朱勇[1]2003年在《天然气调度管理应急决策支持系统研究》文中研究表明中国石油西南油气田分公司是以油气勘探、采（集）气、天然气净化、天然气输送、炼油化工生产和油气产品加工及销售为主营业务的地区公司。针对天然气的特性，对天然气这种特殊商品实行了采、脱、输、销（即产、运、销）一条龙生产经营服务，目前，已建成天然气地面设施：采气装置1200余套，净化装置10套（处理能力2020万方/日），集、输、配气站700余座，集输气管线11000余公里，覆盖着川渝地区30万平方公里，已经形成了较为完善的天然气输配管网系统，其中高压长输天然气管线6000多公里，以DN700毫米为主要管径的环形输气干线2100多公里，2002年西南油气田分公司天然气产量达到87亿立方米，外销天然气量为83.5亿立方米。该管网系统担负着向西南叁省一市（云、贵、川、渝）七大化肥（化工）厂、700余家工业用户和300多万城市居民的供气任务，天然气管网是西南地区经济大动脉，为此，确保天然气产、运、销系统的安全、平稳、高效生产运行，调度管理指挥决策致关重要。然而，由于技术和资金等方面的原因，西南油气田分公司如此庞大的天然气生产运行系统，其天然气的调度管理，特别是应急（故障）工况条件下的调度管理决策却主要依赖调度管理人员的经验运作，其弊端是显而易见的。对于输气管网中重要节点运行参数的调控对策制定，常常处于被动状态。这不仅没有充分发挥环形管网的灵活调控优势，而且还影响到用户的正常生产，其导致的潜在经济损失和社会影响都是不可低估的。如何将被动的经验式应急调度管理转变成通过计算机辅助制定调度预案的科学式应急调度管理，实现天然气产、运、销系统在故障工况下的优化运行，确保天然气管网安全、平稳、高效运行，保证本企业和用气企业的效益最大化，这是西南油气田分公司调度管理急需解决的问题，也是输气管网实现现代化管理的迫切需要。本文通过分析西南油气田分公司天然气调度管理的现状、存在的问题，结合当前管理科学迅速发展的新技术－－决策支持系统和人工<WP=3>智能技术，将天然气产、运、销各个环节中的不同工况进行整理、归纳、总结，同时，将调度管理人员在长期实践中积累的成功、丰富的调度经验，以及调度管理的原则、制度、规律、权重、工作流程等条件充分整合，利用DSS（决策支持系统）技术和计算机语言，采用①案例匹配模式－－通过对以往发生的相近事故进行分析，根据一些相关条件对案例进行模式匹配，找到与当前事故状态相近的事故案例，再根据当时的事故处理方案快速准确的得出当前的应急调度方案；②专家知识推理模式－－由当前的事故状态从专家知识库中挑选一些专家知识，通过人机对话来获得决策者的要求及所需信息后，由推理机来进行推理和工艺计算，获取一套应急调度方案。从而形成科学、合理、及时的天然气管网应急工况下的调度决策预案，规范气田、净化厂的安全运行、输气管网的合理调配、重要用户的有效供给，最大限度地发挥天然气的经济价值。本文通过系统的分析与研究，实现了DSS技术与天然气调度管理的有机结合，体现了技术上的创新。主要创新点表现在以下八个方面：* 通过管网水力模拟系统，确定了天然气管网应急调度决策的基本条件，并对天然气管网进行合理的简化，建立了一个基本能够反映整个四川天然气管网运行模式的调度应急决策模型。* 把调度专家的经验进行归纳、推理、总结，挖掘出适合管网运行的调度原则、规律、权重、工作流程，并利用先进的DSS（决策支持系统）技术和计算机语言，使天然气管网异常工况下的调度管理趋于科学化和规范化。* 本研究将DSS(决策支持系统)技术首次应用于国内天然气管网调度应急管理，并根据四川天然气管网调度管理的复杂性、多变性等特点，将传统DSS技术与天然气调度专家的实践经验相结合，利用案例匹配和专家推理机制两种思路进行科学的归纳、总结、决策，提高了天然气管网调度应急管理系统的先进性、实用性。* 在研究过程中，首次将地理图形库与DSS技术相结合，使系统操作更为直观、简便。在研究过程中，首次将管网水力模拟系统与DSS技术相结合，利用管网水力模拟系统软件检验决策结果，提高了<WP=4>* 系统决策的准确度、可信度。* 通过数据导入机制，能够及时、有效的把叁个基础数据库的相关生产数据提供给决策系统，提高了生产数据的准确性和决策的实时性。* 系统采用条件权值库的方式，决策者可以将影响天然气调度的各种因素,根据不同的时间和不同的外部条件动态的加以考虑，从而使决策更加科学和实际。* 由于专家知识必须以精确的形式输入到计算机中，所以知识要被明确地了解而不是被隐含于专家的脑海中，这样就必须对专家知识的正确性、一致性和完整性进行检查，这就提高了调度专家知识的质量。
