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本发明公开了一种基于模糊贝叶斯网络模型的化工动态风险评估和预测方法，该检测方法通过采集数据集，构建事故树和事件树模型，再将二者集成在一起构成BT领结图模型；根据领结图展示出的工艺流程结合模糊数据集理论和专家经验得到工艺流程中各系统失效概率，将之作为设备故障的先验概率，再将领结图模型映射到贝叶斯网络上进行数据更新，得到各系统失效的最终后验概率，使用BP‑PSO神经网络对各系统后验概率进行预测，得到随时间变化的概率曲线从而实现动态风险评估。本发明能够适用于化工历史数据不完全和过度依赖专家经验的情景，
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118095857A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410325415.XG06N3/043(2023.01)
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