准确地评价山区二级公路常态交通风险,将风险源分为动态风险源和静态风险源.首先,基于白化权函数的综合评价法建立事故后果模型,基于历史事故数据建立事故概率模型,以评价静态风险;其次,结合白化权函数和层次分析法(AHP)建立事故后果模型,采用有序Logit模型建立事故概率模型,以评价动态风险;最后综合动静态风险结果评价...     

地质动力区划预测煤与瓦斯突出

为了确定煤与瓦斯突出矿井的突出危险区域,威胁区域和安全区域,提出基于地质动力区划的多因素模式识别概率预测方法预测煤与瓦斯突出的新思路。以鸡西滴道矿立井为研究对象,利用地质动力区划方法确定不同尺度和级别构造运动的特征,建立板块构造学说与矿井工程实际的联系,将对矿井煤与瓦斯突出产生影响的因素为参数,采用多因素模式识别概率预测方法划分研究区域内的危险区域。研究表明该方法对煤与瓦斯突出区域预测的合理性与有效性,可以在实际工程中应用推广。