云南省地震高发区雷灾风险分析与区划研究

根据自然灾害风险分析理论,运用云南省历年地震数据、地闪数据、雷灾数据以及社会经济数据,从地震高发区判别、致灾因子、受灾敏感度、承灾体4个方面提取8个地震高发区雷灾风险指标,采用主成份分析和聚类分析方法,以全省124个县市为对象区域构建雷灾风险区划模型,并对区划结果进行验证,具有良好推广运用价值。分析结果表明:全省地震高发区雷灾风险等级可分为7级,极高易损区为腾冲、华坪、昆明。云南中部昆明、玉溪、楚雄一带,南部版纳、普洱一带,西部保山一带,北部丽江一带属于地震活动高发区,同时也是雷电灾害高风险区。

刍议电子信息系统雷灾风险评估方法

随着社会经济的进一步发展,我国的电子信息系统在各个行业得到了广泛的应用,其成了社会进步的保障条件。雷击灾害事故越来越严重,使得人们对电子信息系统防雷击项目工程的高度重视。电子信息系统防雷项目工程在实施前要先利用该系统对雷灾风险进行评估计算,从而实施科学合理的防雷措施。因此雷灾风险评估是防雷保护工程中的核心环节。本文从雷灾的成因、种类和损害种类进行分析,探讨电子信息系统雷灾风险的评估方式。

基于BP神经网络的普通建筑雷灾风险评估

基于《雷电防护第2部分:风险管理》(GB/T21714.2—2008)及BP人工神经网络理论,利用MATLAB软件建立了一个三级BP网络预警模型,经过网络训练、网络检测得到训练成熟的普通建筑雷灾风险BP网络评价模型。BP神经网络的运用有助于评价模型更加准确客观地反映建筑物雷灾风险各影响因素与最终风险评价结果之间的非线性关系。为了验证该评价模型的评判效果,除对训练成熟的网络评价模型进行检测,还进一步选取《雷电防护第2部分:风险管理》(GB/T21714.2—2008)中提供的评估实例进行验证性评估,二者结果保持一致,表明该方法可以用作普通建筑的雷灾风险评价。

基于模糊数学理论的既有普通建筑雷灾风险评估

基于模糊数学理论,利用AHP法建立影响评价对象雷灾风险的因素集并确定各因素的权重。在此基础上,将评价对象雷灾风险状况划分为安全、基本安全、危险、极度危险4个等级,并邀请建筑雷灾风险评估专家对各影响因素进行测评定级,进而计算出每个指标的隶属度,实现了雷灾风险评价由定性向定量的转化,建立了既有普通建筑雷灾风险多级模糊综合评价模型。为了验证该评价模型的评判效果,选取东莞某科技研发大楼进行雷灾风险评判,将评判结果与《雷电防护第2部分:风险管理》(GB/T21714.2—2008)评判结果对比,二者结果保持一致,表明该方法可以用作既有普通建筑的雷灾风险评价。

基于承灾体特性筛选雷灾易损性的区划评价指标

由于雷电灾害致灾原因复杂,承灾体类型多样,且雷电抵御能力强弱各异,照搬区域灾害易损性研究中的4大指标作为区划评价指标是不够科学的。通过分析微观承灾体的雷灾风险计算方法,归纳提取关键因子,并通过案例分析,最终筛选承灾体高度模数H、雷电防御措施性能模数P和使用性质模数U作为雷灾易损性区划的其它3个评价指标。