数值模拟在风险评估的应用论文

数值模拟在风险评估的应用论文

　　[摘要]在我国社会发展过程中，区域事故风险直接影响了整体社会的稳定运行。为了保证区域事故风险的有效预估，通过建立事故动态风险评估模型，对风险运行过程中的动态特征进行适当的分析。同时在实时数值模拟的基础上，结合相关数值风险因素的量化分析，获得整体区域事故风险因素的发展状态，为事故动态风险预测控制方案实施提供有效的依据。

　　[关键词]数值模拟；事故动态风险评估；应用

　　动态事故发生过程受到多种风险源的影响。为了保证数值模拟分析的有效开展，在实际过程中可对相关风险因素进行简化，通过赋值分析，得出不同工况下相关风险因素的模拟数值，然后结合多种风险因素数值的统一分析获得整体事故风险发生概率。

　　1数据风险评估模型建立

　　1.1风险概率统计

　　实际风险概率统计过程主要分为风险源选定、影响因素幅度变化计算、有限元数值分析等几个环节。

　　1.2风险事故分析

　　利用数据模拟可有效确定相关事故风险影响因素的发展趋势。在实际计算过程前期需要进行风险源变化趋势的预先评估，并确定较典型的风险源数值。如在隧道施工突发事故过程中，可将隧道施工地形特点、周边建筑物类型等作为典型数据，随后在相关风险影响因素数值特征计算完毕之后，对相关风险因素进行等级划分。

　　1.3风险源等级划分

　　依据相关风险因素发生概率及事故发展趋势分析，可得出最终风险源等级划分数值，将整体风险因素等级划分数值进行统一分析之后，可得出事故风险动态等级划分指标。

　　2数据模拟在事故动态风险评估中的应用

　　2.1风险事故概况

　　本文以某隧道施工工程为危险源，数据模拟中设定其对该区域地形稳定造成安全事故风险。在实际运行过程中，该区域隧道工程在事故发生后期相应地质变化以5600m3/s的速度及56000*106MPN/m3的概率进行，在经过8个小时之后，对事故发生后第10个小时内的安全情况进行动态分析。根据该区域隧道风险评估因素变化情况，可将地形安全风险作为主要分析因素，即通过隧道工程运行对应急行动人员、事故周边区域等导致的危害，以及经过风雨、雷电等自然因素传播后的区域风险问题进行全面分析[1]。

　　2.2风险因素辨识及赋值

　　在风险辨识过程中，需要结合以往数据，全面开展危险源调查，以便于主体逻辑模拟的良好构建。为了有效分析事故动态风险中相关数据间的联系，采取逐层分解的模式对事故后果风险因素进行全面分解，确定相应因素与事故风险发展趋势之间的联系。在该区域事故风险因素赋值环节，结合地形不稳定性、施工区域建筑物、应急措施实施情况等数据模拟，从1-4逐步增加的方式对相关风险因素进行赋值。而区域环境中风雨、地震等自然环境的变化也增加了整体区域安全施工事故的出现概率。针对交通活动导致的危险，可通过相应防护装备及区域稳定维护措施来降低风险因素蔓延速度，对交通因素、自然因素进行风险值赋值；而相应的地质稳定性风险值、区域建筑稳定性、人类活动风险值，依据数据模拟过程中的事故动态发展趋势进行分析，可得出相关区域在地质环境中扩散速度较快，在事故发生10个小时之后，其可对整体区域造成严重的影响，且由于隧道运行受外界环境影响，其在区域外部环境中安全威胁不断增加，因此可对区域地形风险进行赋值3，区域面积风险赋值4，区域地质扩散赋值4，区域风险控制风险值赋值2.5[2]。同时在相应控制措施采取之后，可有效提高区域地形稳定性，在事故风险发生20小时后，该区域地形风险出现衰弱情况，因此风险控制措施分析赋值为-3.5。

　　3动态风险评估分析

　　依据以上事故动态风险赋值，结合相关评价参数及事故逻辑架构，确定整体风险事故发展趋势。通过以上数据，可得出整体动态事故风险值及地形风险事故数值等结果。结合模拟聚类原理的相关内容，可确定该事故数据II级事故。从而得出在整体数据模拟分析时间内，由于外部地形因素及相关控制措施的影响，该事故呈现前期发展速度较快而后期蔓延速度逐渐变缓的情况。在事故应急处理措施发挥充足效力的前提下，可在一定程度上降低事故风险概率。

　　4结语

　　综上所述，依据数据模拟的形式所得到的整体事故动态风险模拟结果，可得出在事故动态风险发生过程中相关风险因素影响程度及变化趋势。通过对隧道建设事故的模拟分析，得出该区域隧道安全风险主要来自自然因素、交通因素、人类活动、区域地形等相关因素，并最终获得了整体区域内事故风险因素的发展状态，而通过对相关因素进行赋值分析后，可为区域隧道建设事故动态风险预测控制方案实施提供有效的依据。

　　【参考文献】

　　[1]张尧,陈新平,石先武,等.相位解析有旋数值模拟在近海近岸非静压海浪荷载计算和风险分布评估上的应用[J].海洋开发与管理,2016,33(s2):79-87.

　　[2]杨帆,S.Kudriakov,余红星,等.严重事故下安全壳内氢气爆燃风险数值模拟研究[J].核动力工程,2017(4):159-162.

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