基于FFT-BN-MI模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法

本发明属于深海采矿风险识别及风险评估，具体涉及一种基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法。

背景技术：

1、面对愈发紧张的矿产资源危机，深海海底蕴藏着丰富的矿产资源，开发和利用深海矿产资源极具战略意义。矿物的提升输运是深海采矿作业过程中的关键环节，通常通过数千米的深海矿体提升输运系统将数千米水深的矿产资源输送到水面。深海采矿提升输运系统主要包括提升硬管、软管、扬矿泵、中继站，深海极端环境给提升输运系统带来了诸多风险。在实际作业中受到高压、风、浪、流等多种自然因素的影响，此外提升输运管道底部不受约束，长期处于漂浮状态，受到水面支持船舶的作用以及自身各组成部分的耦合作用，一旦发生故障会带来不可估计的损失，因此对深海采矿提升输运系统的可靠性和稳定要求极高。为了保证提升输运系统能安全、稳定运行，减少事故发生、降低事故所带来的损失，有必要对深海矿物提升输运系统进行风险评估，预测潜在的安全隐患。

2、目前各国开展的深海矿物输运综合风险评估主要集中在提升硬管、扬矿泵等单一研究对象，提升输运系统的风险评估还未得到全面的验证及固化，缺乏风险因素的多维、多要素、多变性考虑，系统潜在失效模型认知性不足，风险演化特性机理存在盲点，导致结果可靠性低。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，以解决背景技术中存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于:包括以下步骤：

3、s1：获取深海矿物提升输运系统的信息资料；相对于深海采矿运输过程中的风险评估对象的单一性，考虑了运输硬管、软管、扬矿泵、中继站的内部耦合关系，并结合环境因素、人员因素、设备因素、腐蚀等多个外部因素，基于递推法和致因理论对深海矿物提升输运系统，层层梳理分析直接、间接原因，确定基本事件。

4、s2:建立深海矿物提升输运系统的故障树；在已识别的基本事件的基础上，通过逻辑门(与门、或门)连接导致深海矿物提升输运系统失效发生的基本事件，以描述事件间的逻辑关系。

5、s3：计算底事件模糊概率；由于深海矿物提升输运系统所涉及的失效概率数据来源存在不完备性，传统的方法无法进行精确的赋值从而导致故障树无法构建。因此本发明基于模糊理论通过专家打分法对语言变量进行模糊处理，得到的失效概率的模糊区间，使得失效概率更加符合实际。

6、s4：故障树定性分析。

7、优选地，在s1中，所述信息资料包括深海采矿输运系统的组成部分、事故报告、风险来源资料。

8、优选地，在s2中，以深海矿物提升输运系统失效作为故障树的顶部事件t，按照故障因果逻辑从顶事件逐层向下分解，辨识每个主要部件里的各个零件易发生的失效事件，找到导致t发生的直接原因作为中间事件m，依次类推至元器件的失效作为底事件x。从底事件到顶事件，采用逻辑门将各级事件进行相连，建立深海矿物提升输运系统的故障树。

9、优选地，在s3中，基于模糊理论通过专家打分法对语言变量进行模糊处理，得到的失效概率的模糊区间，使得失效概率更加符合实际。

10、优选地，在s3中，邀请三名具有深海采矿相关领域的知识和经验的专家对底事件可能发生的概率进行打分，评判等级分为很低(vl)、低(l)、中(m)、高(h)、很高(vh)五种，然后通过三角和梯形模糊集将专家的自然语言转化为模糊数，再运用左右模糊排序法进行去模糊化处理，得到底事件发生的最终概率。

11、优选地，具体计算方法如下：

12、1、综合考虑专家的专业水平、教育经历、工作时间作为计算专家权重的评判标准，用公式(1)计算专家的权重占比：

13、

14、其中wej是专家的权重结果，ec(j)是第j个专家的在第c个评判标准下的得分；

15、2、根据模糊理论确定自然语言集中各参数对应的模糊数类型及其隶属函数。风险因素的发生度选择三角隶属函数，如公式(2)所示；风险因素的严重度和可探测程度选择梯形隶属函数，如公式(3)所示。

