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基于贝叶斯网络的LNG船装卸泄漏风险控制
| 论文题名： | 基于贝叶斯网络的LNG船装卸泄漏风险控制 |
| 关键词： | LNG船舶;小样本数据;贝叶斯网络;核密度估计 |
| 摘要： | 随着液化天然气（liquefiednaturalgas,LNG）全球进出口量的大幅度提升，LNG船订单数量的不断增加，LNG预计未来的装卸操作将会更加频繁，因此涉及LNG船安全相关的研究成了重中之重。 LNG船装卸作业环节是LNG船运输中非常关键的一环，且流程复杂、持续时间长、涉及人员众多，某环节上存在失误，就会导致LNG泄漏事故、爆炸事故的发生，从而造成人员伤亡和经济损失。而对于LNG船装卸作业的风险控制可以极大程度保障LNG船运输整体的安全性，因此，对LNG船装卸泄漏的风险进行控制，对于保障人员、船只、环境的安全和利益有着非常重要的意义。 本文为了评估LNG船装卸作业泄漏风险，首先对LNG船装卸作业中存在的风险因子进行分析和提取，从历史事故以及装卸流程中提取了人为因素、船舶因素、环境因素三个分类的风险因子。基于贝叶斯网络(Bayesiannetwork,BN)，得到了风险节点，并将历史事故数据按BN所需格式进行调整。其次考虑到历史事故数据不足的情况，结合了核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE），对小样本数据在保留数据原有特征及分布的基础上进行扩展。最后将拓展后的数据进行BN学习，得到各风险节点的相互关系以及影响程度，进而提高船方港方对LNG船装卸风险的认识，辅助其决策。 本研究的创新性成果如下： （1）建立了基于贝叶斯网络的LNG船装卸泄漏风险模型。 （2）针对LNG船事故数据的小样本的特性，应用核密度估计的方法进行拓展。 （3）以数据驱动的方式进行贝叶斯网络结构学习。 （4）图形化表现LNG船装卸过程中的不确定性风险的关系，并表现其相互影响的强弱关系。 |
| 作者： | 赵睿 |
| 专业： | 物流工程与管理 |
| 导师： | 王清斌 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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