基于规则的SDG扩展推理引擎的研究与开发

基于规则的SDG扩展推理引擎的研究与开发

论文摘要

由于近几年石化行业安全事故频发,其所造成的经济和人员方面的损失使得安全评价成为各国研究人员的一个重点研究课题。在各种安全评价方法中SDG-HAZOP方法因其高效且完备的分析能力脱颖而出。它是将SDG的推理与HAZOP的分析机制相结合,对所建立的过程SDG模型进行计算机辅助的HAZOP分析,从而克服人工HAZOP方法费时费力的缺点,两者的结合使得评价的结果更加地准确完备。但是,传统的SDG模型只考虑节点之间一对一的影响关系,忽略了其它约束关系,从而导致其知识表达能力不强;同时,推理引擎只依赖单一的固有规则进行推理,而无法根据过程的实际情况,添加新的规则,这些使得推理引擎不够灵活,缺乏与用户的交互。本文提出一种基于规则的SDG扩展推理引擎。该推理引擎与VBA脚本技术进行集成,从而增强与用户的交互。同时,对SDG模型进行一定的改进,通过在模型中引入交互对象,使得用户在VBA中可以为过程自定义规则和操作,进而为推理引擎添加新的规则。在推理过程中,推理引擎采用基于规则的推理算法,该算法根据节点和支路的VBA对象模型属性,选择通用规则和白定义规则进行推理,且只有规则前件满足后,才能继续推理。案例分析表明,利用基于规则的SDG扩展推理引擎对过程的改进SDG模型进行推理,能够实现对评价结果的筛选,得出更加准确的安全评价结果。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 化工过程安全分析的重要性和发展现状
  • 1.2 HAZOP的研究发展历史
  • 1.3 SDG在故障诊断和安全评价方面的发展和应用
  • 1.4 现阶段SDG-HAZOP研究尚存在的问题
  • 1.5 本论文的主要内容
  • 第二章 HAZOP及SDG方法
  • 2.1 HAZOP方法
  • 2.2 符号定向图SDG
  • 2.2.1 SDG的基本定义
  • 2.2.2 传统SDG的建模方法
  • 2.2.2.1 节点分类
  • 2.2.2.2 支路分类
  • 2.2.2.3 传统SDG建模方法及其优缺点
  • 2.2.2.4 建模遵循的原则
  • 2.2.3 SDG推理机制
  • 2.2.4 SDG的优缺点
  • 2.3 SDG-HAZOP
  • 第三章 改进的SDG模型
  • 3.1 节点和支路的分类
  • 3.1.1 节点分类
  • 3.1.2 支路分类
  • 3.2 交互对象
  • 3.3 改进SDG模型的定义
  • 3.4 节点与支路的结构、重要属性及作用
  • 3.5 改进的SDG模型的建模方法
  • 3.6 改进的SDG模型示例
  • 第四章 基于规则的推理引擎及推理算法
  • 4.1 基于规则的推理引擎
  • 4.1.1 VBA技术简介
  • 4.1.2 规则分类
  • 4.1.3 推理引擎的触发机制
  • 4.1.4 推理引擎的推理流程
  • 4.1.5 单故障源和多故障源的推理策略
  • 4.1.6 模型中对象的相关属性和推理策略
  • 4.2 基于规则的推理算法
  • 4.2.1 图的遍历
  • 4.2.1.1 深度优先搜索算法
  • 4.2.1.2 广度优先搜索算法
  • 4.2.2 基于规则的前向推理算法和反向推理算法
  • 第五章 模型及推理引擎的编程实现
  • 5.1 系统结构分析
  • 5.2 VBA与主应用程序集成过程的核心编程实现
  • 5.2.1 VBA与主应用程序的集成过程
  • 5.2.2 核心编程实现部分
  • 5.3 改进的SDG模型的编程实现
  • 5.3.1 存储容器的设计与实现
  • 5.3.1.1 节点和支路的实现
  • 5.3.1.2 节点和支路存储容器的设计与实现
  • 5.3.1.3 模型存储容器的设计与实现
  • 5.3.1.4 存储示例
  • 5.3.2 人机界面的实现
  • 5.3.3 动态行为模型
  • 5.4 基于规则的推理引擎的编程实现
  • 5.4.1 推理引擎调度机制的编程实现
  • 5.4.2 前向和反向推理算法的实现
  • 5.4.3 人机界面的实现
  • 5.4.4 动态行为模型
  • 5.5 操作方法简介
  • 第六章 基于规则的推理引擎的应用分析
  • 6.1 推理分析验证
  • 6.1.1 单节点推理
  • 6.1.2 非正常原因节点组合的推理
  • 6.1.3 小结
  • 6.2 案例分析
  • 6.2.1 间歇过程描述
  • 6.2.2 间歇过程的传统SDG模型
  • 6.2.3 传统SDG模型分析结果
  • 6.2.4 间歇过程的改进的SDG模型
  • 6.2.5 改进模型的分析结果
  • 6.2.6 引入定量信息的推理分析
  • 6.3 总结
  • 第七章 结论及展望
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 研究成果及发表的学术论文
  • 作者及导师简介
  • 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书
  • 相关论文文献

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