基于系统风险熵的化工园区风险态势预测预警研究

发布时间：2017-07-30 07:59

  本文关键词：基于系统风险熵的化工园区风险态势预测预警研究

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【摘要】：化工园区产业规模的扩大往往伴随着危险隐患的增多,风险因素的复杂性和不确定性也随之增加。传统风险监管手段存在覆盖面窄、信息滞后、主观因素大等诸多不足之处。一体化应急管理平台体系建设是强化园区日常监管和应急处置的重要手段,在实现对园区环境全面监控覆盖的同时,现场采集的海量实时监测数据也为深入挖掘风险态势信息提供了底层支持。化工园区风险监管的趋势是从事后被动处置向事前主动预防转变,以提高对动态风险的管控水平。因此,如何高效地利用现场实时监测信息以全面感知风险态势显得格外关键。本文从化工园区系统态势的角度出发,引入表征系统紊乱无序程度的熵理论,以实现区域性风险态势预测预警为目标,并从以下四个方面展开研究:(1)风险熵变演化机理分析。在事故层次致因理论的基础上构建了化工园区立体风险层次网络模型,阐述了化工园区系统状态跃迁的风险特征。引入熵理论对风险从有序到无序状态进行分析,论述突发事故内在熵变动力,构造风险熵尖点突变模型来分析系统状态跃迁崩溃的内在机理和条件。(2)化工园区风险熵表征模型构建。提出化工园区风险态势感知层次结构模型,以底层监测数据为基础,依据风险监测数据的波动特性构建参数风险熵模型,用以表征监测参数在区域范围内的整体波动态势。构造投影寻踪目标函数求解最佳投影方向,建立客观反映多维熵值特性的系统风险熵模型,感知园区整体风险态势变化。(3)风险态势预测预警方法研究。对参数风险熵值时间序列进行异常监测,通过支持向量回归算法来对系统风险熵值时间序列进行预测。提出“支持向量回归—最小二乘拟合”来构造化工园区系统风险熵函数,研究了一套系统风险状态突变的研判算法,感知系统状态的崩溃跃迁过程,总结了参数级预警和系统级预警等两种风险熵预警机制。并构建了化工园区风险监测参数采集小型试验平台。(4)应急信息监测平台开发。采用基于MVC架构体系的J2EE应用技术,构建主流的SSH2框架并运用Java Web技术开发B/S架构的系统平台。平台主要包括应急保障和监测预警两个子系统,通过SQL Server数据库,将主平台与现场端C/S架构的监测程序实现数据对接。
【关键词】：化工园区 预测预警 风险熵 风险态势感知 跃迁突变
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ086
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 风险态势感知理论与应用研究现状13-14
• 1.2.2 熵理论在风险表征中的应用研究现状14-16
• 1.2.3 化工园区风险预警研究现状16-18
• 1.3 主要研究内容与思路18-21
• 1.3.1 论文主要研究内容18-19
• 1.3.2 论文研究思路19-21
• 第二章 化工园区系统风险熵变演化机理分析21-31
• 2.1 化工园区风险状态演化分析21-24
• 2.1.1 事故层次致因网络模型21-23
• 2.1.2 系统风险状态跃迁机理23-24
• 2.2 化工园区系统风险熵变演化过程24-26
• 2.2.1 化工园区系统风险熵变24-25
• 2.2.2 系统熵变演化过程25-26
• 2.3 系统风险熵突变机理分析26-30
• 2.3.1 突变模型基本形式26-27
• 2.3.2 系统风险熵突变模型构建27-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 面向多维参数的化工园区系统风险熵模型构建31-42
• 3.1 化工园区风险态势感知分析31-33
• 3.1.1 风险态势感知层次模型31-32
• 3.1.2 监测参数感知终端选取32-33
• 3.2 化工园区参数风险熵模型构建33-37
• 3.2.1 风险态势感知方法33-34
• 3.2.2 监测数据波动分析34-36
• 3.2.3 参数风险熵模型构建36-37
• 3.3 多维参数下的系统风险熵模型构建37-40
• 3.3.1 参数风险熵值序列降维37-39
• 3.3.2 投影目标函数优化求解39-40
• 3.4 本章小结40-42
• 第四章 基于风险熵的化工园区风险态势预测预警42-54
• 4.1 参数风险熵值序列异常挖掘42-43
• 4.1.1 指数平滑模型42-43
• 4.1.2 参数风险熵值异常研判43
• 4.2 化工园区系统风险熵预测43-47
• 4.2.1 支持向量回归理论43-45
• 4.2.2 熵值预测模型参数寻优45-46
• 4.2.3 支持向量回归算法步骤46-47
• 4.3 系统风险熵突变研判47-50
• 4.3.1 最小二乘曲线拟合47-48
• 4.3.2 风险熵突变判据算法48-50
• 4.4 化工园区风险态势预警分析50-52
• 4.4.1 系统风险预警结构50-51
• 4.4.2 化工园区风险熵预警分析51-52
• 4.5 本章小结52-54
• 第五章 风险参数数据采集平台构建及实例分析54-67
• 5.1 风险监测参数采集硬件平台构建54-58
• 5.1.1 硬件平台总体架构设计54-55
• 5.1.2 感知终端组网通信链路55-57
• 5.1.3 参数采集平台构建57-58
• 5.2 风险态势预测预警实例分析58-65
• 5.2.1 参数风险熵异常挖掘58-63
• 5.2.2 系统风险态势预测研判63-65
• 5.3 本章小结65-67
• 第六章 基于WEB的化工园区应急信息监测平台开发67-86
• 6.1 应用化工园区概况67-69
• 6.2 系统结构及功能设计69-70
• 6.2.1 系统结构设计69-70
• 6.2.2 功能模块设计70
• 6.3 系统开发模式70-73
• 6.3.1 系统技术架构设计70-72
• 6.3.2 系统开发环境72-73
• 6.3.3 系统数据库框架73
• 6.4 系统功能实现73-85
• 6.4.1 应急保障子系统74-80
• 6.4.2 监测预警子系统80-85
• 6.5 本章小结85-86
• 结论与展望86-89
• 结论86-87
• 展望87-89
• 参考文献89-96
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果96-97
• 致谢97-98
• Ⅳ-2答辩委员会对论文的评定意见98

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本文编号：593133