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1、安全信息工程安全信息工程E-mail:学时：44Del:1第3章计算机辅助安全分析uCAI计算机辅助教学uCAD计算机辅助设计uCAE计算机辅助工程uCAM计算机辅助制造uCAPP计算机辅助工艺方案uCAT计算机辅助翻译uCG计算机图形学uCFD计算流体动力学2第3章计算机辅助安全分析从现代安全生产管理的实际需要和总的开展趋势分析，把现代的计算机技术与安全科学管理技术有机地结合，综合运用安全系统管理理论及事故分析预测决策技术，将会大大促进安全预测理论及方法技术的进一步提高。“安全第一，预防为主，预测是预防的前提，预测是决策的基预测是预防的前提，预测是决策的基础，础，工业事故的预测预防及其辅助决
2、策分析评价已成为现代安全管理的核心。3主要内容3.1常用数据处理算法3.2计算机辅助安全检查表法分析3.3计算机辅助故障树分析3.4计算机辅助道化学分析3.5计算机辅助HAZOP分析3.6其它学时：84学习目的与重难点l通过计算机编程实现常用算法l利用计算机进行辅助安全分析53.1常用数据处理算法趋势是由客观事物内在因素所决定的,内在的必然因素对客观事物的各个时期都起着普遍的、长期的、决定性的作用,并且使各个时期的开展水平沿着一个方向，即上升或下降持续开展，由此形成客观事物在较长时期比较稳定开展变化线索和基本规律。长期趋势一方面由内在因素所决定，呈现稳定的开展变化；另一方面在具体的时间条件下，
3、它又受外在的偶然因素的影响，表现为上下起伏波动，变化规律不明显。正是由于这种暂时的外在偶然因素的影响，在短时间内难以认识与掌握客观事物开展的基本规律，需要从相当长的时期内进行观察和分析。因为在较长时期内外在的偶然因素影响会相互抵消。6案例基于监测系统的瓦斯与煤突出实时预报研究 73.1常用数据处理算法趋势类指标是以均线系统为基础，通过研判安全监控中某个参数值在一定时期内的变化状况上升、水平走向、下降，来反映监控对象的安全状态。趋势类指标普遍具有稳定的特点，即趋势一旦确立，就会延续一段时间，直到外力迫使其改变这一状况，否则趋势一直延续。8是指历史时间序列所反映的某种可以识别的事物变动趋势形态。3
4、.1常用数据处理算法趋势模型水平型趋势型l时间序列模式定义93.1常用数据处理算法趋势模型周期变动型随机型随机型时间序列模式是指时间序列所呈现的变化趋势走向升降不定、没有一定的规律可循的变动势态。这种现象往往是由于某些偶然因素引起的，如经济现象中的不规则变动、政治变动以及自然气候的突变等因素所致。对于这类时间序列模式，很难运用时间序列预测方法做出预测，但有时也可通过某种统计处理，消除不规则因素影响，找出事物的固有变化规律，从而进行分析预测。l时间序列模式10算术平均法是求出一定观察期内预测目标的时间数列的算术平均数作为下期预测值的一种最简单的时序预测法。设：X1，X2，X3，.，Xn为观察期的
5、n个资料，求得n个资料的算术平均数的公式为：X=X1+X2+X3+.Xnn或简写为：X平均数=xn式中：n为资料期数数据个数运用算术平均法求平均数，进行预测有两种形式：n以最后一年的每月平均值或数年的每月平均值，作为次年的每月预测值；n以观察期的每月平均值作为预测期对应月份的预测值。l算术平均法3.1常用数据处理算法趋势模型11加权平均法，就是在求平均数时，根据观察期各资料重要性的不同，分别给以不同的权数加以平均的方法。其特点是：所求得的平均数，已包含了长期趋势变动。例：A鸡蛋34元一个，买了10个，B鸡蛋45元一个，买了20个，问买了A鸡蛋和B鸡蛋的平均价格是多少？这时肯定不能用算术平均，直
6、接34+45/2，因为他们买的数量不一样，因此要计算他们的平均价格，只能用所买的数量作为权数，进行加权平均：3410+4520/10+20=1240/30=41.33元/个l加权平均法定义3.1常用数据处理算法趋势模型12l加权平均法公式3.1常用数据处理算法趋势模型归一化处理 13l移动平均法3.1常用数据处理算法趋势模型移动平均数是固定平均数的一种，用所掌握的全部资料算出的平均数，作为外推预测值使用。每有一个新的观察值加进来，就要重新计算一个平均数，得出一个新的预测值。模式是：计算公式有三个变形：直接式、循环式及误差改正式。可以看出，所谓“移动，是因为总是对近期的历史资料数据取平均，随着时
7、间推移，不断引进新的数据，而“平均则起到了“滤波作用，滤掉了随机波动。14l移动平均法3.1常用数据处理算法趋势模型直接式15l移动平均法3.1常用数据处理算法趋势模型循环式 循环式是递推的方法，预测值用新的观测值和旧预测值计算。加进新观测值Xt之后，变成：16l移动平均法3.1常用数据处理算法趋势模型误差改正式预报误差的符号是e，算式是：17l移动平均法3.1常用数据处理算法趋势模型183.1常用数据处理算法趋势模型l滑动平均法监控系统观测的参数值时间序列是由长期趋势、周期变动和不规则变动交织运动的综合结果，如果要测定出长期趋势，就要将时间序列中的其他影响因素消除掉，以便使长期趋势别离出来。
