GRS固体推进剂生产过程燃爆事故分析与风险控制研究
发布时间:2020-12-23 01:35
为了研究GRS固体推进剂生产过程燃爆事故成因并对发生燃爆事故的风险进行控制,本文首先利用系统工程的分析方法(危险有害因素辨识、BZA-2法、事故树-层次分析法(FTA-AHP))和BP神经网络分析了各工序产生燃爆事故的成因及事故发生可能性。经过危险有害因素辨识确立了两个重要的危险工序:捏合工序、压伸工序。通过BZA-2法分析得到了工序的危险等级,同时,采用事故树-层次分析法相结合的方法分析得到导致燃爆事故的基本事件发生概率。最后,结合事故树分析的结果,采用LEC法对其基本事件进行评价专家打分,得到样本数据,建立仿真数据库,经BP神经网络仿真计算个基本事件的权重值,将仿真结果与原始数据对比发现相关系数很高。在以上分析的基础上,综合各分析方法的优缺点,对燃爆事故进行风险控制研究,主要包括以下三个方面:配方降感(添加钝感剂、增大粒度、提高含水率)、工艺安全优化设计、安全控制屏障系统。有针对性的提出了降低基本事件发生概率、合理提高生产过程本质安全程度的改进措施。其成因研究过程及风险控制方法对类似推进剂生产线的工艺优化及安全管理有一定的指导意义。
【文章来源】:南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:75 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 固体推进剂研究综述
1.2.2 固体推进剂生产过程的风险分析
1.3 本文主要研究内容
2 GRS固体推进剂生产过程危险有害因素辨识
2.1 GRS固体推进剂生产概况
2.1.1 组成成份
2.1.2 工艺及设备
2.1.3 主要建构筑物
2.2 危险有害因素
2.2.1 推进剂感度特性研究
2.2.2 生产工艺过程中危险有害因素
2.3 本章小结
3. BZA-2法分析
3.1 BZA-2法
3.1.1 概述[42]
3.1.2 BZA-2模型建立
3.1.3 评判标准
3.2 捏合工序BZA-2法分析
3.3 压伸工序BZA-2法分析
3.4 本章小结
4 事故树-层次分析法分析
4.1 事故树分析[42]
4.2 层次分析法
4.3 事故树分析
4.3.1 捏合工序事故树分析
4.3.2 压伸工序事故树分析
4.4 FTA—AHP分析
4.4.1 捏合工序FTA-AHP分析
4.4.2 压伸工序FTA-AHP分析
4.5 本章小结
5 基于BP神经网络的固体推进剂安全模型
5.1 人工神经网络理论
5.2 反向传播BP网络
5.3 运用MATLAB工具箱建立BP网络模型
5.4 BP神经网络的学习和仿真
5.4.1 LCE法获取样本数据
5.4.2 样本的预处理
5.4.3 神经网络的学习和仿真
5.4.4 仿真结果分析
5.5 评价方法对比
5.6 本章小结
6 风险控制研究
6.1 配方降感
6.1.1 钝感填充剂对配方感度的影响
6.1.2 含水率对配方感度的影响
6.1.3 其他降感措施
6.2 工艺安全优化设计
6.3 安全控制屏障系统
6.3.1 ESD紧急停车系统
6.3.2 消防系统
6.3.3 人员组织屏障系统
6.4 本章小结
7 总结与展望
致谢
参考文献
附录
本文编号:2932820
【文章来源】:南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】:75 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 固体推进剂研究综述
1.2.2 固体推进剂生产过程的风险分析
1.3 本文主要研究内容
2 GRS固体推进剂生产过程危险有害因素辨识
2.1 GRS固体推进剂生产概况
2.1.1 组成成份
2.1.2 工艺及设备
2.1.3 主要建构筑物
2.2 危险有害因素
2.2.1 推进剂感度特性研究
2.2.2 生产工艺过程中危险有害因素
2.3 本章小结
3. BZA-2法分析
3.1 BZA-2法
3.1.1 概述[42]
3.1.2 BZA-2模型建立
3.1.3 评判标准
3.2 捏合工序BZA-2法分析
3.3 压伸工序BZA-2法分析
3.4 本章小结
4 事故树-层次分析法分析
4.1 事故树分析[42]
4.2 层次分析法
4.3 事故树分析
4.3.1 捏合工序事故树分析
4.3.2 压伸工序事故树分析
4.4 FTA—AHP分析
4.4.1 捏合工序FTA-AHP分析
4.4.2 压伸工序FTA-AHP分析
4.5 本章小结
5 基于BP神经网络的固体推进剂安全模型
5.1 人工神经网络理论
5.2 反向传播BP网络
5.3 运用MATLAB工具箱建立BP网络模型
5.4 BP神经网络的学习和仿真
5.4.1 LCE法获取样本数据
5.4.2 样本的预处理
5.4.3 神经网络的学习和仿真
5.4.4 仿真结果分析
5.5 评价方法对比
5.6 本章小结
6 风险控制研究
6.1 配方降感
6.1.1 钝感填充剂对配方感度的影响
6.1.2 含水率对配方感度的影响
6.1.3 其他降感措施
6.2 工艺安全优化设计
6.3 安全控制屏障系统
6.3.1 ESD紧急停车系统
6.3.2 消防系统
6.3.3 人员组织屏障系统
6.4 本章小结
7 总结与展望
致谢
参考文献
附录
本文编号:2932820
本文链接:https://www.wllwen.com/projectlw/hxgylw/2932820.html
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