16、

17、其中，代表了底事件元素x对集合的隶属程度；

18、根据左右模糊排序法将模糊数转化为可能性值，如公式(4)所示。

19、

20、优选地，在s4中，具体计算步骤如下：1、故障树的定性分析，根据故障树的结构框架和顶事件与组合事件之间的逻辑关系，得到相应的布尔代数运算表达式，如公式(5)-(6)所示，，提出采用最左遍历算法(depth-first left-most,dflm)对故障树进行分解，简化布尔计算，并根据逻辑与门、逻辑或门分类，基于递推法和ite(if-then-else)方法将子树转化为二元决策图，对于事件xi回溯其根节(x2,x3,...,xn)点到“1”的路径，得到最小割集，

21、fx1(x2,...,xn)＝f(1,x2,x3,...,xn)  (5)

22、fx1′(x2,...,xn)＝f(0,x2,x3,...,xn)  (6)

23、其中，fx1和fx1’称为f的余因子，fx1为正因子，fx1’为否定因子，

24、2、贝叶斯网络的定量分析，在已构建的故障树基础上引入了贝叶斯网络，实现了故障树的转化，通过概率推理求取顶事件即深海矿物提升输运系统失效的发生概率：

25、

26、其中，h(t)是顶事件t的熵表示不确定度，h(t|x)表示引入底事件之后顶事件的不确定度，i(x；t)的值反映了底事件重要程度，值越大说明基本事件对于顶事件的依赖性越强；

27、通过逆向推理诊断得到后验概率，根据底事件的先验概率，和在顶事件发生情况下的后验概率以及各节点之间的连接概率计算对应的mi，mi越大表示与顶事件的相关度越高，对风险事件的影响越大，根据mi值对风险因素的风险等级进行排序。

28、本发明的有益效果是：本发明基于模糊理论，结合故障树和贝叶斯模型，根据实际参数和运行环境，构建了深海采矿提升输运系统的风险评估模型—模糊故障树-贝叶斯网络-互信息(fft-bn-mift-bn)模型，能够全面且科学地对风险因素进行排序，实现准确的评估。这一方法为管理者提供了有效的工具，有助于采取预防深海采矿提升输运系统事故发生的有效措施，为决策提供可靠的依据。

技术特征：

1.一种基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于：在s1中，所述信息资料包括深海采矿输运系统的组成部分、事故报告、风险来源资料。

3.根据权利要求1所述的基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于：在s2中，以深海矿物提升输运系统失效作为故障树的顶部事件t，按照故障因果逻辑从顶事件逐层向下分解，辨识每个主要部件里的各个零件易发生的失效事件，找到导致t发生的直接原因作为中间事件m，依次类推至元器件的失效作为底事件x，从底事件到顶事件，采用逻辑门将各级事件进行相连，建立深海矿物提升输运系统的故障树。

4.根据权利要求1所述的基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于：在s3中，基于模糊理论通过专家打分法对语言变量进行模糊处理，得到的失效概率的模糊区间，使得失效概率更加符合实际。

5.根据权利要求4所述的基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于：在s3中，邀请三名具有深海采矿相关领域的知识和经验的专家对底事件可能发生的概率进行打分，评判等级分为很低(vl)、低(l)、中(m)、高(h)、很高(vh)五种，然后通过三角和梯形模糊集将专家的自然语言转化为模糊数，再运用左右模糊排序法进行去模糊化处理，得到底事件发生的最终概率。

6.根据权利要求5所述的基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于：具体计算方法如下：

7.根据权利要求1所述的基于fft-bn-mi模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，其特征在于：在s4中，具体计算步骤如下：

技术总结本发明属于深海采矿风险识别及风险评估技术领域，具体涉及一种基于FFT‑BN‑M I模型的深海矿物提升输运系统风险评估方法，包括识别深海矿物提升输运系统的风险因素，构建风险评估指标体系，并根据故障树原理建立系统故障树模型；邀请专家对底事件的失效概率进行评估，将专家语义评估结果通过模糊理论转化为模糊数，最后利用左右模糊排序法解模糊化得到底事件发生概率；在此基础上提出FFT‑BN‑M I模型，根据故障树转化为贝叶斯网络的转化方法建立FT‑BN风险评估模型进行推理预测，基于互信息指数法计算、排序风险值。本发明解决了深海采矿提升输运系统在失效统计数据不足情况下的定量风险评估。技术研发人员：周清基,李惠婷,杜尊峰,吴鸿云,刘嘉玥,郎一鸣,崔少敏,宋小海受保护的技术使用者：天津大学技术研发日：技术公布日：2024/10/17