基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成分析与应用

针对事件树、故障树等风险分析存在一定局限性的问题,提出了基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成风险评估新思路.编制系统故障树,利用GeNIe软件将其映射成贝叶斯网络,运用贝叶斯网络双向推理进行故障预测和诊断,快速识别系统薄弱环节并确定为风险贝叶斯故障节点,结合HAZOP与LOPA对其进行风险集成分析,提出相应的独立防护层,根据防护层失效概率并参照半定量风险矩阵确定剩余风险等级.该风险评估模型在辽河石化公司催化裂化装置的反应再生系统中进行应用,结果证实该模型在复杂工艺信息不确定条件下,能有效提高风险评估的针对性、客观性与准确性.     

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.     

复杂系统安全评价模式的集成研究及应用

为了充分提高对复杂系统安全评价的准确性与可靠性,提出了将危险度评价法、HAZOP分析、LOPA研究与Bow-Tie分析有机结合的复杂工艺系统安全评价模型.首先应用危险度评价法确定系统中危险度等级较高的单元,对其进行详细的HAZOP分析;然后利用LOPA对后果严重的事故场景进行研究,依据半定量风险矩阵评估事故的剩余风险等级,借助于LOPA完善HAZOP分析;最后通过Bow-Tie分析详细识别出防止防护层失效的关键措施,从根本上避免有重大伤亡或财产损失的工艺安全事故的发生.以辽河石化公司的重油催化裂化装置为例进行应用研究,验证了该模型的适用性与可靠性.     

基于故障树和贝叶斯网络的危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性分析

为保障危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性,提出一种基于故障树分析法和贝叶斯网络的系统可靠性研究方法.首先,根据道路运输系统故障树模型向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络模型和条件概率表;其次,结合贝叶斯网络双向推理算法对危化品道路运输系统进行推理计算;最后,分析得出危化品罐式运输车道路运输系统的可靠度.研究发现:该方法可以根据根节点故障的先验概率正向推理系统失效的可能性,并且可以通过根节点的概率重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.在结论中,提出了针对系统中关键风险事件的应对策略.     

基于贝叶斯网络的物流无人机碰撞风险评估

为降低城市物流无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）碰撞风险,识别关键风险因素,构建贝叶斯网络模型进行风险评估。在收集7个真实无人机碰撞事故案例和文献调研的基础上,提炼出15个主要风险因素,并通过问卷调查将风险集划分为低、中、高三个等级对风险发生概率数据进行收集与评估,随后运用解释结构模型（interpretative structural modeling,ISM）对风险因素进行层级划分构建贝叶斯网络模型。根据所构建的贝叶斯网络,将收集数据导入GeNIe,对贝叶斯网络模型进行参数学习,得到无人机碰撞风险不同等级的概率分布。最后对贝叶斯网络模型进行逆向推理、敏感性分析和影响强度分析,明确导致无人机发生碰撞事故的关键因素和敏感因素,依据分析结果提出风险防控建议。     

一种基于贝叶斯网络的故障预测方法

为了研究故障在复杂工程系统中的传播机制,根据关键节点的状态异常信息预测系统发生故障的概率,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测方法.根据工程系统自身固有的网络拓扑结构,构建了多层贝叶斯网络模型,利用定性趋势分析法将时间信息融入网络节点中,使得网络具有处理时序信息的能力,便于进行故障传播机理分析和故障预测.提出了基于元器件健康度的根节点故障概率确定方法,针对完备数据集和非完备数据集,选择不同的参数学习方法确定贝叶斯网络的条件概率表,采用多树传播算法进行联合概率推理,由系统根节点运行状态推测其余节点的故障概率.算法在Quanser三自由度四旋翼直升机上进行了仿真应用,结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于CML的智能变电站设备节点网络连锁失效模型

为了确保智能变电站的安全,规避信息安全风险,对变电站存在的漏洞进行评估和管理是必要的。通用的信息安全风险评估流程是将资产重要性、威胁等级和脆弱性等级作为量化指标,通过这3个指标得出安全事件的影响和可能性值,再以此为基础计算出对象的风险值。研究提出一种基于CML的智能变电站设备节点网络失效连锁的模型,通过对智能变电站设备节点以及节点间的设备连接建立网络,评估不同设备节点在发生故障时对智能变电站整体设备网络的影响,从而对智能变电站信息安全风险进行有效分析。基于该模型的智能变电站信息安全风险分析管理子系统可以实现数据可视化协助管理者对智能变电站的信息安全风险数据进行管理。结果表明,对智能变电站的信息安全风险分析管理有改善作用。     

供应链网络风险定量评估方法

从供应链网络结构出发,将网络中的风险分为"点中断风险"和"边中断风险";给出供应链网络向贝叶斯网络转换方法;对T企业供应链网络进行风险评估,计算该网络节点发生中断风险的概率和节点的重要度。     

基于贝叶斯网络的农村电力网故障诊断研究

鉴于贝叶斯网络灵活的因果推理和诊断推理,运用贝叶斯网络方法研究了因保护装置和断路器误动或拒动、通信装置的故障等原因造成的不完备警报信号模式下的农村电网故障诊断新方法.该方法应用Noisy-Or、NoiSy-And节点模型和类似BP神经网络的误差反向传播算法建立了输电线路故障诊断模型,并应用公式推理得出每个元件的故障信任度,根据故障信任度确定元件有无故障.     

