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Updated: Feb 28, 2026

An R-Based Landscape Validation of a Competing Risk Model
Published on: September 16, 2022
使用集成的z-numbers和直观的模糊集来管理风险评估中的不确定性的一种新方法:LPG球形坦克的案例研究
Mostafa Mirzaei Aliabadi1, Vahid Ahmadi Moshiran1,2, Omid Kalatpour1
1Center of Excellence for Occupational Health, Occupational Health and Safety Research Center, School of Public Health, Hamadan University of Medical Sciences, Hamadan, Iran.
本研究引入了直觉Z数 (IZN),通过减少专家判断的不确定性来改善工业风险评估. 这种新的方法提高了高危系统的预测可靠性.
科学领域:
- 工业安全工程 工业安全工程
- 风险管理 风险管理
- 不确定性定量化 不确定性定量化
背景情况:
- 由于专家判断和系统行为的不确定性,工业风险评估面临挑战.
- 传统的方法很难有效地捕捉和减少这种不确定性.
- 可靠的风险评估对于防止高危行业事故至关重要.
研究的目的:
- 提出一种新的方法,将直觉Z数 (IZN) 与系统危险识别,预测和预防 (SHIPP) 方法相结合.
- 通过更好地处理专家不确定性,提高风险评估的预测可靠性.
- 改善工业环境中的风险管理决策.
主要方法:
- 整合直觉Z数 (IZN) 来表示专家估计和基本事件概率的信心水平.
- 应用SHIPP方法,包括故障和事件树分析.
- 使用贝叶斯推理与现实世界事件数据更新概率估计.
主要成果:
- 与传统的直觉主义模糊集相比,IZNs有效地减少了不确定性.
- 综合方法提高了障碍故障后期概率估计的可靠性.
- 关于液化天然气球形储的案例研究表明了实际适用性和改进的风险评估.
结论:
- 拟议的IZN-SHIPP框架提供了一种更强大的工业风险评估方法.
- 在概率估计中提高可靠性支持更知情和更有弹性的风险管理决策.
- 这种方法有助于提高高危行业的安全性和事故预防.
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