System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法技术_技高网

一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法技术

技术编号:44277574 阅读:3 留言:0更新日期:2025-02-14 22:16
本发明专利技术涉及一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,方法包括以下步骤:S1、获取当前海冰环境分析结果;S2、基于历史事故数据,识别北极冰区船舶航行事故场景和风险因素;S3、基于所述海冰环境分析结果和识别的风险因素计算船舶冰区航行发生的各事故情景的概率指数和后果指数,得到风险指数;S4、获取船舶当前状态数据;S5、基于当前状态数据和风险指数得到风险控制方案,并对风险控制方案进行韧性评估和排序,得到韧性评估结果。与现有技术相比,本发明专利技术具有提高船舶冰区航行风险管理的全面性和准确性等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及船舶冰区航行领域,尤其是涉及一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法


技术介绍

1、随着全球气候变暖和国际贸易发展,北极航道的商业价值日益凸显。然而,北极地区特殊复杂的自然环境为船舶冰区航行带来了新的挑战。极端的天气条件、复杂的海冰环境、可靠性低的导航设施和有限的救援基础设施等因素大大增加了北极水域海上事故的风险,北极水域航行船舶开发针对的风险管理系统是必要且紧迫的。

2、在风险管理领域,韧性(resilience)这一概念越来越受到重视。虽然韧性没有统一的定义,但它可以被视为基础设施系统的基本属性。从风险的角度来看,韧性被定义为系统承受破坏性事件并在可接受的时间、成本和风险范围内恢复的能力。韧性工程的角度提出,如果系统能够在事件发生之前、期间或之后调整其功能,从而在预期和意外条件下维持所需的运行,那么该系统的性能就可以被认为是具有韧性的。基于这一观点,进一步提出了评估韧性系统的四个能力:

3、(1)学习:从极地冰区航行历史事件中吸取经验的能力;

4、(2)预测:预测北极航道船舶冰区航行系统中存在的长期风险的能力;

5、(3)监测:北极航道船舶冰区航行过程中的监测船舶本身与环境和甄别危险的能力;

6、(4)应对:北极航道船舶冰区航行过程中突发事件的应对能力。

7、这四个能力之间外加环境的依赖关系如图1所示。

8、韧性系统主要的学习方式有以下四种。

9、(1)学习→预测→监测→应对;

10、(2)学习→预测→应对;

11、(3)学习→监测→应对;

12、(4)学习→应对。

13、从系统内部来看,韧性系统构建一般从学习系统开始,经过预测系统、监测系统等中间环节,到应对系统结束,循环反复,具体操作步骤如(1)所示。但也可以根据系统的实际情况对其中的中间环节进行省略如(2)(3)(4)所示。

14、现有的研究和系统仍存在以下不足:

15、(1)缺乏系统性:大多数研究集中在特定类型的事故或风险因素上,缺乏对船舶冰区航行风险的全面系统分析。

16、(2)实时性差:现有的风险评估方法多为静态分析,难以适应快速变化的船舶冰区环境。

17、(3)整合度低:现有的风险管理方法往往是独立的,难以与船舶的其他系统进行有效整合。

18、(4)可扩展性差:随着北极航行技术和环境的不断变化,现有系统难以灵活地适应新的风险和挑战。


技术实现思路

1、本专利技术的目的就是为了提高船舶冰区航行风险管理的全面性和准确性而提供的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法。

2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:、

3、一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,方法包括以下步骤:

4、s1、获取海冰区域的卫星遥感数据和现场观测数据,分析当前航道冰区的海冰环境特征,并将结果进行分类评级,得到当前海冰环境分析结果;

5、s2、基于历史事故数据,识别北极冰区船舶航行事故场景和风险因素;

6、s3、基于所述海冰环境分析结果和识别的风险因素计算船舶冰区航行发生的各事故情景的概率指数和后果指数,得到风险指数;

7、s4、获取船舶当前状态数据;

8、s5、基于当前状态数据和风险指数得到风险控制方案,并对风险控制方案进行韧性评估和排序,得到韧性评估结果。

9、进一步地,s3的具体步骤为:

10、选择所述海冰环境分析结果和风险因素对应的历史事故数据,基于选择的历史事故数据计算数据中各事故情景的概率指数,并基于各事故情景的后果的严重程度计算后果指数,将概率指数和后果指数相加得到风险指数。

