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基于BP人工神经网络的供热管网安全结构模型

作 者: 郭佳
导 师: 郝学军
学 校: 北京建筑工程学院
专 业: 供热、供燃气、通风及空调工程
关键词: 供热安全 事故因素 应对措施 BP神经网络 安全模型
分类号: TU995
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 53次
引 用: 1次
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内容摘要


在经济迅猛发展,生活水平持续提高的背景下,我国的城镇化水平也在不断向前迈进,随之而来的是集中供热事业飞速发展。但随着集中供热行业的不断前进与扩大,越来越多的热网故障、事故也在困扰着人们,这些问题对热网的经济性、安全可靠性都有严重影响,其社会影响也不容忽视。本文分别从供热发展现状、供热事故的研究和进展、应急机制的研究、故障诊断的研究和进展四方面概述供热系统的研究现状。对北京市供热系统进行概述,阐述供热系统安全的重要性,并总结供热系统存在的主要安全问题。搜集北京市供热系统发生的安全事故案例,调查研究安全事故产生的根本原因、事故发生的详细过程、产生的危害后果和次生灾害,并提出供热系统中热源、热网以及换热站各类事故应对措施。在调查供热事故的发生和发展规律的基础上,我们总结了供热系统中的所有安全问题的细节,辨识了供热系统各组成部分的危险因素,并建立了供热系统的安全结构模型。在本文中,建立结构为10-13-5的BP神经网络模型。输入因素有腐蚀,疲劳裂纹,外力破坏,自然灾害和次生灾害,操作不当,保温层碳化,直径,故障时间,管道使用年限。输出是事故的等级。运用MATLAB神经网络工具箱,我们编程得到供热管网安全性评价模型。通过对测试样本进行测试,证明该模型的准确性是可以接受的。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 研究本课题的目的和意义  8-9
    1.1.1 课题来源  8
    1.1.2 研究课题的目的  8
    1.1.3 研究课题的意义  8-9
  1.2 国内外供热发展研究现状  9-10
    1.2.1 国外城市供热发展现状  9-10
    1.2.2 国内城市供热发展现状  10
  1.3 供热事故的研究和进展  10-12
  1.4 应急机制的研究  12-13
  1.5 故障诊断的研究和进展  13-14
  1.6 本文主要研究内容  14-15
第2章 供热系统概述及管网安全性  15-22
  2.1 供热系统概述  15-17
    2.1.1 集中供热系统的分类  15
    2.1.2 集中供热系统的组成  15-17
  2.2 北京市供热系统概况  17-18
  2.3 供热安全的重要性  18-19
    2.3.1 国内外供热事故案例  18-19
    2.3.2 北京市供热安全的重要性  19
  2.4 北京市供热系统存在的安全问题  19-21
    2.4.1 北京市供热系统存在的安全问题  19-20
    2.4.2 北京市供热系统安全问题的应对措施  20-21
  2.5 本章小结  21-22
第3章 供热系统事故案例分析  22-34
  3.1 引言  22
  3.2 故障调查分析  22-31
    3.2.1 热电厂及区域锅炉房故障调查分析  22-23
    3.2.2 热网故障调查分析  23-30
    3.2.3 热力站故障调查分析  30
    3.2.4 集中供热系统故障因素总结  30-31
  3.3 故障预防及应对措施  31-33
    3.3.1 管线设计管理  31-32
    3.3.2. 施工管理  32
    3.3.3. 管线验收及运行管理  32
    3.3.4. 应急准备及抢修处理  32-33
  3.4 本章小结  33-34
第4章 供热系统危险因素辨识模型  34-44
  4.1 确定顶上事件  34-35
  4.2 建立热源事故树  35-41
    4.2.1 建立热源爆炸事故树  36-37
    4.2.2 建立热源爆管事故树  37-38
    4.2.3 建立热源水击事故树  38-39
    4.2.4 建立热网穿孔事故树  39-40
    4.2.5 建立热网断裂事故树  40-41
    4.2.6 建立热网设备故障事故树  41
  4.3 供热系统事故安全防护措施  41-43
    4.3.1 热源锅炉事故安全防护措施  41-42
    4.3.2 热网事故安全防护措施  42-43
  4.4 本章小结  43-44
第5章 热网 BP 神经网络模型  44-60
  5.1 BP 神经网络模型  44-46
    5.1.1 人工神经网络  44
    5.1.2 BP 神经网络  44-45
    5.1.3 MATLAB 神经网络工具箱  45-46
  5.2 BP 神经网络样本集  46-53
    5.2.1 确定训练样本的输入输出量  46
    5.2.2 输入数据的处理  46-49
    5.2.3 输出数据的处理  49-50
    5.2.4 神经网络结构的确定  50
    5.2.5 典型案例指标数据  50-53
  5.3 BP 神经网络模型  53-54
  5.4 MATLAB 实现神经网络模型  54-59
    5.4.1 确定隐单元数  54-56
    5.4.2 实现神经网络模型  56-59
  5.5 本章小结  59-60
结论  60-62
参考文献  62-64
事故树图形  64-70
致谢  70

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中图分类: > 工业技术 > 建筑科学 > 市政工程 > 城市集中供热
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