發(fā)布時(shí)間：2021-06-26 21:57

　　近年來,我國的石油等化工行業(yè)迅速發(fā)展,油庫的安全也越來越需要得到重視。油庫區(qū)火災(zāi)事故具有危害大、涉及面廣、后果嚴(yán)重的特點(diǎn),一旦事故發(fā)生后必須及時(shí)做出相對(duì)應(yīng)的正確處置措施,快速的消除事故危害,減小事故擴(kuò)散的可能性。然而,在事故發(fā)生后,由于應(yīng)急措施不當(dāng)所造成的人員傷亡增加、事故情況急速惡化和環(huán)境污染加重等的應(yīng)急事故時(shí)有發(fā)生,這有效的證實(shí)了沒有對(duì)事故情景發(fā)展的演化路徑做出明確判斷,演變過程和發(fā)展的趨勢(shì)不清晰,決策者難以根據(jù)當(dāng)前事故狀態(tài)做出正確的應(yīng)急決策,導(dǎo)致事故難以控制進(jìn)一步的惡化。因此,通過分析油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故情景的當(dāng)前狀態(tài),對(duì)油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故情景演化路徑和未來的發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析,從而確定油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故演化路徑和構(gòu)建油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故情景演化模型的研究就顯得非常重要。本文從情景分析視角出發(fā),研究油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故應(yīng)急過程可能導(dǎo)致二次事故的情景。通過實(shí)際事故案例的統(tǒng)計(jì)分析,總結(jié)出17種基本事故情景,構(gòu)建了相應(yīng)的時(shí)間和空間情景樹。在此基礎(chǔ)上,通過分析油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故情景演變規(guī)律,給出了油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故情景演變的可能路徑。基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故動(dòng)態(tài)情景網(wǎng)絡(luò),在綜合考慮實(shí)際事故案例... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１中可得到油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故的情景演化流程圖，如??圖３．３所示

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???３．?２油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故應(yīng)急過程情景節(jié)點(diǎn)的計(jì)算??３．２．?１動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定義??貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Ｂａｙｅｓｉａｎ?ｎｅｔｗｏｒｋ?）［４９］是描述節(jié)點(diǎn)變量之間概率關(guān)系的一種有向無環(huán)圖。??由代表變量節(jié)點(diǎn)及連接這些節(jié)點(diǎn)的有向邊構(gòu)成，如圖３．５所示，節(jié)點(diǎn)代表變量，節(jié)點(diǎn)間??的有向邊代表節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系（由父節(jié)點(diǎn)指向子節(jié)點(diǎn)），用條件概率表達(dá)因果關(guān)系的強(qiáng)度。??節(jié)點(diǎn)變量可以是任何問題的抽象，適合于表達(dá)和分析具有模糊性和概率的事件，應(yīng)用于??有條件地依賴多種控制變量的不確定決策，可以從不精確或不確定的信息中做出準(zhǔn)確的??推理。？??ｓ?Ｓ?Ｓ???Ｓ??〇?ｏｏ?ｏ??ｔ＝ｌ?ｔ＝２?ｔ＝ｎ??（ａ）?（ｂ）??圖３．?５貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（ａ）與動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（ｂ）示意圖??Ｆｉｇ．?３．５?Ｆｉｇｕｒｅ?ｏｆ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?ｎｅｔｗｏｒｋ?（ａ）?ａｎｄ?Ｄｙｎａｍｉｃ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?ｎｅｔｗｏｒｋ?（ｂ）??由圖３．４的油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)爆炸事故情景演變路徑示意圖可以知道，演變路徑上的情??景之間有著明確的因果關(guān)系，各情景狀態(tài)的出現(xiàn)具有一定的不確定性和概率性，而且整??個(gè)情景演變路徑是一個(gè)隨時(shí)間而變化的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)因此，對(duì)具有這些特點(diǎn)的油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)??事故情景演變的所有可能路徑進(jìn)行分析，可采用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法，動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)??是在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)上加入時(shí)間要素，是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間軸上的展開，如圖３．５所不，（ａ）??為靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，（ｂ）為動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以從不精確或不確定的??知識(shí)或信息中做出推理，但是不能將時(shí)間對(duì)系統(tǒng)的影響反應(yīng)到模型中去，尤其是在油氣??

案??例進(jìn)行分析，其中專家打分狀態(tài)概率和事故案例發(fā)生條件概率與實(shí)際情況更接近的比例??為０．８：０．２，所以按此比例加權(quán)進(jìn)行計(jì)算。例如，可分別取統(tǒng)計(jì)值占２０％權(quán)重和專家打分??值占８０％權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，如果加權(quán)后的值大于閾值，則確定該情景是事故演變過程??中的關(guān)鍵情景；如果加權(quán)后的值小于閾值，則認(rèn)為不是事故演變過程中的關(guān)鍵情景，不??做考慮。??（１）情景節(jié)點(diǎn)變量間關(guān)系的確定??確定好情景節(jié)點(diǎn)后，根據(jù)情景演變規(guī)律確定各節(jié)點(diǎn)變量之間的關(guān)系，構(gòu)建情景演變??的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)果，如圖３．６所示。??？?Ｌ時(shí)刻?ｔ２時(shí)刻?時(shí)刻?ｔｎ時(shí)刻??！???〇１１?〇１２?……〇ｌｎ?〇２?〇３?〇ｎ??（ｍＪ？）?（ｍ＾）．．…（ｍＴ）?（ｍ？）??圖３．?６動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的情景演化圖??Ｆｉｇ．?３．６?Ｄｙｎａｍｉｃ?Ｂａｙｅｓｉａｎ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｏｆ?ｓｃｅｎａｒｉｏ?ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ??（２）情景節(jié)點(diǎn)分配概率??在構(gòu)建的情景演變動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中，因?yàn)楸疚难芯康氖鞘鹿蕬?yīng)急過程中的??情景演化分析，初始事件是己經(jīng)發(fā)生的，所以設(shè)定初始事故情景的先驗(yàn)概率為１；有父節(jié)??點(diǎn)的情景節(jié)點(diǎn)通過專家打分計(jì)算出狀態(tài)概率，即ｐ（；ｗ（ｎ＼）），專家通過悲觀主義決策??準(zhǔn)則打分。??依據(jù)３．１節(jié)構(gòu)建的油氣儲(chǔ)運(yùn)火災(zāi)事故情景演變的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，領(lǐng)域?qū)＜掖蚍执_??定的各節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)概率值后，通過動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合概率公式（３．２），計(jì)算出隨時(shí)??間推進(jìn)下各情景節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)概率。??Ｐ（Ｓ！，Ｓ２，?－，?ｓｎ）?＝?Ｐ（Ｓｔ）Ｐ（Ｓ２?ＩＳＪＰＣＳｊＩＳｌ?Ｓ２）?－?Ｐ（Ｓｎ｜Ｓａ，?Ｓ２，?－?Ｓｎ＿，）?＝?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]情景驅(qū)動(dòng)的并發(fā)型突發(fā)事件鏈建模方法[D]. 姜坤.大連理工大學(xué) 2018
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