[发明专利]一种基于事故树分析法的频率比较打分方法

摘要

本发明公开一种基于事故树分析法的频率比较打分方法。方法为：首先基于历史数据，将Visual Basic与Access联用，建立基本事件发生概率数据库；然后根据基本事件发生概率数据，建立事故树；接着通过频率比较打分的方法，确定事故树的基本事件发生概率；最后使用专家权重模型，确定不同专家的权值，经专家评判权重修正后，求出事故树顶上事件的发生概率。本发明可以定量、准确的评价事故树基本事件发生概率，为改善安全决策提供定量化指导。

主权项

1.一种基于事故树分析法的频率比较打分方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、数据统计：基于历史数据，将Visual Basic与Access联用，建立基本事件发生概率数据库；

步骤2、建立事故树：根据基本事件发生概率数据，建立事故树；

步骤3、频率比较打分：通过频率比较打分方法，确定事故树中基本事件的发生概率；

步骤4、基于专家权重模型，确定不同专家的权值，经专家评判权重修正后，利用最小割集合，最终求出事故树顶上事件的发生概率。

2.根据权利要求1所述的基于事故树分析法的频率比较打分方法，其特征在于，步骤4中所述的专家权重模型，具体如下：

依据层次分析法，建立专家评判权重模型并将最佳结果设为总目标；设定最佳结果与下层四个因素有关，分别是：专家工作岗位、专家工龄、专家学历和专家经验，最下层为n名专家；

根据层次分析法得到底层对顶层的重要度权值，第i位专家的权重为：

ω_i＝ω_BR,EP×ω_EP,i+ω_BR,WA×ω_WA,i+ω_BR,EB×ω_EB,i+ω_BR,EE×ω_EE,i   (1)

其中，n为专家人数，ω_BR,EP、ω_BR,WA、ω_BR,EB、ω_BR,EE为专家工作岗位、专家工龄、专家学历和专家经验对顶层最佳结果的影响权重，ω_EP,i、ω_WA,i、ω_EB,i、ω_EE,i为第i位专家相对于专家工作岗位、专家工龄、专家学历和专家经验的权重。

3.根据权利要求1所述的基于事故树分析法的频率比较打分方法，其特征在于，步骤4所述的基于最小割集合，使用专家权重模型，确定不同专家的权值，经专家评判权重修正后，最终求出事故树顶上事件的发生概率，具体如下：

通过获得的最小割集，事故树的结构函数表达为：

T＝K₁+K₂+···+K_k   (3)

式中，T为事故树的逻辑结构；K为最小割集合的结构函数；

按容斥公式计算事故树顶上事件发生概率：

式中，g(q)为顶上事件的发生概率；r、h、j为最小割集合的序号；k为事故树中包含最小割集合的数目；q为基本事件发生概率；n为基本事件个数；

代入步骤3获得的基本事件发生概率数据，计算出顶上事件发生概率。