【摘 要】
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提出了基于事故树分析(FTA)与动态贝叶斯网络(DBN)模型的城市燃气管道事故诊断方法。充分利用FTA良好的系统性和逻辑性进行泄漏事故场景建模,发挥DBN逆向推理能力及后验概率
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“在役海底油气输送管道风险评估与管理研究”(41877527),陕西省社科基金项目“大数据背景下城市天然气管道风险评估与管理研究”(2018S34)
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提出了基于事故树分析(FTA)与动态贝叶斯网络(DBN)模型的城市燃气管道事故诊断方法。充分利用FTA良好的系统性和逻辑性进行泄漏事故场景建模,发挥DBN逆向推理能力及后验概率表达准确性的优势,通过分析城市燃气管道泄漏事故可能原因建立相应FTA模型,将其转化为DBN模型并优化,最后融合多源观测信息进行事故场景快速辨识及诊断分析。推理结论与后期事故调查报告结果相符,表明该方法具有良好的合理可行性。
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