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申请/专利权人：大连海事大学

摘要：本发明一种港口水域LNG船舶航行风险计算方法，包括以下步骤：对港口水域LNG船舶航行安全的潜在影响因素进行辨识；基于港口水域LNG船舶航行安全的潜在影响因素，采用模糊事故树法对港口水域LNG船舶航行安全潜在风险进行系统分析，构建LNG船舶港口航行风险事故树模型；将LNG船舶港口航行风险事故树模型映射为LNG船舶港口航行风险的贝叶斯网络模型；基于LNG船舶港口航行风险的贝叶斯网络模型，对基本事件中的因素进行风险量化计算和LNG船舶航行风险值进行量化计算；通过敏感性分析识别出基本事件中对LNG船舶航行安全性具有显著影响的关键要素。本发明可为LNG船舶安全管理和交通组织方案研究提供参考，保障港口水域LNG船舶航行安全，维护航道通航秩序。

主权项：1.一种港口水域LNG船舶航行风险计算方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：基于辨识出的港口水域LNG船舶航行安全的潜在影响因素，采用模糊事故树法对港口水域LNG船舶航行安全潜在风险进行分析，构建LNG船舶港口航行风险事故树模型；所述采用模糊事故树法对港口水域LNG船舶航行安全潜在风险进行分析，构建LNG船舶港口航行风险事故树模型的过程如下：基于事故树理论，对港口水域LNG船舶航行安全潜在影响因素进行逐层逻辑排列，直至事故树的纵向分析程度到达基本事件为止；以LNG船舶港口航行事故T为顶上事件，采用模糊事故树法确定导致LNG船舶港口航行事故T的中间事件及基本事件；通过顶上事件与中间事件、基本事件进行逻辑推理，确定LNG船舶港口航行风险事故树模型；步骤2：将LNG船舶港口航行风险事故树模型映射为LNG船舶港口航行风险的贝叶斯网络模型；所述将LNG船舶港口航行风险事故树模型映射为LNG船舶港口航行风险的贝叶斯网络模型的过程如下：根据事故树模型和BN原理，将事故树模型映射到贝叶斯网络模型上：1将事故树中的顶上事件转化为BN的叶节点，中间事件转化为BN的中间节点，基本事件转化为BN的根节点；用单向箭头将节点联系起来，箭头的起始节点为原因节点，箭头指向的节点为结果节点；2将基本事件的发生概率作为根节点的先验概率，事件间的逻辑关系转化为条件概率，构建的LNG船舶航行风险BN模型；步骤3：基于LNG船舶港口航行风险的贝叶斯网络模型，对基本事件中的因素进行风险量化计算和LNG船舶航行风险值进行量化计算；通过敏感性分析识别出基本事件中对LNG船舶航行安全性具有显著影响的关键要素；所述基于LNG船舶港口航行风险的贝叶斯网络模型，对基本事件中的因素进行风险量化计算；采用模糊逻辑和专家启发的方法对所有基本事件的失效频率进行量化；将在去模糊化后得到的清晰数转换为失效概率，即得到基本事件模糊故障概率；参考专家意见更新BN中中间节点的条件概率表，从而进行风险更新；完成对LNG船舶航行风险的概率观测后，利用贝叶斯网络的先验概率和修正的条件概率表对后验概率进行推理，对LNG船舶发生危险事故的影响因素进行分析判断；通过将LNG船舶危险发生的可能性设置为100%，找到每个基本事件的后验概率；所述通过敏感性分析识别出基本事件中对LNG船舶航行安全性具有显著影响的关键要素的过程如下：通过使用Netica风险分析软件中的“对调查结果的敏感性”工具测量LNG船舶港口航行风险的贝叶斯网络模型中每个节点与目标节点之间的相互信息联系水平，互信息作为一种量化指标，得到各节点对于LNG船舶港口航行风险的互信息和敏感度，即得到LNG船舶航行安全性具有显著影响的关键要素。

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