融合事故表征和CBR的特种设备事故预测方法及结果比较

特种设备是指涉及生命安全、危险性较高的锅炉、压力容器、电梯、起重机械等设备,常用于工业生产与居民日常活动中。针对特种设备事故预测难度大、精细度低、成本高等问题,为进一步提高特种设备故障预测精度,提出了一种融合事故表征和案例推理(Case-based Reasoning,CBR)的特种设备事故预测方法。在研究过程中,首先通过分析特种设备事故原因与构建事故表征结构模型,梳理特种设备事故表征。再通过明确事故表征规范与事故表征信息编码,构建形成事故表征案例库。最后通过进行属性权重计算、案例相似度计算以及事故发生概率预测,总结出融合事故表征和CBR的特种设备事故预测方法,以提高特种设备预测结果精准度,打破目前仅用事故表征法预测特种设备事故的局限,保障特种设备的安全运行。

我国化工企业火灾爆炸事故统计分析及事故表征物探讨

从事故统计分析的角度,对2001—2006年我国化工企业发生事故的设备、事故介质进行分析;对设备发生事故的规律以及事故介质的分布特征进行总结;对在火灾爆炸事故调查中具有普遍代表性的事故表征物:爆炸抛射物、火灾爆炸容器、喷溅物和烟尘及烟熏痕迹的特征进行分析;从定量、半定量化的角度,对事故原因进行探讨,事故分析结果,对于从理论的角度分析事故原因、有效预防事故都具有重要的作用。

融合事故表征和CBR的特种设备事故预测研究

为了更好地预测特种设备事故,提出了融合事故表征和CBR(case-based reasoning)的特种设备事故预测研究。详细说明了面向全类特种设备的通用型事故表征技术,包括事故表征信息的结构模型、规范化方法和编码规则。介绍了融合事故表征和CBR的特种设备事故预测方法,其中为了更精准地检索相似案例,提出了针对不同属性类型的属性相似度计算方法、基于专家置信度的改进型AHP法、考虑时间衰减效应的案例相似度计算方法以及案例相似度阈值确定函数。通过上海某公司的汽车起重机案例验证了该方法。结果表明该方法不但能根据事故前兆信息,给出特种设备的事故原因故障树,以了解事故发展趋势,还能提供如事故特征、事故发生部位等事故表征信息的发生概率,以及应采取的预防措施。

煤矿瓦斯爆炸事故隐患及风险的表征方法

为治理煤矿瓦斯爆炸事故隐患,管控其风险大小,基于证据对瓦斯爆炸事故隐患进行了系统辨识,利用逻辑图分析了隐患之间的耦合关系和风险演化路径;从事件发生的可能性、事件自身的严重性以及受体的暴露程度3个方面对瓦斯爆炸风险进行表征,并提出三维风险矩阵对事故风险进行分级评价。该方法可以为瓦斯爆炸事故隐患辨识、风险分析、风险评价以及设计事故预防措施提供借鉴。