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J-GLOBAL ID：202202228623881447   整理番号：22A1172800

FAHPとBNに基づく炭鉱ガスオーバーランの確率的リスク解析:事例研究【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic risk analysis for coal mine gas overrun based on FAHP and BN: a case study

著者 (3件)： He Shan (School of Resource, Environment and Safety Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan Province, China) ,  Lu Yi (School of Resource, Environment and Safety Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan Province, China) ,  Li Min (School of Resource, Environment and Safety Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan Province, China)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 19  ページ： 28458-28468  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 炭鉱におけるガスオーバーランのリスクを分析し,リスク分析を改善するために,FAHPとBayesianネットワークに基づく新しいリスク解析法を提案した。リスク解析フレームワークは,因果推論,論理的推論,および感度解析から成った。ガスオーバーランリスク分析は,研究対象として中国においてLaohutai石炭鉱山を取り入れることによって実施した。特に,事前知識とサンプルデータに基づいて,ガスオーバーランの確率は3.2%であり,小さな確率事象に属した。しかし,1%を超えるガス濃度の確率は12%であり,まだ潜在的危険性があった。論理的推論は,風速と空気漏れがガスオーバーランの直接的な原因であることを診断,同定した。感度解析は,風速,ヒューマンエラー,および地上ストレスがガスオーバーランの重要因子であることを示した。事例研究は,このファジィ階層分析法(FAHP)-Bayesネットワーク(BN)ベースのリスク解析方法が,安全で効率的な採掘を確実にするため,炭鉱におけるガスオーバーラン制御と処理のためのリアルタイムで動的決定サポートを提供できることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風速 ,  安全性 ,  ネットワーク ,  *リスク ,  感度解析 ,  *炭鉱 ,  中華人民共和国 ,  ヒューマンエラー ,  *リスク分析 ,  *事例研究 ,  曖昧さ ,  AHP【評価】
準シソーラス用語： 事前知識 ,  因果推論 ,  *オーバーラン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayesネットワーク ,  リスク分析 ,  ガスオーバーラン ,  感度解析

分類 (5件)： 土壌汚染  (FB04100T) ,  環境問題  (SA01020V) ,  安全管理  (KB06000D) ,  炭鉱,石炭資源  (UA01100K) ,  岩はね,ガス突出,出水,落盤  (UA04040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： BN ,  炭鉱 ,  オーバーラン ,  確率 ,  リスク解析 ,  研究