Markov連鎖モンテカルロに基づく有害液体パイプラインの漏れリスク評価法【JST・京大機械翻訳】

Li Zhengbing; Feng Huixia; Liang Yongtu; Xu Ning; Nie Siming; Zhang Haoran

文献

J-GLOBAL ID：202002266791674307 整理番号：20A0019216

Markov連鎖モンテカルロに基づく有害液体パイプラインの漏れリスク評価法【JST・京大機械翻訳】

A leakage risk assessment method for hazardous liquid pipeline based on Markov chain Monte Carlo

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資料名：
巻： 27 ページ： Null 発行年： 2019年
JST資料番号： W3366A ISSN： 1874-5482 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)

パイプラインは現在,有害な液体のための一般的に使用されている輸送モードであるが,頻繁なパイプライン漏洩事故が続いている。危険な液体パイプラインの漏れ後評価に関する研究は注目を集めているが,その場データは正確に捉えることが困難であり,リスク評価の精度と実用性に影響する一連の不確実性をもたらす。本論文は,正確に漏れ検出を達成することができる新規方法を提唱して,その場データの偏差,モデルパラメータおよび方法によって引き起こされた不確実性を避けることによって,それによって周囲の環境に及ぼす影響を迅速に評価した。Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズムを繰り返しサンプリング漏れ位置と係数のために採用して,さらに,過渡的水熱と漏れリスク評価モデルを漏れ量とリスク等級を決定するために確立した。リアルタイム測定データの影響と方法の偏差を,多数のサンプリングデータの周波数分布統計を通して考慮した。2つの実例に基づいて,リスク評価方法が現場分析と緊急処理のために実用的価値を持つことを証明した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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