8、滑动平均数预测是一种局部固定平均数模型，它是对N项原始序列，取K项滑动平均来反映序列的变动轨迹，模式是：滑动平均法的优点是对资料中的随滑动平均法的优点是对资料中的随机波动进行了有效的平滑，但是确机波动进行了有效的平滑，但是确定滑动平均的项数是一个非常重要定滑动平均的项数是一个非常重要的问题。因为项数的多少直接影响的问题。因为项数的多少直接影响到数列的修匀程度。一般项数越多，到数列的修匀程度。一般项数越多，修匀的作用越大，反之越小。然而，修匀的作用越大，反之越小。然而，如果序列的基本轨迹正在发生变化，如果序列的基本轨迹正在发生变化，则则k宜小不宜大，否则会平滑掉数列宜小不宜大，否则会平滑掉数列的
9、基本轨迹。的基本轨迹。193.1常用数据处理算法趋势模型l指数滑动平均法滑动平均线其实是对各平均项等权值进行平均，但实际上各项的影响作用并不相等，从理论上讲越接近预测期的数据对准确预测的奉献越大。指数平滑弥补了滑动平均的这一缺乏，它采用折扣因子对序列观察值进行指数加权，权数分配的原则是由近及远递减分配。指数平滑是利用现有数据的加权平均数来构造趋势方程的统计方法。指数平滑值和平滑系数是该法的两个主要参数。指数平滑值是指如下公式推导的数值：203.1常用数据处理算法趋势模型l指数滑动平均法213.1常用数据处理算法摆动模型l摆动量正常生产过程中，监控参数值的变化是围绕着一个基准值而上下摆动，并且这
10、一变化量不会太大。为了描述这种规律性，提出了摆动量这一指标，来考察参数值的变化程度与事故的关系。223.1常用数据处理算法摆动模型l摆动量以下图是摆动量柱状图。从这个图中可看出，正常采掘过程中瓦斯涌出变化量不会超过0.25。但当采掘面的前方有突出危险时，并且已处于突出的孕育阶段时，这一变化量将会急剧增大，图中10时40分以后的图形所示。233.1常用数据处理算法摆动模型l偏离率由于受自然等其它条件的影响，监测系统所测得的参数值可能会存在着差异。偏离率可将滑动平均线标准化，它的最初提出是为了测算股票价格在波动过程中与滑动平均线的偏离程度。243.1常用数据处理算法摆动模型l变动率变动率的描述包含
11、两个方面：一是序列的振动幅度，可通过振幅变化率ROSCRateofSwingChange来表示，即：一定的时间间隔内，初始时刻值与末端时刻值之间的相对变化率；另一方面是序列的变化次数，可通过频次变化率ROFCRateofFrequencyChange来表示，即：一定的时间间隔内参数值的变化次数。这两个方面的综合，描述了参数值变化的实际情况。振幅变化率频次变化率253.1常用数据处理算法摆动模型l方差因为一方面，从方差的意义可知道，它反映的是序列的离散程度，也即各值偏离均值的程度。方差越大，监控参数值变化幅度越大；方差越小，参数值变化幅度越小。方差在这里的意义表现了参数值变化的情况，因而可以用来
12、衡量事故前的“忽大忽小。另一方面，当监控系统是采用变质变态的读数方式时，对于一定的时间间隔内，参数值变化频繁，表现在序列中就是，这段时间内读数值的数量较多，而对同一时间间隔内，参数值稳定，则读值数量较少。以正常和异常两种情况的同时期的均值相等为前提，不难理解异常时的方差要远大于正常时的方差。由此可见，一定时间步长的参数值的方差说明了监控参数值的变化程度。263.1常用数据处理算法摆动模型l方差采用截取监控时间序列中的一段序列作为子序列，计算子序列的方差，而让子序列在原序列上随时间滑动，这样就构成了方差序列。以方差序列分析监控参数值序列的变化情况。273.1常用数据处理算法异常检测模型lYama
13、moto模型模型Yamamoto方法处理气候的异常比较成熟，它是从气候信息与气候噪声两局部来讨论突变问题的。由于是由Yamamoto最先将信噪比用于确定地面气温、降水、日照时数等序列的突变，故称其为Yamamoto法。283.1常用数据处理算法29预测的对象是工业系统工作状态的安全预测。其方法是对工业生产短期微观事故状态预测拟选用模糊马尔柯夫链预测法，其特点是系统某一时刻状态仅与上一时刻状态有关，而与以前时刻状态无关。其t+1时刻的状态预测模型表示为：Psik=maxPsi1,Psi2,.,Psi1l原理3.1常用数据处理算法马尔柯夫链303.1常用数据处理算法马尔柯夫链313.1常用数据处理
14、算法马尔柯夫链323.1常用数据处理算法马尔柯夫链333.1常用数据处理算法马尔柯夫链343.1常用数据处理算法马尔柯夫链353.1常用数据处理算法马尔柯夫链3637模糊数学又称Fuzzy数学，是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法。在1965年控制论学者L.A.扎德发表论文模糊集合，标志着这门新学科的诞生。现代数学建立在集合论的基础上。一组对象确定一组属性，人们可以通过指明属性来说明概念，也可以通过指明对象来说明。符合概念的那些对象的全体叫做这个概念的外延，外延实际上就是集合。一切现实的理论系统都有可能纳入集合描述的数学框架。3.1常用数据处理算法模糊数学38n举例说明n在日常生活中，经
