摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
创新点 | 第9-14页 |
第1章 绪论 | 第14-25页 |
1.1 课题来源 | 第14页 |
1.2 研究目的和意义 | 第14-15页 |
1.3 研究现状与难点 | 第15-21页 |
1.3.1 井下事故致因机理研究现状 | 第15-16页 |
1.3.2 井下事故安全预警方法研究现状 | 第16-18页 |
1.3.3 剩余寿命预测方法研究现状 | 第18-20页 |
1.3.4 高压管汇系统风险评估方法研究现状 | 第20-21页 |
1.4 研究难点 | 第21-22页 |
1.5 研究内容 | 第22-25页 |
第2章 基于系统动力学的井下事故致因机理研究方法 | 第25-45页 |
2.1 问题的提出 | 第25页 |
2.2 页岩气工厂化压裂施工流程 | 第25-26页 |
2.3 页岩气压裂井下事故系统动力学建模 | 第26-28页 |
2.4 案例分析 | 第28-44页 |
2.4.1 近井地带砂堵事故动力学行为研究 | 第29-37页 |
2.4.2 地层内砂堵事故动力学行为研究 | 第37-40页 |
2.4.3 地层内压窜事故动力学行为研究 | 第40-44页 |
2.5 本章小结 | 第44-45页 |
第3章 融合风险表征参数的井下事故安全预警方法研究 | 第45-68页 |
3.1 问题的提出 | 第45-46页 |
3.2 贝叶斯网络 | 第46-48页 |
3.3 基于贝叶斯网络的井下事故概率预测模型 | 第48-51页 |
3.3.1 离线的井下事故概率预测模型 | 第48-49页 |
3.3.2 量化风险表征参数的状态概率 | 第49-51页 |
3.4 井下事故安全预警实施流程 | 第51-53页 |
3.5 案例分析 | 第53-67页 |
3.5.1 仿真分析 | 第58-59页 |
3.5.2 实例验证及对比分析 | 第59-67页 |
3.6 本章小结 | 第67-68页 |
第4章 基于动态面向对象贝叶斯网络的压裂泵系统剩余寿命动态预测方法研究 | 第68-98页 |
4.1 问题的提出 | 第68-69页 |
4.2 基本方法概述 | 第69-71页 |
4.2.1 面向对象贝叶斯网络 | 第69页 |
4.2.2 动态贝叶斯网络 | 第69-70页 |
4.2.3 动态面向对象贝叶斯网络 | 第70-71页 |
4.3 压裂泵系统剩余寿命动态预测方法 | 第71-79页 |
4.3.1 系统功能模型 | 第71-72页 |
4.3.2 因果关系模型 | 第72页 |
4.3.3 部件异常状态推理模型 | 第72-74页 |
4.3.4 系统退化趋势预测模型 | 第74-77页 |
4.3.5 剩余寿命动态预测流程 | 第77-79页 |
4.4 案例分析 | 第79-97页 |
4.4.1 曲轴磨损时剩余寿命预测案例分析 | 第88-93页 |
4.4.2 气体过滤器结垢时剩余寿命预测案例分析 | 第93-97页 |
4.5 本章小结 | 第97-98页 |
第5章 融合瞬时风险增量的高压管汇系统实时风险评估方法研究 | 第98-117页 |
5.1 问题的提出 | 第98页 |
5.2 混合贝叶斯网络 | 第98-99页 |
5.3 高压管汇系统实时风险评估方法 | 第99-104页 |
5.3.1 建立高压管汇系统风险评估模型 | 第100-101页 |
5.3.2 量化高压管汇系统风险评估模型 | 第101-104页 |
5.4 案例分析 | 第104-116页 |
5.4.1 仿真场景下系统实时风险分析 | 第111-114页 |
5.4.2 真实工况下系统实时风险分析 | 第114-116页 |
5.5 本章小结 | 第116-117页 |
第6章 结论与展望 | 第117-120页 |
6.1 主要结论 | 第117-118页 |
6.2 研究展望 | 第118-120页 |
参考文献 | 第120-129页 |
附录A 压裂泵系统“因果模型”HAZOP分析结果 | 第129-132页 |
附录B BN类的节点信息 | 第132-135页 |
附录C 物理部件层面的DBN基础类 | 第135-140页 |
附录D 子系统层面的DBN中间类 | 第140-141页 |
致谢 | 第141-142页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第142页 |
攻读博士学位期间发表学术论文 | 第142-143页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第143-144页 |
学位论文数据集 | 第144页 |