埋地天然气管道泄漏量计算与分析

为计算埋地天然气管道泄漏量,获得合理的埋地管道泄漏计算模型与埋地管道土中天然气吸收量,通过分析燃气管道泄漏的模型划分标准,建立等温与等熵模型计算小孔泄漏量。结合天然气管线泄漏强度的实验数据进行对比分析,得出了等熵与等温模型分别为实际小孔泄漏量的上下限;利用菲克定律推导埋地管道泄漏扩散浓度方程,并分析扩散范围,结合工程实例对泄漏量进行计算分析。研究结果表明,小孔泄漏孔径越小,处于爆炸浓度极限的时间越长,危险性越高。根据埋地管道周围土中各点天然气浓度分布规律,提出了土壤吸收量计算方法,改进了地面蒸气云泄漏质量计算方法,结合工程实例定量地给出了土壤的天然气吸收率。     

LPG蒸气云爆炸风险评估中的参数不确定性分析

分析了液化石油气的危险特性及其事故性爆炸的主要特点,针对蒸气云爆炸定量风险评估中不确定因素无法精确确定而导致的结果不确定性问题,即蒸气云爆炸事故造成的危害存在不确定性,建立了蒸气云爆炸风险评估模型,提出了一种基于Monte-Carlo模拟的不确定性处理方法,计算了LPG蒸气云爆炸波伤害范围和事故风险概率曲线,对于定量评估VCE事故风险具有重要意义.     

基于动态贝叶斯网络的燃气管网燃爆风险分析

针对传统风险分析方法无法实现动态评估的局限性，提出了基于动态贝叶斯网络的燃气管网风险分析模型.基于管道失效原因与事故后果，构建了事故演变全过程网络结构，并运用马尔科夫理论将演变全过程与时间相关联，最终建立了动态贝叶斯风险分析模型.该模型基于贝叶斯理论进行泄漏、致灾模式及后果节点的概率计算，实现了对燃气管网事故的原因诊断及事故发展态势预测.以松原"7.4"燃气爆炸事故为例，应用本模型演示了燃气管网事故推演技术，结果表明:事故是由第三方施工破坏引发燃气泄漏，由于燃气在土壤中的扩散范围不断扩大，扩散范围内受限空间数量不断增加，人员活动情况也更加复杂，进而增大了燃气聚集与点火概率；结合事故现场条件，本模型对这起爆炸概率进行了推演，认为此次燃气爆炸概率将在泄漏60 min后达到42.3%，高于安全泄放概率；该结果与真实情况基本相符，进一步验证了模型的可行性与可靠性.      

基于多态模糊贝叶斯网络的城市燃气管道事故风险预测与诊断研究

为了评估城市燃气管道系统的风险程度,给后续预防工作提供参考,提出了基于多态模糊贝叶斯网络的燃气管道事故风险定量分析方法。首先,基于对86份事故调查报告风险因素的梳理,建立故障树模型,寻求风险隐患和事故之间的映射,并将其转换为贝叶斯网络结构;其次,引入模糊集理论与概率分配计算方法,分别得出根节点的先验概率和中间节点的条件概率,根据贝叶斯网络的证据推理原理预测事故发生概率,分析风险重要程度,并反向诊断关键致因要素;最后,将此方法应用于沈阳市“10·21”较大燃气管道事故风险分析。实例验证结果表明,事故一定发生的先验概率为68.8%,验证了风险体系的有效性,且预测与诊断得出的重要风险集合与事故调查报告中分析的直接原因一致。多态模糊贝叶斯网络能够准确评价燃气管道事故风险,并确定关键致险因子,可为城市燃气管道安全管理提供决策参考。     

蒸气云爆炸事故后果模型对比分析研究

随着石油化工生产日趋复杂化、自动化、连续化和大型化,任何一个环节的疏忽和错误都有可能造成重大爆炸事故。研究发现,工业爆炸事故多以可燃化工原料蒸气云爆炸为诱发,最终形成危害较大的气液相混合爆炸,造成严重的后果。本文深入剖析了工业蒸气云爆炸事故的发生机理,针对蒸气云爆炸事故后果模型,对TNT当量,TNO多能法和Baker-Strehlow模型进行了比较分析,利用计算实例对比分析了三种模型事故伤害半径,为进一步灾害模拟评价理论模型以及开发的软件系统的建立提供一定的参考与支持。     

基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算

针对事故树分析法不能对管道风险进行多态性分析,且无法实现双向推理问题,提出一种基于贝叶斯网络的油田管道失效概率计算方法.首先,建立油田管道失效风险事故树模型,利用事故树与贝叶斯网络的转换确定贝叶斯网络结构,完成管道失效风险贝叶斯网络模型结构的构建;其次,考虑到由专家知识经验及期望最大化算法确定的网络参数存在较大的估计误差问题,引入遗传算法完成贝叶斯网络参数学习以此获取最优参数;最后,将该方法应用于实际油田管道风险问题,利用GeNIe贝叶斯网络仿真软件计算油田管道失效概率,同时对每个风险因素进行分析并得到影响管道发生失效的致因链.实验证明,所提方法在评估精度上得到了显著地提升.     

