基于Bayesian-MCMC方法的少量数据初因事件频率的不确定性分析

在计算初因事件频率的过程中,当初因事件获取的数据较少时,便要考虑不确定性。在概率安全评估(PSA)中,通常以概率分布的形式表示事件的不确定性。本文针对"贮罐内压过大"这个初因事件数据量获取少的问题,采用贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛方法(Bayesian-MCMC方法)对其频率进行了不确定性分析,得到了初因事件频率的不确定分布图形,并分析了不确定分布图形的特点,同时与直接计算频率方法进行了结果比较,从而验证了该方法的正确性和有效性。