基于HHM-RFRM理论的智能船舶航行风险识别与筛选

针对智能船舶航行过程中航行关键风险因素的有效识别和筛选问题，提出了基于等级全息建模(Hierarchical Holographic Modeling, HHM)框架和风险过滤、评级与管理(Risk Filter, Ranking and Management, RFRM)思想的智能船舶航行风险识别与筛选理论。首先，构建智能船舶航行风险识别HHM模型，以全面而准确地选取和反映智能船舶航行风险来源；其次，通过RFRM模型对风险因素进行过滤、排序和筛选，结合贝叶斯方法的多判据评估模型，识别出智能船舶航行过程中可能存在的关键风险因素。结果可以为相关海事机构和船舶公司进行动态管理提供理论依据，同时为保障智能船舶航行安全提供一种手段。     

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BN的FTA在通用航空风险评价中的应用

针对事故树分析法(FTA)在风险评价中的局限性,采用以事故树为基础建立的贝叶斯网络(BN)风险模型,对通用航空中的两机空中相撞事故进行分析和推理,对事故模型进行改进和修正时,注重基事件的多态性和事件间的逻辑合理性。根据贝叶斯推理得出的数据,找到了事故的主要致因。结果表明,基于BN的FTA既能向前预测顶事件的发生概率,又能向后诊断基本事件的后验概率,可以更好地对通用航空风险进行评价。     

疫情影响下国际体育赛事外溢风险情景推演分析

为提高新冠肺炎(COVID-19)疫情背景下国际体育赛事风险防控能力,梳理疫情发生以来23场国际体育赛事的案例数据,构建以新冠肺炎疫情为风险源的演化网络模型;基于复杂网络理论的出入度、子网节点数、最短路径和平均路径对演化网络模型开展风险分析,找出关键风险事件节点,提出预防措施;通过分析风险链的成灾机制与类型,进一步找出关键风险链,提出断链减灾的对策建议。结果表明：举办地疫情严峻和病毒传播风险上升是演化网络的关键节点;政治关系-舆论循环链破坏性最大,需要推进舆情监测体系建设,加强赛事正面宣传力度。     

LNG船舶进出港航行移动安全区宽度定量计算分析

为保障液化天然气(LNG)船舶进出港通航安全,提出一种基于LNG船舶碰撞事故概率和风险的LNG船舶移动安全区宽度界定方法。该方法以船舶碰撞概率模型、船舶碰撞损害模型和LNG池火危害模型为基础,计算LNG船舶在航行过程中的事故概率和风险,并根据其分布特征,结合事故概率与风险可接受标准,定量界定LNG船舶移动安全区的宽度。研究表明,LNG船舶移动安全区宽度与通航水域交通流分布、事故船舶的排水量、航行速度等相关。在水上交通管理应用中,可根据LNG船舶及应用水域交通的实际情况确定LNG船舶进出港航行移动安全区的宽度。     

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。     

基于二维灰云模型的LNG动力船航行过程风险推理*

针对风险多维属性问题及船舶航行多种风险表现,提出基于二维灰云模型的LNG动力船航行过程风险推理方法。针对LNG使用及船舶航行2种作业方式,采用系统方法识别安全风险影响因素体系,确定2种作业方式下各风险体系指标变化权重,描述LNG动力船航行过程中LNG使用和船舶航行发生事故概率及后果;通过引入云模型,综合计算2种作业方式下概率及后果组合风险,并采用灰云推理2种作业方式同时存在时LNG动力船航行过程风险。结果表明:LNG动力船航行过程中LNG使用和船舶航行风险耦合,风险程度受控;二维灰云模型可有效分析多维属性下风险评估问题,以及不同作业下风险耦合作用。研究结果可为船舶航行过程风险定量评估提供依据。     

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...     

