长输气管道系统可靠性增长预测模型及应用研究
[Abstract]:With the rapid development of China's national economy, the demand for natural gas is increasing, and the task of transporting natural gas is more arduous, which requires a high level of reliability of the long gas pipeline system. In order to fully understand the increasing trend of the reliability of the long gas pipeline system and the detailed information of the system reliability growth, the future failure time of the system is forecasted within a certain range, and the reliability of the system is improved to ensure the normal operation of the system. In this paper, Gamma distribution model, structure entropy theory and fuzzy theory are used to study the reliability growth prediction of long gas pipeline system, and the validity of the model results is analyzed. The main contents of this paper are summarized as follows: by summarizing the characteristics of reliability growth prediction model of long gas pipeline system, the structural entropy theory is used to analyze the influencing factors; At the same time, through the determination of the reliability growth prediction parameter model of the long gas pipeline system, the failure time distribution theory is adopted as the leading factor. The reliability growth prediction model of long gas pipeline system based on Gamma distribution is constructed by using several parameters, such as system life and fault strength, combined with fuzzy theory. The application of reliability growth prediction model of long gas pipeline system is studied by empirical analysis, and the prediction ability and fitting ability of the model are analyzed to verify the validity of the model. At the same time, the research contents of this paper are summarized and summarized. The research results of this paper can enhance the consciousness of the system development stage, and it is also helpful to guide the premaintenance and post-maintenance of the long gas pipeline system. The method of factor decision analysis and reliability growth prediction model constructed in this paper have good applicability, and can be used for reference to other similar research work on reliability growth.
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TE973
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,本文编号:2249370
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