BP神经网络在安全评价中的应用

为解决传统经验法在安全评价中人为因素影响和量化难的问题.引入人工智能神经网络,从而减少人为因素影响,使定量分析成为可能.神经网络通过对原始数据的学习,调整网络参数,实现对预评价对象的定量评价,为企业制定安全策略提供科学的依据.     

基于BP神经网络的矿井火灾安全评价方法

在对国内煤矿调研的基础上,建立了包括内因火灾、外因火灾、管理和救灾3个子系统的评价指标体系;通过模糊层次法,求解了各指标权重;结 合目前比较成熟的BP神经网络方法,研究了一种新的矿井火灾安全评价方法,并编制了界面友好的软件,在矿井实际应用中取得较为满意的评价结果.     

石油化工流程的安全分析

通过对现代石化流程状态转移模式的分析， 建立了系统安全度分析模型，提出了改善系统安全状态的策略，并列举了用于催化裂化装置的结果     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

异噻唑啉酮生产过程中的安全问题

本文主要从原料、生产、储存到运输各环节,分析了异噻唑啉酮的生产工艺中存在的危险性,采用的安全措施,以确保安全生产.     

基于BP神经网络的安全生产事故统计情况预测分析

通过对1990—2008年安全生产事故统计情况进行分析,梳理了社会经济发展的各项指标,选择其中的人均GDP、第三产业比重、非农就业人口比重、城镇居民可支配收入、万人大学生数、万人医生数等反映经济发展的主要指标作为神经网络的输入端,以安全生产事故起数和死亡人数为输出端,以2007年全国各地区经济发展指标和事故统计情况为样本训练BP神经网络,进行不同省份安全生产情况的预测。其结果与实际情况符合性较好,为目前安全生产形势分析提供了一种新方法,该法对预测安全生产监督管理工作提供参考。     

基于因子分析与BP网络的地铁施工安全预警研究

为了解决当前我国地铁施工过程的安全预警问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的地铁施工安全预警模型。在分析地铁施工安全预警指标的基础上,采用SPSS因子分析法对调查数据进行降维,采用Visual Basic 6.0软件编写BP网络程序,并通过工程实际数据实现模型的训练及检测。研究结果表明,通过因子分析能使BP网络的输入数据从37个减少至7个,经因子分析降维后的收敛速度和计算精度均高于未经因子分析的神经网络,且误差均在10%以内。通过因子分析与BP神经网络相结合构建的耦合模型识别地铁施工过程中的不安全因素,进而有针对性地完善地铁施工的相关预警技术。     

锂电池生产过程中的安全问题

分析了锂电池生产厂易忽视的安全问题和主要危险因素,提出了相应的安全对策措施.     

基于BP神经网络技术的实验数据分析处理

许多热灾害实验的危险性和成本相对较高,很难进行多次实验,且数据较少。针对这些的问题,笔者根据BP神经网络基本原理,建立多层反向传播的神经网络,以现有实验数据为训练样本,对神经网络进行训练,利用训练后的网络对待测样本进行预测。以喷射火作用下液化气储罐热响应实验的数据处理为例,利用BP神经网络进行压力值预测。将预测的结果和实验数据进行比较,结果表明了神经网络对实验数据进行处理和预测的可行性。     

硝化甘油生产系统的安全分析

对硝化甘油生产事故进行了综合统计分析,然后采用ＦＴＡ对硝化甘油生产过程的危险性作了详细的定性分析,并且根据分析结果提出了针对性的改进措施和安全注意事项     

A journey into Process Safety with Trevor Kletz

I offer a personal perspective on the Process Safety contributions of Trevor Kletz and how his lessons have helped shaped both my career and my own views on the topic.     

基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。     

基于危险工艺装置设置安全联锁系统的研究

针对危险工艺装置设置安全联锁系统(SIS)问题进行分析和研究,提出在装置建设和改造中,应合理设置独立的SIS,并根据生产装置的安全度等级选择合适的联锁回路,并具有一定的冗余能力,以避免由于硬件随机失效或系统故障时造成联锁功能无法执行;指出SIS在设计时应遵循独立原则、故障安全型原则、共享原则、可靠性原则等。研究结果表明:SIS可提高化工装置的本质安全度,保障生产过程的安全、稳定运行,最大限度地减少由于过程失控造成的人身伤害和设备损坏。