强降雨下地铁车站施工安全风险演化推理研究

强降雨易引发地铁车站施工安全事故,为揭示此类工程受强降雨的致灾机制,评价施工安全风险,结合蝴蝶结(BT)分析法进行演化,得到包含2个顶事件、27个中间事件、47个基本事件的安全风险事故树;基于贝叶斯网络(BN)理论,改进节点模糊多态化与直觉模糊化2个方面,得到优化后的直觉模糊多态贝叶斯网络(IFPBN)安全风险演化推理模型;以广州21号线地铁工程为例,进行演绎推理应用,并验证模型有效性。结果表明：优化后的模型推理结果与实际情况基本相符,相较于常规推理模型更为精准、高效;所构建的风险演化结构中,强降雨等级、人的不安全行为和主体工程环境不安全状态是影响强降雨下地铁车站施工安全风险的重要宏观因素,应急组织混乱、安全意识缺乏与支护不稳定是重要微观因素。     

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。     

基于复杂网络的超高层建筑施工安全风险耦合评估方法

虽然工程建造技术和装备在不断更新完善,但施工安全事故仍时常发生.究其原因,建筑施工过程是一个涉及大量人员、机械和环境因素相互作用的复杂系统行为,风险可能在系统中多个节点同时孕育、传递,并演化出不可预料的结果.为加强工程管理对于安全风险的系统性考虑,提出了一种基于复杂网络的超高层建筑工程施工重大安全风险耦合评估方法.首先,基于超高层建筑工程施工事故案例库构建加权的风险耦合复杂网络模型,并对网络的系统特征进行了分析;其次,通过分析计算单事件的演化路径概率和损失,进行风险事件等级判定;最后,利用事故链分析多事件发生情景下的风险等级,综合评估建设工程的安全风险.将该评估方法应用于案例中,并与传统风险等级评估进行了对比,结果表明,本方法对各类风险事件的等级评价都有不同程度的提高,更加符合超高层建筑施工中对风险的认知.     

基于FTA-BN的云ERP不安全事件的人因失误分析

为明确云企业资源计划(ERP)不安全事件的人因失误因素,构建基于故障树分析-贝叶斯网络(FTA-BN)的人因失误分析模型,以避免单一方法的局限性。首先,对云ERP安全审计记录披露的不安全事件进行分类和追因分析,构建云ERP不安全事件故障树,并定量分析最小割集、结构重要度;然后,将故障树映射为BN结构,利用案例数据进行结构学习和参数学习得到最终的贝叶斯网络;最后,依托贝叶斯网络的敏感性分析辨识关键人因失误因素,凭借预测推理计算发生不安全事件的概率。研究结果表明：云ERP安全人因失误因素中工作不到位、培训不足、资源分配不足、管理流程存在问题、职责不清等因素在对应的事件域中应得到重点关注,以保障持续安全。     

基于贝叶斯网络的汽车起重机液压系统的可靠性评估

为评估汽车起重机液压系统的可靠性,首先结合故障树分析法(FTA)、贝叶斯网络(BN)构建液压系统故障树,然后映射成BN,再利用其在多态性和不确定性方面的优势,应用桶排除法,对系统进行可靠性评估。在给出底事件的发生概率后,通过正向推理,得到顶事件发生的概率为0.191 016。针对模型进行多态性和不确定性修正后,得到的顶事件概率为0.228 073,相对提高19.4%。最后利用反向推理,找出系统的薄弱环节并给出改正措施,为更全面高效的可靠性评估提出一种新方法。     

基于SR-CM的公务航空运行安全风险评估

为了对公务航空进行有效的安全风险管控,基于公务航空运行特点,构建基于Spearman秩相关系数-云模型(SR-CM)的公务航空运行安全风险评估模型.通过对近8年国内外公务航空事故事件进行分析整理统计,建立基于人-机-环-管系统的安全风险指标体系;针对单一赋权造成的随机性和模糊性,构建Spearman秩相关系数(SRCC)组合赋权模型,结合云模型(CM),将定性指标定量化进行安全风险评估.最后运用SR-CM模型对A公务航空公司进行试点验证,计算该公务航空公司的安全风险等级与安全风险等级标准之间的隶属度.结果表明,该公务航空公司安全风险评语云涉及从低风险到较高风险,并且与一般风险相似度最大,确定该公务航空公司的安全风险等级为一般风险.     

