危险化学品仓库火灾爆炸事故贝叶斯网络研究

危险化学品仓库火灾、爆炸事故发生频率偏高,一旦发生事故,后果十分严重。分析危险化学品仓库火灾爆炸特点,阐述事故树分析步骤,编制危险化学品仓库火灾爆炸事故树,运用事故树向贝叶斯网络转化原则,得到危险化学品仓库火灾爆炸贝叶斯网络,计算各基本事件后验概率,为预防危险化学品仓库事故的发生提供理论参考。     

态势评估中的贝叶斯网络模型研究

针对战场态势评估的特点,采用模块化的贝叶斯网络模型对态势问题进行描述,动态构建贝叶斯网络结构．为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出一种新的解决方法,将待连接贝叶斯网络模块的推理结果作为软证据,输入到已有网络对应的节点中,以代替所要连接的贝叶斯网络模块,在不改变贝叶斯网络结构的情况下完成网络的推理过程．仿真实验结果表明该方法是有效的．     

基于贝叶斯网络的事故序列分析

针对传统的事件树分析方法的二态性和独立性假设的局限性,提出了基于贝叶斯网络的事故序列分析方法.该方法不仅可以对二态独立的事件树进行分析,还可以分析存在多态相依事件的事件树,而且大大缩减了图形的规模.另外利用贝叶斯网络还可以得到其他有用的信息,最后通过一个实例说明了该方法的有效性.     

乙烯裂解炉管结焦与渗碳机理初步研究

概述乙烯裂解炉管结焦机理的同时,对渗碳机理补充了新的见解．最后简述了用红外热像技术确定炉管结焦程度的基本方法．     

乙烯裂解炉等结焦与渗碳机理初步研究

概述乙烯裂解炉管结焦机理的同时，对渗碳机理补充了新的见解，最后简述了用红外热像技术确定炉管结焦程度的基本方法。     

基于贝叶斯网络的自适应学生模型的研究

首先介绍了贝叶斯网络的基础理论,贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。适用于不确定性和概率性的知识表达和推理。接着介绍了自适应学生模型的概念和理论,然后运用贝叶斯网络构建了一个自适应性学生模型,并对贝叶斯网络学生模型的知识表达方法进行了研究,最后举例说明这个理论的可行性。基于贝叶斯网络构建的适应性学生模型能够有效地提供适应性的网络教学资源,从而有助于实现网络教学平台的适应性学习。     

乙烯裂解炉先进控制系统开发与应用

本文描述了乙烯裂解炉的先进控制策略, 包括平均 Ｃ Ｏ Ｔ 温度控制、管间温度平衡控制和裂解深度,讨论了其工程实现问题,并给出了控制结果。     

贝叶斯网络分类模型在教育中的应用研究

贝叶斯网络（Bayesian Networks）是人工智能和数据挖掘领域中对不确定性问题进行推理和数据分析的一种工具。利用贝叶斯网络构建一个高职英语应用能力考试的预测模型,并利用真实数据做了分析验证。     

乙烯裂解炉翅片管焊缝断裂原因分析

针对乙烯裂解炉过热段翅片管焊缝开裂问题,通过宏观检查、光谱分析、力学性能检验、金相检验、扫描电镜和能谱进行综合分析。结果表明：翅片管焊缝发生应力腐蚀开裂,翅片管焊缝碳含量较高,在不锈钢敏化温度区间运行,发生敏化;在工作应力、焊接残余应力的共同作用下,铬的碳化物处萌生裂纹;环境中的烟气在翅片管中形成低熔点共晶物Na2SO4-NaCl,在裂纹处发生硫化-氧化腐蚀,加剧了裂纹扩展,最终开裂。建议更换翅片管,尽可能控制烟气中腐蚀性介质Cl、S的含量;降低或消除炉管波动热应力,确保炉管运行温度和压力稳定。     

乙烯裂解炉炉管剩余寿命预测方法

综述了乙烯裂解炉炉管使用及选材情况,及炉管剩余寿命预测方法：Ｌａｒｓｏｎ－Ｍｉｌｅｒ参数外推法、空洞面积率法、直线外推法、Ｌ－Ｄ持久强度外推模型、断裂力学方法、多元回归方法、无损检测方法、应用专家系统等。认为目前的炉管剩余寿命预测方法大多是Ｌａｒｓｏｎ－Ｍｉｌｅｒ法的衍生,有一定的局限性,不适合现场快速检测。开发适合现场检测的软件或专家系统将是目前预测工作的发展方向之一。     

