【摘 要】
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随着液化天然气（liquefied natural gas,LNG）全球进出口量的大幅度提升,LNG船订单数量的不断增加,LNG预计未来的装卸操作将会更加频繁,因此涉及LNG船安全相关的研究成了重中之重。LNG船装卸作业环节是LNG船运输中非常关键的一环,且流程复杂、持续时间长、涉及人员众多,某环节上存在失误,就会导致LNG泄漏事故、爆炸事故的发生,从而造成人员伤亡和经济损失。而对于LNG船装卸作
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随着液化天然气（liquefied natural gas,LNG）全球进出口量的大幅度提升,LNG船订单数量的不断增加,LNG预计未来的装卸操作将会更加频繁,因此涉及LNG船安全相关的研究成了重中之重。LNG船装卸作业环节是LNG船运输中非常关键的一环,且流程复杂、持续时间长、涉及人员众多,某环节上存在失误,就会导致LNG泄漏事故、爆炸事故的发生,从而造成人员伤亡和经济损失。而对于LNG船装卸作业的风险控制可以极大程度保障LNG船运输整体的安全性,因此,对LNG船装卸泄漏的风险进行控制,对于保障人员、船只、环境的安全和利益有着非常重要的意义。本文为了评估LNG船装卸作业泄漏风险,首先对LNG船装卸作业中存在的风险因子进行分析和提取,从历史事故以及装卸流程中提取了人为因素、船舶因素、环境因素三个分类的风险因子。基于贝叶斯网络（Bayesian network,BN）,得到了风险节点,并将历史事故数据按BN所需格式进行调整。其次考虑到历史事故数据不足的情况,结合了核密度估计（Kernel Density Estimation,KDE）,对小样本数据在保留数据原有特征及分布的基础上进行扩展。最后将拓展后的数据进行BN学习,得到各风险节点的相互关系以及影响程度,进而提高船方港方对LNG船装卸风险的认识,辅助其决策。本研究的创新性成果如下:（1）建立了基于贝叶斯网络的LNG船装卸泄漏风险模型。（2）针对LNG船事故数据的小样本的特性,应用核密度估计的方法进行拓展。（3）以数据驱动的方式进行贝叶斯网络结构学习。（4）图形化表现LNG船装卸过程中的不确定性风险的关系,并表现其相互影响的强弱关系。
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