| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 化工过程工业风险追踪 | 第9-12页 |
| 1.2.1 未遂事件简介 | 第9-10页 |
| 1.2.2 集散控制系统和紧急停车系统 | 第10-11页 |
| 1.2.3 变量的分类 | 第11-12页 |
| 1.3 异常事件 | 第12-14页 |
| 1.3.1 异常事件产生的原因 | 第12页 |
| 1.3.2 安全、质量和可操作性系统简介 | 第12-13页 |
| 1.3.3 异常事件的定义 | 第13-14页 |
| 1.4 报警阀值设置分析 | 第14-15页 |
| 1.5 事件树模型 | 第15-16页 |
| 1.6 班组操作风险分析 | 第16-17页 |
| 1.7 论文研究内容安排 | 第17-19页 |
| 第2章 贝叶斯建模数学工具 | 第19-29页 |
| 2.1 贝叶斯理论 | 第19-21页 |
| 2.2 Copula函数 | 第21-24页 |
| 2.3 最大信息熵原则 | 第24-25页 |
| 2.3.1 熵函数 | 第24-25页 |
| 2.3.2 最大信息熵 | 第25页 |
| 2.4 分布函数参数的数值计算方法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 蒙特卡罗方法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 马尔科夫蒙特卡罗方法 | 第26-27页 |
| 2.5 化工过程事件树模型动态风险分析流程图 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 班组操作的动态风险分析模型 | 第29-54页 |
| 3.1 实例研究 | 第29-30页 |
| 3.2 事件树模型 | 第30-32页 |
| 3.3 安全控制系统风险分析 | 第32-34页 |
| 3.4 轮班班组操作风险探究和数据分析 | 第34-35页 |
| 3.5 班组操作风险分析模型 | 第35-52页 |
| 3.5.1 经典贝叶斯估计模型 | 第35-38页 |
| 3.5.2 极大似然估计模型 | 第38-40页 |
| 3.5.3 基于班组操作机理分析的最大熵条件概率模型 | 第40-47页 |
| 3.5.4 基于班组操作数据信息的MCMC分析方法 | 第47-52页 |
| 3.6 四种模型结果分析比较 | 第52-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 班组校正异常事件结果风险分析 | 第54-61页 |
| 4.1 班组操作安全系统风险分析 | 第54-57页 |
| 4.2 系统运行状态故障概率分析 | 第57-58页 |
| 4.3 班组操作结果分析和对比 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文研究内容总结 | 第61页 |
| 5.2 论文展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70页 |