Early Detection of Gas Dispersion Accident through a Neural Network Based Expert System

机译：通过基于神经网络的专家系统对气体扩散事故进行早期检测

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Typical major accidents are gas dispersion, fire (pool, flash, jet) and explosion (UVCE, VCE). Gas dispersion accidents are the most dangerous because of the dimension of the impact area or of the potential fire or explosion which can be generated in case of ignition. Human interpretation of fault that could result in an accident is normally based only on a part of the incoming information, so a forecast of the event evolution is very difficult. The in-site gas detectors could give a big amount of information about an accident (the substances involved, the concentration, the leak position, the gas mass flow, the loss duration) since the earliest phases of event evolution; these information, integrated with environmental and meteorological conditions, concur to define effective and efficient protective actions. This work describes how we can use data registered by gas detectors in order to know evolution characteristics of dispersion and to quickly identify the real event among the potential accident events reported in the risk analysis of the Safety Report. In Figure 1.1 there is a potential accident identification model.

机译：典型的重大事故是气体扩散，火灾（燃烧，爆炸，喷射）和爆炸（UVCE，VCE）。气体扩散事故是最危险的，因为撞击区域的大小或着火时可能产生的潜在着火或爆炸。人为解释可能导致事故的故障通常仅基于部分传入信息，因此很难预测事件的发展。自事件发展的最早阶段以来，现场气体探测器可以提供有关事故的大量信息（所涉及的物质，浓度，泄漏位置，气体质量流量，损失持续时间）；这些信息与环境和气象条件相结合，共同定义了有效的保护措施。这项工作描述了我们如何使用气体探测器记录的数据，以便了解扩散的演变特征，并在安全报告的风险分析中报告的潜在事故事件中快速识别真实事件。在图1.1中，有一个潜在的事故识别模型。

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来源
《International Conference on Probabilistic Safety Assessment and Management(PSAM7-ESREL'04) v.6; 20040614-20040618; Berlin; DE》|2004年|P.3697-3702|共6页
会议地点 Berlin(DE);Berlin(DE);Berlin(DE);Berlin(DE)
作者
Angelo Celso; Diego DUrso; Natalia Trapani; Sebastiano Spampinato;
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作者单位

D.I.I.M., University of Catania Catania -Italy;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类安全系统学;
关键词

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