[发明专利]一种基于动态贝叶斯网络的天然气管道第三方破坏事故预警方法

权利要求书

1.一种基于动态贝叶斯网络的天然气管道第三方破坏事故预警方法，其特征在于包括：

第一步，第三方破坏事故因素识别，从管道监测报告、EGIG、PHMSA现有资料及领域专家的意见中识别出基本事件，初步建立基本因素分析体系；

第二步，风险事故场景搭建，将第一步中的基本因素通过FT建立相互关联；

第三步，事故后果分析，利用ESD构建起关于第三方破坏可能导致的天然气管道失效后果的序列图；

第四步，节点概率计算；

第五步，耦合FT和ESD的DBN动态定量建模，将FT和ESD两种定性分析模型根据一定的映射关系得到相应的BN模型，并根据节点的时间特性确定模型中的自循环节点，确定模型中的时序因素，完成DBN模型的构建；

第六步，基于DBN模型的第三方事故概率动态分析；

第七步，根据失效概率分析结果总结出风险管控措施。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

第一步中，主要分为非故意第三方损坏和故意第三方损坏；

故意第三方损坏选择从蓄意破坏管道、钻孔盗气2个方面因素进行分析；和/或

非故意第三方损坏选择从自然因素、人为因素2个方面因素进行分析。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：第二步中，将第一步中分析得到所有基本事件BEs作为FT模型中的初始事件，第三方破坏导致管道泄漏作为顶上事件，将两者以树状网络进行连接并在合适的位置加入中间节点保证模型的连贯性。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：第三步中，第三方破坏的作用形式考虑的失效类型有变形、表面破坏和断裂三种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：第四步中，包括基本事件、后果概率的计算，本方法所需基本事件(BEs)的概率通过两种方法得到，一是通过管道调查报告、EGIG、PHMSA等文献数据库直接搜索得到发生概率；二是对于没有查询到的发生概率的BEs，选择采用模糊综合评价方法将专家对于事件的定性评价转换为定量评价进而计算出发生概率；选择梯形模糊数(TZFN)来描述专家判断语言，再根据专家层次权重结合一定规则转换为模糊数，并进一步通过计算出发生概率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：第五步中，DBN动态定量建模基于如下假设：

1)各个基本事件之间相互独立；

2)同一因素的子节点之间条件独立；

3)管道失效事故只受所分析的第三方因素影响。

基于上述假设，将FT模型通过Bobbio映射函数转换为BN模型，在图形映射中，FT的基本事件、中间事件和顶事件相应地在BN中表示为叶节点、子节点和根节点，事故树模型中各级事件之间的连线在BN中以弧的形式进行表示。在数值映射中，将基本事件的发生概率分配给相应的叶节点作为先验概率；对于子节点和根节点通过编辑条件概率表(CPT)进行概率计算。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：DBN作为BN模型在时间序列上的展开，其时间切片中的任何节点都只会依赖于同一时间切片中的父节点和相邻时间切片中的相似节点，本方法所运用的模型均为双时间切片DBN，它的时间切片数量从2扩展到N，其联合概率分布表示为：

其中是t时刻的第i个节点，为模型中的的父节点。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：第六步中，分析诊断有三种：

1)可靠性分析；通过对关键因素的输入参数进行±10％的调整，观察整个系统的风险评估波动是否正常；

2)结构重要度分析：使用概率的异变比RoV进行重要度分析，利用每个叶节点的先验概率和后验概率计算RoV；

3)预测性分析：利用DBN进行时间序列上的基本事件以及失效后果概率预测。