一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法、装置和设备。该方法包括：对内浮顶储罐的事故资料进行分析整理得到事故树，并根据所述事故树确定内浮顶储罐事故预警的风险评估指标；根据所述事故资料和所述风险评估指标生成训练样本，并根据层次分析法和模糊评价法标记所述训练样本的样本标签；根据所述训练样本对BP神经网络进行训练，建立基于BP神经网络的内浮顶储罐风险预警模型；将所述内浮顶储罐的当前风险评估指标数据输入所述内浮顶储罐风险预警模型，得到内浮顶储罐风险预警结果。本发明专利技术实施例可以提高对内浮顶储罐风险的预警准确率。预警准确率。预警准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法、装置和设备


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法、装置和设备。

技术介绍

[0002]安全预警的研究源于国外的危机管理和风险管理理论，最早由美国学者在20世纪60年代提出，此后主要是对国家关系和国际政治领域的研究。70年代，日本学者将其研究和应用扩展到本国经济领域。90年后期，美国、英国、日本、俄罗斯等国家的危机管理理论研究进一步发展。20世纪80年代末、90年代初，我国开始宏观经济角度研究安全预警管理。目前的研究重点集中在事故高发的石化企业、电力生产企业、煤炭企业和建筑企业等，这些企业的生产特点决定了安全工作必须突出预防为主。
[0003]目前，常用的预警模型主要有阈值预警模型、层次分析法
‑
模糊综合评判风险预警模型、神经网络预警模型。阈值预警模型只能考虑单参数的影响，适用性非常有限；层次分析法
‑
模糊综合评判风险预警模型的权值与隶属度函数的权重的确定具有很强的主观性，预警模型的精确度主要依靠模型搭建者的经验。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法、装置和设备，以提高对内浮顶储罐风险预警的准确性。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法，包括：
[0006]对内浮顶储罐的事故资料进行分析整理得到事故树，并根据所述事故树确定内浮顶储罐事故预警的风险评估指标；
[0007]根据所述事故资料和第三方安全检查数据建立训练样本，并根据层次分析法和模糊评价法标记所述训练样本的样本标签；
[0008]根据所述训练样本对BP神经网络进行训练，建立基于BP神经网络的内浮顶储罐风险预警模型；
[0009]将所述内浮顶储罐的当前风险评估指标数据输入所述内浮顶储罐风险预警模型，得到内浮顶储罐风险预警结果。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种内浮顶储罐的风险评估和预警装置，包括：
[0011]评估指标确定模块，用于对内浮顶储罐的事故资料进行分析整理得到事故树，并根据所述事故树确定内浮顶储罐事故预警的风险评估指标；
[0012]训练样本确定模块，用于根据所述事故资料和第三方安全检查数据建立训练样本，并根据层次分析法和模糊评价法标记所述训练样本的样本标签；
[0013]预警模型建立模块，用于根据所述训练样本对BP神经网络进行训练，建立基于BP神经网络的内浮顶储罐风险预警模型；
[0014]预警模型使用模块，用于将所述内浮顶储罐的当前风险评估指标数据输入所述内
浮顶储罐风险预警模型，得到内浮顶储罐风险预警结果。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的内浮顶储罐的风险评估和预警方法。
[0019]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的内浮顶储罐的风险评估和预警方法。
[0020]本专利技术实施例通过基于事故树理论与储罐事故机理分析，针对内浮顶储罐建立系统的风险评估指标，对可能使储罐由安全状态向事故临界状态转化的关键参数变化趋势给出预警信息，并基于风险评估指标生成训练样本和构建预警模型，提升现有储罐风险评估的科学性与先进性，提高现有储罐风险预警的准确性。
[0021]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1A是根据本专利技术一实施例提供的一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法的流程图；
[0024]图1B是根据本专利技术一实施例提供的一种事故树绘制和使用流程图；
[0025]图1C是根据本专利技术一实施例提供的一种事故树部分结构的示意图；
[0026]图1D是根据本专利技术一实施例提供的一种事故树部分结构的示意图；
[0027]图1E是根据本专利技术一实施例提供的一种事故树部分结构的示意图；
[0028]图1F是根据本专利技术一实施例提供的一种事故树部分结构的示意图；
[0029]图1G是根据本专利技术一实施例提供的一种风险评估与预警技术路线的示意图；
[0030]图2A是根据本专利技术又一实施例提供的一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法的流程图；
[0031]图2B是根据本专利技术实施例提供的一种模糊综合评价结果矩阵的构建流程图；
[0032]图2C是根据本专利技术又一实施例提供的一种BP神经网络的结构示意图；
[0033]图3是根据本专利技术又一实施例提供的一种内浮顶储罐的风险评估和预警装置的结构示意图；
[0034]图4是实现本专利技术实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0035]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0036]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0037]图1A为本专利技术一实施例提供的一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法的流程图，本实施例可适用于对内浮顶储罐的事故资料进行风险整理，通过分析整理得到事故树建立风险预警指标体系，并进一步训练神经网络得到预警模型的情况，该方法可以由内浮顶储罐的风险评估和预警装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该装置可配置于具备相应数据处理能力的电子设备中，例如本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种内浮顶储罐的风险评估和预警方法，其特征在于，所述方法包括：对内浮顶储罐的事故资料进行分析整理得到事故树，并根据所述事故树确定内浮顶储罐事故预警的风险评估指标；根据所述事故资料和所述风险评估指标生成训练样本，并根据层次分析法和模糊评价法标记所述训练样本的样本标签；根据所述训练样本对BP神经网络进行训练，建立基于BP神经网络的内浮顶储罐风险预警模型；将所述内浮顶储罐的当前风险评估指标数据输入所述内浮顶储罐风险预警模型，得到内浮顶储罐风险预警结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据层次分析法和模糊评价法标记所述训练样本的样本标签包括：确定所述训练样本的因素集和评价集；根据所述因素集和所述评价集确定模糊关系矩阵，并通过层级分析法确定所述训练样本的权重集；根据所述权重集和所述模糊关系矩阵构建模糊综合评价结果矩阵得到模糊综合评判结果，并根据所述模糊综合评判结果标记所述训练样本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本对BP神经网络进行训练，建立基于BP神经网络的内浮顶储罐风险预警模型包括：调整基础BP神经网络的隐层单元数量、激活函数和隐层数量，得到至少两个候选BP神经网络；基于相同的训练次数和训练样本，选取误差最小的候选BP神经网络作为最优BP神经网络；对所述最优BP神经网络强化训练，在强化训练过程中动态调整所述最优BP神经网络中网络结构的权重和阈值，建立基于BP神经网络的内浮顶储罐风险评估预警模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在强化训练过程中动态调整所述最优BP神经网络中网络结构的权重和阈值包括：确定信号前向传播过程中所述最优BP神经网络的计算结果与期望输出值之间的差值；根据所述差值反向传播调整所述最优BP神经网络中网络结构的权重和阈值；重复上述过程，直至满足所述差值满足停止条件。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳航，胡艳华，贾鹏宇，吕建宇，卢琳琳，孟国栋，李俊峰，李岩，王明超，詹水芬，辛婧华，刘晶晶，
申请(专利权)人：交通运输部天津水运工程科学研究所，
类型：发明
国别省市：