摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
创新点 | 第8-12页 |
第1章 绪论 | 第12-23页 |
1.1 研究背景、目的及意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状与不足 | 第13-20页 |
1.2.1 风险机理研究 | 第13-15页 |
1.2.2 设备故障诊断方法研究 | 第15-17页 |
1.2.3 作业过程风险评估方法研究 | 第17-18页 |
1.2.4 管理风险评估方法研究 | 第18-20页 |
1.3 研究内容与技术路线 | 第20-23页 |
1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
1.3.2 研究技术路线 | 第21-23页 |
第2章 复杂系统风险动态发生机理分析 | 第23-41页 |
2.1 系统工程中的事故致因模型 | 第23-29页 |
2.2 风险动态发生机理 | 第29-37页 |
2.2.1 基于“主体+功能”的系统失效模式 | 第29-31页 |
2.2.2 事故原因分析与分类(ACAT)模型构建 | 第31-34页 |
2.2.3 ACAT模型评估:以BP德克萨斯州炼油厂爆炸事故为例 | 第34-37页 |
2.3 基于ACAT的天然气站场综合风险因素辨识 | 第37-40页 |
2.4 本章小结 | 第40-41页 |
第3章 基于Petri网的故障并发风险动态推理分析 | 第41-54页 |
3.1 Petri网模型表示 | 第41-44页 |
3.2 风险并发推理与可达树——以压缩机故障推理为例 | 第44-51页 |
3.2.1 压缩机常见失效模式 | 第44-45页 |
3.2.2 规则获取与模型表示 | 第45-47页 |
3.2.3 并发风险推理 | 第47-49页 |
3.2.4 风险可达性分析 | 第49-51页 |
3.3 Petri网推理策略与事故树分析的比较 | 第51-53页 |
3.4 本章小结 | 第53-54页 |
第4章 分层模糊Petri网的定量风险评估模型研究 | 第54-67页 |
4.1 模糊Petri网矩阵表示及推理算法 | 第54-57页 |
4.1.1 模糊Petri网矩阵表示 | 第54-56页 |
4.1.2 传统的推理算法 | 第56-57页 |
4.2 分层模糊推理Petri网算法 | 第57-60页 |
4.2.1 Petri网分层原则 | 第57-59页 |
4.2.2 分层模糊Petri网的一般化模型 | 第59-60页 |
4.3 定量风险评估案例 | 第60-66页 |
4.3.1 压缩机故障诊断规则 | 第60-62页 |
4.3.2 模糊定量评估 | 第62-66页 |
4.4 本章小结 | 第66-67页 |
第5章 基于风险动态累积理论的作业风险评估方法研究 | 第67-81页 |
5.1 传统作业风险分析方法介绍 | 第67-68页 |
5.2 风险动态累积理论 | 第68-69页 |
5.3 作业风险动态评估模型 | 第69-73页 |
5.3.1 作业风险动态评估方法 | 第69-70页 |
5.3.2 连续递增型风险矩阵的设计 | 第70-73页 |
5.4 案例分析 | 第73-80页 |
5.4.1 站场开气作业过程分解 | 第73-74页 |
5.4.2 风险动态累积传播机理与评估 | 第74-78页 |
5.4.3 风险动态累积曲线 | 第78-80页 |
5.5 本章小结 | 第80-81页 |
第6章 基于相关性分析与动态模糊集的管理风险评估 | 第81-96页 |
6.1 传统的模糊综合评估方法介绍 | 第81-82页 |
6.2 基于Spearman秩相关系数法的关键指标辨识方法 | 第82-84页 |
6.3 融合动态模糊理论的评估模型 | 第84-87页 |
6.4 HSE管理风险动态评估实例 | 第87-94页 |
6.4.1 HSE管理体系 | 第87-88页 |
6.4.2 动态模糊评估 | 第88-93页 |
6.4.3 对比分析 | 第93-94页 |
6.5 本章小结 | 第94-96页 |
第7章 结论与展望 | 第96-98页 |
7.1 结论 | 第96-97页 |
7.2 展望 | 第97-98页 |
参考文献 | 第98-110页 |
附录A 基于ACAT模型的德克萨斯州炼油厂爆炸事故原因分类 | 第110-114页 |
附录B Petri网中间库所的风险可达树 | 第114-117页 |
附录C Spearman秩相关系数临界值表 | 第117-118页 |
附录D 某天然气站场的HSE指标得分数据 | 第118-120页 |
附录E HSE各指标的秩 | 第120-122页 |
致谢 | 第122-123页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第123-124页 |