OCIMF管理理念在典型油轮风险评估中应用

发布时间：2017-05-24 18:19

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【摘要】：船舶的安全与防污染一直是航运业内的热点问题,船舶风险评估作为保障船舶安全与防污染的重要手段在航运业得到了广泛的应用。油轮由于其自身特点一旦发生事故其危害性往往比一般船舶要大。所以做好油轮的风险评估尤为重要。 本文的目的在于对典型油轮就其靠泊港口这一情境的安全和防污染的情况做一个量化的风险评估。在这个过程中主要利用了油运业先进的石油公司国际海事论坛(OIL COMPANIES INTERNATIONAL MARINE FORUM,以下简称OCIMF)的管理理念以及相对成熟的具有结构化和系统化的FSA作为遴选评价因子的理论依据。然后进一步对本文的研究对象即绥中36-1码头以及停靠的两艘典型油轮的情况进行了重点的研究。针对港口的研究主要包含港口周边环境概况以及其附近的敏感资源和保护目标并对港口进行了风险识别。利用综合安全评估(FSA)给出的风险矩阵评估方法对港口的溢油事故进行了半定量的风险评估。最后对码头的日常防污与应急防护能力进行了评估并给出了风险控制策略。 对于船舶现状的分析主要是给出船舶的基本信息并围绕遴选出的评价因子中包含的内容对两艘船舶的有关现状进行了分析与对比。主要包含船员的管理、船舶的可靠性及维护、船舶的安全操作、船舶安全防护与应急管理等四部分。通过对港口以及船舶现状的研究与分析为专家打分问卷提供打分依据。 最后对BP神经网络进行了研究与学习,主要分析了BP神经网络运行的基本原理以及其数学模型。并就原数据归一化、神经网络层数及每层神经节点数、激励函数、BP神经网络的各个重要参数的选取等问题进行了重点研究,针对本文的实际情况进行了确立。最后论证了其在船舶风险评估中的适用性。利用Matlab软件建立一个BP神经网络。网络的部分参数由船舶风险评估的自身特点所决定另一部分则需要通过利用测试数据进行反复测试来选取。得到BP神经网络训练样本和测试样本的期望输出和实际输出的相对误差率小于0.05在可以接受的范围内,实现了对在港油轮的量化风险评估。
【关键词】：风险评估 油轮 BP神经网络
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U698
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 选题背景10-11
• 1.2 文献综述11-13
• 1.2.1 国内研究11-12
• 1.2.2 国外研究12-13
• 1.3 研究内容和方法13-14
• 1.3.1 研究内容13
• 1.3.2 研究方法13-14
• 1.4 本文的结构14-15
• 第二章 OCIMF管理理念及精髓15-24
• 2.1 对于TMSA的研究15-20
• 2.1.1 TMSA产生的背景15-16
• 2.1.2 TMSA的基本内容16-18
• 2.1.3 对TMAS内容的总结18-19
• 2.1.4 借鉴TMSA对靠港油轮进行风险评估19-20
• 2.2 对SIRE的研究20-23
• 2.2.1 SIRE的执行过程20-21
• 2.2.2 SIRE的主要内容21-22
• 2.2.3 借鉴SIRE内容甄选的风险评价因子22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 船舶综合安全评估24-30
• 3.1 FSA的基本内容框架24-25
• 3.2 FSA的应用领域25
• 3.3 危险源识别方法与风险评估25-27
• 3.3.1 危险源的识别25-26
• 3.3.2 船舶溢油风险评估26-27
• 3.4 风险控制方案27-28
• 3.5 费用与效益评估28-29
• 3.6 提出决策与建议29
• 3.7 借鉴FSA甄选的风险评价因素29
• 3.8 本章小结29-30
• 第四章 港口与船舶现状30-43
• 4.1 港口概况30-31
• 4.2 港口周边敏感资源和环境保护目标31-32
• 4.3 风险识别32-34
• 4.3.1 水污染32
• 4.3.2 大气污染32-33
• 4.3.3 固体垃圾污染33
• 4.3.4 噪声污染33
• 4.3.5 原油输送过程中的风险33-34
• 4.4 溢油风险评估34-38
• 4.4.1 风险频率34
• 4.4.2 风险后果34-35
• 4.4.3 风险评估35-38
• 4.5 日常防污与应急防备能力评估38-40
• 4.5.1 含油污水处理能力38
• 4.5.2 生活污水处理能力38
• 4.5.3 生活垃圾、固体废物及有害材料的处理能力38-39
• 4.5.4 通信器材和操作人员安全防护用品评估39
• 4.5.6 港口应急预案评估39
• 4.5.7 围控与防护能力评估39-40
• 4.6 风险控制策略40-41
• 4.6.1 防范油品作业过程中的污染事故策略40
• 4.6.2 溢油应急预案的启动40
• 4.6.3 溢油应急对策40-41
• 4.7 船舶现状41-42
• 4.7.1 船员的管理41
• 4.7.2 船舶的可靠性及维护41-42
• 4.7.3 船舶安全操作42
• 4.7.4 船舶安全防污与应急管理42
• 4.8 本章小结42-43
• 第五章 BP神经网络评价模型的建立43-53
• 5.1 BP神经网络的基本原理43-46
• 5.1.1 BP神经网络的基本结构43-44
• 5.1.2 BP神经网络的算法流程以及自学习过程44-46
• 5.2 BP神经网络模型的建立46-48
• 5.2.1 原始数据归一化的解决46
• 5.2.2 BP神经网络各层节点数的确定46-47
• 5.2.3 BP神经网络的激励函数的选取47
• 5.2.4 BP神经网络学习参数的确定47-48
• 5.3 BP神经网络在靠港典型油轮风险评估适用性分析48
• 5.4 BP神经网络样本集的收集48-50
• 5.5 利用样本集对BP神经网络进行训练50-52
• 5.6 本章小结52-53
• 结论53-54
• 参考文献54-56
• 致谢56

【参考文献】

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1 毛小苓,倪晋仁;生态风险评价研究述评[J];北京大学学报(自然科学版);2005年04期

2 胡二邦,姚仁太,任智强,辛存田;环境风险评价浅论[J];辐射防护通讯;2004年01期

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本文编号：391596