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...     

基于健康风险的危险废物智能化分级分类研究

在分析国内外危险废物分级管理经验的基础上,结合健康风险的评估步骤,提出了基于全过程危险废物污染物释放情景的精细化-动态健康风险评价方法。充分考虑处理利用工艺、企业管理水平等因素对于危险废物中污染物释放概率和能力的影响,并基于污染物向环境介质的迁移转化,定量评估危险废物的健康风险。基于危险废物污染特性数据库和事故情景数据库,结合全过程信息采集技术,构建危险废物分级分类管理平台,进行涉废企业的风险级别划分,实施差异化管理,形成更加科学有效的危险废物全过程精细化管理体系。     

黄河中游砒砂岩地区长川流域土壤侵蚀情景分析

根据已有研究成果和相关资料,采用情景分析(scenario analysis)法,评价黄河中游砒砂岩地区长川流域实施不同水土保持和退耕还林(草)措施对土壤侵蚀的影响.结果表明:水土保持生物措施和工程措施减少土壤侵蚀的效益显著,相对而言,退耕还林(草)对流域总体土壤侵蚀影响不大.水土保持和退耕还林(草)的组合情景方案对土壤侵蚀影响较大,部分组合情景的土壤侵蚀甚至可低于土壤侵蚀背景值.可见,水土保持措施结合退耕还林(草)可以控制和减少研究区土壤侵蚀.在今后水土流失综合治理过程中,应首推生物和工程措施辅以退耕还林(草)措施.     

环境规划中情景分析方法及应用研究

确定环境规划中情景分析的步骤和方法主要包括:对象和焦点问题及关键决策识别,核心要素识别,驱动因子列举,驱动因子重要性和不确定性排序,核心情景驱动选择和情景勾画,情景的丰富和应用.以邛海流域的环境规划为案例进行分析,设计了2005-2015年的4种情景,并利用系统动力学模型(SD)和不确定性模糊多目标模型(IFMOP)对情景进行了定量描述和分析.结果显示,邛海的环境污染压力正在增大,污染源治理和生态工程是需要优先考虑的项目,但所需的投资巨大,对地方财政造成很大压力,需要寻求新的投资途径并加强环境管制.      

城市污水处理设施建设和运营资金缺口分析

运用FEASIBLE模型选择四川省14个位于三峡库区影响地带的市/县数据进行城市污水处理设施建设和运营资金的供需缺口分析.结果表明:在基线融资情况下,若投资没有显著提高,14个市/县将无法实现城市污水处理基础设施发展目标;排污收集系统的建设将由于资金匮乏落后于污水处理厂的建设;资金来源过度依赖公共预算,会受到其他社会服务对公共预算需求的限制和影响;使用者付费仅能支付污水处理设施运行和维护费用的40%.并针对基线情境下的分析提出改革对策.      

Comprehensive alarm information processing technology with application in petrochemical plant

During the abnormal plant conditions, too much information is produced due to momentary plant excursions above alarm limits. This flood of information impedes correct interpretation and correction of plant conditions by the operator. Existing techniques for the design of alarm systems mostly have weak ability to handle complex hazard scenarios and increase the probability of larger safety issues. In this paper, a comprehensive alarm information processing (AIP) technology is introduced, called multi-round alarm management system (MRAMS), including several processing strategies: AIP based on single sensor, AIP based on sensor group, root cause diagnosis based on Bayesian network, sensor fault judgment method and false alarm inhibition method. In case studies, both simulation experiment and pilot application on a real petrochemical plant are presented. Results indicate the MRAMS is helpful in improving the accuracy of correctly diagnosing the root causes and hence avoiding false and redundant alarms. By adopting this new technology, the safe and reliable operation of the plant can be achieved, and the economic loss brought by improper alarms can be reduced.     