基于DBT-DBN模型的气化炉超温动态风险分析

为加强煤气化装置核心设备气化炉的安全风险管理,利用动态领结(DBT)模型和动态贝叶斯网络(DBN)相结合的风险分析方法,构建气化炉超温事故风险分析模型.首先,分析设备故障的时序性,建立超温事故的DBT模型,结合模糊评价确定设备故障的发生概率;然后,将DBT映射到DBN中,将故障维修的动态特征定义为转移概率,双向推理气化...     

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%。     

贫数据条件下海底电缆故障概率评估方法*

为解决贫数据引起海底电缆失效概率评估的不确定性影响,实施有效的海底电缆故障风险管理,提出1种耦合模糊集理论、层次贝叶斯分析（HBA）和贝叶斯网络的海底电缆失效概率评估方法,识别海底电缆失效致因因素,梳理各因素之间的关联关系,并采用贝叶斯网络(BN)构建海底电缆失效模型;根据数据源特点将电缆失效因素分为数据完全缺失和具有稀少的先兆数据,采用模糊集理论(FST)计算完全没有可用数据的失效致因发生概率,通过HBA估计有稀少数据失效致因的发生概率;以失效致因发生概率为输入,通过贝叶斯网络实现海底电缆失效概率的动态评估。研究结果表明:FST-HBA-BN方法可以解决基本风险因素的数据稀缺问题,量化评估海底电缆失效概率,研究结果可为贫数据条件下的电缆失效风险管理提供支撑。     

海底管道泄漏风险演化复杂网络分析北大核心CSCD

为了控制海底管道泄漏连锁风险,基于复杂网络,提出针对管道系统泄漏演化的半定量风险演化评价方法,将复杂的事故风险发展过程转化为简洁的网络分析计算。首先,构建包含30个风险节点与54条连接边的海底管道泄漏演化复杂网络模型;其次,采用无权有向网络中的节点出入度和聚类系数进行风险分析,确定影响管道泄漏的关键节点,提出断链控制方案;最后,将演化模型转化为带权的有向网络,采用Dijkstra算法计算各初始事件导致泄漏事故的最短路径。结果表明:海底管道系统泄漏网络的聚类系数为0.13,网络聚集程度偏低而演化性较强;各初始事件的最短路径均不超过10,表现出明显的小世界网络特征,初始事件的风险经少数几步传递即可导致泄漏事故的发生。海底管道泄漏风险演化规律的研究可为抑制初始事件、控制传递事件和减轻后果事件提供理论依据,对预防海底管道泄漏事故发生、保障管道持续安全运行具有现实意义。     

海底管道泄漏风险演化复杂网络分析

为了控制海底管道泄漏连锁风险,基于复杂网络,提出针对管道系统泄漏演化的半定量风险演化评价方法,将复杂的事故风险发展过程转化为简洁的网络分析计算。首先,构建包含30个风险节点与54条连接边的海底管道泄漏演化复杂网络模型;其次,采用无权有向网络中的节点出入度和聚类系数进行风险分析,确定影响管道泄漏的关键节点,提出断链控制方案;最后,将演化模型转化为带权的有向网络,采用Dijkstra算法计算各初始事件导致泄漏事故的最短路径。结果表明:海底管道系统泄漏网络的聚类系数为0.13,网络聚集程度偏低而演化性较强;各初始事件的最短路径均不超过10,表现出明显的小世界网络特征,初始事件的风险经少数几步传递即可导致泄漏事故的发生。海底管道泄漏风险演化规律的研究可为抑制初始事件、控制传递事件和减轻后果事件提供理论依据,对预防海底管道泄漏事故发生、保障管道持续安全运行具有现实意义。