[发明专利]基于HAZOP的生物质气化反应器安全性贝叶斯网络分析方法及其应用

说明书

本发明公开了一种基于HAZOP的生物质气化反应器安全性贝叶斯网络分析方法，包括建立偏差矩阵选取相应的保护措施；构建A事故的贝叶斯网络，获得顶部事件A发生的概率；概率排序，选取根部事件；对比得到改进措施的效果几个步骤；同时，还公开了其具体应用；具有能够提高设计安全水平，解决操作问题，节省工作量，提高工作效率的特点。

技术领域

本发明涉及生物质气化反应器的安全性分析方法，具体涉及一种基于HAZOP的气化反应器安全性贝叶斯网络分析方法及其应用。

背景技术

生物质气化技术工艺较复杂、介质易燃易爆或有毒有害，易引发火灾、爆炸和中毒等事故，造成财产损失、人员伤亡和环境破坏；此外，在气化装置放大应用的过程中，事故发生的可能性随之提高。因此，识别和评估气化工艺潜在的危险因素，并加以控制和管理是十分必要的。

危险与可操作性分析(Hazard and Operability Analysis，HAZOP)是一种用于辨识缺陷、工艺过程危险及操作性问题的分析方法。在HAZOP分析中，工艺图或操作程序被划分为若干子部分，引导词被利用来找出过程的危险，识别出具有潜在危险的偏差，目的是发现可能存在的工艺危险和操作问题，并从根源上提出控制措施。

故障树分析(Fault Tree Analysis，FTA)是一种自故障事件向源头推导的故障分析方法，它用事件符号、逻辑门符号和转移符号来描述系统中的各事件之间的因果关系，从而解释系统故障是如何发生的、识别出降低风险的最佳途径、确定事件对故障的影响。故障树分析方法由美国贝尔电报公司的电话实验室于1962年开发出来。1974年美国原子能委员会发表了关于核电站危险性评价报告，即“拉姆森报告”，大量、有效地应用了该方法，从而迅速推动了它的发展。现今，故障树分析已在各工业领域得到了广泛应用。

贝叶斯公式又叫后验概率公式。假设先验概率为P(B_i)，调查获得的新附加信息为P(A_j|B_k)，i＝1，2，……，n；j＝1，2，……，m，则贝叶斯公式为：

贝叶斯网络(Bayesian Network，BN)，又称信念网络(Belief Network)、概率网络(Probability Network)、因果网络(Causal Network)，它基于贝叶斯公式，结合了概率论和图象法对不确定事件展开分析和推理，其网络拓扑结构是一个带有概率标注的有向无环图(Directed Acyclic Graph，DAG)，它的节点用随机变量来标识，将有因果关系的变量用有向弧连接起来。例如，假设节点A直接影响到节点B，即A→B，则用A指向B的箭头建立节点A到节点B的有向弧(A,B)，其连接强度则可用条件概率P(B|A)来表示，表示为：

基于上述设定，令G＝(I，E)表示一个有向无环图，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X＝(X_i)，i∈I为其有向无环图中的某一节点i所代表的随机变量，pa(i)表示节点i的“父母”或“原因”，若节点X的联合概率P(x)可以表示为：

则称X为相对于一有向无环图G的贝叶斯网络。

发明内容

为解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于HAZOP的生物质气化反应器安全性贝叶斯网络分析方法，能够提高设计安全水平，解决操作问题，节省工作量，提高工作效率。

本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：

基于HAZOP的生物质气化反应器安全性贝叶斯网络分析方法，包括以下步骤：