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题名基于DBT-DBN模型的气化炉超温动态风险分析
被引量：6
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作者
高涵
多依丽
孙铁
王志荣
郭品坤
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机构
辽宁石油化工大学机械工程学院
中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院
南京工业大学安全科学与工程学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期73-81,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0808500)。
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文摘
为加强煤气化装置核心设备气化炉的安全风险管理,利用动态领结(DBT)模型和动态贝叶斯网络(DBN)相结合的风险分析方法,构建气化炉超温事故风险分析模型。首先,分析设备故障的时序性,建立超温事故的DBT模型,结合模糊评价确定设备故障的发生概率;然后,将DBT映射到DBN中,将故障维修的动态特征定义为转移概率,双向推理气化炉超温的风险因素;最后,预测气化炉发生超温及其后果的动态趋势,并依据诊断推理辨识导致气化炉超温的主要因素。研究结果表明:在考虑维修因素下气化炉运行一年后发生超温的概率为64.4%;气化炉超温的风险因素中,操作失误在生产周期内的影响较大,设备故障集中在磨煤制浆工段。
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关键词
气化炉超温
动态风险分析
动态领结(dbt)模型
动态贝叶斯网络(DBN)
设备故障
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Keywords
gasifier overtemperature
dynamic risk analysis
dynamic bow-tie(dbt)model
dynamic Bayesian network(DBN)
equipment fault
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分类号
TQ545
[化学工程—煤化学工程]
TQ086
[化学工程]
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