层次分析法在HAZOP分析中的应用

利用HAZOP分析方法分析系统的工艺流程,找出系统中潜在的风险,提出合理的建议措施。在HAZOP分析的基础上引入层次分析法,基于HAZOP分析的参数建立评价指标体系,实现设备安全评价的半定量化。     

HAZOP研究与故障树分析在合成氨装置危险辨识中的应用

合成氨装置的原料、产品危险性高,并且生产过程复杂,因此在运行过程中可能导致火灾、爆炸、中毒等事故,有些事故甚至给社会和环境造成严重破坏.对HAZOP研究与故障树分析进行组合,应用在合成氨装置的危险辨识中.通过HAZOP研究,合成氨主体装置共发现风险因素23项,其中合成氨装置的合成气压缩单元安全隐患较多,因此对其进行故障树分析,合成气压缩机单元火灾、爆炸故障树的最小割集为72个,最小径集为6个.从基本事件结构重要度结果来看,压缩机三级出口压力探测器( PIA3-2)故障,对压缩机发生火灾、爆炸的影响程度最大,应重点防范.     

HAZOP方法的定量改进措施研究

HAZOP方法通过结构化和系统化的方式识别潜在的危险与可操作性问题,在化工安全评价中得到了广泛应用.但其做为一种定性评价方法,定量化是其发展的趋势.探讨了定量化风险矩阵技术在HAZOP分析中应用的问题,研究提出了将火灾、爆炸危险指数方法应用于风险矩阵事故后果严重度的计算和将事故树评价方法应用于风险矩阵事故发生概率的计算,实现了风险矩阵的定量化并应用于不饱和聚酯树脂工艺HAZOP分析,为HAZOP分析的定量化提供了一种新的技术方法.     

使用HAZOP分析法对重大事故进行调查分析

重大事故不仅对当事人造成伤害,对其家庭、国家及社会都要蒙受相当大的损失。故选用合理、有效的系统安全分析方法,对事故致因进行调查分析在事故处理过程中具有关键作用。笔者介绍一种系统安全分析方法,称为危险与可操作分析(HazardandOperabilityStudy,简称HAZOP),该法在其他先进国家已采用多年,但在国内却很少使用。应用HAZOP法对某化工厂失控反应事故进行系统安全分析,研究的侧重点是工艺过程和操作步骤的各种具体数值,它的基本过程就是以引导词为引导,对过程中工艺状态的变化(偏差)加以确定,找出装置及过程中存在的危害。引导词的主要目的之一是能够使所有相关偏差的工艺参数得到评价。HAZOP分析法具有系统性、结构性、创造性和前瞻性的优点,在系统安全分析中具有特别优势,值得推广应用。     

氯乙烯生产装置危险性分析

电石法制氯乙烯生产装置涉及到乙炔、氯化氢、氯乙烯等众多的易燃、易爆、有毒物质,反应条件苛刻,系统一旦失控,极易发生火灾、爆炸、中毒等重大事故。因此,对氯乙烯生产装置进行危险性分析具有重要的意义。本文采用危险性和可操作性研究及故障类型影响分析方法分别对氯乙烯生产装置工艺过程及设备的危险性进行了分析,找出了可能引发系统失控的工艺偏离及原因,并提出了控制措施。     

基于HAZOP的保护层分析技术研究

介绍了“基于HAZOP的保护层分析技术”的工艺安全管理新模式。在此基础上,利用该方法对水煤浆气化装置进行了分析,识别出了装置存在的重大工艺危险,提出对策建议,对整个装置重大工艺安全事故的预防提供了有力的技术支持。     

HAZOP技术在双氧水装置中的应用

介绍了HAZOP方法、实施过程和HAZOP分析的作用。通过HAZOP技术对某企业双氧水装置的分析,系统识别了装置存在的隐患,并提出了相应的建议措施。     

实施HAZOP分析控制重大工艺安全事故(Ⅱ)

分析了在中国实施危险与可操作性分析（Hazard and Operability,HAZOP）技术的可行性,提出了推广建议。     

A method for assisting the accident consequence prediction and cause investigation in petrochemical industries based on natural language processing technology

Risk analysis for production processes in the petrochemical industry is an important procedure for consequence prediction and investigation of accidents. The analyzer must grasp the correlations between the possible causes and consequences. From the potential cause and effect found in risk analysis reports, complete clarification should be obtained. Therefore, this study presents a method for assisting accident consequence prediction and investigation in the petrochemical industry based on risk analysis reports using natural language processing technology. First, a hazard and operability (HAZOP) historical data table is established by filling over 7200 HAZOP analysis data points. Both the causes and consequences in the table are classified into 20 categories each using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) models. The LDA clustering results are assigned classification for the cause and consequence topics to the cause and consequences of the HAZOP analysis data. Based on part-of-speech (POS) tagging, all the words in each cause and consequence record are divided into subject and action words. Next, the word combinations of subject and action words with a higher occurrence are considered the key phrases for describing and representing the corresponding cause and consequence topic classifications. The Apriori algorithm is used to determine the frequent item sets, acquire the association rules, and calculate the association degree to obtain the sort order; it can highlight general trends in relational cause and consequence topics. According to the results, the most likely cause of the consequence and the most likely consequence that the cause may lead to are identified. Finally, a visual interface is developed to present the data for the consequence prediction and cause investigation of accidents. The results reveal that the quantity and quality of historic data are important factors that may influence the results. This method can contribute to predicting the accident evolution trend of an abnormal situation, taking preventive measures in advance, improving the accuracy of early warning, and supporting emergency response measures.