朱勇[2]2009年在《川渝地区输气管道管控一体化与数据集成应用研究》文中研究说明天然气是一种清洁、优质能源,本世纪在我国将得到大力的开发和利用。随着川渝地区天然气工业的快速发展,西南油气田天然气管网规模和天然气用户不断地扩大,供求矛盾突出,天然气生产满负荷,管网高压运行,迫切需要建立输气管道管控一体化系统对天然气产、运、销进行动态、科学、高效的管理和控制,实现天然气生产的自动化控制和管理,为管理部门提供实时生产数据,为决策提供科学依据。管控一体化是指管理与控制一体化,就是利用各种技术,把生产现场的各种数据通过信息网络系统进行系统集成、技术融合,为企业全面实现信息自动化管理奠定基础。输气管道管控一体化系统的目标是利用先进的计算机技术,实现管理系统与实时生产系统的数据共享,建立输气管网管控一体化数据集成平台。同时,通过对输气管网快速响应和优化控制,实现输气管网的安全平稳调度,增强生产运行的预警能力、快速反应能力和应急处理能力,缩短事件应对时间,提高管理水平和效益。本论文的主要研究内容是:1)建立川渝地区输气管道数据集成平台:将输气管网SCADA实时数据上传到数据中心实时数据库中,实时数据库提供实时数据的管理、存储、检索,通过实时数据库来分析生产情况、汇总和统计生产数据,作为指挥、决策的依据。将实时数据库和管理数据库进行集成和整合,建立实时数据与管理数据之间的关系,实现数据的安全共享和利用。2)实现川渝输气管网动态运营管理。主要包括建立管网运行监控管理系统、管网安全预警管理系统、营销计划管理系统及管道运行状态管理系统。3)实现川渝输气管网模拟优化运行和天然气调度应急决策支持。主要包括建立管网稳态模拟和动态模拟优化及天然气调度应急决策支持系统。
朱勇, 罗敏, 刘巍[3]2004年在《DSS技术在天然气应急调度管理中的应用》文中研究指明通过分析中国石油西南油气田分公司天然气调度管理工作的现状和存在的问题,结合当前管理科学迅速发展的新技术--决策支持系统和人工智能技术,对天然气产、运、销各个环节中的不同工况进行了整理、归纳和总结,同时将调度管理人员在长期实践中积累的成功的、丰富的调度经验,以及调度管理的原则、制度、规律、权重、工作流程等条件充分整合,利用DSS(决策支持系统)技术和计算机语言,采用案例匹配模式和专家知识推理模式,制定了一套天然气应急调度方案,从而形成了科学、合理、及时的天然气管网应急工况下的调度决策预案,以规范气田、净化厂的安全运行,实现输气管网的合理调配,保证重要用户的有效供给,最大限度地发挥天然气的经济价值。
郭召松[4]2010年在《火电厂应急救援决策支持系统研究》文中研究表明电力工业是国民经济发展中最重要的基础能源产业,对促进国民经济的发展和社会进步起着重要的作用,是世界各国经济发展战略中优先发展的重点产业之一。随着我国经济的发展,对电的需求量不断扩大。截至2009年底,我国发电设备容量87407万千瓦,其中,火电65205万千瓦,约占总容量74.60%。火电是第一电力能源,总容量大,在电力能源结构中举足轻重。随着社会对电力需求的不断提升,加重了我国火力发电厂的压力,火力发电企业成为维持社会安定、团结、经济快速发展的重要保障之一。火电厂存在电气设备多、高温高压设备多、易燃、易爆和有毒物品多、高速旋转机械多、特种作业多、危险有害因素和危险源多等特点,可引发各类事故,如：电缆起火、汽机油系统起火、燃油罐区及锅炉油系统起火、氢气系统爆炸着火、制粉系统起火、输煤皮带着火等火灾事故；压力容器爆破、锅炉爆炸事故；氢气罐爆炸事故；制粉系统爆炸和煤尘爆炸事故；贮油罐泄漏、火灾、爆炸事故；汽轮机超速和轴系断裂、汽轮机大轴弯曲、轴瓦烧损事故；大型变压器损坏和互感器爆炸；灰渣坝溃坝事故；水淹厂房及厂房坍塌事故等。