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融合N-K模型与动态贝叶斯网络的燃气管网耦合风险评估
1
作者
冯登
曹洪伟
+2 位作者
祝东
刘玉峰
张晓剑
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第7期2484-2492,共9页
传统燃气管网风险评估常基于风险因素独立进行分析,忽略了因素间存在的相互作用关系,针对因素间存在的耦合作用,提出融合N-K模型与动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的耦合风险评估方法。首先,基于事故数据构建人为、设备...
传统燃气管网风险评估常基于风险因素独立进行分析,忽略了因素间存在的相互作用关系,针对因素间存在的耦合作用,提出融合N-K模型与动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的耦合风险评估方法。首先,基于事故数据构建人为、设备、环境和管理4大类风险因素及其20项子因素的评估指标体系;然后,运用N-K模型量化因素间的耦合程度,建立考虑耦合的DBN模型;最后,以事故数据为例对所提方法进行验证,采用比例变化值法进行敏感性分析。结果表明:考虑因素耦合的燃气管网初始泄漏概率为7.587×10^(-2),随时间变化概率增加至1.893×10^(-1),较高于传统DBN模型的结果,经敏感性分析得出造成燃气泄漏的关键子因素。
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关键词
安全工程
燃气管网
N-K模型
动态贝叶斯网络
风险评估
比例变化值法
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职称材料
题名
融合N-K模型与动态贝叶斯网络的燃气管网耦合风险评估
1
作者
冯登
曹洪伟
祝东
刘玉峰
张晓剑
机构
中国雄安集团智慧能源
有限公司
国网雄安思极数字科技有限公司
出处
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第7期2484-2492,共9页
基金
河北省住房和城乡建设厅建设科技示范项目(2023041)。
文摘
传统燃气管网风险评估常基于风险因素独立进行分析,忽略了因素间存在的相互作用关系,针对因素间存在的耦合作用,提出融合N-K模型与动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的耦合风险评估方法。首先,基于事故数据构建人为、设备、环境和管理4大类风险因素及其20项子因素的评估指标体系;然后,运用N-K模型量化因素间的耦合程度,建立考虑耦合的DBN模型;最后,以事故数据为例对所提方法进行验证,采用比例变化值法进行敏感性分析。结果表明:考虑因素耦合的燃气管网初始泄漏概率为7.587×10^(-2),随时间变化概率增加至1.893×10^(-1),较高于传统DBN模型的结果,经敏感性分析得出造成燃气泄漏的关键子因素。
关键词
安全工程
燃气管网
N-K模型
动态贝叶斯网络
风险评估
比例变化值法
Keywords
safety engineering
gas pipeline network
N-K model
dynamic Bayesian network
risk assessment
ratio of variation method
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
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被引量
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1
融合N-K模型与动态贝叶斯网络的燃气管网耦合风险评估
冯登
曹洪伟
祝东
刘玉峰
张晓剑
《安全与环境学报》
北大核心
2025
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