基于BP神经网络的储罐区危险源动态分级研究

• 作者: 吕强 彭士涛 王晓丽
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 危险化学品 matlab 神经网络工具箱 危险源动态分级
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: X45
• 字数: 3239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2015.006.013

摘要

天津某码头储罐区储存苯、苯乙烯、丙酮等25种危险化学品,大部分危险化学品都具有易燃易爆的特性甚至具有不同程度的毒性,因此,加强储罐区危险源分级管理很有必要.通过采用池火灾模型、蒸气云爆炸模型、高斯扩散模型、ICI/MOND模型对该区域进行工艺及事故后果模拟,结合matlab计算出16种事故后果指标,归一化处理后,放入神经网络工具箱(nntool)中进行训练,将不同时段测试数据代入到训练好的网络中,得到危险源动态分级结果.在此基础上,提出管理措施,为预防重大事故的发生提供了技术支持.通过实例分析,模拟仿真结果,表明利用matlab设计出的危险源动态分级系统,可以及时有效的实现石化码头危险源动态分级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭士涛	天津理工大学环境科学与安全工程学院	33	261	8.0	15.0
3	王晓丽	天津理工大学环境科学与安全工程学院	54	362	11.0	16.0
6	吕强	天津理工大学环境科学与安全工程学院	1	2	1.0	1.0