复杂系统脆性理论的风险分析

复杂系统的崩溃,主要是由于某些子系统受到内外界的干扰引发了各子系统之间的脆性联系,从而导致了整个复杂系统的崩溃.分析复杂系统脆性被激发的过程,从而得到引起整个系统崩溃的各个因素的集合;根据复杂系统的脆性风险与引起复杂系统崩溃的各个因素发生的概率、对系统造成的后果之间的联系,定义复杂系统脆性风险熵函数,并根据熵函数的性质找到控制风险熵的策略.将控制策略应用到煤矿瓦斯爆炸事故系统的脆性风险控制中,成功地对其进行了控制.     

煤矿事故系统内部的脆性过程

煤矿事故是在外界干扰因素的作用下,内部的隐患在量的积累的前提下达到质变造成了事故的发生;定义系统内部隐患互相作用的过程就是系统内部脆性度增加的过程,分析事故是在外界干扰与影响系统内部脆性度的各个因素的共同作用下达到事故发生的临界;通过分析脆性度的各个因素,从仿真结果可以看出现今国内的煤矿脆性度已经达到饱和期,并且通过政府控制的结果也表明了在事故发生的机理中管理因素发挥了很大的作用.     

复杂系统的脆性模型及分析方法

根据复杂系统脆性的定义，从内因和外因两方面入手，建立一种包含外部环境输入和系统内部组成的复杂系统脆性结构模型。在上层模型中，分析并指出脆性是系统的固有属性，采用脆性熵划分方法，分析复杂系统内部的各种脆性联系。在底层模型中，分析脆性事件对系统的影响，并针对脆性因子，根据最大熵原理建立模型，从模型的最底部直接对系统的脆性风险进行定量分析。     

基于网格划分及信息扩散的化工园区安全风险评价技术

通过对国内外区域风险评价研究现状以及存在问题的分析,提出针对多危险源的化工园区安全风险评价方法.首先,基于网格划分方法将评价区域划分为等步长的二维正方形网格;然后,依据大连市火灾爆炸事故统计数据,运用信息扩散技术计算园区火灾爆炸事故发生概率,同时采用沸腾液体扩展蒸汽爆炸模型(BLEVE)对事故后果严重程度进行分析,并将死亡区、重伤区和轻伤区的伤害范围转化为个体死亡概率;其次,基于风险叠加原则计算每个网格中心的个人安全风险值.进而采用余补累积分布函数计算社会安全风险;最后,通过内插函数得到该区域的个人安全风险和社会安全风险分布图,并进行实例验证.     

基于系统论的STAMP模型在煤矿事故分析中的应用

为应对大量使用数字组件和构建复杂系统所带来的安全挑战,将系统工程的思想融入事故预防被认为是有效的应对方法.Systems-theoretic accident model and processes(STAMP)正是一种基于系统论的事故分析模型,目前已在航空航天、化工、医疗、交通安全等领域取得良好的应用.本文首次尝试使用STAMP模型详细分析一起煤矿事故,分别从物理过程、基层操作、直接监管、矿级监管和系统设计、省级监管及事故的动态过程等方面对导致事故发生的控制缺陷进行剖析,发现除技术原因和工人违章操作外,自下而上有12个组织机构存在控制错误,导致这些错误的关键原因是该系统分层控制结构中各层之间的反馈回路在系统外部环境改变后发生了变化.总之,煤矿事故是我国第一大生产事故,本文希望能提供一个更系统、广泛的视角,以帮助发现日益复杂的煤矿系统存在的安全隐患,减少类似事故发生的可能性.     

企业管理结构复杂度评价的新方法—熵正交投影法

提出评价企业管理结构复杂度的综合计量法.基于系统等级结构理论和结构熵理论,从企业组织内部活动方式和信息流动的状态出发,提出反映管理结构复杂程度的层熵向量和熵空间概念;提出改进的正交投影法,计算熵向量投影值作为衡量管理结构内部各层结构和整体结构复杂度指数.然后,提出计算各评价指标权重的方法,确定影响其结构复杂度的主要因素.最后,以银川橡胶厂为例,例证了该方法是合理的、可行的,具有一定的推广和应用价值.     

