一种递推式系统安全状态预测方法——卡尔曼滤波器的应用

系统安全状态指的是车间、厂矿、公司等大系统的安全状态。系统安全状态的预测,对于目标管理是十分必要的。目前已提出一些数学模型和方法,但都有较大的局限性,不能满足实际工作的需要。例如,通常使用的回归分析方法,根据以往数据,用最小二乘法计算,只能给出回归曲线,给出历史情况的变化趋势和一定信度的置信界限,适用于历史情况的概括,不太胜任外推式的预测。     

系统安全数据预测方法综述

对适用于系统安全数据预测的若干方法进行了分类,重点对应用较广泛的几种预测方法的适用条件、数模结构特点、应注意的问题和修正措施等进行了分析和评述     

现代统计信息分析在安全工程方面的应用——卡尔曼滤波器基本知识

卡尔曼滤波器是现代控制理论中的一种最优理论,其目的是从大量偶然干扰中筛取主导因素,以对事物变化规律作出正确的估计。介绍了卡尔曼滤波器的基本思路及原理,以及在安全工程中使用卡尔曼滤波器时应注意的问题。     

一种整体化系统安全分析模型的探究

为了解决目前各系统安全分析方法侧重点不同,而分析对象又各有差异,在安全分析过程中各方法无法协同交叉使用,导致危险源辨识不够全面的问题。采用“霍尔三维模型”中,“逻辑维”分析问题的方法,研究了系统安全分析过程中的思维方式,提出了一种适用于企业安全分析的“系统安全分析四阶段法”。该方法明确了安全分析方法的选择过程,提出了系统安全分析方法循环使用的组合矩阵,并构建了系统自己的多阶段安全分析的普适性模型。     

灰色预测法在设备状态趋势预报中的应用

分析了设备运行状态的特征 ,运用灰色系统理论对设备状态特征量——振动烈度 ,建立了灰色预测模型。计算结果表明 ,预测模型的计算值与实际测定值非常接近 ,而且可进一步预报设备运行状态趋势。灰色预测法的引进 ,丰富了设备状态监测与故障诊断技术学科的基础理论 ,推动了该学科向更高水平发展 ,预示了该学具有更广阔的应用前景。     

系统安全态势的马尔科夫预测模型建立及应用

基于马尔科夫链预测理论,分析研究了系统安全态势的定性与定量预测问题,建立了系统安全态势预测模型.定性预测侧重安全态势的升、降趋势分析,定量预测以系统万人死亡率为依据,划分四个安全状态,从而实现系统安全状态定量预测.定性与定量预测相互检验、相互补充.实例研究表明,马尔科夫定性与定量相结合的预测模型结构简单,计算方便,符合系统安全态势预测特征要求,是系统安全宏观管理的重要参考依据之一.     

高架火炬污染源事故状态预测模式的参数确定及应用

针对高架火炬考虑事故状态下的环境影响,通过修正得到适合的火炬扩散模式,确定模式中影响污染物分布的相关参数,分析在事故状态下火炬点燃产生污染物的达标情况,并考虑在非点燃时火炬气放空或放散可能造成的最严重的环境影响.应用模式分析案例得到石化企业火炬污染源在事故状态下点燃排放的地面最大浓度超标,借助厂区防护措施保护可能超标的环境敏感目标,避免不利影响,并对厂区工作人员进行防护,此外应杜绝事故状态下火炬气的非点燃放空.     

一种预测森林可燃物含水率的方法

可燃物含水率的大小,特别是细小可燃物含水率的大小决定了森林燃烧的难易程度,为了预测森林可燃物的含水率,对东北林区的落叶松,白桦和柞树的细小可燃物的含不率变化进行了研究,并利用多元统计方法建立了各种可燃物的含水率与其相关因子的回归模型,从而在国家级森林火险预测预报系统吵实现了通过获取气象因子来预测森林可燃物含水率的设计思想。     

对电力系统中的设备事故进行预测的一种方法

运用安全分析与事故预测是研究和分析复杂系统的必备理论，是解决安全工作中实际问题的综合性技术，运用泊松过程理论对电力系统中的设备事故进行预测，其结果怀实际十分吻合，不失为一种较好方法。     

