为加强煤气化装置核心设备气化炉的安全风险管理,利用动态领结(DBT)模型和动态贝叶斯网络(DBN)相结合的风险分析方法,构建气化炉超温事故风险分析模型.首先,分析设备故障的时序性,建立超温事故的DBT模型,结合模糊评价确定设备故障的发生概率;然后,将DBT映射到DBN中,将故障维修的动态特征定义为转移概率,双向推理气化炉超温的风险因素;最后,预测气化炉发生超温及其后果的动态趋势,并依据诊断推理辨识导致气化炉超温的主要因素.研究结果表明:在考虑维修因素下气化炉运行一年后发生超温的概率为64.4％;气化炉超温的风险因素中,操作失误在生产周期内的影响较大,设备故障集中在磨煤制浆工段.
气化炉超温 动态风险分析 动态领结(DBT)模型 动态贝叶斯网络(DBN) 设备故障