基于模糊贝叶斯网络的海底管道泄漏事故风险评估
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 风险评估方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 模型转化方式及计算原理 | 第16-29页 |
| 2.1 Reason模型 | 第16-17页 |
| 2.2 贝叶斯网络 | 第17-19页 |
| 2.3 Reason模型与贝叶斯网络的转化 | 第19-25页 |
| 2.3.1 同阶段单一防护环节的转化 | 第20-22页 |
| 2.3.2 同阶段多防护环节的转化 | 第22-23页 |
| 2.3.3 不同阶段多防护环节的转化 | 第23-25页 |
| 2.4 专家意见的模糊表示 | 第25-28页 |
| 2.4.1 梯形模糊数 | 第25-27页 |
| 2.4.2 均值面积法 | 第27页 |
| 2.4.3 Noisy-Or模型 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 模型建立及分析过程 | 第29-37页 |
| 3.1 建立贝叶斯网络 | 第29-32页 |
| 3.1.1 建立Reason模型 | 第29-31页 |
| 3.1.2 转化为贝叶斯网络 | 第31-32页 |
| 3.2 获取专家意见 | 第32-33页 |
| 3.3 贝叶斯网络赋值 | 第33-35页 |
| 3.3.1 根节点赋值 | 第33页 |
| 3.3.2 影响程度赋值 | 第33-34页 |
| 3.3.3 逻辑门的赋值 | 第34-35页 |
| 3.4 分析数据结果 | 第35-36页 |
| 3.4.1 确定风险等级 | 第35-36页 |
| 3.4.2 提出预防措施及建议 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 案例分析与应用 | 第37-51页 |
| 4.1 企业资料 | 第37页 |
| 4.2 建立风险分析模型 | 第37-40页 |
| 4.2.1 建立合理Reason模型 | 第37-38页 |
| 4.2.2 建立贝叶斯网络 | 第38-39页 |
| 4.2.3 获取专家模糊语言 | 第39-40页 |
| 4.3 模糊数据处理 | 第40-44页 |
| 4.3.1 根节点发生概率 | 第40-41页 |
| 4.3.2 节点间相互影响程度 | 第41-43页 |
| 4.3.3 贝叶斯网络赋值后的数据结果 | 第43-44页 |
| 4.4 风险结论分析 | 第44-50页 |
| 4.4.1 风险等级划分 | 第44-46页 |
| 4.4.2 对策措施建议 | 第46-47页 |
| 4.4.3 事故资料 | 第47页 |
| 4.4.4 事故原因 | 第47-48页 |
| 4.4.5 事故分析 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