最优策略下的商业银行信用风险的小样本评级模型

银行信用风险评级的目的是揭示不同银行的信用风险水平。以最优策略为原则,本文首先构建了基于最优组合赋权的银行信用风险综合得分的测算模型,其次基于最优分布拟合了银行信用风险综合得分的概率密度函数,最后基于最优分割法构建了银行信用风险的小样本评级模型。本文的创新和特色在于:一是通过主观赋权的G1法和客观赋权的熵值法相结合确定信用风险指标的最优组合权重,建立银行信用风险综合得分的测算模型。二是通过最大熵模型确定银行信用风险综合得分的概率密度函数,揭示了银行信用风险综合得分的分布规律,解决了当综合得分不服从任何现有分布情况下的综合得分分布确定问题。三是通过切片抽样均匀地从综合得分密度函数中抽取评级得分的大样本随机数,克服了现有小样本仅仅分布于5个信用级别而无法划分9个信用级别的弊端,解决了在同一分布下由评级得分小样本获得评级得分大样本的问题。四是通过最优分割法对大样本进行9级分割,建立银行信用风险的小样本评级模型。     

化工园区火灾爆炸风险网格矩阵叠加分析

为了研究化工园区火灾爆炸事故的个人风险和社会风险问题, 首先, 基于网格划分技术将评价区域划分成网格矩阵; 然后, 采用蒸气云爆炸模型(VCE)模型和沸腾液体扩展蒸气爆炸(BLEVE)模型公式分析事故后果严重程度; 第三, 运用风险叠加原理, 构建化工园区初始火灾爆炸引发连锁事故的死亡概率模型; 最后, 绘制基于风险概率叠加效应的个人风险概率图和社会风险概率图. 结果表明: 个人风险主要取决于危险源的物化特质、地理位置、事故概率等. 区域社会风险除取决于个人风险外, 还取决于人口数量. 基于网格划分及风险叠加耦合技术的化工园区火灾爆炸风险分析, 对有效采取防控措施, 阻断连锁途径起到重要作用.     

基于FAHP的复杂系统的脆性过程分析

由于复杂系统具有层次结构，采用模糊层次分析法对复杂系统进行脆性分析。由模糊层次分析法得到子系统(或元件)的相对重要度排序向量，通过定义脆性激发度及激发阀值，对复杂系统的脆性是否被激发进行理论分析。通过分析，可以找出复杂系统中的脆性元件或因素，对其进行重点监测，使得最大程度避免了脆性的发生。最后以变压器故障的模糊层次分析为例，分析变压器故障的因素的相对重要度，找出易使变压器崩溃的脆性因素，说明进行复杂系统的脆性分析是必要的。     

基于知识元的突发事件风险熵预测模型研究

突发事件风险预测中受到多因素高维数据和小样本数据信息不完备的约束,无法定量识别和描述事件风险的不确定性.本文根据突发事件已认知的知识要素描述事件的共性本体特征,构建了基于知识元的突发事件风险预测模型.该模型利用状态监测系统的实时数据,根据最佳投影方向对观测样本数据进行降维,将投影特征值隐含的风险信息在风险指标论域内进行扩散,获得突发事件不同风险等级发生的概率,利用风险熵预测突发事件发生的可能性.以2008年长沙突发雨雪冰冻事件为例,对提出的风险预测方法的可行性和有效性进行了验证.研究结果表明,基于知识元的突发事件风险熵能够定量地反映概率事件发生时传递的风险信息,可为应急管理部门科学决策提供依据.     

煤矿群组共生系统：安全共生机理与优化路径

煤矿生产系统中主体间活动的复杂性和交互性决定了“群组”是保障煤矿安全生产运行的关键主体。将共生理论引入到煤矿安全管理中，从共生环境、共生界面、共生度等特征参量深入剖析了同级群组和异级群组之间的交互机理。结合共生力的相关函数构建了煤矿群组安全共生模型，通过稳定性求解分析了安全共生优化路径（共生状态/安全秩序：互害/危险区-强偏利/风险区-弱偏利/康复区-可納互利/亚健康-强互利/健康区）。基于煤矿实地调研获取了当前煤矿群组的共生初始数据，通过MATLAB进行数值分析，可以发现：当前同级群组和异级群组均未达到互利共生的状态；当双方共生度同化提升时，整体安全秩序水平则趋向最优化；当提高共生环境和共生界面和降低恶性竞争时，整体安全秩序水平均向更优化演变，同时低共生界面和共生环境促使异级群组偏利共生现象加剧。从群组的共生关系出发为煤矿安全管理提供了新的思路，同时对其他领域的安全管理提供了借鉴价值。     