基于模糊动态贝叶斯网络的公路工程施工安全风险动态评价研究

针对以往有关公路工程施工安全风险研究中缺乏动态性的不足,构建了基于模糊动态贝叶斯网络（FDBN）的公路工程施工安全风险动态评价模型.在收集资料和事故案例分析的基础上,构建了包括人员风险、技术风险、管理风险和环境风险4个方面共39项指标的公路工程施工安全风险评价指标体系;运用故障树模型对指标体系进行表示,并进一步映射到动态贝叶斯网络;将改进的相似聚合法与模糊集理论引入动态贝叶斯网络,构建风险动态评价模型;通过该模型的反向推理功能可得到各个基本事件的后验概率,确定关键风险因素.最后,通过实例分析验证了该模型的有效性,并识别出安全生产教育培训制度不完善等5个关键风险因素,并提出预防措施,为公路工程施工安全风险评估与决策提供依据.     

HAZOP/LOPA 在过程工艺风险评估中的改进研究

HAZOP和LOPA集成风险评估方法已经应用到了石化企业工艺过程的评价中。两种方法的集成,实现了风险的半定量评估。但鉴于集成方法本身的局限性,在多始发事件引起事故后果分析和被动型保护层的有效性分析中存在不足。针对这两个方面,提出了将多始发事件划分后采用求和、求最大值的方法及增加危险度减小系数确定被动型保护层有效性的解决对策。并将改进后的方法运用到石脑油储罐溢流的场景之中,发现改进后的方法能更好的确保系统的安全性,从而提高石化企业评估的客观性与准确性。     

生物质气化火灾爆炸事故复合型风险评价

为降低生物质气化火灾爆炸事故发生的概率,提出了一种将贝叶斯网络与bow-tie法相结合的风险评价方法.通过建立火灾爆炸事故的故障树并转化成贝叶斯网络,然后计算各基本事件的重要度,进而找出系统中导致事故发生的薄弱环节.采用bow-tie对薄弱环节进行分析,提出相应的预防措施与控制措施,并计算了薄弱环节采取控制措施后事故发生概率降低的幅度.该方法可精确找出导致事故发生的最主要原因及有效预防控制措施,达到有效降低生物质气化火灾爆炸事故发生概率的目的.     

基于模糊综合评判的移动电源火灾风险分析

针对移动电源火灾事故频发的安全现状,本文采用能量转换和模糊综合评判的方法构建移动电源火灾风险评价模型,并对移动电源火灾风险进行评价。为增加评判过程的客观性,分别采用事故树基本事件结构重要度和相对差异函数对评判模型中评价因子的权重和隶属度进行分析和计算。评判结果表明移动电源火灾事故风险等级处于一般安全与比较危险之间,与实际情况相符合。     

管道腐蚀泄漏火灾的贝叶斯网络推理模型研究

为了研究长输管道腐蚀泄漏及蒸气云爆炸事故的演化规律,通过对埋地管道内(外)壁腐蚀失效、燃气泄漏、气体云团扩散及蒸气云爆炸等4阶段事件进行分析,构建埋地管线腐蚀泄漏火灾的贝叶斯网络模型。研究网络结构中节点变量的取值范围及离散化方法,并基于对事故统计和专家分析判断,设定节点变量的先验概率,量化节点关联的条件概率分布。在对贝叶斯网络推理策略研究的基础上,考察节点变量对推理结果的敏感性,验证模型的合理性。结果表明,长输管道腐蚀泄漏及次生灾害事件过程具有较大的不确定性,主要体现在中间事件均具有多种状态,事故演化路径概率受模型输入条件影响较大。贝叶斯网络方法用于描述事故过程中间节点事件间的依赖关系有较大的优势,可以定量衡量事故风险的不确定性。     

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BPMN和本体推理的跑道入侵危险识别

跑道入侵的危险识别是控制跑道入侵发生率的重要研究基础。通过应用业务流程建模与标注,对跑道入侵发生场景进行业务流程建模;在此基础上应用HAZOP方法对跑道入侵发生场景进行危险分析。建立HAZOP节点分析本体,构建概念间的TBOX描述逻辑关系并推理;此方法的案例应用表明,综合BPMN、HAZOP和本体的危险识别方法能够更好分析系统内复杂交互行为所带来的危险,并实现HAZOP分析的标准化,是一种比传统HAZOP分析更为有效的方法。     

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...