【摘 要】
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水煤浆是一种由煤粉与水及添加剂组成的燃料。水煤浆在制作过程中污染较低,原煤利用充分,同时,水煤浆的流体特性使其输送更为方便。水煤浆气化技术是一种典型的煤气化工艺,水煤浆与氧气进行气化反应得到主体为一氧化碳与氢气的粗合成气,为接下来的相关工业、燃气、化工原料、发电等提供清洁能源。煤气化技术自诞生以来,在近二十年得到迅速发展。大型煤气化设备在长时间运行中往往会伴随着故障的发生,给企业的生产和人身安全造
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水煤浆是一种由煤粉与水及添加剂组成的燃料。水煤浆在制作过程中污染较低,原煤利用充分,同时,水煤浆的流体特性使其输送更为方便。水煤浆气化技术是一种典型的煤气化工艺,水煤浆与氧气进行气化反应得到主体为一氧化碳与氢气的粗合成气,为接下来的相关工业、燃气、化工原料、发电等提供清洁能源。煤气化技术自诞生以来,在近二十年得到迅速发展。大型煤气化设备在长时间运行中往往会伴随着故障的发生,给企业的生产和人身安全造成很大影响。因此,对煤气化系统的风险分析显得尤为重要。虽然在煤气化系统风险分析方面取得了一些成果,但是对于动态风险分析方面的研究较少。为了解决当前气化炉供料系统风险分析研究缺乏系统性分析的状况,提出了一种基于贝叶斯网络和HAZOP分析的风险分析模型。以某单日投煤量3000t级气化炉煤化工企业实际运行情况为研究对象,应用HAZOP法进行风险分析,将HAZOP分析结果中各偏差产生原因转化为贝叶斯网络节点。考虑到先验知识的缺乏问题,引入Leaky Noisy OR模型,通过文献资料和相关领域专家经验知识获得先验概率,利用贝叶斯网络进行风险分析,找出系统运行的薄弱环节。同时针对当前大型气化装置在动态风险分析方面的不足,提出一种基于动态贝叶斯网络的气化炉供料系统风险分析方法。利用气化炉供料系统各单元失效形式的相关资料,建立故障树模型,并将故障树模型转化为贝叶斯网络模型,利用K-2算法优化贝叶斯网络模型,结合β因子法处理共因失效对系统的影响。考虑维修因素对系统各时刻失效率的影响,利用贝叶斯网络分析软件Ge NIe进行计算,最后采用Monte Carlo法验证了本文方法的准确性和可行性。可为大型煤气化设备运行薄弱环节识别提供理论依据。
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