火电厂生产安全事故不仅可造成设备损坏、设备被迫停止运行、电厂停电的后果,严重的可造成人员伤亡,乃至影响电网供电,引发社会骚乱灾害等恶性事件。因此,应急管理与应急救援对火电厂安全生产非常重要。火电厂生产系统是一个复杂的巨系统,对设备稳定运行、安全维护、信息化监测、监控和信息化管理程度要求高,传统采用的以数据分析计算、合理组织与管理信息为核心的管理信息系统(MIS),既不能挖掘信息更深刻的内在规律,为决策服务,也缺少对发电设备运行状态诊断和突发事件应急救援决策的功能,已不能完全适应现代火电厂安全运行的要求。应急决策对事故应急救援有重要的作用,准确而高效的决策是保证应急救援有效性的前提。因此,开展火电厂应急救援决策支持系统的研究与开发,无论对完善电力安全应急决策理论,还是对提高火电厂事故应急救援决策效率和应急救援能力,降低火电厂企业事故中的人员伤亡与财产损失,都有重要的理论意义和现实意义。虽然应急管理与应急救援的研究近年来备受关注,但相对于其它学科其发展较晚,在事故应急救援管理体系、事故动态演化模型、应急救援行动理论模型及应急救援决策支持系统功能等方面的研究还不够完善。为此,本文确定以①事故应急救援管理体系的研究与建立、②事故动态演化模型的研究、③应急救援行动理论模型的研究、④基于仿真技术设计、开发火电厂应急救援决策支持系统为研究内容；以中国华电集团某火电厂为背景资料,通过收集和研读大量国内外文献,并采用实地调查研究、理论和实证研究、设计研究等方法,开展了系统的研究,取得了如下主要结论和成果。1.在分析现有应急管理体系构成的基础上,针对传统应急管理体系存在的不足,应用系统论、信息论和控制论的理论分析应急管理系统,引入EMS、OHSMS管理体系思想,提出了新的应急管理体系,所提出的新应急管理体系由常态应急管理循环和战态应急管理循环组成,常态应急循环与战态应急循环通过共体要素(包括事故预防、应急计划与准备、应急监视与监测、应急管理评审)而形成耦合,常态应急的不间断连续运行,通过耦合作用而不断提高战态应急救援系统的应急能力,从而提高企业的应急救援能力。结合中国华电集团火电厂实际情况,构建了新的火电厂应急管理体系,并系统分析和设计了其功能。建立了火电厂应急救援系统,它由管理方针目标、电厂应急计划与准备、事故预防与预警、应急响应与行动、应急管理评审组成；分析了应急救援系统各部分组成的功能；设计了火电厂应急救援系统的运行机制；设计并分析了火电厂事故预防与预警、火电厂应急响应与行动的管理接口；分析了应急管理评审内容。2.在分析火电厂存在危险有害因素和主要危险源的基础上,系统探讨了事故动态演化机理。分析了目前研究已提出的叁种演化模型,即多米诺(Domino)效应模型、能量释放模型和动力学模型,论述了它们的本质、机理、特征、数学模型及存在的缺陷。在此基础上,提出了新的梯度效应事故演化模型,建立了危险变量场P(x,y,z,t),它是空间和时间的函数,得出了梯度效应事故动态演化模型的数学判式模型,它由梯度判式、能量场传递函数判式和伤害(或损毁)耐受阈值判式组成。分析表明,梯度效应事故演化模型综合了动力学事故演化模型、能量释放事故演化模型和多米诺效应事故演化模型的机理特征,全面揭示了事故动态演化的本质特征。3.在分析事故风险基本模型的基础上,对火电厂事故风险空间分布进行了系统的研究论述,根据事故影响范围数学模型,对厂区空间风险等级进行了划分；论述了厂区空间风险场的迭加分析方法,指出了独立作用代数和求风险迭加方法存在的缺陷,提出了采用能量迭加法求解风险场迭加的新方法,并结合梯度效应事故演化模型判式,给出了能量迭加法求解风险场迭加的具体方法和步骤。以中国华电集团长沙火电厂液氨泄漏扩散模拟为例,系统论述了事故动态演化的仿真,分析了动态演化仿真过程及实现技术,并编制了仿真程序,给出了华电长沙火电厂液氨泄漏扩散的实际仿真结果,可为应急救援决策者提供直观形象的决策支持。4.系统分析了火电厂应急救援相关决策模型的建立,包括扑(抢)救力量分析模型、人员疏散模型、救援动态评估模型和救援资源调配模型,为火电厂应急救援决策支持系统设计提供了科学的救援决策理论依据。