Development of generic bow-tie diagrams of accidental scenarios triggered by flooding of industrial facilities (Natech)

Interactions between natural events and industrial installations may lead to dangerous phenomena. According to bibliographical research, the industrial sector is often unprepared for these joint natural and technological or Natech events mainly because of the lack of guidelines on how to apply Natech regulations and the lack of information on the dynamics of Natechs. In order to fill the gaps and provide guidance on Natech risk assessment to operators, a systematic risk analysis methodology was developed and resulted firstly in proposing general reference bow-ties that reconfigure accidental scenarios triggered by flood events. The validation of these scenarios was made in the surface treatment sector. Building on these bow-ties, the risk analysis methodology will be completed and a checklist simple to use, along with a list proposing preventive and protective measures, to be used by operators in order to decrease the vulnerability of their industrial facilities to technological accidents triggered by floods will be developed in future work.     

基于情景分析的区域洪涝灾害风险评价——以巢湖流域为例

洪涝灾害是制约区域粮食安全和社会可持续发展的主要因子之一。在风险识别的基础上,从致灾因子、孕灾环境、承灾体等方面选取评价指标,建立评价指标体系。运用层次分析法确定指标权重,通过情景分析技术从降水、土地利用、人口、GDP等方面构建复合情景;应用GIS空间分析技术构建洪涝灾害风险评价模型,对巢湖流域洪涝灾害风险进行评价。研究结果表明:2020年巢湖流域洪涝灾害危险性由东南部向西北部减小;合肥市区的洪涝灾害易损性最大,和县的易损性最小。巢湖流域东南部洪涝灾害风险最大,西南部的大别山区风险较小,随着重现期的增大,流域的洪涝灾害风险也逐渐增大。模拟灾害发生的情景,并分析不同情景下的洪涝灾害风险,更能体现洪涝灾害的不确定性和变化性,为流域防洪战略决策研究提供科学依据。     

基于前体物多情景排放的兰州市2030年夏季臭氧预测

近年来,兰州市夏季臭氧污染问题日渐凸显,已成为影响当地环境空气质量达标的首要污染因子和制约环境空气质量持续改善的突出短板.解决臭氧污染问题需结合城市经济发展的实际情况定量评估前体物减排量并提出切实可行的减排对策,为环境管理的中长期规划提供科学依据.在2015年本地排放清单的基础上,通过情景分析法预测了兰州市2030年3种梯度城市发展与污染控制情景下臭氧的两类主要前体物氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOCs）的排放量,利用WRF-Chem模型对不同情景下的2030年夏季臭氧污染程度进行了数值模拟,分析了臭氧浓度与生成敏感性的时空变化情况,并提出了兰州市臭氧前体物的总量控制参考和针对不同行政区的减排对策建议.结果表明,3种不同的城市发展与污染控制情景下兰州市2030年NO_x排放量为4.57×10⁴～12.14×10⁴ t, VOCs排放量为5.30×10⁴～7.69×10⁴ t, NO_x排放可通过调整能源结构,加强末端治理和限制机动车...     

基于机器学习和情景分析的我国焦化行业企业用地污染预测

针对焦化行业企业用地缺乏时序连续监测数据而无法预测其污染趋势的问题,从企业特征、企业管理水平、污染物特征和自然地理要素等4个方面选取13个影响企业用地污染的指标,识别焦化行业企业用地污染主控因子,在此基础上构建基于机器学习的焦化行业企业用地污染预测模型,并在不同情境下,对2025年和2030年焦化行业企业用地污染状况进行预测.结果表明,生产经营活动时间、建厂时间、企业环境监管记录、土壤黏粒和年均风速是焦化行业企业用地污染的主控因子;相对于支持向量机模型、BP神经网络模型和决策树模型,逻辑斯蒂模型预测价值高、性能指标稳健,其预测精度受试者工作曲线面积为0.91,模型准确率和召回率分别为84%和88%.在乐观情境下,2025年和2030年焦化行业高概率污染地块数量分别为1599块和1695块;在悲观情境下,2025年和2030年焦化行业高概率污染地块数量分别为1671块和1715块.研究结果可为焦化行业企业用地的修复治理和生态环境的宏观决策提供科学依据.