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。     

危化品事故情景推演网络构建及关键节点分析*

为有效应对危化品事故发生与演变时存在的动态性及不确定性问题,基于事故演变过程中的关键情景状态及对应孕灾环境、应急活动和处置目标等要素,引入动态贝叶斯网络方法,构建危化品事故情景推演网络,并结合复杂网络知识,对孕灾环境和应急活动2类事故影响因素节点进行敏感性和重要度分析。结果表明:情景推演网络计算的情景节点概率符合事故发生的实际情况,能够对危化品事故在不同孕灾环境和应急救援下的演变路径进行推演,并且分析得到燃烧物、消防力量、火场环境和建筑密度等关键影响因素节点,研究结果可为事故处理提供应急辅助决策支持。     

基于贝叶斯网络的化工企业火灾爆炸事故情景推演

为了解火灾爆炸事故的演化路径,为事故应急救援相关方提供相应的决策依据,基于“情景—应对”方法,选取情景状态、承载环境、应急措施和处置目标作为主要情景要素,并通过知识元理论构建情景概念模型,明确各要素之间的相互关系;再利用贝叶斯网络进行情景推演,确定各节点要素的先验概率和条件概率,借助Netica软件计算出各节点的状态概率;最后以山东石大科技石化有限公司“7.16”较大着火爆炸事故为例进行案例验证研究。研究获得事故的情景演变路径一般遵循泄漏、火灾和爆炸的顺序;通过推演得到发生概率较大的4个情景节点,并提出针对性较强的控制措施。可为类似事故应急救援和事后整改措施的制定提供参考。     

基于贝叶斯网络的电镀企业火灾事故情景推演

为有效解决电镀企业火灾事故情景演化路径复杂、火灾扑救困难等问题,提高电镀火灾应急处置能力,采用情景分析与贝叶斯网络(BN)相结合的方法,对电镀企业火灾演化路径进行推演。首先分析电镀火灾特点,确定情景状态、应急驱动、承灾要素和处置目标4种情景要素;然后基于动态BN确定情景间的关系,运用D-S证据理论处理优化,构建电镀企业火灾情景推演模型;最后将其应用于某电镀火灾实例,通过Netica软件得到各节点的状态概率,找出事故的发展趋势和情景演化路径。结果表明：该事故所有可能的演化路径中,预热槽体起火(情景S₁)是事故发生概率最大的情景,概率达81.2%;需在此处采取有效措施,使火灾消失概率达到62.3%。     

基于动态贝叶斯网络情景推演的危化品事故应急处置研究

由于危险化学品事故的演化路径具有不确定性和动态性的特点,往往很难科学地采取应急处置措施。以天津港"8·12"事故为例,基于外部环境、事件情景、应急处置3类情景要素分析危险化学品事故的情景演变路径,结合动态贝叶斯网络构建情景推演模型,利用联合概率公式计算情景发生概率,来实现危险化学品事故中关键情景的推演,便于有针对性地采取应急处置措施。推演结果表明:应加强事故初期的应急处置力度,遏制事态发展;事故发展中期,救援难度非常大,宜尽量争取应急疏散时间,避免人员伤亡;进行应急处置时,要统筹考虑各种内外部因素及事故演变的具体情况,特别要阻止向事故扩大的趋势转变。     

危化品事故多层级链式推演模型及案例分析

为提升危化品企业的风险防控能力,支撑事故发生后迅速地进行应急决策研判,基于灾害链理论,从热辐射、毒气、超压3类危化品事故关键致灾因子出发,提出灾害链多层级链式推演模型。采用流体扩散模型和Probit模型,分别构建危化品容器起火概率及顺序预测算法和危化品爆炸点火时刻估计算法,实现对危化品事故中燃烧和爆炸演化过程的定量计算分析。并以广东省某树脂生产厂为研究案例,建立1条由危化品泄漏事故引发的灾害链,推演分析灾害链各节点的演化时间和发生概率。分析结果表明：灾害链推演模型能有效定量化分析实际危化品厂区事故的演化过程、预测事故节点发生概率及时间,并在一定程度上帮助检验危化品厂区布局安全。     