借鉴作战中的蓝彻斯特(L.W.Lanchester)作战模型原理,并以火电厂轻柴油储罐泄漏池火事故为例,首次系统论述了应急救援中的扑(抢)救力量分析模型的建立；推导得出了事故强度自然线性衰减方程、有救援的事故强度线性衰减方程和有燃料补充的事故强度衰减方程,以及单储罐泄漏池火事故非线性衰减和双储罐破裂池火事故非线性衰减方程,并给出了相应的变化曲线图；不仅为火电厂决策支持系统设计提供了理论模型,同时,可为事故应急救援及决策理论研究和实际应急救援指挥提供有益的指导。在分析应急救援人员疏散时间模型、社会力学模型、蚁群算法模型和元胞自动机模型特点的基础上,结合火电厂应急救援特点并根据元胞自动机模型的理论框架,论述并建立了元胞人员疏散自动桃模型。与现有元胞自动机疏散模型不同,本文所建立的模型考虑了火电厂事故动态演化引起疏散场所风险场变化对人员疏散的影响,系统论述了场所空间建模、人员移动邻居模型建立和人员疏散行走判据模型的建立,并推导得出了判据计算式。分析了应急救援过程动态评估和应急救援资源调配问题,设计了火电厂事故严重程度初始评估和救援有效性动态评估指标体系,建立了火电厂应急救援多级模糊综合评判动态评估模型；按照应急资源调度要同时满足运输成本最小和运输时间最少的目标要求,给出了应急救援资源调度数学模型和约束函数。5.分析了决策体系的构成及四库决策支持系统的结构,为构建火电厂决策体系提供了理论依据。在分析应急决策特点及应急决策一般构成的基础上,结合本文所提出的新应急管理体系构成,构建了火电厂应急决策体系及火电厂应急决策支持叁库系统架构,并设计了火电厂应急救援决策支持系统(EPPEDSS)的总体结构。该系统由应急指挥中心、现场监控系统、报警系统和网络系统四个子系统组成,采用基于Intranet/Internet结构、C／S模式与B／S模式相结合的体系结构,其主要业务流程为常态应急管理、预警分析和应急救援指挥的闭环反馈。该系统由五个子功能模块构成,即应急信息管理、常态应急管理、应急启动、应急救援指挥、应急考核。6.系统论述了EPPEDSS系统核心功能的设计,包括人机交互系统、模型库系统和数据库系统的设计。人机交互系统是基于VRP-SDK叁维虚拟现实引擎平台设计,融仿真技术、叁维互动技术、物理模拟技术、网络技术和数据库技术为一体,具有高扩展性、灵活性、交互性好等特点。将EPPEDSS系统划分为问题层、方案层、任务层、模型层和数据层五个层,决策交互层次设计的核心是问题层、方案层和任务层的设计。模型库的设计包括虚拟物理模型库设计、概念模型库设计和数学模型库设计,虚拟物理模型库直接采用3D软件构建,概念模型库设计采用面向对象法和本体(Ontology)论法；数学模型库设计采用面向对象法。7.以华电集团某火电厂为背景资料,基于VRP-SDK虚拟仿真开发平台和Microsoft SQL Server 2005数据库平台,采用C#、VC++、Visual Basic.net、OPENGL、Matlab等编程语言开发出了EPPEDSS系统。该系统可实现常态应急基础性管理和战态救援决策分析功能,系统具有应急演练平台、监测预警平台、救援指挥决策平台等。应急演练平台通过VRP-SDK编程、ActiveX插件嵌入、VRP编辑器的直接编辑和输入输出接口功能,实现演练场景物体的控制,可大大提高应急预案演练的效果。救援指挥决策平台采用了物理引擎设计技术和粒子技术,使应急救援虚拟场景具有物理场景的特性,物理模型具有动力学特性,使决策者能够逼真地观察到事故场景物理模型的变化,模拟风力、物体变形、破坏、爆炸、火灾事故及救援过程等,使虚拟仿真技术与决策技术有机结合,提高了事故应急救援决策过程的直观性和有效性。本文研究的主要创新点体现在如下几点：(1)提出新的应急救援管理体系,并按新体系原理构建火电厂应急管理体系,论述新体系各模块的组成、功能、运行机制。(2)提出新的梯度效应事故动态演化模型及其判式；提出采用能量迭加法求解风险场迭加的新方法,并结合梯度效应事故演化模型判式,给出能量迭加法求解风险场迭加的具体方法和步骤。(3)首次系统论述应急救援中的扑(抢)救力量分析模型的建立,并推导得出了事故强度衰减方程；考虑事故动态演化引起疏散场所风险场变化对人员疏散的影响,论述并建立元胞人员疏散自动机模型；建立火电厂应急救援多级模糊综合评判动态评估模型。(4)将虚拟仿真技术与决策分析技术有机结合,设计、开发出具有虚拟仿真功能的火电厂应急救援决策支持系统(EPPEDSS)软件,使决策支持系统更具有直观性和有效性。
