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以数据为基础、以算法为支撑、以场景为导向,应用先进的实时大数据处理和机器学习技术,运维行业经验的深度实践,打通后台IT支撑系统与前台业务应用之间的信息断层和管理断层,提升业务与IT管理效能。
事故模拟与情景构建
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事故模拟与情景构建
仿真模型建立
进行后果模拟首先需要确定高风险场景。通过HAZOP/FMEA/JSA及BOW-TIE(领结图分析),对过程或作业的环节进行风险辨识,识别过程或作业中可能出现泄漏等事故的作业步骤,危险级别最高的事故场景,通过Bow-Tie分析以顶事件为核心,向前通过事故树分析方法分析导致该可能发生的原因及危害,向后通过事件树分析方法分析在安全屏障失效时可能发生的后续危害事件的定性分析方法。
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风险场景模拟
根据确定的泄漏场景,综合风险辨识结果,确定风险场景并进行扩散模拟。在风险场景模拟中,考虑气象条件变量模拟,设定风速,对比不同时刻的泄漏规律; 可进行各种实验测试和数值模拟,还原事故条件、分析数据,例如操作测试、混合实验、燃烧实验、数值仿真模拟分析(如泄漏、扩散、火灾爆炸的CFD仿真等)其他类型的实验。可以使用类似的零件或样品进行模拟,以尝试重现故障时的情况。也可启动工艺过程或系统模拟事故参数特征。 从模拟中获得的信息可以解释证据矛盾和补充证据分析数据,说明部分关键的事故原因机制。时间线是此开发中的有用工具。对于意外的化学反应事件,通常会尝试对放热或爆炸条件进行实验室或数值仿真模拟。
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