15、常遇到许多模糊事物，没有清楚的数量界限，要使用一些模糊的词句来形容、描述。比方，比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远。这些概念是不可以简单地用是、非或数字来表示的。在人们的工作经验中，往往也有许多模糊的东西。例如，要确定一炉钢水是否已经炼好，除了要知道钢水的温度、成分比例和冶炼时间等精确信息外，还需要参考钢水颜色、沸腾情况等模糊信息。因此，除了很早就有涉及误差的计算数学之外，还需要模糊数学。3.1常用数据处理算法模糊数学39课堂教学的评价模型课堂教学的评价模型问题背景 对教师的课堂教学进行评价，是教师评价的一个方面。由于课堂教学优良的度量是模糊的，因此很难明确地界定。教师的课堂教学是一
16、种复杂的智力活动与劳动，不仅涉及到所授课程的知识，而且旁及教育学、心理学、语言学等。跟教师的工作热情、工作态度和业务水平有相当的关系。因此，要考虑在抓住课堂教学的主要因素和讲授的基本要求后，设计评定量表，采用先定性，后定量，次量化的方法进行模糊评价。3.1常用数据处理算法模糊数学40课堂教学的评价模型课堂教学的评价模型课堂教学主要因素和基本要求课堂教学的主要因素和基本要求构成集合U=u0,u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8,u9评语构成集合V=v1,v2,v3,v4,v5v1=很好v2=好v3=较好v4=差v5=很差3.1常用数据处理算法模糊数学41课堂教学的评价模型课堂教学的评价
17、模型表1课堂教学定性表举例说明问题u9主次有所区分u8注意前后照应u7讲授内容熟练u6内容正确无误u5讲度掌握适中u4条理清楚好记u3板书工整得当u2讲话清晰沉着ul仪态端庄亲切u0很差v5差v4较好v3好v2很好vl评语教学要求3.1常用数据处理算法模糊数学42课堂教学的评价模型课堂教学的评价模型表2课堂教学定量表u95u94u93u92u91c9u9c8u8c7u7c6u6c5u5c4u4c3u3c2u2c1u1u05u04u03u02u01c0u0v5v4v3v2v1权数工程3.1常用数据处理算法模糊数学43课堂教学的评价模型课堂教学的评价模型教学定性表和定量表的得到根据统计表1的结果，
18、填写课堂教学定量表表2表2中，uiji=0,1,9;j=1,5为表1中uivj栏中打“的数目。令n为所收回的定性表1的有效张数，构造矩阵AA=aij105其中aij=uij/ni=0,1,2,.，9；j=1,2,.,53.1常用数据处理算法模糊数学44课堂教学的评价模型课堂教学的评价模型第一次量化模型确定权向量C的每一个分量cii=0，1,，9要求ci0,i=0，1，9;ci=1比方取c0=0.10，c1=0.11，c2=0.11,c3=0.09，c4=0.08c5=0.08，c6=0.09，c7=0.10，c8=0.120.12，c9=0.12c9=0.12于是作D=CAD=d1，d2，d3
19、，d4，d5其中dj=iciaijj=1,2,3,4,5填写第一次量化表3d5d4d3d2d1很差差较好好很好3.1常用数据处理算法模糊数学45课堂教学的评价模型课堂教学的评价模型第二次量化模型确定常数,1,2,3且0.751,0.5123较好d1+1d2,d1+1d2+2d3好d1,d1+1d2很好d1则课堂教学评价为如果符合下列条件3.1常用数据处理算法模糊数学46课堂教学的评价模型课堂教学的评价模型说明通过建立模糊数学模型对教师的课堂教学进行评价，不仅能客观反映教师素质的真实情况，而且能使定性描述定量化。整个计算步骤明确、判断简便，还能够分出程度差异，替代了不科学的“印象评价，是有现实意
20、义的。3.1常用数据处理算法模糊数学47回归分析预测法，是在分析某种现象自变量和因变量之间相回归分析预测法，是在分析某种现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系。多表现为相关关系。因此，回归分析预测法是一种重要的预测方法，当我们在对某种现象未来开展状况和水平进行预测时，如果能将影响预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。它是一种具体