基于贝叶斯网络的输油管道泄漏事故情景推演

为提高输油管道企业应急管理水平,采用情景分析和动态贝叶斯网络(BN)相结合的方法,研究输油管道泄漏事故情景演化过程。通过分析典型输油管道泄漏事故案例,选取事故情景状态、应急措施、驱动因素和应急目标为关键要素,结合动态BN构建输油管道泄漏事故情景推演模型,研究输油管道泄漏事故情景演化的特征与路径;将该模型运用到我国某油气管道公司发生的一起输油管道泄漏事故中,计算情景状态概率,从而推演情景发展趋势。结果表明:引起事故发生风险概率较高的情景状态依次为"第三方施工开挖导致管道破损,原油泄漏"、"地面出现明火"、"地面残火"、"路面残油燃烧"。     

基于PSR与贝叶斯网络的非常规突发事件情景分析

基于情景分析在非常规突发事件应急决策中的重要性,为了提高情景分析的有效性、全面性,在非常规突发事件"情景"界定和演变规律分析的基础上,基于PSR模型构建非常规突发事件的"压力-状态-响应"网络表达方式;利用贝叶斯网络理论,构建非常规突发事件的情景演变分析模型;以简化后的大连输油管道爆炸事件为例,示范基于PSR模型与贝叶斯网络的非常规突发事件情景分析方法的具体流程,并对推理结果进行分析。分析结果与现实情况基本一致,证明方法的可行性和有效性。实际应用中可针对具体的事件进行"多响应"、"多路径"的推理分析,以全面、系统地分析事件情景的演变情况。     

景区密集人群踩踏事故情景分析

为提高景区密集人群应急管控能力,采用情景分析和动态贝叶斯网络相结合的方法,研究景区密集人群踩踏事故情景演化过程。通过分析景区密集人群踩踏事故,选取情景状态、致灾体、承灾体、驱动要素为关键要素,探索密集人群踩踏事故情景演化的特征与路径;运用动态贝叶斯网络构建密集人群踩踏事故情景网络,从情景状态概率推演情景发展趋势。结果表明:引起事故发生风险概率较高的情景状态依次为人群跌倒、人群僵持、人群流量剧增和人群聚集;预防准备不充分、景区安保管理不足、人流监测设备和人群限流设施不完善等相应驱动要素的介入是造成事故发生的主要原因。     

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...     

基于情景元的案例推理及其在应急决策中的应用

为合理复用已有经验和知识,提升案例推理技术在突发灾害事故应急决策领域的应用效果,提出了一种基于情景元的案例推理方法。首先,在界定突发灾害事故情景概念的基础上,从时间及空间维度对灾害事故情景进行分析,定义了"情景元"的概念。然后,优化相似度计算方法,以"情景元"为单位进行相似度匹配,获取相似情景元,通过参考相似情景元的处置方式实现决策支持。最后,基于该方法以大连"7·16"中石油储运公司油库火灾事故为例,选择近年来发生的若干典型案例构建案例库,演示基于情景元的案例推理方法的具体流程,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于贝叶斯网络的城镇洪涝应急情景推演研究

为处理城镇洪涝灾害复杂演变过程,结合证据理论与知识元模型,利用贝叶斯网络,针对城镇洪涝灾害进行应急情景推演研究。将城镇洪涝灾害情景推演要素归类为孕灾环境、致灾因子、承灾体和应急管理,并分析各要素之间的作用关系,建立城镇洪涝灾害应急情景贝叶斯网络,以验证应急管理措施的科学性和有效性,并通过2016年武汉市洪涝灾害进行实例分析。结果表明:知识元模型能建构城镇洪涝灾害应急情景的复杂演化路径,证据理论能处理应急情景演化中的不确定性信息,而贝叶斯网络能有效仿真推演并评价应急管理措施。     