吴祺斌[5]2002年在《基于OIL的群决策支持系统的研究与实践》文中认为群决策支持系统(GDSS)是一个基于计算机的交互式系统，利用通讯、计算机和决策技术支持群体成员对非结构化决策问题进行定义和求解。通过消除彼此的通讯障碍，提供结构化的决策分析技术以及系统的指导群体讨论的内容、时间和模式，GDSS可以改进群体决策的过程，提高群体决策效率与质量。最近的GDSS发展为通过局域网、企业内联网或互联网通信来支持任何时间、任何地点的群体决策。 XML(eXtensible Markup Language，可扩展的标记语言)是W3C(World Wide Web Consortium，万维网联盟)推荐的下一代网页发布语言，现在越来越成为关注的热点。XML把从SGML继承的可扩展性和强大功能与HTML易用性相结合，为基于Web的应用提供了新的格式平台。RDF(Resource Description Framework，资源描述框架)成为W3C推荐的描述和交换元数据的框架，它是处理元数据的基础。它提供了各个应用之间的互操作性，这些应用之间要进行Web上机器能够识别的信息的交换。目前Web技术的新动向XML和RDF，为基于Web的智能应用领域提供了基础。 RDF(S)是Web关于元数据表示的标准，是建立机器可理解的知识系统的基础。领域模型是知识工程中的一项热点技术，可以很好的对应用领域进行知识建模和描述。OIL(Ontology Inference Layer或Ontology Interchange Layer)是欧洲的OntoKnowledge联盟在现有的领域模型语言和RDFS基础上针对基于Web环境进行知识工程建模提出的一种(叁层结构的)领域模型语言，用分层的方法进行定义。针对语义化Web对机器可理解的语义表达的要求，OIL可以表示Web知识的领域模型并进行推理。作为一个建议，OIL结合了广泛使用的基于框架语言的模型原语和描述逻辑提供的推理服务，同时OIL与RDF兼容，并包含一个精确的语义来描述术语的含义。把领域模型论和OIL／RDF(S)的理论和技术引入到群决策支持系统中，不仅便利了知识的共享和重用，而且为数据和知识交换提供了语义上的互操作性，很好的适应了群决策支持系统在当前网络环境中的新发展。 本论文首先详细介绍了用计算机支持群体决策的必要性，群决策支持系统的特点、目标、技术层面，及群决策支持系统的发展和存在的不足；其次介绍了XML／RDF技术的由来，发展，特点和应用领域；然后着重介绍了Ontology技术，以及它的集成、建模方法和应用；再次介绍了领域模型语言OIL的基础、分层结构、语占描述及它对RDFo）的扩展；最后，把01。tOIOgy／01L技术引入到群决策支持系统中，介绍了群决策支持系统的软硬件结构，并结合在天然气调度决策支持系统项目中的实践，说u了基于 0几的群决策支持系统的模型库及推理规则库的建立，还介绍了群决策支持系统的抉策流程。
张明红[6]2016年在《基于案例的非常规突发事件情景推理方法研究》文中研究说明非常规突发事件具有前兆不明显、处置复杂和破坏严重等特点,给处置决策带来很大的压力和困难。突发事件案例在应急决策中有重要的参考价值,但是目前我国突发事件案例的信息化使用水平较低,且存在表达结构不统一、表达内容不完整等缺项。因此,我们合理结构化案例、构建结构化案例库,充分利用案例的信息进行辅助决策,将有助于增加非常规突发事件应急决策的合理性和科学性。本文在分析非常规突发事件特征和应急决策信息共性需求的基础上,着眼于发挥突发事件案例库的提示性作用,将情景分析方法、案例推理技术和贝叶斯网络方法相结合,研究了基于情景的结构化案例库、情景推演和情景的相似性匹配问题,提出了非常规突发事件情景推理方法,主要内容和研究成果如下：(一)、在深入剖析非常规突发事件的基础上,指出其具有难以预测、发展演化复杂、危害大、处置难度大等特点,相应的应急决策具有决策环境压迫性强、多主体协作、动态性多目标、非常规手段显效、信息收集处理难等特点。