基於人工神經網路的化工安全評價

2022-01-04 12:35:44 字數 943 閱讀 8570

摘要:安全評價是安全生產組織、管理工作中的重要組成部分,由於安全評價的物件受多因素影響,其最終狀態和作用因素之間表現為非線性關係。而小波神經網路可以利用基於小波函式的神經元節點之間的閾值和節點間的連線權值事先輸入和輸出非線性對映,在處理非線性複雜問題上具有獨特優勢。

因此,本文基於小波神經網路的動態評價模型,構建化工安全評價,在安全生產管理上具有一定的指導意義與現實作用。

關鍵詞:人工神經網路化工安全評價

化工生產具有易燃、易爆、易揮發、易中毒、有腐蝕性等特點,因而較其他工業生產部門有更大的危險性,安全評價工作是安全生產和安全管理的重要環節,安全評價方法的選擇是安全評價工作的關鍵,直接關係到評價的深度和準確度,影響評價的效果。小波神經網路具有自適應、自組織、自學習的功能和非線性問題的處理能力,可以通過小波神經網路對化工企業安全評價中的評價指標體系進行建模分析與評判。通過matlab工具能夠方便快速準確地建立小波神經網路,不需要繁瑣工作,這讓化工安全評價具有了較強的實用價值與現實意義。

本文根據某大型煉油化工****的主要生產工段提供的安全狀態原始指標資料,在對整個企業進行安全評價的資料整理和分析基礎之上,進行安全評價網路結構、相應引數以及網路訓練過程引數的設計,對網路效能進行綜合測試,以達到適應石化企業安全評價的目的。根據對某大型煉油化工****提供的**脫盆脫水工段、減壓蒸餾工段、催化裂化_t一段、催化重整工段、加氫裂化工段、延遲焦化工段、煉廠氣加工工段的生產裝備因素指標安全原始資料進行分析和整理,得出20個例項樣本,其中15個樣本用來完成對神經網路的訓練,5個樣本用來結果驗證。原始資料的訓練結果期望目標值與評價結果的輸出如下表(安全評價輸出結果等級劃分對照表):

一,安全評價系統神經網路結構的確定

人工神經網路的拓撲結構是由網路的層數、各層的節點數以及節點之間的連線方式組成的。本研究擬採用小波神經網路對化工企業安全生產進行建模評價。如前所述,小波神經網路只有相鄰層上的節點相互連線,所以,在設計網路的結構時,關鍵的引數只涉及到網路的層數和各層的神經元個數。

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