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        船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)性評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)

        2023-12-04 06:38:14宋英杰
        艦船科學(xué)技術(shù) 2023年20期
        關(guān)鍵詞:預(yù)警系統(tǒng)火災(zāi)船舶

        宋英杰,李 林

        (河北大學(xué),河北 保定 071002)

        0 引言

        船舶火災(zāi)爆炸是指船舶發(fā)生火災(zāi)后,由于燃料、氣體或其他可燃物質(zhì)的爆炸而造成的事故。這種事故可能導(dǎo)致船舶嚴(yán)重受損、人員傷亡和環(huán)境污染。船舶火災(zāi)爆炸的原因多種多樣,包括但不限于以下幾種:

        1)電氣故障。電線老化、短路或電器設(shè)備故障可能導(dǎo)致火災(zāi)爆炸。

        2)燃料泄漏。燃料泄漏可能引發(fā)火災(zāi),并在緊閉空間中積聚可燃?xì)怏w,一旦遇到火源就可能發(fā)生爆炸。

        3)火源不當(dāng)使用。吸煙或使用明火等不當(dāng)行為可能引發(fā)火災(zāi)。

        船舶火災(zāi)爆炸的危險(xiǎn)程度很高,建立船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)性評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)十分必要。本文建立船舶火災(zāi)爆炸的故障樹,并結(jié)合多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)開發(fā)了船舶火災(zāi)爆炸的多傳感器融合預(yù)警系統(tǒng)。

        1 船舶火災(zāi)爆炸的故障樹分析與故障樹建模

        故障樹分析法(FTA)是一種系統(tǒng)性的故障分析方法,用于識(shí)別和分析導(dǎo)致系統(tǒng)故障的可能原因和路徑。通過將系統(tǒng)故障分解為不同的事件和邏輯關(guān)系,構(gòu)建故障樹來表示系統(tǒng)故障的邏輯結(jié)構(gòu)。故障樹由事件和邏輯門組成。事件表示系統(tǒng)中可能發(fā)生的故障或失效,邏輯門用于描述事件之間的邏輯關(guān)系。常用的邏輯門包括與門、或門和非門。故障樹分析步驟包括:

        1)確定故障樹的目標(biāo),即要分析的系統(tǒng)故障。

        2)識(shí)別可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障的基本事件[1]。

        3)確定基本事件之間的邏輯關(guān)系,并使用邏輯門進(jìn)行組合。

        4)繪制故障樹圖,表示故障事件之間的邏輯關(guān)系。

        5)對(duì)故障樹進(jìn)行定量或定性分析,計(jì)算系統(tǒng)故障的概率或可能性。

        6)根據(jù)分析結(jié)果,提出相應(yīng)的改進(jìn)措施,減少系統(tǒng)故障的發(fā)生概率。

        故障樹分析法的流程如圖1 所示。

        圖1 故障樹分析的基本流程Fig.1 The process of fault tree analysis

        船舶火災(zāi)爆炸事故的故障樹分析法建立關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括:

        1)確定頂事件

        船舶火災(zāi)爆炸事故的頂事件需要說明的是,故障樹中不考慮火災(zāi)爆炸的嚴(yán)重程度,只要能引起船舶火災(zāi)爆炸的原因都要考慮;由于船體的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,頂事件不對(duì)火災(zāi)爆炸發(fā)生區(qū)域進(jìn)行限制,凡是某一個(gè)艙室出現(xiàn)火災(zāi),都屬于頂事件。

        2)確定二級(jí)、三級(jí)子系統(tǒng)事件

        這些事件會(huì)間接導(dǎo)致船舶火災(zāi)爆炸事故的發(fā)生。

        圖2 為船舶火災(zāi)爆炸事故的故障樹。

        圖2 船舶火災(zāi)爆炸事故的故障樹Fig.2 Fault tree of ship fire and explosion accident

        在該故障樹中,T 為頂事件,是指船舶發(fā)生火災(zāi)爆炸事故,A 為中間原因,代表船舶子系統(tǒng)或區(qū)域出現(xiàn)火災(zāi);B1 代表濾油器火災(zāi)爆炸,B2 代表動(dòng)力系統(tǒng)火災(zāi),B3 代表船體艙室火災(zāi),B4 代表電氣設(shè)備火災(zāi)爆炸,A2~A6 分別代表泵組火災(zāi)、閥類火災(zāi)、液壓缸起火、密封結(jié)構(gòu)起火和船舵起火。X1~X7 是故障樹的底層節(jié)點(diǎn),分別代表潤(rùn)滑脂起火、外來火源、短路起火、斷路起火、燃油起火、燃?xì)馄鸹鸨?、液壓油起火?/p>