针对上述问题,提出了非常规突发事件应急决策信息需求的内容结构与层次结构,作为本文的研究切入点。(二)、以满足决策信息需求为导向,围绕有效提取突发事件案例信息的目标,本文描述了基于“案例—子事件—情景”的分层式非常规突发事件案例结构模式,进而对情景以“维度—属性—特征”为元素进行了解析,刻画了“维度—属性—特征”叁个层面下的知识表示。(叁)、在情景的知识表示基础上,研究了情景间的关系、驱动要素和情景演化关系的系统动力学表示,提出了情景的贝叶斯网络推演模型。文章以青岛“11·22"事故为例,在MATLAB软件中建模并进行了验证。(四)、文章提出了基于情景的非常规突发事件相似性检索匹配方法,包括：情景链的结构、语义相似,相似情景下的应急任务、应急行动结构和语义相似四个方面。本研究并以青岛“11·22”事故和大连“6·30”事故案例中的情景链为例进行了验证。(五)、在以上研究成果的基础上,以课题组开发的具有信息检索、决策提示、智能学习功能的“应急案例管理系统”为平台,提出了基于结构化案例系统平台的情景推理模式的框架、结构与流程。上述“基于案例的非常规突发事件情景推理方法”的研究,对“情景—应对”应急管理理论和应急响应技术有可能做了有益探索,有利于决策水平的提高。
余楠[7]2010年在《我国油气田企业重大危机事件应急管理中的政企联动机制研究》文中提出当前,影响社会公共安全的因素增多,各类突发公共事件时有发生。政府把加快建立和健全突发公共事件应急机制,提高政府应对公共危机的能力作为全面履行政府职能的一项重要任务来抓。本文主要是以油气田企业在重庆开县发生的“12·23”特大井喷事故为案例,对政府和油气田企业在应急管理中的联动问题进行研究。油气田企业产品多为易燃、易爆、有毒的危险化学物品,重大危险源数量多,生产环节不安全因素多,事故后果和危害性大,属于高危行业,抓好油气行业的应急管理工作重要而迫切。重庆开县“12·23”特大井喷事故是油气行业发生的多起重大突发事件中的一例典型事故,给了我们很多启示,建立政府和油气田企业应急管理联动机制势在必行。主要研究内容:本文通过对油气田企业在重大突发事件中与地方政府的联动现状进行分析着手,指出了现行政企联动中存在的问题,特别对相关制度建立健全、突发事件预测预警、信息沟通、联合指挥决策、应急保障和联合应急演练等方面存在的问题进行了深入分析,在此基础上以开县“12·23”特大井喷事故为例对政企应急联动进行了经验和教训的总结分析,随后根据油气田企业的实际情况,构建了政企应急联动机制,并对该机制顺利运作的保障条件进行了研究。主要创新点:1.本文基于油气田企业典型案例分析,提出应强化政府在油气田企业危机管理中的作用,完善政府与油气田企业应急管理联动工作机制。2.本文建立了以应急组织与战略决策联动机制为核心,包括风险识别与预警联动机制、应急指挥调度联动机制、应急处理联动机制、信息沟通与传播联动机制、应急保障联动机制等为辅助的政企应急联动机制模式,同时建议不断完善法规制度,为政府与油气田企业联动机制的顺利运行做好应急投入、应急队伍、应急信息平台和应急预案建设保障。本文提出的政企联动措施具有实用性、操作性和推广性。同时,把公共管理理念引入石油天然气行业,也进一步推进和完善了油气田企业的应急管理体系。
乔立民[8]2017年在《基于案例驱动的社区应急疏散情景应对准备规划》文中认为随着城市化进程的日益加快及城市建设的快速发展,作为现代人们生活、生产的主要活动区域,城市的人口越来越稠密。一方面城市人口的增加为社会发展提供着源动力,另一方面人群聚集通常也是事故发生的隐患,有时也是造成二次事故发生的根源。一般人口拥挤度越高,事故发生后造成的灾难也就越大,人口与物质的高度集中使城市面临灾害时的易损性大大增加。尤其城市中人员密集场所,其人群密度非常大、流动性很强,一旦发生突发事件等紧急情况,在安全疏散设施不完备或者疏散决策不合理时,就有可能造成大量人员伤亡和财产损失。