21、的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法。3.1常用数据处理算法回归分析预测法l定义483.1常用数据处理算法回归预测法493.1常用数据处理算法回归预测法503.1常用数据处理算法回归预测法1根据预测目标，确定自变量和因变量根据预测目标，确定自变量和因变量2收集历史数据收集历史数据3分析变量间的关系，建立回归预测模型分析变量间的关系，建立回归预测模型4进行相关分析，用最小二乘法进行回归进行相关分析，用最小二乘法进行回归5检验回归预测模型，计算预测误差检验回归预测模型，计算预测误差6计算并确定预测值计算并确定预测值l步骤51n统计分析就是运用统计学的基本原理和方法，分析计算有关的指标和数
22、据，揭示事物内部的规律常用软件包括Excel、SPSS、SAS等。我国煤炭在能源格局中占主导地位,大概占94%,假设保持每年8.9%的增速,2020年将占世界消耗的1/2,因此,煤炭对我国有着很大的战略意义,给国家和人民带来了巨大利益,然而我国的煤矿事故却是世界上主要采煤国家煤矿死亡总人数的4倍以上,是世界上煤矿事故最严重的国家之一,这些事故给人们带来了巨大身心伤害和心理伤害。在煤矿事故中,尤以瓦斯事故最为严重,占煤矿总事故的30%以上。就2007-2010年间的煤矿瓦斯事故为依据,从瓦斯事故类型,发生时间、发生地域等不同方面对瓦斯事故进行分析。3.1常用数据处理算法统计分析52n例如，按事故
23、类型分析煤矿重大瓦斯爆炸事故致因的概率分析及启示3.1常用数据处理算法统计分析53按国际惯例，控制论中，信息多少常以颜色深浅来表示。信息充足、确定的为白色，信息缺乏、不确定未知的为黑色，局部确定与局部不确定的为灰色。那些既有参数又有未知参数的系统，如：人体就是既有白色参数的外型参数又有黑色参数未知的人体穴位功能的灰色系统。灰色系统论的作用其理论作用是：1实践中摸索出来的规律过去不容易用一般控制理论解释的，可以用新系统理论进行解释、提高，从而使软件更完整、深入、量化；2可以得到新的控制系统；3有助于促进社会系统与经济系统的量化研究。3.1常用数据处理算法灰色理论54n相对于一定认识层次，内部信息
24、局部、局部未知的系统，即信息不完全的系统。n控制论中常借助颜色来表示，研究者对系统内部信息和对系统本身的了解及认识程度。“黑表示信息完全缺乏，“白表示信息完全、“灰表示信息不充分、不完全。黑、白、灰是相对于一定认识层次而言的，因而具有相对性。n白色系统是全开放性的、黑色系统是全封闭性的。灰色系统则介于两者之间，是半开放半封闭性的。3.1常用数据处理算法灰色理论基于灰色系统的建筑施工安全管理系统55 人工神经网络Artificial Neural Networks，简写为ANNs也简称为神经网络NNs或称作连接模型Connection Model，它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行
25、信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而到达处理信息的目的。3.1常用数据处理算法神经网络56研究内容：1生物原型研究2建立理论模型3网络模型与算法研究4人工神经网络应用系统工作原理：人工神经网络是由大量的简单基本元件神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经网络反映了人脑功能的假设干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。3.1常用数据处理算法神经网络57 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按
26、给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。基于神经网络的煤炭自燃预测预报技术研究3.1常用数据处理算法神经网络58n混沌理论Chaostheory是一种兼具质性思考与量化分析的方法，用以探讨动态系统中如：人口移动、化学反响、气象变化、社会行为等无法用单一的数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能加以解释及预测之行为。3.1常用数据处理算法混沌理论59n“一切事物的原始状态，都是一堆看似毫不关联的碎片，但是这种混沌状态结束后，这些无机的碎片会有机地聚集成一个整体n混沌一词原指宇宙未形成之前的混乱状态，古希腊哲学家对于宇宙之源起即持混沌论，主张宇
27、宙是由混沌之初逐渐形成现今有条不紊的世界。在井然有序的宇宙中，西方自然科学家经过长期的探讨，逐一发现众多自然界中的规律，如大家熟知的地心引力，杠杆原理，相对论等。这些自然规律都能用单一的数学公式加以描述，并可以依据此公式准确预测物体的行径。基于分形_混沌理论的煤与瓦斯突出预测研究3.1常用数据处理算法混沌理论603.2计算机辅助安全检查表法分析概述安全检查表SafetyChecklistAnalysis，缩写SCA是依据相关的标准、标准，对工程、系统中的危险类别、设计缺陷以及与一般工艺设备、操作、管理有关的潜在危险性和有害性进行判别检查。为了防止检查工程遗漏，事先把检查对象分割成假设干系统，以
