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J-GLOBAL ID：201902217279984702   整理番号：19A0854489

前駆体データを用いた海底パイプライン漏れの動的リスク評価【JST・京大機械翻訳】

Dynamic risk assessment of subsea pipelines leak using precursor data

著者 (4件)： Li Xinhong (Centre for Offshore Engineering and Safety Technology (COEST), China University of Petroleum (East China), No.66, Changjiang West Road, Qingdao, China) ,  Chen Guoming (Centre for Offshore Engineering and Safety Technology (COEST), China University of Petroleum (East China), No.66, Changjiang West Road, Qingdao, China) ,  Khan Faisal (Centre for Risk, Integrity and Safety Engineering (C-RISE), Memorial University, St John’s, NL, A1B 3X5, Canada) ,  Xu Changhang (Centre for Offshore Engineering and Safety Technology (COEST), China University of Petroleum (East China), No.66, Changjiang West Road, Qingdao, China)
資料名： Ocean Engineering  (Ocean Engineering)
巻： 178  ページ： 156-169  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0597A  ISSN： 0029-8018  CODEN： OCENBQ  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： 海底パイプラインにおける偶発的漏れは,人間の生活,環境,資産および企業の評判に対する厳しい脅威を引き起こす。このようなイベントの定量的リスク評価は,データ不足による挑戦的な課題である。本論文において,Bayesネットワーク(BN)で実行された階層的Bayes解析(HBA)から成る新しい方法論を提案して,海底パイプライン漏れのリスクを評価した。この方法はデータとモデル不確実性の両方を捉える。HbAは,異なるソースからの故障データ間の不確実性を扱うために利用される。BNは一次事象と安全障壁の間の依存性を捉えるために使用される。HBAアプローチからの故障確率を事前信念として用い,異なるシナリオの発生確率を不確実条件におけるBN推論から導出した。さらに,提案した方法論は,異なるシナリオの結果を評価するために,ファジィ損失比の概念を利用する。結果との統合確率は妥当なリスク評価結果を与える。新しい観測データが利用可能になるにつれて,評価されたリスクは動的リスクプロファイルを生成するために更新できる。工業事例研究はこの方法論の応用を実証した。この方法は海底パイプラインのリスク管理に役立つツールとして役立つ。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： リスク管理 ,  *リスク評価 ,  安全性 ,  故障 ,  *前駆体 ,  曖昧さ ,  *海底パイプライン ,  事例研究 ,  故障率 ,  不確実性
準シソーラス用語： 発生確率 ,  モデルの不確実性 ,  信念ネットワーク ,  定量的リスク評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 前駆体データ ,  動的リスク評価 ,  海底パイプラインの漏れ ,  階層ベイズ解析 ,  Bayesネットワーク

分類 (5件)： 腐食  (WB03030B) ,  流体動力学一般  (BC02010G) ,  局地循環,気流  (DC05090N) ,  金属材料  (HC05020S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 前駆体 ,  海底パイプライン ,  リスク評価