社区作为城市中最基本的空间单元、基本的功能地域及行政单元,成为了城市防灾、减灾规划中最具操作意义的空间单元,由于其人口密度高、人员种类多样,以其进行应急疏散研究具典型的示范作用。本文基于“情景-应对”研究了应急管理领域相关问题,以管理学、计算机科学、灾害学等多个学科的理论技术为基础,提出了社区应急疏散情景应对规划的案例-模型驱动方法,并对其在社区应急疏散过程中的应用进行了研究。按照社区应急疏散理论分析、社区应急准备规划框架构建、并基于准备规划框架进行案例的情景应对建模和疏散本体构建的顺序,设计了全文研究路径。首先,对以往应急疏散研究理论进行了回顾,并提出了本研究所需的基本理论,即案例驱动理论与情景认知理论。其中,根据案例驱动理论,提出了社区应急疏散案例的要素构成和任务推理等内容;根据情景认知理论,提出了社区应急疏散中的情景内涵,并建立社区应急疏散情景框架。在已有研究及案例的基础上,比较叁类社区突发事件案例,提取了叁类社区突发事件的应急疏散情景特征和应急疏散任务特征。其次,设计了案例驱动的社区应急疏散准备规划框架。通过对社区应急疏散全流程中的预案、决策、任务、能力等分析,设计了主要包括灾害情景认知布局、应急疏散资源布局与应急疏散“数据-信息-知识”布局的框架体系,并在此基础上构建了致灾因子、疏散对象与疏散任务等叁类情景-应对要素。特别是,在该框架中引入案例推理功能模块,可提升相应的社区应急疏散管理体系的运行效率与执行效果。再次,提出基于案例驱动的社区应急疏散情景应对建模方法。针对应急疏散决策,将案例驱动方法和智能建模技术有机结合,构建了相关的结构模型和本体模型,实现了社区应急疏散情景应对的过程元模型、情景元模型、任务元模型的形式化,并实现不确定和动态环境下的过程建模。然后,阐明了本文基于案例驱动进行社区应急疏散本体构建的方法。考虑应急疏散情景应对环境下各本体的特点,在社区应急疏散本体框架构建的过程中,首先将社区应急疏散影响因素本体分类,并基于影响因素本体研究了社区应急疏散的状态本体,并由此构建了社区应急疏散状态本体的框架。在这个过程中,研究发现应急疏散知识本体的共享对应急疏散效率影响十分显着,基于这个原因,本文构建了知识本体共享框架、并分析了知识本体共享的基本流程和实现路径规划,以保证应急疏散可以有序高效地进行。最后,提出案例驱动的社区应急情景决策桌面培训方法。该方法集成了案例推理、综合集成方法与顿悟学习法,以此构建了“互动-学习-顿悟-强化(ILIS)”的应急桌面培训学习机制,其可通过源案例决策观点生成、目标案例决策观点互动学习、顿悟启发与强化检验来提升应急决策者面向特定灾害情景的决策能力。
刘晓琴[9]2017年在《铁路应急管理辅助决策方法研究》文中认为随着我国铁路建设的快速发展,大量新线建成并投入运营,铁路沿线各种未知风险因素也不断涌现,极大的增加了铁路突发事件发生的可能性,对铁路应急管理工作提出了更高要求。为满足新时期铁路应急工作需求,需要从铁路应急管理全局出发,深入剖析铁路应急管理中存在的问题,不断完善铁路应急管理体系建设;同时,铁路应急管理水平的提高,应急能力的提升,离不开先进理论和决策方法的支持,因此,结合铁路应急管理实际,积极探索科学、高效的应急管理辅助决策方法,是当前铁路应急管理工作亟待解决的问题。本文基于以上需求,在对我国铁路应急管理现状进行深入分析的基础上,挖掘其薄弱环节,为完善铁路应急管理体系建设提供参考建议;并重点针对铁路应急决策方法不科学、决策效率不高等突出问题,从突发事件生命周期角度出发,就铁路应急预案优选和突发事件应急方案决策方法进行研究。本文主要研究内容如下:(1)在对现有铁路应急管理理论及应急体系建设研究成果进行分析的基础上,从铁路应急管理的体制、机制、法制、预案体系和保障体系等5个环节出发,对铁路应急管理体系进行全面解析;总结我国铁路应急管理体系建设取得的成效,深入分析其存在的问题,并提出针对性的改进建议;将岗位应急处置办法纳入铁路应急预案体系范畴,建立铁路总公司─铁路局─基层组织─岗位应急处置办法的四级铁路应急预案体系;构建基于信息新技术的铁路应急管理信息系统框架,为完善铁路应急体系建设提供有益参考。(2)针对铁路应急预案优选问题,提出一种基于云模型和TOPSIS法的多属性群决策方法。