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题名燃气管网外腐蚀事故DBN模型
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作者
李聪
徐子烜
庄育锋
杨锐
徐亚博
陈辰
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机构
中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院
北京邮电大学现代邮政学院
清华大学工程物理系
北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期227-236,共10页
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基金
国家自然科学基金资助(52304274)
国家重点研发计划项目(2021YFF0600403)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2023ZKPYAQ06)
中国矿业大学(北京)大学生创新训练项目(202212006)。
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文摘
为明确燃气管网服役中后期外腐蚀事故致灾机制规律及维护措施的有效性,有针对性地预防燃气管网外腐蚀泄漏事故,利用复杂网络(CN)理论与动态贝叶斯网络(DBN)相结合的方法,提取外腐蚀事故要素及事故链,整理并构建外腐蚀事故凝聚网络;通过度值分析筛选事故关键要素,在此基础上,将参数学习及Leaky Noisy-or gate修正模型联合,构建燃气管网外腐蚀事故DBN;根据不同失效场景,得到各动态要素及维护措施对管网失效的影响特征。结果表明:不同事故要素对管网失效的影响呈现差异性和阶段性,其中,老化、事故积累、化学腐蚀在管道服役中后期对管网腐蚀穿孔和管道破裂有显著影响,压力循环则主导服役中期的管道破裂事故。通过CN拓扑分析,可实现从整体角度出发对事故要素重要度的辨识;通过DBN的构建分析,能获得事故要素对事故后果的动态影响。
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关键词
燃气管网
外腐蚀事故
动态贝叶斯网络(DBN)
复杂网络(CN)
管道破裂
腐蚀穿孔
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Keywords
gas pipeline network
external corrosion accident
dynamic Bayesian network(DBN)
complex networks(CN)
pipe rupture
corrosion perforation
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分类号
X937
[环境科学与工程—安全科学]
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