        2 船舶火災(zāi)爆炸的多傳感器融合預(yù)警系統(tǒng)

        2.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)

        由于船舶火災(zāi)爆炸會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的后果,本文結(jié)合多傳感器融合技術(shù),建立船舶火災(zāi)爆炸的危險(xiǎn)性評(píng)估和預(yù)警系統(tǒng)。

        基于多傳感器融合的火災(zāi)爆炸預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括以下步驟:

        1)傳感器選擇。根據(jù)船舶火災(zāi)預(yù)警的需求,選擇合適的傳感器,如溫度傳感器、煙霧傳感器、氣體傳感器等。

        2)數(shù)據(jù)采集。將溫度傳感器、煙霧傳感器、氣體傳感器等傳感器采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)筋A(yù)警系統(tǒng)的中央處理單元,可以通過有線或無線方式進(jìn)行傳輸。

        3)數(shù)據(jù)處理。系統(tǒng)的處理單元對(duì)傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)校正、濾波、去噪等操作,以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。然后將經(jīng)過預(yù)處理的多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,可以采用加權(quán)平均、最大值、最小值等方法,得到綜合的火災(zāi)預(yù)警數(shù)據(jù)。采用規(guī)則基礎(chǔ)的方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法或深度學(xué)習(xí)方法等,以判斷是否存在火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。

        4)預(yù)警輸出。根據(jù)預(yù)警算法的結(jié)果,將預(yù)警信息輸出給船舶上的相關(guān)人員,可以通過聲音、光信號(hào)、文字信息等方式進(jìn)行預(yù)警。

        多傳感器融合的預(yù)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程如圖3 所示。

        圖3 多傳感器融合的預(yù)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程Fig.3 Data processing process of multi-sensor fusion early warning system

        可知,多傳感器融合的預(yù)警系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括傳感器輸入、數(shù)據(jù)校正、相關(guān)性分析、參數(shù)估計(jì)和目標(biāo)識(shí)別、危險(xiǎn)性估計(jì)等[2]。

        1)數(shù)據(jù)校正

        預(yù)警系統(tǒng)的處理單元對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,以消除傳感器之間的誤差和偏差,校正可以通過校準(zhǔn)傳感器、使用校準(zhǔn)模型或者進(jìn)行數(shù)據(jù)處理來實(shí)現(xiàn),數(shù)據(jù)校正的目的是提高傳感器采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度,為火災(zāi)爆炸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提高準(zhǔn)確性。

        2)關(guān)性分析

        指對(duì)多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析,以確定它們之間的關(guān)系和相互作用。通過相關(guān)性分析,可以發(fā)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)之間的潛在模式和規(guī)律,當(dāng)船體出現(xiàn)火災(zāi)和保障信號(hào)時(shí),溫度傳感器、煙霧傳感器理論上應(yīng)該同時(shí)發(fā)現(xiàn)異常信號(hào),通過相關(guān)性分析可以提高火災(zāi)爆炸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確度。

        2.2 火災(zāi)爆炸預(yù)警系統(tǒng)的多傳感器融合加權(quán)算法

        針對(duì)船舶火災(zāi)爆炸預(yù)警系統(tǒng)的多傳感器融合算法,本文采用一種基于誤差的自適應(yīng)加權(quán)融合算法,原理如下:

        假設(shè)船舶火災(zāi)爆炸預(yù)警系統(tǒng)中共有m個(gè)傳感器,采集的數(shù)據(jù)Xi(i=1,2,...,n),相鄰數(shù)據(jù)的誤差不高于門限值 ε(與傳感器的測(cè)量精度有關(guān)),可得:

        在預(yù)警系統(tǒng)中定義第j個(gè)傳感器的監(jiān)測(cè)值為:

        n(t)為信號(hào)的白噪聲,若傳感器監(jiān)測(cè)的值準(zhǔn)確且相互獨(dú)立,則Y的估計(jì)公式可寫為:

        式中,Wj為加權(quán)系數(shù),

        信號(hào)的估計(jì)方差為:

        假設(shè)傳感器的加權(quán)系數(shù)一致,則估計(jì)方差可寫為:

        可得多傳感器融合算法的加權(quán)平均算法函數(shù)為:

        圖4 為火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的多傳感器加權(quán)融合算法原理。

        圖4 火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的多傳感器加權(quán)融合算法原理Fig.4 Principle of multi-sensor weighted fusion algorithm for fire warning system

        圖中,傳感器組共有n組,每組分別包括溫度、煙霧和CO 傳感器,通過加權(quán)融合局部處理后進(jìn)入數(shù)據(jù)處理中心。

        3 在線式船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)

        3.1 平臺(tái)功能設(shè)計(jì)

        在線式船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)開發(fā)是用于幫助船舶進(jìn)行實(shí)時(shí)火災(zāi)和爆炸危險(xiǎn)評(píng)估,并提供預(yù)警功能。該系統(tǒng)可以通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)船舶的各種參數(shù)和傳感器數(shù)據(jù),對(duì)火災(zāi)和爆炸危險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,并在危險(xiǎn)發(fā)生前提供預(yù)警信息[3],以便采取相應(yīng)的措施來避免事故的發(fā)生。

        系統(tǒng)功能框圖如圖5 所示。

        圖5 在線式船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)功能框圖Fig.5 Functional block diagram of online ship fire and explosion hazard assessment and early warning system platform

        可知,在線式船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)分為操作模塊、本體解析模塊、火災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)估模塊和輔助功能模塊,操作模塊的功能包括界面修改、用戶登錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等;本體解析模塊包括故障樹導(dǎo)入、數(shù)據(jù)錄入等;火災(zāi)危險(xiǎn)性評(píng)估模塊的功能包括評(píng)估推理等。

        3.2 數(shù)據(jù)庫搭建與平臺(tái)使用邏輯規(guī)則

        在建立船舶火災(zāi)爆炸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫時(shí),采用了Oracle 數(shù)據(jù)庫,這是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS),其工作原理可以概括為以下幾個(gè)步驟:

        1)連接管理。當(dāng)一個(gè)用戶連接到Oracle 數(shù)據(jù)庫時(shí),數(shù)據(jù)庫會(huì)驗(yàn)證用戶的身份和權(quán)限。如果驗(yàn)證通過,用戶將獲得一個(gè)會(huì)話(session)來訪問數(shù)據(jù)庫。

        2)SQL 解析和優(yōu)化。用戶通過SQL 語句來操作數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫會(huì)對(duì)SQL 語句進(jìn)行解析和優(yōu)化。解析過程將SQL 語句分解為語法樹,并檢查語法的正確性。優(yōu)化過程將選擇最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃來執(zhí)行SQL 語句。

        3)執(zhí)行管理。一旦SQL 語句被解析和優(yōu)化,數(shù)據(jù)庫將生成一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃,該計(jì)劃描述了如何執(zhí)行SQL 語句。數(shù)據(jù)庫將執(zhí)行SQL 語句并訪問相關(guān)的數(shù)據(jù)。這可能涉及到讀取、插入、更新或刪除數(shù)據(jù)等操作。數(shù)據(jù)庫會(huì)確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。

        在線式船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)的Oracle 實(shí)例包括用戶進(jìn)程、服務(wù)進(jìn)程、網(wǎng)絡(luò)、共享池、網(wǎng)關(guān)、日志緩沖區(qū)等[4],功能結(jié)構(gòu)圖如圖6 所示。

        圖6 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)的Oracle 實(shí)例功能圖Fig.6 Oracle instance functional diagram of risk assessment and early warning system

        用戶在使用在線式船舶火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)時(shí)的邏輯圖如圖7 所示。用戶通過查詢層進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障樹獲取,通過推理機(jī)層獲取系統(tǒng)的多傳感器融合模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,從本體層獲取火災(zāi)爆炸的原因。

        圖7 火災(zāi)爆炸危險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警系統(tǒng)平臺(tái)的使用邏輯圖Fig.7 Logic diagram of the use of fire and explosion risk assessment and early warning system platform

        4 結(jié)語

        本文針對(duì)船舶火災(zāi)爆炸風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)估和預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)研究,構(gòu)建了火災(zāi)爆炸的故障樹,結(jié)合多傳感器融合模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,實(shí)現(xiàn)了在線式的船舶火災(zāi)爆炸事故風(fēng)險(xiǎn)性預(yù)測(cè)。

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