【摘 要】
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为了评估城市燃气管道系统的风险程度，给后续预防工作提供参考，提出了基于多态模糊贝叶斯网络的燃气管道事故风险定量分析方法。首先，基于对86份事故调查报告风险因素的梳理，建立故障树模型，寻求风险隐患和事故之间的映射，并将其转换为贝叶斯网络结构；其次，引入模糊集理论与概率分配计算方法，分别得出根节点的先验概率和中间节点的条件概率，根据贝叶斯网络的证据推理原理预测事故发生概率，分析风险重要程度，并反向诊断
【基金项目】
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河北省教育厅人文社科重大课题攻关项目（ZD202208）； 河北省自然科学基金（G2021208004）；
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为了评估城市燃气管道系统的风险程度，给后续预防工作提供参考，提出了基于多态模糊贝叶斯网络的燃气管道事故风险定量分析方法。首先，基于对86份事故调查报告风险因素的梳理，建立故障树模型，寻求风险隐患和事故之间的映射，并将其转换为贝叶斯网络结构；其次，引入模糊集理论与概率分配计算方法，分别得出根节点的先验概率和中间节点的条件概率，根据贝叶斯网络的证据推理原理预测事故发生概率，分析风险重要程度，并反向诊断关键致因要素；最后，将此方法应用于沈阳市“10·21”较大燃气管道事故风险分析。实例验证结果表明，事故一定发生的先验概率为68.8%,验证了风险体系的有效性，且预测与诊断得出的重要风险集合与事故调查报告中分析的直接原因一致。多态模糊贝叶斯网络能够准确评价燃气管道事故风险，并确定关键致险因子，可为城市燃气管道安全管理提供决策参考。
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