论文摘要
“安全第一,预防为主,综合治理”是我国安全生产工作的方针,重大危险源辩识是预防重大工业事故发生的重要手段,也是重大危险源控制和管理的前提。尾矿库坝体失稳是矿山中典型的重大危险源,在世界93种事故、灾害和辐射隐患中,尾矿坝事故的危害名列第18位,它仅次于核武器爆炸、神经毒气、核辐射以及其它13种灾害。由于问题的特殊性和复杂性以及研究不足等方面的原因,致使对该重大危险源辩识尚缺乏系统科学的方法。因此,对尾矿库坝体失稳这一重大危险源进行辨识研究十分必要。本文以理论和实际相结合,运用安全系统工程、事故致因理论、人工神经网络和层次分析法等方法,对尾矿库坝体失稳的致因、辨识方法和重大危险源排序等问题进行了系统的研究。其主要研究内容有:(1)根据安全检查表法,编制了尾矿库安全生产管理单元检查表和尾矿库安全生产系统单元检查表,将复杂的系统分解成为子系统或更小的单元,并详细列举了各个单元的标准,以便安全检查时做到全面周到,避免漏项。(2)应用事故树分析方法,建立尾矿库坝体失稳的事故树,求解最小割集和最小径集,可以发现系统中最薄弱的环节,以及如何采取预防措施,根据最小割集(径集)判断基本事件的结构重要度。(3)综述事故致因理论的发展,详细说明了各种事故致因理论的优缺点,指出事故的发生不是单一因素造成的,也并非个人偶然失误或单纯设备故障所形成的,而是各种因素综合作用的结果,因此,应用综合论事故致因模型,以便全面概括事故发生的原因。(4)以管理失误理论和能量转移理论为基础,首次提出了尾矿库坝体失稳的管理失误-能量转移事故的MORT模型,该模型的主要特点是以管理失误论为基础,把分析的重点的放在管理缺陷上,而能量的转移或释放是造成事故的直接原因,通过分析影响尾矿库稳定性的因素,防止能量或危险物质的意外转移,提出了相应的事故预防措施,对于加强尾矿库安全管理及预防尾矿库事故发生有重大的指导意义。(5)采用BP神经网络建立的尾矿库坝体稳定性预测模型,对白马冲尾矿库坝体稳定状况进行了辨识,预测精度控制在10%之内,说明此方法略优于通常的经验公式和数值方法,采用神经网络预测坝体安全系数是可行的。(6)提出运用模糊层次分析法(FAHP)建立了尾矿库坝体失稳致因层次结构模型,通过FAHP模型的求解,得出了尾矿库坝体失稳致因因素的优先级系数,对影响坝体失稳因素的相对重要性进行了排序。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 课题研究的意义1.2 本课题研究现状1.3 本文研究内容第二章 尾矿库工程的特点及事故案例分析2.1 尾矿库工程的特点2.1.1 尾矿库布置类型及特点2.1.2 尾矿堆积坝的形式及特点2.2 前南斯拉夫兹莱托沃铅锌矿尾矿库溃坝事故案例分析2.3 国内尾矿坝的事故案例分析2.3.1 云南锡业公司火谷都尾矿库溃坝事故2.3.2 柿竹园有色金属矿牛角垅尾矿库溃坝事故2.3.3 银山铅锌矿尾矿坝决口事故2.4 本章小结第三章 尾矿库坝体失稳的危险源定性定量分析3.1 引言3.2 尾矿库坝体失稳安全检查表法分析3.3 尾矿库坝体失稳的事故树分析3.3.1 尾矿库坝体失稳的基本事件3.3.2 尾矿库坝体失稳的事故树构建3.3.3 事故树的分析3.3.4 结果分析3.4 本章小结第四章 尾矿库坝体失稳的事故致因模型4.1 事故致因理论概况4.1.1 事故的定义及特征4.1.2 事故致因理论综述4.2 尾矿库坝体失稳的管理失误—能量转移事故模型4.2.1 管理失误论4.2.2 能量转移论4.2.3 管理失误—能量转移事故的MORT模型4.2.4 基于管理失误—能量转移理论的尾矿库坝体失稳模型建立与原因分析4.3 本章小结第五章 尾矿库坝体失稳的人工神经网络辨识5.1 人工神经网络的发展现状5.1.1 人工神经网络的发展简史5.1.2 人工神经网络的应用领域5.2 人工神经网络的基本原理5.2.1 人工神经网络的构成5.2.2 BP算法原理5.2.3 BP神经网络的学习过程5.2.4 BP算法在MATLAB上的实现5.3 坝体失稳辨识的人工神经网络模型构建5.3.1 模型输入参数的确定5.3.2 模型输出参数的确定5.3.3 确定人工神经网络的构造5.3.4 训练样本的选取5.3.5 输入数据的归一化处理5.3.6 预测结果分析5.4 白马冲尾矿库坝体稳定性人工神经网络辨识5.4.1 工程地质概况5.4.2 模型输入参数5.4.3 人工神经网络辨识结果5.5 本章小结第六章 基于层次分析法的坝体失稳危险源分析6.1 层次分析法及其建模步骤6.1.1 层次分析法产生的背景6.1.2 层次分析法的建模步骤6.1.3 层次分析法存在的问题6.1.4 模糊层次分析法(FAHP)6.2 基于FAHP的坝体失稳危险源权重分析6.2.1 坝体失稳事故模型的构建6.2.2 构造判断矩阵6.2.3 层次排序6.3 结果分析6.4 本章小结第七章 结论与展望参考文献致谢攻读硕士学位期间发表的论文
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