贝叶斯网络在模型诊断中的应用

把贝叶斯网络引入到模型诊断框架中,依据观测量,研究了一种建立系统贝叶斯网络观测模型的方法。利用网络观测模型,可计算系统诊断解的后验概率,从而找出系统最可能的故障组件。最后,以卫星两轴姿态控制系统为例,应用本文方法进行了分析。     

乙烯裂解炉管服役前后材料组织分析

观察分析了服役前后Fe—Cr—Ni耐热钢乙烯裂解炉管横截面组织．由管外壁向内，树枝晶的垂直管外壁沿径向生长的特征逐渐减弱，直至消失．服役前组织为含过饱和碳的奥氏体和沿晶界分布的碳化物．炉管服役过程的时效与渗碳导致大量碳化物的析出，其数量、大小与形态取决于服役温度和时间．析出碳化物影响炉管的性能．     

基于风险的乙烯裂解炉炉管失效概率分析

乙烯裂解炉炉管是裂解炉的关键部件,它的失效会带来火灾爆炸等严重后果。根据蒙特卡罗方法和美国石油学会的API581中的风险分析理论,对某石化公司的乙烯裂解炉炉管的失效概率进行了定量分析和计算。通过两种方法的结果比较看出,应用蒙特卡罗方法分析计算在蠕变和渗碳的相互作用下炉管的失效概率随着运行时间增加而不断增加;而应用API581中基于风险检验方法计算炉管在蠕变失效下的年失效概率,由于未考虑渗碳失效,所得到的失效概率相对于利用蒙特卡罗方法计算的失效概率要低。     

乙烯裂解炉管服役前后材料组织分析

观察分析了服役前后Fe-Cr-Ni耐热钢乙烯裂解炉管横截面组织。由管外壁向内,树枝晶的垂直管外壁沿径向生长的特征逐渐减弱,直至消失。服役前组织为含过饱和碳的奥氏体和沿晶界分布的碳化物。炉管服役过程的时效与渗碳导致大量碳化物的析出,其数量、大小与形态取决于服役温度和时间。析出碳化物影响炉管的性能。     

CBL-Ⅱ型乙烯裂解炉的先进控制系统

介绍了 CBL-Ⅱ型乙烯裂解炉控制系统的硬件构成,分析了四重串级四组炉管温差平衡控制方案的原理.     

基于故障树和贝叶斯网络的故障诊断模型

针对设备故障诊断技术中存在的固有不确定性问题,通过分析传统故障树模型存在的局限性以及传统贝叶斯网络建造困难的特点,提出了一种融合于故障树和传统贝叶斯网络的新方法—诊断贝叶斯网络法,并阐述了故障树和贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法的基本思想和具体算法.通过综合分析故障树和贝叶斯网络在诊断推理和模型表达方面的特点得出,新方法可使二者充分发挥优势,有效解决故障诊断中存在的不确定性问题,提高了诊断的准确率,在故障诊断领域中具有一定的实际应用价值.     

基于贝叶斯网络的海洋工程装备故障诊断模型

针对海洋工程装备结构工艺复杂、质量问题难以追溯的现状,构造了以工艺活动为中心的海洋工程装备贝叶斯网络故障诊断模型。该模型通过对海洋工程装备建造全过程的工艺进行结构和参数学习,结合专家意见构建贝叶斯网络、网络拓扑结构实现故障问题的智能推理诊断,以达到为实现质量追溯系统提供理论依据、提高企业质量管理水平的目的。最后,通过分析海洋工程装备平台建造中典型的焊接工艺贝叶斯网络,说明了贝叶斯网络在海洋工程装备领域的应用及其应用效果。     

数据库信息分类中贝叶斯网络模型的应用

数据库信息分类中 ,朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法 ,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系 ,影响了它的分类性能 .而一般贝叶斯网络模型则由于能表达属性变量之间的依赖关系而越来越受到人们的重视 ,但一般贝叶斯网络分类模型结构的学习算法是一个NP完全问题 .本研究在一种简化的贝叶斯网络分类模型的基础上 ,利用其多项式时间复杂度的结构学习算法 ,将其应用于数据库信息分类 ,实现了学习效率和分类精度的一种折衷 .实验结果表明 ,这种分类方法有着比较高的数据库信息文本检索性能 .