油田轻烃储罐的蒸气云爆炸后果模拟

轻烃是油田中常见的一种危险化学品,其储罐的失效泄漏可能导致多种严重后果,造成重大的人员伤亡和财产损失.分析了轻烃储罐泄漏和泄漏后发生蒸气云爆炸事故的特点,采用TNT当量法对某油田轻烃储罐发生蒸气云爆炸的后果进行计算,得到伤害区面积与泄漏时间的关系及不同泄漏时间、泄孔面积所对应的伤害半径.对计算结果进行讨论,并提出了降低事故损失的建议.     

贝叶斯网络发展及其应用综述

贝叶斯网络（BN）是一种用于描述变量间不确定性因果关系的图形网络模型,用于不确定性系统建模和推理,处理涉及到预测智能推理、诊断、决策风险及可靠性分析的问题. 本文首先对贝叶斯网络做了一个简略的介绍,随后综述了贝叶斯网络近30 年的发展及功能扩展,对其在工程技术领域的应用包括故障诊断及可靠性分析等方面做了一个回顾,最后对BN现有的不足和未来的研究趋势做了总结和展望.      

重大工艺爆炸事故严重度评价

在研究分析了许多典型国内外事故危险性评价模型的基础上,总结并提出了重大工艺爆炸事故危险性分级、严重度评价方法及模型。并利用此模型开发了重大工艺爆炸事故严重度评价软件,介绍了评价软件的功能模块设计。并列举了评价软件对重大蒸气云爆炸、液化气和过热液体扩展蒸气爆炸事故的评价实例。     

浅谈城镇燃气埋地钢质管道的腐蚀控制

近年来,因埋地燃气管道泄漏而引发的事故时有发生,在这些事故中,钢质管道腐蚀原因占很大比例。因此,研究埋地钢质管道的腐蚀控制措施,对于确保城镇燃气输配系统安全可靠运行、促进城市燃气事业健康发展具有重要意义。     

基于贝叶斯网络的态势评估诊断模型

针对传统的水电设备诊断模型通用性差等问题,提出了基于贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断模型.该态势评估模型根据功能分为三层结构:特征级、理解级、评估级.并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.该诊断模型在水电设备调速系统的诊断应用中的准确率达到95.2%,证实了该模型的判决可信度.     

基于WBS-RBS-BN的蓄电池充电区域氢气火灾爆炸事故研究

通过现场测试,明确了蓄电池充电区域氢气浓度分布规律.通过WBS-RBS分析方法,得出蓄电池充电区域氢气火灾爆炸事故风险事件耦合矩阵,以此为依据得到氢气火灾爆炸事故故障树,将故障树转化为贝叶斯网络,使用GeNIe软件计算蓄电池充电区域氢气爆炸事故发生概率为2.688e-4.通过贝叶斯网络双向推导功能,计算氢气火灾爆炸事故发生条件下基本事件的后验概率,从而分析出导致事故发生的安全技术或管理的薄弱环节为人体静电、操作工人抽烟、金属部件碰撞、蓄电池过充、蓄电池破裂和机械排风装置故障,并提出了相应的对策措施,降低了蓄电池充电区域发生氢气火灾爆炸事故的风险.     

基于复合模型的轨道运输事故风险分析

为了系统化地分析斜巷轨道运输事故,提出了在贝叶斯网络的基础上融合预先危险性分析-保护层分析(PHA-LOPA)、蝴蝶结分析于一体的复合模型风险分析方法.首先,借助于GeNIe软件实现贝叶斯网络的双向推理能力,辨识出风险贝叶斯事故节点;然后,对事故节点进行PHA-LOPA研究,确定引起事故的原因、造成的结果,设置独立保护层降低事故节点的危险性等级;最后,对剩余危险性等级仍然较高的事故节点进行蝴蝶结分析,设置安全屏障,进一步控制事故的发生.以某矿斜巷轨道运输事故为例,应用该复合模型风险分析方法,结果验证了所提方法的正确性和可行性.     

