基于Noisy-orGate和贝叶斯网络的研发项目风险评估方法

在没有充足样本数据时,为有效地管理各种风险,提出一个全新的研发项目风险评估模型,这个模型主要是基于Noisy-or Gate和贝叶斯网络进行评估。该模型在贝叶斯网络节点满足构成Noisy-or Gate模型的前提下,利用历史数据或专家判断得到有效的网络参数,进而推断出每一项风险因素发生的概率,结合风险影响权重得到综合风险影响值,并对比得到高风险因素,为风险管理提供依据。通过与AHP方法评估结果对比表明,该模型可以准确地评估研发项目的风险,从而提高风险管理的效率。

基于Leaky Noisy-or Gate和贝叶斯网络的光伏发电项目施工风险评估方法

针对复杂多变的光伏发电项目施工风险评估问题,利用Leaky Noisy-or Gate模型整合历史经验和专家知识来确定贝叶斯网络参数并建立光伏施工风险的贝叶斯网络模型,同时采用Netica仿真分析,对施工风险进行有效预测并诊断识别出关键性风险和敏感性风险,以便管理者精准施策、管控风险。为验证该方法的有效性,以Z项目为例进行建模仿真。结果表明,其施工风险等级为中等,与实际相符。

基于贝叶斯Noisy-or Gate网络对潜艇航行隐蔽性评估

针对影响潜艇航行隐蔽性的部分典型因素特点,提出了基于贝叶斯Noisy-or Gate网络对潜艇航行隐蔽性评估的一种概率计算方法和网络模型,该贝叶斯网络利用专家知识分别从潜艇航行过程中的内因和外因分析,确定了主要风险因素,构造出有效的网络结构。对于没有考虑到的其他未知的因素,也会综合为一类因素加入网络中。采用满足Noisy-or Gate模型构造的网络节点参数,能使条件概率的个数减少,计算压力会大幅度地降低。在得不到充足样本数据时,该方法可以简化知识获取,还具有网络节点更新快速,实时性高的特点,可为潜艇隐蔽性航行提供定量评估依据,提高指挥员的决策效率。

基于Noisy-or Gate的贝叶斯网络机械伤害风险评估

为改进故障树转化成贝叶斯网络时在数值转化中或门转化的缺陷,以某机械加工企业的机械伤害事故为例,使用Noisy-or Gate模型确定故障树中或门因素转化成贝叶斯网络节点的条件概率,降低或门中因0和1概率产生的误差,并与传统故障树转化成贝叶斯网络的模型进行对比分析,最后根据结果分析得出关键影响因素,为机械伤害中故障类型影响分析提供新的思路。

基于贝叶斯网络的碳封存注入管柱失效风险评估

注入管柱是地下二氧化碳地质封存的必经通道,极易受到封存系统中各种因素的影响而导致密封性降低,服役期限缩短,并最终影响碳封存的安全性与效率。通过构建基于最弱T范数的模糊故障树模型,实现评估数据的加权融合,获取基本事件的先验概率;使用Leaky Noisy-OR Gate模型确定条件概率;利用贝叶斯网络模型对管柱失效事件发生概率进行动态推理,并进行关键影响因素与敏感性分析。实际应用中发现,导致注入管柱密封失效的关键因素为金属腐蚀、连接强度、材料耐蚀性,以及连接耐久性等;敏感性因素则包括封隔器失效、连接方式不均匀、金属腐蚀。该方法在碳封存注入管柱的风险管理中具有良好的适用性,能够为项目实践提供理论依据及现场指导。

基于循环门单元和注意力机制的学生学习积极性预测模型

为了挖掘校园无线网络数据中蕴含的学生行为,更好地辅助教学管理,本文提出了基于循环门单元和注意力机制(gated recurrent unit-attention,GRU-Attention)的学生学习积极性预测模型。首先对采集到的学生行为轨迹数据进行预处理和聚类分析,根据学生在校园各个场所的平均逗留时间对学习积极性做出预判断。然后根据无线流量的连接频率及用途对学生行为特征数据进行二次判断,并引入学生学习成绩作为参考标准。最后将数据集输入到GRU信息提取层,并在Attention层进行加权处理,计算得出概率分布。实验结果表明,GRU-Attention模型准确度优于其他常见预测模型,可以更好地帮助辅导员去管理和引导学生树立良好的学习态度。