系统安全性评价的AHP方法及在热处理作业系统中的应用

介绍了系统安全评价的ＡＨＰ方法，叙述了该方法的基本步骤，并以某公司热处理分厂评忏为实例，证明了该方法的有效性和实用性。     

几种事故预测方法的探讨

本文根据生产单位事故发生的随机性特点,论证了未来时段中事故次数及其时间分布等各项指标,是能够用多种随机数学模型和灰色系统理论来预测的。用非随机的函数模型预測事故是不合适的。给出了几种事故预測方法,并提出了几种值得研究和试用的方法。     

系统安全分析—HAZOP方法的应用及扩展

本文采用危险性可操作研究(HAZOP)方法对运行中的道生油加热炉进行系统安全分析,并对该法进行了扩展,既考虑工艺操作参数的偏差又考虑设备结构参数的变化对系统安全运行的影响,使其安全分析更全面、更切合生产实际、更具指导意义     

矿井涌水量的灰色—马尔柯夫预测方法

将灰色预测和马尔柯夫预测结合起来，形成一个兼有灰色预测与马尔柯夫转移概率矩阵预测优点的灰色－马尔林夫预测方法。充分利用历史资源数据给予的信息，提高随机波动性较大数据列的预测精度，进一步拓宽灰色预测的应用范围。利用该方法对一些矿井的涌水量进行预测，取得了较为满意的结果。     

一种基于数据融合的林火火线动态蔓延预测方法的研究

准确预测林火蔓延对于有效防治野火危害具有重要意义。传统林火蔓延速度场经验模型需要可燃物特性、坡度、温度及湿度等众多实测参数,由于参数均具有不同的时空分布,限制了模型的实际应用。因此提出速度场实时测量及水平集法模拟林火蔓延两种技术相结合的方法,通过测定火蔓延锋面的位置获取当前时刻锋面处的速度场分布并对此速度场在未燃烧区域进行延拓,结合水平集法预测林火蔓延,并使用数值模拟及实验数据验证了该方法能够有效预测短期内林火蔓延趋势,得出基于速度场的数据融合方法可满足实际林火蔓延建模的需求。     

火灾事故发展趋势预测方法的应用研究

介绍了三种火灾事故发展趋势预测方法：灰色理论预测法、指数平滑法和马尔科夫预测法。结合贵州省1997至2006年火灾四项指标统计数据,探讨了三种预测方法对不同波动幅度数据序列的适用性;给出了贵州省未来两年火灾的发展趋势,可为当地制定正确地防止火灾发生的决策提供重要的参考依据。此外,还对每种方法在预测过程中值得注意的问题进行了讨论。     

一种用于周期性事件预测的潮汐模型

为探究各种消防出警事件发生的规律,文章基于2016到2020年国内某地消防救援出警次数及事件类型数据,首先将7类事件按是否存在周期性分布分为两类,对周期性事件建立随时间变化的潮汐模型,用于对其发生的次数进行预测,考虑特殊年份厄尔尼诺现象对数据特征的干扰,对作出的模型进行优化;对非周期性事件建立随机分布模型,通过大量重复计算与多项式拟合结果作对比,判断模型的可靠性。结果表明,潮汐模型应用于消防救援出警次数统计分析是可行的。以上研究能够帮助消防队对其救援的事件有更深入的了解,提前做好培训工作并制定更加有效的应对方案,还能够帮助政府了解到火警救援事件的发生状况、实施社区宣传预防措施以及对消防部门的规划有一定的参考价值。     

对SARS疫情预测与控制的数学模型研究——一种基于一般流传病模型的改进方法

笔者从一个简单的传染病数学模型着手 ,在考虑了SARS病毒的规律和具体控制方法的影响因素后 ,对一般传染病疫情的确定型预测模型进行改进 ,并引入 ρ、α及 β等随机系数 ,从疫情控制前、控制后、控后改进来建立对疫情预测和控制的数学模型 ,从而更加精确地刻画出SARS的发展和传播规律、人们的控制方法与其控制效果之间的关系 ,给出了模型的算法 ,并对其内涵及与疫情控制的关系给以评述。最后 ,用某地区实际数据验证了控后改进型数学模型与疫情发展规律符合 ,为定量研究这类传染病提供了简明实用的定量分析方法 ,具有一定的现实意义。