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基于贝叶斯网的危化品爆炸事故致因因素分析——以生产环节事故为例

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景、研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究内容与结构安排、研究方法及创新点

1.2.1 研究内容与结构安排

1.2.2 技术路线图

1.2.3 本文主要研究方法

1.2.4 本文的创新点

第二章 文献综述及理论基础

2.1 安全管理理论

2.1.1 系统工程原理

2.1.2 人本原理

2.2 事故致因理论

2.2.1 因果连锁理论

2.2.2 人因失误理论

2.2.3 事故轨迹交叉理论

2.2.4 危化品事故致因因素

2.3 文献述评

2.4 贝叶斯网研究

2.4.2 结构学习

2.4.3 参数学习

2.4.4 贝叶斯网推理

第三章 危化品爆炸事故规律及特征

3.1 事故频发、危害严重

3.2 事故发生时间有明显的规律性

3.3 事故发生地点密集

3.4 事故原因复杂

3.5 本章小结

第四章 基于贝叶斯网的危化品爆炸事故致因模型建立

4.1 样漆选择与描述

4.2 指标体系的建立

4.2.1 指标体系的建立原则与方法

4.2.2 指标的选取

4.2.3 节点的确定

4.3 结构学习

4.3.1 数据处理

4.3.2 结构学习结果

4.4 参数学习

4.5 危化品爆炸事故推理

4.6 本章小结

第五章 结论与建议

5.1 结论

5.2 建议

5.3 不足与展望

参考文献

附录

致谢

研究成果及发表的学术论文

作者及导师简介

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摘要

近来,不断发生的危化品爆炸事故引发了社会各界的关注。危化品爆炸事故不仅造成严重的经济损失,还引发重大的人员伤亡。目前,学术界对危化品事故研究多集中于事故统计分析及对策研究,危化品事故原因的研究相对较少;多集中于对危化品事故的整体研究,很少涉及单一类型的危化品事故。本文使用SPSS软件对2011-2015年356起危化品爆炸事故进行统计描述和聚类分析,得出危化品爆炸事故特征:第一,较其他类型的危化品事故来说,爆炸事故发生次数多且危害严重。在危化品爆炸事故中,生产环节发生的危化品爆炸事故的危害最为严重。第二,危化品爆炸事故的发生时间和地点具有明显规律性。一年中,危化品爆炸事故频发于5-7月和10月;一天中,危化品爆炸事故频发于上午10-12时,下午5-6时;地域上,危化品爆炸事故在广东省、江苏省、浙江省和山东省发生的频率远高于其他省份。第三,危化品爆炸事故原因复杂多样,不同环节的危化品爆炸事故原因差别很大。
  接着,本文以2000年到2015年55例生产环节危化品爆炸事故调查报告为样本,探究事故致因因素及其相关性。通过K2算法对数据进行学习,得出生产环节危化品爆炸事故致因因素的贝叶斯网结构,确定事故致因因素之间的关系。结果表明:第一,生产环节的危化品爆炸事故是一个复杂系统,致因因素之间存在明显的相关性和因果性。第二,本文得出的贝叶斯网结构基本符合事故致因轨迹交叉理论。第三,企业安全管理缺陷在整个贝叶斯网中起到至关重要的作用。第四,人的缺陷和设备缺陷最终引发危化品爆炸事故。
  接着本文采用极大似然估计法,进行贝叶斯网的参数学习,得出各个节点的条件概率,进一步将致因因素间的关系量化,并指出了本文的应用范围有两点:第一,指导企业做好安全生产工作,加强日常检查与排险,预防事故的发生;第二,在事故发生以后,利用贝叶斯网进行推理,为事故调查提供参考。
  最后本文运用联合树算法对2012年江西海晨鸿华化工有限公司爆炸事故进行推理,指出贝叶斯网在事故预防和事故调查方面的重要作用。并从企业和社会两个维度,提出加强安全生产和科学事故调查的对策。

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