基于贝叶斯网络的掺氢管道泄漏风险评价方法

氢气是一种可靠的清洁能源,开展氢气体积分数10%~20%的天然气掺氢输送是目前国内外氢气经济高效输送研究的热点。然而,掺氢后天然气的密度、热值、阻力等发生改变,打破管网的动态平衡。不同掺氢比例对管道的相容性、安全事故、完整性等均产生影响,将增大管道的失效风险。因此,本文开展掺氢天然气管道失效风险分析,通过识别掺氢过程中可能出现的各种风险因素,建立以掺氢天然气管道泄漏失效为顶上事件的事故树,再依据事故树与贝叶斯网络的映射关系转化为对应的贝叶斯网络。将时间因素纳入分析中,进行掺氢天然气管道失效的动态贝叶斯网络分析,得出导致管道失效的关键因素以及随时间变化的变化趋势。考虑到不同的掺氢比例会对管道部分基本事件的先验概率产生影响,在掺氢比例5%~30%工况下,对失效概率进行更新,获得管道失效概率随掺氢比例变化的变化趋势,为天然气管道掺氢技术的风险管理及控制提供了新的思路与方法。

基于FUZZY-BN-FTA的厂区架空燃气管道泄漏可能性研究

为研究厂区架空燃气管道泄漏的故的可能性,提出模糊数学方法、贝叶斯网络模型以及故障树模型相结合的集成模型。通过GeNIe软件建立架空燃气管道泄漏事故的模糊贝叶斯网络模型;引入Leaky Noisy-or Gate扩展模型对模糊贝叶斯网络中节点的条件概率表进行修正,结合基本事件先验概率预测架空燃气管道泄漏的概率值,并引入3个基本事件重要度确定基本事件的重要性排序,同时进行敏感性分析确定主要影响因素,提出控制措施。研究结果表明:厂区车辆撞击、管道疲劳损耗、管材质量不佳、安装设计不合理、焊接缺陷为导致架空燃气管道泄漏的主要因素。研究结果可为工业企业安全管理人员有针对性地制定控制措施,减少事故发生率提供参考。

用于态势估计的一种构造贝叶斯网络参数的方法

根据态势估计的特点和要求,采用Leaky noisy-or gate模型的方法构造,并将其应用于整个贝叶斯网络中。该方法以离散变量集为研究对象,由于满足构成Leaky noisy-or gate模型的条件,能够利用部分统计信息构造节点的网络参数。文中利用相关的贝叶斯网络推理软件进行了实验。实验结果表明,使用Leaky noisy-or gate模型的方法,对网络参数进行构造是可行的。

基于贝叶斯网络的气井井筒完整性风险评价

井筒完整性失效是气井生产中的主要风险,为有效评价井筒完整性风险,应用贝叶斯网络的推理与学习能力,建立了基于贝叶斯网络和Noisy-OR gate模型的井筒完整性失效概率计算方法和风险评价模型。由故障树分析将井筒分为管柱、水泥环密封性、井口装置、水力屏障和其他部件5个评价单元,确定了各单元的主要风险因素,建立了井筒完整性失效的贝叶斯网络拓扑结构;由Noisy-OR gate模型和历史数据,确定了贝叶斯网络的条件概率参数;将基于贝叶斯网络的失效概率与层次分析法相结合,确定了风险评价指标和等级划分标准;建立了气井井筒完整性风险评价方法。结果表明,该方法实现了井筒完整性失效概率的定量计算、风险的定量评价和主要风险因素的反向推理,可为预防和控制井筒完整性失效提供决策依据,有助于降低井筒完整性失效风险。

基于NGBN和FCEM的复杂环境隧道施工风险评估

为了更全面准确地解决复杂环境隧道施工风险评估难的问题,基于Noisy⁃or Gate模型、贝叶斯网络和模糊理论,依托张家界市西部旅游通道杨家界大道隧道工程进行施工风险评估。首先,识别了包括施工技术、机械、材料、环境及管理5方面共18个风险因素,构建了复杂环境隧道施工风险评价指标体系;其次,通过Noisy⁃or gate模型确定网络参数建立BN模型,并基于FCEM评估隧道施工风险损失;最后,计算施工风险值。结果表明,所构建的复杂环境隧道施工风险评估模型符合施工实际,能较好指导重难点工程施工。