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J-GLOBAL ID：201702254986437259   整理番号：17A1061216

Bayesネットワーク法を用いたガス爆発事故のためのグリッドベースリスクマッピング【Powered by NICT】

Grid-based risk mapping for gas explosion accidents by using Bayesian network method

著者 (4件)： Huang Yimiao (School of Civil, Environmental and Mining Engineering, The University of Western Australia, 35 Stirling Highway, Crawley, WA 6009, Australia) ,  Ma Guowei (School of Civil, Environmental and Mining Engineering, The University of Western Australia, 35 Stirling Highway, Crawley, WA 6009, Australia) ,  Ma Guowei (School of Civil and Transportation Engineering, Hebei University of Technology, 5340 Xiping Road, Beichen District, Tianjin 300401, China) ,  Li Jingde (Centre for Infrastructural Monitoring and Protection, Kent Street, Bentley, WA 6102, Australia)
資料名： Journal of Loss Prevention in the Process Industries  (Journal of Loss Prevention in the Process Industries)
巻： 48  ページ： 223-232  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0434A  ISSN： 0950-4230  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 住宅地域に近いプロセス設備におけるガス爆発が致命的な結果につながる可能性がある。全て特定の局所詳細を考察し,リスク評価を効率的に行う従来の定量的リスク分析(QRA)は困難である。複雑な環境下で大面積のより詳細で信頼性の高い爆発リスクスクリーニングを可能にするために開発したグリッドベースリスクマッピング法。標的面積は適切なサイズの格子の数に単純化した条件を分割し,各格子で実施したリスク分析。全リスクマッピングはすべてのグリッドのリスク評価に基づいて描かれたことができる。一方,マルチ結果と結果と基本因子間の複雑な相互関係を考慮するために,Bayesネットワーク(BN)モデルは,従来のイベントツリーとフォールトツリー法の代わりに提案した方法に適用した。さらに,データ不足に起因する不確実性を低減でき,提案した方法の信頼性と精度を改善するためにデータの実用的な情報,計算機シミュレーション,および主観的三種類の判断を提案したBNの定量化に関与している。事例研究を提示し,異なる格子サイズのメッシュ収束を行った。結果は,提案した方法は大規模で複雑な状況を扱う効果的にできることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： フォールトツリー解析 ,  リスク評価 ,  格子定数 ,  写像 ,  不確実性 ,  リスク分析 ,  簡素化 ,  *ガス爆発 ,  計算機シミュレーション ,  住居地区 ,  事例研究 ,  信頼性
準シソーラス用語： イベント・ツリー ,  大面積 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ガス爆発 ,  リスク分析 ,  グリッドベース法 ,  Bayesネットワーク

分類 (3件)： 気体燃料の輸送,供給,貯蔵  (YE02060M) ,  設備管理  (KB02020X) ,  生産に関する問題一般  (YA01081G)

タイトルに関連する用語 (2件)： Bayesネットワーク ,  爆発事故