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基于动态贝叶斯网络的气化炉烧嘴系统可靠性分析

刘明, 马嘉悦, 刘晓培, 侯明君, 周妍

辽宁石油化工大学学报 2022, 42 (2): 79-85. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2022.02.013

摘要（195）

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PDF （2659KB）（184）

为解决在分析系统可靠性时获取的动态贝叶斯网络（DBN）的先验数据主观性强的问题，以气化炉烧嘴系统为研究对象，利用BP神经网络优化DBN的先验数据。依据隐含层神经元数量经验公式，将气化炉烧嘴系统DBN模型划分为3个子系统，并分别转化为BP神经网络。将DBN的先验分布分别对应BP神经网络的输入函数与输出函数，再利用BP神经网络信息向前传、误差向后传的特性，对系统进行性能学习，实现对DBN的先验数据优化。对优化后气化炉烧嘴系统的DBN进行双向推理，实现对气化炉烧嘴系统动态可靠性分析。结果表明，对气化炉烧嘴系统DBN进行正向推理，可得到优化后的系统可靠性变化趋势；进行反向推理，可得到优化前后的关键事件及薄弱环节，其中薄弱环节为高氧煤比氧煤比的波动。

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非线性多因素耦合事故致因模型的提出及应用

张园园，张巨伟，刘晓培

辽宁石油化工大学学报 2021, 41 (2): 73-78. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2021.02.013

摘要（309）

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PDF （1223KB）（203）

鉴于目前已有的事故致因模型存在致因因素简单罗列叠加、未考虑因素间耦合效应、无法定量分析等不足，提出了一种新型的非线性多因素耦合事故致因模型，并把模型应用于油库事故预防中。新模型提出了主要影响因素牵连影响系数、多因素耦合流变非线性损伤的计算公式，其最突出的特点是，在多种因素的耦合作用下，能够辨别复杂系统中主要影响因素的流变对系统损伤的动态影响。应用MATLAB软件，模拟油库系统在单因素发生流变、主要影响因素发生流变、非主要影响因素发生流变后系统的变化状态。结果表明，影响油库安全的主要因素是安全意识缺乏，油库人员安全意识的缺乏对其他因素的影响程度最大。对于油库事故预防，依据本文提出的非线性多因素耦合事故致因模型，需要针对主要影响因素，抓住主要时间节点采取有效措施进行控制。

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小区间浴盆形火灾事故预测

张园园，刘晓培，史美静

辽宁石油化工大学学报 2018, 38 (03): 84-88. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2018.03.016

摘要（472）

PDF （2405KB）（181）

基于传统灰色预测模型预测剧烈波动型火灾数据误差较大的缺陷，使用泰勒公式将灰色预测模型的原始数据序列展开，并展开拉格朗日型余项，以此修正传统的灰色预测模型，改进了传统的灰色预测算法。使用Matlab软件编程，分别采用传统的灰色预测算法和改进的灰色预测算法，针对小区间浴盆形火灾事故，选取三组数据进行预测。结果表明,修正后的灰色预测模型改善了传统灰色预测模型预测浴盆形火灾事故稳定性差、误差大、精度低的不足，预测曲线符合浴盆形曲线特征，与原始数据曲线特征具有较高的一致性。改进的灰色预测模型与传统的灰色预测结果相比，三组数据的平均相对误差分别降低86.59%、55.32%、55.70%。改进的灰色预测模型预测结果在精度、相对误差、关联度三方面都能满足要求。