基于情景分析与CBR的非常规突发事件应急决策关键技术研究

发布时间：2020-05-13 20:17

【摘要】：非常规突发事件具有明显的罕见性和不可预测性，高度的衍生性和连锁动态性，典型的灾难性与不可控制性，以及严重的社会恐慌和危机性等“非常规”特征，给政府应急决策与管理工作带来了很大的困难，无法基于现有的知识和以往的经验进行预测和超前准备，传统的“预测-应对”型危机管理模式已不能很好地适应非常规突发事件应急管理的需求。本文在非常规突发事件系统特征与应急决策机理分析的基础上，将情景分析法与案例推理技术相结合，研究了“情景-应对”型非常规突发事件应急决策的关键技术。主要研究内容与成果如下：首先，对非常规突发事件进行界定与特征分析，构建基于熵原理与耗散结构理论的非常规突发事件系统动力学模型，分析事件发生与应急管理过程中的熵态变化情况；进而分析非常规突发事件应急决策的时态框架与机理。并以2010年中国大连输油管道爆炸事件为例，对具体的原则性、原理性、流程性和操作性机理进行分析与阐述。研究表明：非常规突发事件是由增熵因素ZS、负熵因素FS和系统承载能力C三者共同作用组成的动态系统；非常规突发事件的预警与应急管理必须强化负熵因子、控制增熵因子，使系统形成一个良好的耗散结构，尽量处于有序平衡区域和理想稳定区域。其次，根据建立的非常规突发事件系统熵态的动力学方程，推导出事故灾难型非常规突发事件的燕尾突变模型；以燕尾突变的分歧点集和三维平衡曲面图分析事件的发生与控制机理，以及熵态突变过程中的突跳性、滞后性、多模态、多径性等现象，表明突变理论能够很好地解释非常规突发事件的发生与控制机理；进而提出基于三角形模糊数理论的非常规突发事件的突变评价预警模型。以某油库的评价预警为例，对该方法进行验证，预警结果与该油库实际情况基本一致，并且对不同类型决策者（λ，a取不同值时）的预警结果进行稳定性分析，，证明该方法具有较好的合理性和科学性。第三，通过非常规突发事件情景的界定和演变规律分析，确定情景分析的主要内容为情景知识表示、情景网络构建和情景推演；基于PSR模型研究了非常规突发事件的“压力-状态-响应”情景知识表示结构；基于贝叶斯网络和D-S证据合成理论构建了非常规突发事件情景分析网络与推演模型。以采掘工作面发生的重大和特别重大煤矿瓦斯爆炸事故为例，对该情景分析与推演模型进行验证，可为事故的应急决策与救援提供了更加充分的信息依据，推演结果与现实情况一致性较好。该方法能够对事件演变过程中的情景知识进行全面表示，实现了定性与定量相结合的情景推演过程。第四，研究基于情景检索的非常规突发事件案例推理应急决策方法，通过计算情景推演案例输出结果与具体实例间的相似度，对改进的情景检索算法进行验证。结果表明：引入结构相似度计算和基于云模型的启发式权重获取算法来改进传统的最近相邻检索算法，能够有效地提高情景检索的准确性。然后，将情景分析和案例推理相结合，基于MAS理论构建了非常规突发事件智能决策平台框架，对各Agent部件的功能结构与协作运行机制进行设计，为“情景-应对”型非常规突发事件应急决策模式的实现提供了依据。以上研究成果丰富和扩展了非常规突发事件发生机理与预警方法的研究，促进了突发事件情景推演技术的发展，有利于“情景-应对”型非常规突发事件应急决策模式的实现，对非常规突发事件防治具有较大的参考价值和现实意义。
【图文】：

系统动力学模型,突发事件,系统动力学模型,熵值

基于熵原理的非常规突发事件系统动力学模型图

云图,检索特征,瓦斯浓度,获取过程

图 5.9 检索特征属性“瓦斯浓度”的权重获取过程云图（a）、（b）、（c）由云图 5.9（a）可知第一轮专家打分中，专家群体对“瓦斯浓度”检索特征属性影响强度的理解有待加强，信息比较分散，熵和超熵都较大，每个数值隶属于相应语言值
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：X932;F426.22;F224

【引证文献】