28、提问或打分的形式，将检查工程列表，这种表就称为安全检查表安全检查表。它是系统安全工程的一种最基础、最简便、广泛应用的系统危险性评价方法。目前，安全检查表在我国不仅用于查找系统中各种潜在的事故隐患，还对各检查工程给予量化，用于进行系统安全评价。613.2计算机辅助安全检查表法分析概述623.2计算机辅助安全检查表法分析概述633.2计算机辅助安全检查表法分析检查表法优缺点u安全检查表优点：安全检查表优点：检查工程系统、完整，可以做到不遗漏任何能导致危险的关键因素，防止传统的安全检查中的易发生的疏忽、遗漏等弊端，因而能保证安全检查的质量。可以根据已有的规章制度、标准、规程等，检查执行情况，得出准确
29、的评价。安全检查表采用提问的方式，有问有答，给人的印象深刻，能使人知道如何做才是正确的，因而可起到安全教育的作用。编制安全检查表的过程本身就是一个系统安全分析的过程，可使检查人员对系统的认识更深刻，更便于发现危险因素。对不同的检查对象、检查目的有不同的检查表，应用范围。u安全检查表缺点安全检查表缺点针对不同的需要，须事先编制大量的检查表，工作量大且安全检查表的质量受编制人员的知识水平和经验影响。643.2计算机辅助安全检查表法分析方式提问式：检查工程内容采用提问方式进行。提问式：检查工程内容采用提问方式进行。对照式：检查工程内容后面附上合格标准，检查时比照合格标准进行作答。对照式：检查工程内容
30、后面附上合格标准，检查时比照合格标准进行作答。65案例指标体系法智能评价软件开发及其在安全中应用663.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现2004年，张国枢教授制定的“矿井通风系统可靠性评价指标体系，是对生产矿井的通风系统安全可靠性进行评价，涉及到矿井的通风系统、通风动力、通风网络、规划设计、通风设施、风量风质、局部通风、安全监控、瓦斯控制和通风管理等10个方面的内容，将评价客体分为10个类型，创立30多个数据表存储矿井的基本信息，指标项包含10个一级指标，100个二级指标。2000年，由生产监督管理局推行的“煤矿安全现状综合评价标准试行，该指标体系包含8个一级指标40个二级指标3个并列指
31、标，151个三级指标。2002年，由中国华北电力集团公司安全监察部制定的“火力发电场安全性评价指标体系，包含有3个一级指标，19个二级指标，In个三级指标，379个四级指标等等。673.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现l定性指标定量化处理模糊数学处理683.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现l数据处理693.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现l数据处理703.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现l数据处理713.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现l总体设计功能723.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现l总体设计数据库733.2计算机辅助安全检查表法分析计算机实现l操作流
32、程743.2计算机辅助安全检查表法分析界面753.2计算机辅助安全检查表法分析界面763.2计算机辅助安全检查表法分析界面773.3计算机辅助故障树分析783.3计算机辅助故障树分析793.3计算机辅助故障树分析803.3计算机辅助故障树分析软件813.3计算机辅助故障树分析软件823.3计算机辅助故障树分析故障树分析法，简称FTAFaultTreeAnalysis，是一种评价复杂系统可靠性与安全性的重要方法。833.3计算机辅助故障树分析FTA把系统最不希望发生的故障状态作为故障分析的目标，把选定的系统故障状态称为顶事件，在系统设计过程中，通过对可能造成系统故障的各种因素进行分析，画出逻辑框
33、图即故障树，从而确定系统故障原因的各种组合方式及其发生概率，计算系统故障概率，以采取相应的纠正措施，提高系统可靠性。843.3计算机辅助故障树分析u定性分析定性分析：寻找导致与系统有关的不希望事件发生的原因和原因的组合，即寻找导致顶事件发生的所有故障模式。u定量分析定量分析：当给定所有底事件发生的概率时，求出顶事件发生的概率及其他定量指标。用于系统的可靠性分析，可以进行定性分析和定量分析；用于系统的事故分析和安全性分析；可以在产品设计时，利用故障树帮助判明系统的潜在故障；在系统使用阶段可以用来进行故障诊断，预测系统故障时最可能造成故障发生的原因，并可用来制订检修方案等。应用范围分析类型853.
34、3计算机辅助故障树分析故障树分析步骤nFTA一般可以分为以下几个阶段：1选择合理的顶事件、系统的分析边界和定义范围，并且确定成功与失败的准则；2建造故障树，这是FTA的核心局部之一，通过对已经收集的技术资料，在设计、运行管理人员的帮助下，建造故障树；3对故障树进行简化或者模块化；4定性分析，求出故障树的全部最小割集，当割集的数量太多时，可以通过程序进行计算；5定量分析，这一阶段的任务是很多的，它包括计算顶事件发生的概率和进行重要度分析等。863.3计算机辅助故障树分析故障树分析特点l分析系统可靠性；分析系统故障状态；分析某些元部件故障对系统的影响；分析导致这些元部件故障的特殊原因例如环境的、甚
35、至人为的原因；lFTA是一种图形演绎法，是一个对系统更深入认识的过程，是一种对故障事件在一定条件下的逻辑推理方法；l通过FTA可以定量地计算复杂系统的故障概率及其他可靠性参数，为改善和评价系统可靠性提供定量数据由于故障树是由特定的逻辑门和一定的事件构成的逻辑图，因此可以用计算机辅助建树和分析。873.3计算机辅助故障树分析存在问题883.3计算机辅助故障树分析故障树构建n在FTA中，建树是第一个关键。n建树的关键是要清楚地了解所分析的系统功能逻辑关系及故障模式、影响及致命性，建树完善与否直接影响定性分析与定量计算的结果是否准确。故障应是实际系统故障组合和传递的逻辑关系的正确抽象。建树工作十分庞
36、大繁杂，要求建树者对于系统及其各个组成局部有透彻的了解，最好由系统设计、运行和可靠性等方面的专家密切合作来建树。893.3计算机辅助故障树分析故障树构建903.3计算机辅助故障树分析故障树构建913.3计算机辅助故障树分析故障树构建923.3计算机辅助故障树分析故障树构建933.3计算机辅助故障树分析故障树构建943.3计算机辅助故障树分析故障树构建n建树方法一般分为两类：人工建树人工建树和自动建树自动建树或计算机辅助建树。人工建树用的是演绎法，即选定系统故障的一个判据作为分析目标顶事件，然后找出直接导致顶事件发生的各种可能因素或因素组合，进一步分析各因素故障的原因，遵循此格式逐级向下演绎，直
37、到找出各个基本领件为止，这样就得到一棵故障树。建造故障树时要注意顶事件的合理选择、故障事件和问题边界的精确定义等。自动建树是借助计算机程序在已有系统部件故障模式分析的基础上，对系统的故障过程进行编辑，从而到达在一定范围内迅速准确地自动建立故障树的目的。自动建树一般采用合成法和决策表法，目前自动建树应用还有困难，主要是由于故障树和决策表确实立问题及软件问题。953.3计算机辅助故障树分析常用术语事件：事件：是对系统状态及元部件状态的描述，如非故障事件系统或元部件可以完成规定的功能和故障事件系统或元部件无法完成规定的功能顶事件：顶事件：所谓顶事件就是系统不希望发生的事件，是我们进行故障树分析要研究
38、的对象。通常选系统最不希望出现的事件为顶事件，它位于故障树的顶端，可理解为树的“根事件。中间事件：中间事件：又称故障事件，位于系统的顶事件和底事件之间，用矩形符号表征并紧跟下级事件，可理解为树的“枝事件。底事件：底事件：位于已建成故障树的底部，可理解为树的“叶事件。部件部件:但凡能产生故障事件的元件及设备、子系统、环境条件、人为因素等，在故障树中定义为部件。963.3计算机辅助故障树分析逻辑符号973.3计算机辅助故障树分析建树的步骤1熟悉系统熟悉系统:进行故障树分析，要求建树人员首先应收集系统的技术资料、设计说明书、安全报告、运行规程及有关维修、制造方面的资料，对系统的功能、结构原理、故障状
39、态、故障因素进行深入透彻的理解，这是建造故障树的一个基础的要求。2确定顶事件确定顶事件:顶事件是系统最不希望发生的事件，根据系统的要求不同可以有多个具体的顶事件，因此也就可以从顶事件出发建立几个不同的故障树，在各个故障树里部件以特定的方式与其它的部件相关联，但一个故障树只能分析一个不希望发生事件。即顶事件确实定要从我们的研究对象出发，根据系统的要求，选择与设计、分析目的紧密相关联的事件为顶事件。3构造开展故障树构造开展故障树:由顶事件出发，逐级找出导致各级事件发生的所有可能直接原因，并用相应的符号表示事件及其相互的逻辑关系，直至分析到底事件为止。建树方法有人工建树和计算机辅助建树两种，人工建树
40、即手动建树，需要分析人员进行浩大的工作，计算机辅助建树是借助计算机解决大型系统的建树复杂性、规模性、重复性，是当前故障树分析的一个重要的课题研究方向。4故障树简化故障树简化:当故障树建成后，还必须从故障树的最下级开始，逐级写出上下级事件的逻辑关系式，直到树的顶事件为止，然后结合逻辑运算算法作进一步的分析运算，删除多余事件。983.3计算机辅助故障树分析计算机绘图本卷须知1图纸空间确定列数、行数；列间距、行间距2图元绘制3图元编辑调整位置、颜色、内容删除、增加、修改、更新、插入4数据库设计数据库的添加、删除、更新等5图形的重绘993.3计算机辅助故障树分析计算机绘图界面设计1003.3计算机辅助
41、故障树分析计算机绘图界面设计1013.3计算机辅助故障树分析计算机绘图1023.3计算机辅助故障树分析计算机绘图符号设计1033.3计算机辅助故障树分析计算机绘图1043.3计算机辅助故障树分析计算机绘图数据库设计1053.3计算机辅助故障树分析计算机绘图数据库设计1063.3计算机辅助故障树分析计算机绘图绘图方式数据库直接手动自动1调整图形在绘图空间的位置21搜索行数与列数，进行布局21073.3计算机辅助故障树分析计算机绘图保存方式可识别图形不能修改非矢量可修改矢量1083.3计算机辅助故障树分析计算机绘图新建、续建、翻开翻开什么类型的文件各类型文件之间关系不同类型文件保存内容1图形文件保
42、存图片；2数据库文件保存逻辑关系与基本属性；3Tree文件保存：逻辑关系、基本属性、绘图属性、位置参数等1093.3计算机辅助故障树分析计算机绘图转移1103.3计算机辅助故障树分析计算机绘图移动、编辑1113.3计算机辅助故障树分析计算机绘图移动、编辑1123.3计算机辅助故障树分析计算机绘图编辑选中复制粘贴前进后退属性删除颜色线型对齐字体字号圆形椭圆长方形菱形与门或门其它1133.3计算机辅助故障树分析计算机绘图事件编码1143.3计算机辅助故障树分析计算机绘图完整性每一个顶上事件是否有基本领件或中间事件每一个中间事件是否有中间事件或基本领件每一个基本领件是否有中间事件或顶上事件1153.
43、3计算机辅助故障树分析定性分析最小割集下行法：下行法：根据故障树的实际结构，从顶事件开始，逐级向下寻查：n遇到与门与门就将其输入事件排在同一行排在同一行只增加割集阶数，不增加割集个数n遇到或门或门就将其输入事件各自排成一行各自排成一行只增加割集个数，不增加割集阶数这样直到全部换成底事件为止，这样得到的割集再通过两两比较，划去那些非最小割集，剩下即为故障树的全部最小割集。上行法：上行法：从故障树的底事件开始，自下而上逐层地进行事件集合运算：n将“或门输出事件用输入事件的并布尔和代替n将“与门输出事件用输入事件的交布尔积代替n在逐层代入过程中，按照布尔代数吸收律和等幂律来化简，最后将顶事件表示成底
44、事件积之和的最简式。其中每一积项对应于故障树的一个最小割集，全部积项即是故障树的所有最小割集。1163.3计算机辅助故障树分析定性分析最小割集下行117 仍以上述故障树为例，用上行法求最小割集。故障树的最下一级为：往上一级为：3.3计算机辅助故障树分析定性分析最小割集上行118再往上一级为：最上一级为：上式共有7个积项，因此得到7个最小割集：3.3计算机辅助故障树分析定性分析最小割集上行1193.3计算机辅助故障树分析定性分析简化1203.3计算机辅助故障树分析定性分析计算机实现1循环语句的使用；fornextdowhile2按层进行计算3计算过程、结果的保存1213.3计算机辅助故障树分析定
45、性分析最小径集怎么求？怎么绘成功树？结构重要度怎么求122定量分析的主要任务之一是计算或估计顶上事件发生的概率3.3计算机辅助故障树分析定量分析设故障树的最小割集表达式为故障树结构函数的最小割集表达式为1233.3计算机辅助故障树分析定量分析1243.3计算机辅助故障树分析定量分析1253.3计算机辅助故障树分析定量分析临界重要度危险重要度怎么求概率重要度怎么求关键重要度怎么求1263.3计算机辅助故障树分析1273.3计算机辅助故障树分析1283.3计算机辅助故障树分析1293.3计算机辅助故障树分析1303.4计算机辅助道化学分析概述n1964年道化学公司火灾爆炸危险指数评价方法第一版发行
46、。n道化学公司火灾爆炸危险指数评价方法已被化学工业及石油化学工业公认为最主要的危险指数评价法。n火灾、爆炸风险分析是对工艺装置及所含物料的实际潜在火灾、爆炸和反响性危险进行按步推算的客观评价。分析中定量的依据是以往的事故统计资料、物质的潜在能量和现行安全措施的状况。1313.4计算机辅助道化学分析目的p量化潜在火灾、爆炸和反响性事故的预期损失；p确定可能引起事故发生或使事故扩大的装置；p向有关部门通报潜在的火灾、爆炸危险性；p使有关人员及工程技术人员了解到各工艺部门可能造成的损失，以此确定减轻事故严重性和总损失的有效、经济的途径。1323.4计算机辅助道化学分析步骤01选择工艺单元；02确定物
47、质系数MF；03确定工艺单元危险系数F3：F3=F1*F2F1一般工艺危险系数F2特殊工艺危险系数04确定火灾爆炸危险指数F&EI=F3*MF05安全措施补偿系数：工艺补偿C1;物质隔离补偿C2;防火措施补偿C306确定暴露面积：暴露半径R=F&EI*0.256面积=*R207确定暴露区域内财产的更换价值：=原来成本*0.82*增长成本08确定危险系数:由危险系数F3和物质系数MF按图确定09确定最大可能财产损失MPPD10实际最大可能财产损失MPPD=最大可能财产损失*安全措施补偿系数11最大可能工作日损失MPDO12确定停产损失BI：=MPDO/30*VPM*0.7VPM为每月产值；0.7
48、代表固定成本和利润1333.4计算机辅助道化学分析步骤1343.4计算机辅助道化学分析传统评价1353.4计算机辅助道化学分析传统评价1363.4计算机辅助道化学分析传统评价1373.4计算机辅助道化学分析传统评价1383.4计算机辅助道化学分析开发软件的必要性n道化学火灾爆炸系数评价法是较为成熟的、适用面很广的评价方法。n传统的道化学法的计算评价过程需要评价人员手工完成全部的整理、计算，效率十分低下，而且评价人员将大多的精力投入到计算上而无法去深入研究工艺流程、危险性等问题，直接导致评价结果的误差。道化学火灾爆炸系数评价法需要的数据量大，运算量大，且评价周期长。n随着计算机技术的开展，越来越
49、多的计算机辅助计算工具出现在评价的各个环节中。考虑到专业的特殊性，开发一款专业性强，功能强大辅助计算系统十分必要。1393.4计算机辅助道化学分析补充说明1403.4计算机辅助道化学分析补充说明1413.4计算机辅助道化学分析计算机实现1423.4计算机辅助道化学分析计算机实现l1选择工艺单元选择恰当工艺单元的重要参数有以下6个。一般，参数值越大，则该工艺单元就越需要评价。1潜在化学能物质系数；2工艺单元中危险物质的数量；3资金密度每平方米美元数；4操作压力和操作温度；5导致火灾、爆炸事故的历史资料；6对装置起关键作用的单元。选择恰当工艺单元时，还应注意以下几个要点：选择恰当工艺单元时，还应注
50、意以下几个要点：1由于火灾、爆炸危险指数体系是假定工艺单元中所处理的易燃、可燃或化学活性物质的最低量为2268kg或2.27m3，因此，假设单元内物料量较少，则评价结果就有可能被夸大。一般，所处理的易燃、可燃或化学活性物质的量至少为454kg或0454m3，评价结果才有意义。2当设备串联布置且相互间未有效隔离，要仔细考虑如何划分单元。3要仔细考虑操作状态如开车、正常生产、停车、装料、卸料、填加触媒等及操作时间，对F&EI有影响的异常状况，判别选择一个操作阶段还是几个阶段来确定重大危险。4在决定哪些设备具有最大潜在火灾、爆炸危险时，可以请教设备、工艺、安全等方面有经验的工程技术人员或专家。143