一种基于模糊Petri网的溢油灾害链风险分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊Petri网的溢油灾害链风险分析方法，对传统的模糊Petri网进行了改进，提出了灾害链模糊Petri网模型(DCFPN)；进而结合海上溢油事故的特点，构建了通用的溢油灾害链DCFPN；基于所建立的溢油DCFPN设计了对应参数的隶属度函数，通过DCFPN模型可计算灾害链中各次生衍生事件发生的风险。本发明专利技术在形象化表达灾害链演化过程的同时，能够定量分析灾害链风险，找出灾害链最大风险路径，并针对最大风险路径进行研究分析，找到灾害与灾害之间的关键触发因子，进而控制以达到断链减灾的技术效果。

A risk analysis method of oil spill disaster chain based on Fuzzy Petri net

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊Petri网的溢油灾害链风险分析方法
本专利技术涉及灾害链风险评估
，具体涉及一种基于模糊Petri网的溢油灾害链风险分析方法。
技术介绍
由于灾害链可以体现灾害系统各要素之间的相互关系，从而得到了广泛关注。目前已有部分学者对地震灾害链、地质灾害链、台风灾害链、雨雪冰冻灾害链等自然灾害链进行了研究，分析了具体灾害事件演化及衍生链的特征。灾害链最大风险路径问题的求解是灾害链研究的一个主要问题。本申请专利技术人在实施本专利技术的过程中，发现现有技术的方法，至少存在如下技术问题：现阶段灾害链的相关研究大多停留在概率模型上，分析灾害链中各次生灾害发生的可能性，但无法衡量灾害链中各灾害的危害程度，无法动态推演各种可能的灾害链后果。由此可知，现有技术中的方法存在无法有效分析灾害链中各灾害的危害程度的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于模糊Petri网的溢油灾害链风险分析方法，用以解决或者至少部分解决现有技术中的方法存在的无法有效分析灾害链中各灾害的危害程度的技术问本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模糊Petri网的溢油灾害链风险分析方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：定义DCFPN计算模型，DCFPN计算模型采用一个七元组表示：/nFPN＝(P,T,I,O,A,U,λ)/n其中，P＝{p

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊Petri网的溢油灾害链风险分析方法，其特征在于，包括：
步骤S1：定义DCFPN计算模型，DCFPN计算模型采用一个七元组表示：
FPN＝(P,T,I,O,A,U,λ)
其中，P＝{p1,p2,…,pn}为灾害链的事件集，称为库所集，一个库所对应溢油灾害链中的一个次生衍生事件；
T＝{t1,t2,…,tm}为影响各次生衍生事件触发的因子集，称为变迁集，一个变迁对应一个次生衍生事件的触发因子；
I为变迁输入，I＝{wij}，wij∈{0,1}，当pi是tj的输入时，wij＝1；否则wij＝0；
O为变迁输出，O＝{γij}，γij∈{0,1}，当pi是tj的输出时，γij＝1；否则γij＝0；
A＝{α1,α2,…,αm}，αi∈[0，1]，为库所真值，用以表征各次生衍生事件风险；
U＝{μ1,μ2,…,μm}，μj∈[0，1]，为变迁置信度，用以表征次生衍生事件触发因子的可信程度；
λ＝{λ1,λ2,…,λm}，对于每一个变迁节点ti都有阈值λi∈[0，1]，当次生衍生事件触发因子的置信度μm大于阈值λm时，下一个次生衍生事件触发；
步骤S2：确定DCFPN计算模型中事件在触发因子的作用下引发其他事件的变迁规则，其中，变迁规则用于计算各次生衍生事件的风险；
步骤S3：结合定义的DCFPN计算模型和历史数据，确定海上溢油事故所能引起的次生衍生事件，构建海上溢油DCFPN网络结构，其中，DCFPN网络结构包括库所和变迁，其中，库所为灾害链的事件，变迁为影响各次生衍生事件的触发因子；
步骤S4：分析事件之间的关联关系，并基于事件之间的关联关系确定事件间的具体触发因子，然后根据具体触发因子设置DCFPN网络结构中所有变迁的隶属度函数和变迁阈值，其中，隶属度函数用以计算变迁置信度，变迁置信度对应事件间具体触发因子的置信度；
步骤S5：基于DCFPN网络结构、变迁规则、变迁的隶属度函数以及变迁阈值对海上溢油灾害链风险进行分析。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中变迁规则包括：
事件P1在触发因子T1的作用下引发事件P2，事件P2的库所真值的计算公式：
α2＝α1·μ1，(μ1≥λ1)
其中，α1表示事件P1的库所真值，μ1表示引发次生衍生事件P2的触发因子T1的可信程度，λ1表示触发因子T1的置信度阈值，α2表示事件P2的库所真值，库所真值表示事件发生的风险；
事件Pz在触发因子T1的作用下引发事件P1,P2,P3,…,Pn，其库所真值计算公式：
α1,α2,…,αn＝αz·μ1,(μ1≥λ1)
其中，αn表示事件Pn的库所真值，αz表示事件Pz的库所真值；
事件P1,P2,P3,…,Pn分别在触发因子T1,T2,T3,…,Tn的作用下均会引发事件Pz，且风险叠加，事件Pz的库所真值计算公式：



其中，αz表示事件Pz的库所真值，αi表示事件Pi的库所真值，μi表示触发因子Ti的可信程度，λi表示触发因子Ti的置信度阈值。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中的库所包括P0～P26，变迁包括T1～T21，其中各个库所和变迁的含义如下：
P0—溢油，P1—生态破坏，P2—野生动植物死亡，P3—动物疫情事件，P4—水域污染，P5—城市水源供水中断，P6—水产死亡，P7—食品污染事件，P8—市场急剧波动，P9—周围水产...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵前胜，罗年学，李英冰，王家栋，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42