基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计

针对高速铁路突发事故应急决策初期信息不足且不确定的问题以及救援部门应急决策能力的局限性,本文提出了一种基于直觉模糊理论与贝叶斯网络推理相结合的应急决策方法。首先分析了高速铁路突发事件的诱因、事故分类及应急决策的特点和流程,然后利用直觉模糊数表示贝叶斯网络节点的证据信息,给出了直觉模糊贝叶斯网络(IFBN)应急决策模型。最后本文以动车组在高架桥突发火灾事故时进行应急决策为例分别用BN和IFBN进行推理。经过多组推理结果表明,当信息犹豫度较大时,BN推理会产生与实际情况相反的结论,而IFBN克服了此缺点,推理结果仍然准确,验证了利用IFBN推理模型进行应急决策的优越性。     

基于无线技术浮顶储罐密封油气浓度检测

在浮顶储罐火灾事故中,一、二次密封层间的可燃气体浓度过高是导致雷击火灾的重要原因之一。本文就浮顶储罐一、二次密封层间可燃气体监测技术进行探讨,提出了使用无线网络技术进行可燃气体监测的方案,解决了浮顶储罐密封层气体监测的难题,为浮顶储罐安全生产提供了参考。     

基于BN-bow-tie的生物质气化中毒事故分析

通过将故障树转化为贝叶斯网络,计算生物质气化中毒事故发生的概率为1.202 98×10-4/d,利用贝叶斯网络双向推导与诊断的功能计算基本事件的后验概率及重要度,从而分析出系统中导致事故发生的薄弱环节.结合bow-tie法同时分析导致薄弱环节失效的因素及失效后可能会出现的后果,基于此得出防止薄弱环节失效的预防措施以及失效后采取的控制措施,进而降低事故发生的概率;对薄弱环节阀门泄漏采取措施后,可使得中毒事故发生概率降低20.92%,最终达到降低事故发生概率的目的.     

基于动态贝叶斯网络的非常规突发灾害事故情景推演

针对非常规突发灾害事故演变路径不清晰,演变过程及发展态势复杂,应急决策主体在应急救援过程中很难做出正确决策的现状,在分析非常规突发灾害事故情景演变规律的基础上,基于情景状态(S)、处置目标(T)、处置措施(M)和自身演变(E)四个要素分析了非常规突发灾害事故情景演变的路径,基于动态贝叶斯构建了非常规突发灾害事故动态情景网络,并利用联合概率公式进行相应节点变量的状态概率计算,实现了非常规突发灾害事故的关键情景推演.以大连"7·16"油库爆炸火灾事故为例,演示了非常规突发灾害事故的情景推演流程及关键技术,并对情景推演的结果进行了分析.推演结果表明:事故按输油管线爆炸→油罐爆炸起火→原油泄漏、污染海域的路径演变;其中,输油管线爆炸出现的概率为90.2%,T103罐爆炸起火出现的概率为84.1%,原油泄漏、污染海域出现的概率为80.3%,推演结果与实际灾害事故的情景发展状态基本一致,证明了该方法的合理性和可行性.     

一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法

为有效处理地面战场威胁估计问题,提出了一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法。根据专家知识建立贝叶斯网络模型,通过匹配算法实现态势估计记录与贝叶斯网络中态势节点的匹配,并根据证据可信度及先验概率动态实现态势节点的概率赋值,利用Pearl消息传播算法计算威胁等级节点各取值的概率值,最终获得威胁等级决策。针对一个简化的贝叶斯网络模型,采用该方法进行了不同先验概率及态势下威胁等级的仿真评估,所得结论与人工判定结论基本吻合,表明该方法可有效地应用于地面战场威胁估计领域。     

基于FLACS的汽油储罐可燃气体泄漏的流场分析

罐区油品储存量大，具有较高的泄漏风险，一旦发生泄漏，可燃气体遇火源易发生火灾、爆炸等事故，甚至引发后果更为严重的多米诺效应，而可燃气体探测器作为重要的保护层持续监控现场，对保障现场安全生产和风险预警具有重大意义。以某罐区汽油泄漏为例，通过FLACS软件建立汽油储罐泄漏扩散计算流体动力学(computational fluid dynamics, CFD)模型，根据现行标准GB/T 50493—2019在泄漏源周围设置候选监测点，结果表明：部分距泄漏源10 m范围内的监测点不能检测到可燃气体，说明探测器的设置应遵循可燃气体扩散规律；对于比空气重的可燃气体的检测，建议探测器的最佳安装高度为0.3 m。