| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国外研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 OCIMF管理理念及精髓 | 第15-24页 |
| 2.1 对于TMSA的研究 | 第15-20页 |
| 2.1.1 TMSA产生的背景 | 第15-16页 |
| 2.1.2 TMSA的基本内容 | 第16-18页 |
| 2.1.3 对TMAS内容的总结 | 第18-19页 |
| 2.1.4 借鉴TMSA对靠港油轮进行风险评估 | 第19-20页 |
| 2.2 对SIRE的研究 | 第20-23页 |
| 2.2.1 SIRE的执行过程 | 第20-21页 |
| 2.2.2 SIRE的主要内容 | 第21-22页 |
| 2.2.3 借鉴SIRE内容甄选的风险评价因子 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 船舶综合安全评估 | 第24-30页 |
| 3.1 FSA的基本内容框架 | 第24-25页 |
| 3.2 FSA的应用领域 | 第25页 |
| 3.3 危险源识别方法与风险评估 | 第25-27页 |
| 3.3.1 危险源的识别 | 第25-26页 |
| 3.3.2 船舶溢油风险评估 | 第26-27页 |
| 3.4 风险控制方案 | 第27-28页 |
| 3.5 费用与效益评估 | 第28-29页 |
| 3.6 提出决策与建议 | 第29页 |
| 3.7 借鉴FSA甄选的风险评价因素 | 第29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 港口与船舶现状 | 第30-43页 |
| 4.1 港口概况 | 第30-31页 |
| 4.2 港口周边敏感资源和环境保护目标 | 第31-32页 |
| 4.3 风险识别 | 第32-34页 |
| 4.3.1 水污染 | 第32页 |
| 4.3.2 大气污染 | 第32-33页 |
| 4.3.3 固体垃圾污染 | 第33页 |
| 4.3.4 噪声污染 | 第33页 |
| 4.3.5 原油输送过程中的风险 | 第33-34页 |
| 4.4 溢油风险评估 | 第34-38页 |
| 4.4.1 风险频率 | 第34页 |
| 4.4.2 风险后果 | 第34-35页 |
| 4.4.3 风险评估 | 第35-38页 |
| 4.5 日常防污与应急防备能力评估 | 第38-40页 |
| 4.5.1 含油污水处理能力 | 第38页 |
| 4.5.2 生活污水处理能力 | 第38页 |
| 4.5.3 生活垃圾、固体废物及有害材料的处理能力 | 第38-39页 |
| 4.5.4 通信器材和操作人员安全防护用品评估 | 第39页 |
| 4.5.6 港口应急预案评估 | 第39页 |
| 4.5.7 围控与防护能力评估 | 第39-40页 |
| 4.6 风险控制策略 | 第40-41页 |
| 4.6.1 防范油品作业过程中的污染事故策略 | 第40页 |
| 4.6.2 溢油应急预案的启动 | 第40页 |
| 4.6.3 溢油应急对策 | 第40-41页 |
| 4.7 船舶现状 | 第41-42页 |
| 4.7.1 船员的管理 | 第41页 |
| 4.7.2 船舶的可靠性及维护 | 第41-42页 |
| 4.7.3 船舶安全操作 | 第42页 |
| 4.7.4 船舶安全防污与应急管理 | 第42页 |
| 4.8 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 BP神经网络评价模型的建立 | 第43-53页 |
| 5.1 BP神经网络的基本原理 | 第43-46页 |
| 5.1.1 BP神经网络的基本结构 | 第43-44页 |
| 5.1.2 BP神经网络的算法流程以及自学习过程 | 第44-46页 |
| 5.2 BP神经网络模型的建立 | 第46-48页 |
| 5.2.1 原始数据归一化的解决 | 第46页 |
| 5.2.2 BP神经网络各层节点数的确定 | 第46-47页 |
| 5.2.3 BP神经网络的激励函数的选取 | 第47页 |
| 5.2.4 BP神经网络学习参数的确定 | 第47-48页 |
| 5.3 BP神经网络在靠港典型油轮风险评估适用性分析 | 第48页 |
| 5.4 BP神经网络样本集的收集 | 第48-50页 |
| 5.5 利用样本集对BP神经网络进行训练 | 第50-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |