本發明公開了一種貧數據、信息不完全條件下的定量風險評估方法,其特征在于以下步驟:步驟S1:針對事故場景的安全屏障分析,以及事故的風險演化過程,建立事件樹分析模型,將災難性的事故后果考慮為一項重大事故,認為其他事故后果是重大事故的前兆事件;步驟S2:根據重大事故事件樹分析,引入事故逐年先兆數據,通過已知的不同安全屏障與事故后果間的聯系,根據層次貝葉斯分析方法,確定安全屏障失效概率和薄弱環節;步驟S3:根據事件樹特性,借助層次貝葉斯分析方法,估計初始事件和事故發生次數,確定工程系統的風險情況。本發明的有益效果是:可以充分利用稀缺數據,并從相關數據中添加信息先驗,得到各參數(屏障失效、事故次數)的后驗概率密度分布;同時該技術不需要專家判斷以及經驗參數的估計,可用于事故風險的定量分析。
聲明:
“貧數據、信息不完全條件下的定量風險評估方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)