基于BP 神经网络的煤与瓦斯突出预测方法的研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对反向BP神经网络收敛差的缺点,分别采用基于MATLAB神经网络工具箱中的VLBP和LMBP算法的改进BP神经网络模型对煤与瓦斯突出的危险性进行了预测.根据煤与瓦斯突出的特点,选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数与地质破坏程度等五个关键影响因素作为煤与瓦斯突出的评判指标,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.实际应用效果表明,采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度;运用LMBP算法比VLBP算法快,但需较大计算机内存;与常规预测方法相比较,该模型的预测准确性高,能有效地预测煤与瓦斯突出的危险性.     

工程系统随机模糊可靠性模型及其应用的研究

本文从人－机－环境系统工程理论出发,认为影响工程系统各因素造成故障的程度是不同的。它们具有随机性和模糊性双重特征,因而不能简单地将其归结为纯随机变量。文中提出故障趋势的概念,构造了故障类随机模糊状态的隶属度函数,在此基础上建立了工程系统随机模糊可靠度计算模型。最后以某矿井工作面生产系统为实例进行对比研究,效果较好。     

地下煤矿瓦斯渗出、运移与积聚过程仿真方法

提出了基于元胞自动机模型的地下煤矿生产过程中瓦斯渗出后在巷道网络系统中运移和积聚的可视化仿真方法。在该方法中,用元胞自动机模型描述地下矿巷道网络系统,用瓦斯元胞来描述从工作面煤壁、采落的煤堆、围岩和采空区渗出的瓦斯能量单元;用格子元胞描述巷道格子及其状态,这些格子元胞均用瓦斯运移速度和瓦斯含量等状态参数来描述。在仿真过程中,可以获得大量关于瓦斯渗出、运移、稀释、积聚和排放等动态信息以及瓦斯积聚区域形成及其严重程度的量化指标及其可行的调控方法。该方法将时间、空间和系统行为有机地结合起来,在形象、直观、真实的条件下完成积聚在巷道系统中渗出、运移和积聚的仿真。     

基于信息熵的安全风险评估指标权重确定方法

权重反映了各个指标在＂指标集＂中的重要性程度。基于信息熵理论,给出了一种安全风险评估指标权重的确定方法。其基本思想是：首先建立信息系统安全风险评估的熵模型,定义隶属函数,通过意见采集和专家排序,形成专家意见隶属度矩阵,然后引入平均认识度和认识盲度的概念,剔除专家在排序阶段认识上隐含的不确定性,最后经过归一化处理,得到了指标集的权向量。基于信息熵的指标权重确定方法为确定安全风险评估指标权重提供了一种新方法。     

基于RS-ANN的煤矿安全控制

针对目前煤矿安全管理的现状,提出利用粗集-神经网络对煤矿安全进行控制.模型在基于人-机-环境理论基础上,全面分析了影响煤矿安全的因素,利用基于蚁群算法的粗糙集属性约简对安全因素进行分析.将粗糙集方法融入神经网络实现优势融合可以去掉冗余输入信息、减小神经网络构成系统的复杂性. 提高容错及抗干扰的能力.在此基础上,利用人工神经网络的预测功能,预测影响煤矿安全的关键因素,并根据预测结果提出有针对性的安全技术措施加以防范.用同一组数据比较该方法与典型BP网络的预测效果,结果表明该方法明显优于BP网络.     

基于粒子系统算法的矿井火灾可视化研究

利用虚拟现实技术系统对矿井火灾进行模拟,从而提高矿井火灾救灾处理及事故勘察水平是当前煤矿灾害处理的发展方向。其中最关键的技术是解决矿井火灾模拟中火灾现象可视化的问题。本文从矿井火灾现象独有的现象出发,论述了采用粒子系统建立矿井火灾虚拟现实系统中火灾现象的可视化表现的原理、算法,介绍了煤矿火灾的特点以及粒子系统算法应用于煤矿火灾虚拟现实时的特殊处理方法。据此编制了基于粒子系统算法的矿井火灾可视化程序。