事故树和贝叶斯网络用于溃坝风险分析的研究

事故树和贝叶斯网络用于溃坝风险分析的研究

论文摘要

溃坝是一种低概率、高危害的社会致灾因素。我国是筑坝大国,遍布全国各地的大坝在国民经济发展中扮演着重要的角色。然而,大坝的潜在威胁也是巨大的,一旦失事就会给下游地区带来严重灾害,并且随着老坝、病险坝数量日益增加,大坝的安全问题越来越引起人们的关注,与此相应的大坝风险分析也在世界范围内迅速开展。详细介绍了风险分析的基础理论和常用的几种溃坝风险分析计算方法以及概率计算方法。本文选用事故树法,利用事故树的基本原理,分析各种事件与溃坝之间的关系,建立了土石坝溃坝事故树模型和尾矿库溃坝事故树模型。为利用计算机编程开发大坝系统安全评价的软件提供了一个理论平台。针对传统的事故树分析方法只考虑溃坝风险分析中各种影响因素不确定性中的随机性,而不确定性中还包含有模糊性,提出应充分考虑随机性和模糊性,进行模糊风险分析。把模糊集理论引入到事故树分析方法中,从而运用风险分析理论与模糊集理论建立了模糊事故树分析模型。讨论了基于三角模糊数算术运算的事故树分析方法。为了适应工程实际,提出将不同模糊数转换为三角模糊数,并给出其方法和一个应用实例。由于考虑了模糊性的作用,使计算结果更为合理。将贝叶斯网络方法和事故树方法进行了比较。提出采用基于事故树的贝叶斯网络方法来分析溃坝风险,并详细说明了事故树向贝叶斯网络转化的过程。根据土石坝的溃决机理建立了土石坝溃坝风险分析的贝叶斯网络模型。结果表明,基于事故树的贝叶斯网络能够更直观地表示大坝失效的因果关系,方便地解决共因失效问题,能够有效地进行大坝可靠性分析,网络节点的失效概率分析结果为制定有效的大坝溃决概率控制措施提供了理论依据。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 问题的提出
  • 1.2 溃坝风险分析的意义
  • 1.3 国内外溃坝风险分析现状
  • 1.3.1 国外溃坝风险分析现状
  • 1.3.2 我国溃坝风险分析现状
  • 1.4 本文主要研究内容
  • 2 风险分析理论及计算方法
  • 2.1 风险分析的基础理论
  • 2.1.1 风险的含义及定义
  • 2.1.2 风险分析的目的、内容和程序
  • 2.1.3 可靠性分析、安全分析与风险分析
  • 2.2 不确定性分析
  • 2.3 风险标准
  • 2.4 常用溃坝风险分析方法
  • 2.4.1 数据统计分析(Statistical Data Analysis)
  • 2.4.2 失效模式和后果分析(Failure Modes and Effects Analysis,FMEA)
  • 2.4.3 事件树分析(Event Tree Analysis,ETA)
  • 2.4.4 事故树分析(Fault Tree Analysis,FTA)
  • 2.5 概率计算方法
  • 2.5.1 重现期法
  • 2.5.2 直接积分法
  • 2.5.3 Monte Carlo法
  • 2.5.4 均值一次二阶矩法(MFOSM)
  • 2.5.5 改进的一次二阶矩法(AFOSM)
  • 2.5.6 JC法
  • 2.5.7 实用分析法
  • 2.5.8 优化法
  • 2.6 本章小结
  • 3 我国大坝破坏模式分析
  • 3.1 我国已发生的溃坝概率统计
  • 3.2 我国大坝主要破坏模式
  • 4 基于事故树分析法的溃坝风险分析
  • 4.1 事故树原理
  • 4.1.1 事故树的优缺点
  • 4.1.2 事故树分析的基本步骤
  • 4.1.3 事故树的常用符号
  • 4.2 事故树的定性分析
  • 4.2.1 事故树的简化
  • 4.2.2 求最小割集
  • 4.2.3 求最小径集
  • 4.2.4 基本事件的结构重要度分析
  • 4.3 事故树的定量分析
  • 4.3.1 基本事件的概率
  • 4.3.2 顶上事件发生概率的计算
  • 4.3.3 概率重要度函数
  • 4.3.4 临界重要度函数
  • 4.3.5 降低项目风险的成本最小化分析
  • 4.4 土石坝溃坝风险分析
  • 4.4.1 计算事件发生概率
  • 4.4.2 溃坝事故树模型的建立
  • 4.5 尾矿库溃坝风险分析
  • 4.5.1 溃坝事故树模型的建立
  • 4.5.2 溃坝事故树的最小割集
  • 4.5.3 溃坝事故树的最小径集
  • 4.6 实例分析
  • 4.7 本章小结
  • 5 模糊事故树法在溃坝风险分析中的应用
  • 5.1 模糊集理论的基本概念
  • 5.1.1 模糊子集与隶属函数
  • 5.1.2 水平截集
  • 5.1.3 模糊概率
  • 5.2 隶属函数的确定
  • 5.2.1 隶属函数的确定方法
  • 5.2.2 隶属函数确定的一般原则
  • 5.2.3 模糊事故树分析计算
  • 5.3 实例分析
  • 5.4 本章小结
  • 6 贝叶斯网络在溃坝风险分析中的应用
  • 6.1 贝叶斯网络
  • 6.1.1 基本原理
  • 6.1.2 建模方法
  • 6.1.3 建模算法应用流程
  • 6.1.4 概率推理
  • 6.1.5 工具软件
  • 6.2 事故树的贝叶斯网络化
  • 6.3 实例分析
  • 6.4 本章小结
  • 7 结论与展望
  • 7.1 结论
  • 7.2 展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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