11、进一步地,所述将概率指数和后果指数相加得到风险指数具体为:

12、设事故情景中突发事件a的对数风险指数为ria,以突发事件a的发生为条件的第j个子情景的对数风险指数为rij,计算突发事件a的对数概率指数pia和对数后果指数sia以及第j个子情景的对数概率指数pij和对数后果指数sij,将对数概率指数piaa和对数后果指数sia相加得到突发事件a的对数风险指数为ria,将第j个子情景的对数概率指数pij和对数后果指数sij相加得到第j个子情景的对数风险指数为rij。

13、进一步地,所述突发事件a的对数概率指数pia为:

14、pia=6+log10 pa,pia∈[0,7]

15、其中pa是突发事件a发生的概率。

16、进一步地,所述第,个子情景的对数风险指数pij为:

17、

18、其中,是在突发事件ea发生的情况下第j个子事件的概率。

19、进一步地,基于当前状态数据和风险指数得到风险控制方案具体为:

20、根据当前状态数据和风险指数识别当前航行状态下的关键风险因素和潜在事故类型,根据关键风险因素和潜在事故类型生成对应的风险控制方案。

21、进一步地,对风险控制方案进行韧性评估和排序,得到韧性评估结果的具体步骤为:

22、对风险控制方案计算吸收风险能力、恢复能力以及适应能力,基于吸收风险能力、恢复能力以及适应能力得到风险控制方案的韧性评估结果并根据韧性评估结果排序,所述韧性评估结果为吸收风险能力、恢复能力以及适应能力之和。

23、进一步地,所述吸收风险能力为:

24、r吸收能力=[fa(t0)-fj(td)]/(td-te)

25、其中,fa(t0)、fj(td)分别是突发事件a和第j个子情景在时间t0、td系统的安全等级,te、td分别表示未发生突发事件前的时刻和发生突发事件后安全等级稳定不变的时刻。

26、进一步地,所述恢复能力为:

27、r恢复能力=[fj(tr)-fj(td)]/(tr-ts)

28、其中,fj(tr)、fj(td)分别表示第j个子情景在时间tr和td,ts和tr表未采用短期应急控制措施前和采取短期应急控制措施后的安全等级稳定不变的时刻。

29、进一步地,所述适应能力为:

30、r适应能力=[fj(tf)-fj(tr)](tf-tα)

31、其中,fj(tf)、fj(tr)分别表示第j个子情景在时间tf和tr时系统的安全等级,tα和tf分别表示未采取长期预防措施前和已采取长期预防措施作用后的安全等级稳定不变的时刻。

32、与现有技术相比,本专利技术具有以下有益效果:

33、本专利技术提出了一种通过计算吸收能力、恢复能力和适应能力三个维度综合评估系统的整体韧性水平的方法,通过分析突发事件下场景的风险指数,得到包括吸收风险能力、恢复能力以及适应能力的韧性评估结果,不仅提高了风险管理的全面性和准确性,还显著增强了北极航运的安全性。

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【技术保护点】

1.一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,S3的具体步骤为:

3.根据权利要求2所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述将概率指数和后果指数相加得到风险指数具体为:

4.根据权利要求3所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述突发事件A的对数概率指数PIA为:

5.根据权利要求4所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述第j个子情景的对数风险指数PIj为:

6.根据权利要求1所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,基于当前状态数据和风险指数得到风险控制方案具体为:

7.根据权利要求1所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,对风险控制方案进行韧性评估和排序,得到韧性评估结果的具体步骤为:

8.根据权利要求7所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述吸收风险能力为:

9.根据权利要求8所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述恢复能力为:

10.根据权利要求9所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述适应能力为:

...

【技术特征摘要】

1.一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,s3的具体步骤为:

3.根据权利要求2所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述将概率指数和后果指数相加得到风险指数具体为:

4.根据权利要求3所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述突发事件a的对数概率指数pia为:

5.根据权利要求4所述的一种船舶冰区航行风险与韧性评估方法,其特征在于,所述第j个子情景的对数风险指数pij为:

6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员:付姗姗顾思源韩冰王胜正吴中岱吴铭燕谢宗轩朱宇姜河蓉吴宁及
申请(专利权)人:上海海事大学
类型:发明
国别省市:

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