事故树的定量分析二课件.ppt
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- 事故 定量分析 课件
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1、 亦即 Er U Es=Er+ErEs (3-20)式中 U-集合并运算;+-不交和运算。所以有:P(Er U Es)=P(Er)+P(Er,Es)由式(3-20)可以推广到一般式:当求出一个事故树的最小割集后,可直接运用布尔代数的运算定律及式(3-21)将相交和化为不交和。但当事故树的结构比较复杂时,利用这种直接不交化算法还是相当烦琐。而用以下不交积之和定理可以简化计算,特别是当事故树的最小割集彼此间有重复事件时更具优越性。不交积之和定理:命题 1 集合 Er 和 Es 如不包含共同元素,则应 Es 可用不交化规则直接展开。命题 2 若集合 Er 和 Es 包含共同元素,则 设各基本事件的发
2、生概率同前,则顶事件的发生概率为:P(T)=q1q4+(1-q1)q3q5+q1q3(1-q4)q5+q1q2q3(1-q4)(1-q5)=0.001904872 与前面介绍的三种精确算法相比,该法要简单得多。5.顶事件发生概率的近似计算 如前所述,按式(3-48)和(3-19)计算顶事件发生概率的精确解。当事故树中的最小割集较多时会发生组合爆炸问题,即使用直接不交化算法或不交积之和定理将相交和化为不交和,计算量也是相当大的。但在许多工程问题中,这种精确计算是不必要的,这是因为统计得到的基本数据往往是不很精确的,因此,用基本事件的数据计算顶事件发生概率值时精确计算没有实际意义。所以,实际计算中
3、多采用近似算法。最小割集逼近法:在式(3-18)中,设:则得到用最小割集求顶事件发生概率的逼近公式,即:式(3-22)中的F1,F1-F2,F1-F2+F3,等,依此给出了顶事件发生概率P(T)的上限和下限,可根据需要求出任意精确度的概率上、下限。用最小割集逼近法求解 例 3-8。由式(3-22)可得:则有:P(T)1.90610-3 P(T)1.9048610-3 P(T)1.90487210-3 从中可取任意近似区间。近似计算结果与精确计算结果的相对误差列于表3-15 中。由表可知,当以F1作为顶事件发生概率时,误差只有0.059;以F1-F2作为顶事件发生概率时,误差仅有0.000629
4、9。实际应用中,以F1(称作首项近似法)或F1-F2作为顶事件发生概率的近似值,就可达到基本精度要求。最小径集逼近法。与最小割集法相似,利用最小径集也可以求得顶事件发生概率的上、下限。在式(3-19)中,设:则 P(T)1-S1 P(T)1-S1+S2 即:1-S1P(T)1-S1+S2 (3-23)S1+S2P(T)1-S1+S2-S3 式(3-23)中的1-S1,1-S1+S2,1-S1+S2-S3,等,依次给出了顶事件发生概率的上、下限。从理论上讲,式(3-22)和式(3-23)的上、下限数列都是单调无限收敛于P(T)的,但是在实际应用中,因基本事件的发生概率较小,而应当采用最小割集逼近
5、法,以得到较精确的计算结果。(3)平均近似法。为了使近似算法接近精确值,计算时保留式(3-18)中第一、二项,并取第二项的1/2 值,即:这种算法,称为平均近似法。(4)独立事件近似法。若最小割集 Er(r=1,2,k)相互独立,可以证明其对立事件Er 也是独立事件,则有:对于式(3-25),由于 Xi=O(不发生)的概率接近于 1,故不适用于最小径集的计算,否则误差较大。第五节 基本事件的重要度分析 一个基本事件对顶事件发生的影响大小称为该基本事件的重要度。重要度分析在系统的事故预防、事故评价和安全性设计等方面有着重要的作用。事故树中各基本事件的发生对顶事件的发生有着程度不同的影响,这种影响
6、主要取决于两个因素,即各基本事件发生概率的大小以及各基本事件在事故树模型结构中处于何种位置。一、基本事件的结构重要度 如不考虑各基本事件发生的难易程度,或假设各基本事件的发生概率相等,仅从事故树的结构上研究各基本事件对顶事件的影响程度,称为结构重要度分析,并用基本事件的结构重要度系数、基本事件割集重要度系数判定其影响大小。1.基本事件的结构重要度系数 事故树分析中,只考虑对顶事件有影响的情况,即当事故树中某个基本事件的状态由不发生变为发生,除基本事件以外的其余基本事件(j=1,2,i-1,i+1,n)的状态保持不变时,顶事件状态也由不发生变为发生的情况。用结构函数表示为:(0i,Xj)=0;(
7、1i,Xj)=1;(1i,Xj)-(0i,Xj)=1;此时,基本事件Xi发生直接引起顶事件发生,基本事件Xi 这一状态所对应的割集叫“危险割集”。若改变除基本事件Xi以外的所有基本事件的状态,并取不同的组合时,基本事件Xi的危险割集的总数为:式中 n-事故树中基本事件的个数;2n-1 -基本事件 Xi(ij)状态组合数;p -基本事件的状态组合序号;Xjp-2n-1状态组合中第 p 个状态;0i-基本事件不发生的状态值;li-基本事件发生的状态值。显然,n(i)的值愈大,说明基本事件Xi对顶事件发生的影响愈大,其重要度愈高。基本事件Xi的结构重要度系数 I(i)定义为基本事件的危险割集的总数n
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