| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 化工过程风险评估方法综述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 风险评估 | 第10-11页 |
| 1.2.2 传统风险评估方法 | 第11-14页 |
| 1.2.3 化工风险评估方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 贝叶斯、Copula理论以及报警数据库介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 贝叶斯理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 Beta分布贝叶斯模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 高斯分层贝叶斯模型 | 第18-19页 |
| 2.2 Copula理论 | 第19-21页 |
| 2.2.1 D-Vine Copula | 第20-21页 |
| 2.2.2 CDVine软件包介绍 | 第21页 |
| 2.3 化工过程报警数据库 | 第21-24页 |
| 2.3.1 未遂事件 | 第22-23页 |
| 2.3.2 未遂事件记录 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 化工过程异常事件频率预测 | 第25-41页 |
| 3.1 轮班制操作班组特点 | 第25-26页 |
| 3.2 未遂事件辨识与分组 | 第26-27页 |
| 3.2.1 未遂事件辨识 | 第26-27页 |
| 3.2.2 未遂事件频率分组 | 第27页 |
| 3.3 未遂事件频率预测模型建立 | 第27-35页 |
| 3.4 模型仿真与评估 | 第35-40页 |
| 3.4.1 模型参数估计 | 第35-37页 |
| 3.4.2 MGM与BP神经网络预测模型 | 第37-38页 |
| 3.4.3 预测结果及其评估 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于变量的风险评估 | 第41-53页 |
| 4.1 化工过程变量分类 | 第41页 |
| 4.2 仿真数据统计方法 | 第41-42页 |
| 4.3 变量相关性分析 | 第42-43页 |
| 4.4 关键变量风险评估模型 | 第43-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文研究内容总结 | 第53页 |
| 5.2 论文展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录一：各个班组未遂事件频率序列 | 第60-61页 |
| 附录二：关键变量未遂事件频率以及恢复时间 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表学术论文情况与软件版权 | 第66页 |