从完整性、可操作性、针对性、责任明确性4个方面构建了铁路应急预案评估指标体系;基于云模型的不确定转换特性实现了决策者语言决策信息与定量数值之间的自然转换,利用综合云有效集结决策者属性评价信息,避免了决策信息的丢失;综合考虑各种主、客观因素影响,基于加权逆向云算法和熵权法得到群决策属性权重,运用TOPSIS法的相对贴近度计算实现了应急预案的优选,为铁路应急预案管理提供切实可行的参考。(3)针对铁路突发事件应急方案决策问题,综合考虑决策信息的随机性和模糊性,不同情景状态演变以及决策者行为特征等因素对决策过程的影响,提出一种基于前景理论的多属性群决策方法。选取可行性、时效性、抗风险性、经济性等4个方面构建了铁路应急方案决策指标体系;基于前景理论和云模型将决策者的定性语言评价信息转化为云前景价值,利用综合前景值最大原理构建决策者属性权重优化函数,进而确定群决策方案前景矩阵;基于群体一致性和极大熵原则确定决策者权重的基础上,依据各方案的综合前景值排序实现方案优选,为铁路突发事件应急方案选择提供辅助决策支持。(4)针对铁路突发事件应急方案决策问题中,决策属性之间相互关联且决策者决策行为的有限理性等特点,提出一种考虑后悔规避和属性关联的多属性群决策方法。基于后悔理论将决策者的后悔规避行为融入应急决策过程中,实现了属性决策信息向感知效用的转化;应用Choquet积分和Shapley值有效集结各关联属性感知效用,解决了应急决策属性的模糊性和相关性等问题;并依据各方案的综合感知效用值确定最优决策方案,为铁路应急方案决策提供了新的思路。以上研究进一步丰富和扩展了铁路应急管理理论和应急决策方法,对完善铁路应急管理体系,提高铁路应急管理效能具有较大的参考价值。
王湖南[10]2002年在《基于RDF的知识表示机制的研究》文中研究表明知识表示就是将关于问题领域的知识和专家的经验知识记为计算机识别的记号。目前，已经提出了许多较为成熟而又针对特定领域的知识表示方法，但是它们都有自己的侧重点。随着网络技术的发展，需要寻求一种新的，适于Web发展需要的知识表示方法，为基于Web的智能应用领域提供基础。目前Web技术的新动向XML，RDF，为知识表示方法提供了一种新的思路。 RDF是W3C推荐的描述和交换元数据的框架，它是处理元数据的基础。RDF的设计目标是定义一种描述资源的机制，该机制不是假设在某个特定的应用领域，也没有定义在任何应用领域的语义。机制的定义应该是域无关的，但是这个机制也适合用来描述其它领域的信息。因此在知识表示中引进RDF技术是十分有意义的。 本论文首先详细介绍了知识表示的传统方法，各自的适用领域；其次介绍了RDF技术的由来，发展，特点和应用领域；然后结合RDF技术，提出了一种基于RDF的知识表示方法，它的形式，语法和语义；最后，在天然气调度决策支持系统中，用该知识表示方法实现调度知识的表示，以及推理实现。
参考文献：
[1]. 天然气调度管理应急决策支持系统研究[D]. 朱勇. 西南财经大学. 2003
[2]. 川渝地区输气管道管控一体化与数据集成应用研究[D]. 朱勇. 西南石油大学. 2009
[3]. DSS技术在天然气应急调度管理中的应用[J]. 朱勇, 罗敏, 刘巍. 天然气工业. 2004
[4]. 火电厂应急救援决策支持系统研究[D]. 郭召松. 中国地质大学. 2010
[5]. 基于OIL的群决策支持系统的研究与实践[D]. 吴祺斌. 电子科技大学. 2002
[6]. 基于案例的非常规突发事件情景推理方法研究[D]. 张明红. 华中科技大学. 2016
[7]. 我国油气田企业重大危机事件应急管理中的政企联动机制研究[D]. 余楠. 电子科技大学. 2010
[8]. 基于案例驱动的社区应急疏散情景应对准备规划[D]. 乔立民. 哈尔滨工业大学. 2017
[9]. 铁路应急管理辅助决策方法研究[D]. 刘晓琴. 中国铁道科学研究院. 2017
[10]. 基于RDF的知识表示机制的研究[D]. 王湖南. 电子科技大学. 2002
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