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.

基于多态模糊贝叶斯网络的半潜平台安装风险分析

针对半潜式平台安装作业风险评估中存在的风险多态性和模糊性问题,构建了一种多态模糊贝叶斯网络风险分析模型。根据行业规范推荐标准定义语言性评价模糊集,描述根节点的事故状态发生概率,克服了传统方法中确定性概率难以获取的困难。利用相似性聚合法结合置信度指标融合专家意见,引入改进的去模糊化转换方法,提高了专家知识经验转化为定量数据的合理性和可靠性。基于贝叶斯网络的双向推理和敏感性分析技术,实现了工程作业全过程的风险评估。通过对陵水17-2项目半潜平台整体吊装过程进行风险分析,验证该模型的合理性与有效性,为半潜平台安装作业风险管理与防控策略制定提供指导。

SAM-FFTA-ANP在高校实验室中的应用

为了减少或避免实验室火灾事故带来的一系列损失,提出了一种基于相似度聚合法的模糊故障树分析方法(similarity aggregation method-fuzzy fault tree analysis, SAM-FFTA),并与网络层次分析法(analytic network process, ANP)相结合,完善了故障树中各原因事件相互依赖的关系,有效地弥补使用单一方法时的不足。首先基于危机生命周期理论分析得出高校实验室火灾演化过程;其次,根据SAM-FFTA合理聚合多位专家的不同意见,得到故障树中各基本事件的失效概率;最后,采用ANP建立了高校实验室火灾评价结构模型,进一步研究致因中影响性较大的事件。结果表明,电气故障是导致实验室火灾发生的最主要因素,同时,高温热源和化学品的管理也对实验室火灾影响显著。