Оценка риска потенциально опасных объектов ТЭК с использованием Байесовских сетей
Аннотация
Целью магистерской диссертации является разработка методики для оценки риска потенциально опасных объектов (ПОО) топливно-энергетического комплекса с использованием Байесовских сетей. В работе выполнен аналитический обзор по состоянию темы исследования в отечественной и зарубежной базах. Составлен полный список причин и следствий разрушения вертикального стального резервуара со стационарной крышей. В результате разработана методика оценки риска ПОО с применением Байесовских сетей. Построенная сеть Байеса является наглядной моделью, обеспечивающей простоту понимания и ясное графическое представление результатов. Представлены подробный алгоритм и описание методики. Практическая значимость методики продемонстрирована на практических примерах.
The aim of the Master's thesis is to develop a methodology for assessing the risk of potentially hazardous objects of the fuel and energy complex using Bayesian networks. The article provides an analytical review of the state of the research topic in domestic and foreign databases. A complete list of causes and effects of the failure of a vertical steel tank with a fixed roof has been compiled. As a result, a methodology for assessing the risk of a potentially hazardous facility using Bayesian networks has been developed. The constructed Bayesian network is a visual model that provides ease of understanding and a clear graphical presentation of the results. A detailed algorithm and description of the technique are presented. The practical significance of the technique is demonstrated by practical examples.
The aim of the Master's thesis is to develop a methodology for assessing the risk of potentially hazardous objects of the fuel and energy complex using Bayesian networks. The article provides an analytical review of the state of the research topic in domestic and foreign databases. A complete list of causes and effects of the failure of a vertical steel tank with a fixed roof has been compiled. As a result, a methodology for assessing the risk of a potentially hazardous facility using Bayesian networks has been developed. The constructed Bayesian network is a visual model that provides ease of understanding and a clear graphical presentation of the results. A detailed algorithm and description of the technique are presented. The practical significance of the technique is demonstrated by practical examples.