基于案例推理的地铁非常规突发事件应急决策方法研究

针对地铁非常规突发事故发生时,由于地下环境复杂且封闭,很难获取较全面、准确的事件信息等问题,非常规突发事件的地铁应急决策是一个复杂的过程。通过对地铁事件原则性机理进行分析和研究,得到地铁发生重大火灾事故情景分析的贝叶斯网络节点变量,借鉴CBR模型的思想,将基于结构和属性的双重情景检索的事故案例推理应急决策方法应用到地铁火灾非常规突发事件应急决策中,该方法排除了因属性值缺失造成相似度无法计算或计算有误的情况,可为地铁交通应急平台的后期建设提供理论支持     

基于贝叶斯网络情景分析的含水土质埋压救援现场监测体系研究*

为提高含水土质埋压救援现场救援效率,基于贝叶斯网络进行情景推演分析,明确典型不利情景演化路径和关键节点,构建多方位多因素耦合的含水土质埋压监测体系。研究结果表明:基于贝叶斯网络情景分析的含水土质埋压救援现场监测体系将灾害环境监测、救援人员状态监测、埋压人员状态监测、救援设备状态监测、整体救援进展跟踪监测划分为18个监测单元,明确土质压力等11个关键监测参数及其技术手段。研究结果可有效提高救援行动安全性,为含水土质埋压救援现场安全监测系统研发提供理论支撑。     

基于动态贝叶斯网络分析法的炸药库爆炸事故分析

炸药库一旦发生燃烧爆炸事故,影响将非常恶劣,因此,以其特殊性和危险性成为安全工作的重点.在已有的对炸药库的爆炸事故进行事故树分析法(FTA)定性分析的基础上,采用贝叶斯网络转化的方法,结合优先或门、顺序相关门等动态逻辑门进行爆炸事故树的动态贝叶斯网络转化,建立了相应的动态贝叶斯网络模型,进行了定量的事故分析并得出结论.     

基于BN的锅炉超压爆炸事故原因推理与故障诊断

分析了锅炉爆炸的原因,讨论了事故树与贝叶斯网络的特点,编制了以"锅炉超压爆炸事故"为顶事件的事故树,将其转化为锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构,利用贝叶斯网络的技术优势,针对锅炉超压爆炸事故贝叶斯网络拓扑结构分别进行了原因推理与诊断推理。实例应用表明,在原因推理中,根节点V_1(压力上升)发生时锅炉超压爆炸事故发生的可能性最高;在诊断推理中,当锅炉超压爆炸事故发生时,根节点V_1(压力上升)一定发生,其次为V_4(定压不准),V_(11)(未装疏水管)发生的可能性最小,为企业进行锅炉超压爆炸事故预测与故障诊断提供了理论依据。     

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HCNAM-BN的化工过程爆炸事故致因链分析

为了从源头上预防化工过程爆炸事故,依据风险耦合理论,探讨了各风险因子非线性耦合演化为爆炸事故的机理,构建了层次耦合网络分析模型（HCNAM）;从多因素风险耦合角度分析了国内外44起典型化工过程爆炸事故,统计了各风险因子之间的耦合概率并进行了耦合致因重要度分级;采用耦合概率与二态分布相结合的条件概率分布,将层次耦合网络分析模型转化为贝叶斯网络,并对氯乙烯单体槽爆炸性混合气体爆炸事故进行了应用研究。结果表明:91种双因子耦合风险状态中,47种呈现弱耦合致因特性;7种因子双耦合形成风险的概率较大;基于HCNAM-BN模型分析事故,可有效辨识事故最可能致因因素,获取各事故致因链的发生概率并确定事故网络关键节点。     

基于贝叶斯网络的化工园区地震次生灾害情景分析

为了研究化工园区内发生地震灾害后的事故演化过程,利用事故链模型对地震次生灾害演化过程进行分析,并将其转化为贝叶斯网络,确定各节点的变量与状态取值范围;通过相关文献及专家经验判断分析,获得贝叶斯网络中各节点的条件概率;依据贝叶斯网络的推理策略,比较不同地震烈度下,各化工事故发生的后验概率值,并探讨应急救援的及时性对地震次生灾害发生概率的影响,从关键要素遏制化工事故的发生,采取针对性的应对措施,尽可能的降低化工事故,有效的降低人员伤亡及财产损失。