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J-GLOBAL ID：201502211072790104   整理番号：15A1074580

動的Bayesネットワークベース枠組を用いる故障伝搬挙動研究と根本原因推論

Fault propagation behavior study and root cause reasoning with dynamic Bayesian network based framework

著者 (5件)： HU Jinqiu (Coll. of Mechanical and Transportation Engineering, China Univ. of Petroleum, Beijing 102249, CHN) ,  ZHANG Laibin (Coll. of Mechanical and Transportation Engineering, China Univ. of Petroleum, Beijing 102249, CHN) ,  CAI Zhansheng (CNOOC Zhong Jie Petrochemical Co., Ltd, Cang Zhou 061101, CHN) ,  WANG Yu (Coll. of Mechanical and Transportation Engineering, China Univ. of Petroleum, Beijing 102249, CHN) ,  WANG Anqi (Coll. of Mechanical and Transportation Engineering, China Univ. of Petroleum, Beijing 102249, CHN)
資料名： Process Safety and Environmental Protection  (Process Safety and Environmental Protection)
巻： 97  ページ： 25-36  発行年： 2015年09月 
JST資料番号： W0232A  ISSN： 0957-5820  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ボパール化学工場事故はインドのガス漏洩事故で,プロセス施設周辺で発生した世界で最悪の工業事故と考えられている。現在,石油化学工業のプロセス施設は,ますます大きくそして自動化してきている。これらの間には複雑に関係する多くのリスク因子がある。残念ながら,一部の作業者は,知識の欠如のために,異常状況管理経験が乏しい。しかし,これらの相互依存性は,現在のリスクと安全性解析にほとんど含まれてないが,これはまた,ボパール悲劇を引起した主な要因に含まれている。本報では,プロセスシステムの故障伝搬挙動を研究し,根本原因推論のための動的Bayesネットワークベース枠組を,異常状況に対処するために提案した。これは,作業者が,すべてのリスク因子の間の関係を十分に理解し,異常状況に導く原因を特定し,そしてこの状況に対処するすべての利用可能な安全手段を検討することを支援すると思われる。プロセス施設での原因研究からの例は,提示した手法の有効性を表すことを含んでいた。これはまた,将来に物事をより良く進めることを支援し,このような悲惨な事故が再度決して発生しないことを確認する方法を提供した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *工場災害 ,  *ネットワーク ,  石油化学工業 ,  *プロセス工業 ,  プロセス制御 ,  自動化 ,  危険因子 ,  異常伝搬 ,  因果律 ,  成因 ,  *調査 ,  *故障診断 ,  安全対策 ,  安全解析 ,  安全管理 ,  安全性 ,  Bayes推定 ,  化学工場
準シソーラス用語： HAZOP ,  ボパール化学工場事故 ,  *原因調査 ,  根本原因 ,  *動的Bayesネットワーク

分類 (2件)： その他の災害,防災  (RA02040X) ,  生産に関する問題一般  (YA01081G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 動的Bayesネットワーク ,  ベース枠 ,  故障 ,  伝搬 ,  挙動 ,  研究 ,  根本原因 ,  推論