1.
Modeliranje za hitro ocenjevanje posledic kemijskih nesrečVioleta Trajkovska, 2016, master's thesis
Abstract: Veliko nevarnih snovi se shranjuje, prečrpava in uporablja na številnih industrijskih lokacijah pri podobnih pogojih. Pri tem lahko pride do izpustov in nezgod, ki povzročijo veliko škodo in posledice za ljudi in okolje. Zato je potrebno učinkovito prepoznavanje možnih scenarijev izpustov in ocenjevanje njihovih posledic.
V magistrski nalogi je prikazan razvoj empiričnih regresijskih modelov za hitro in približno ocenjevanje posledic nesreč z nevarnimi snovmi, ki povzročijo požar, eksplozije ali strupene koncentracije. Osredotočili smo se na kemikaliji, ki se uporabljata najpogosteje, to sta klor in utekočinjeni naftni plin. Med scenariji smo izbrali katastrofalni trenutni izpust celotne vsebine in iztekanje snovi iz rezervoarja skozi odprtino. Simulacije izpustov smo izvedli z računalniškim programom Phast in določili vplivna območja. Uporabili smo statistične metode, kot je eksperimentalni načrt, za določanje vplivnost vhodnih parametrov. Na osnovi dobljenih rezultatov statističnih testov smo prepoznali tiste vhodne podatke, ki pomembno vplivajo na vplivna območja in izločili preostale. Z uporabo večkratne linearne ali polinomske regresije smo izdelali matematične modele z najmanjšo napako za napoved velikosti vplivnih območij z uporabo pomembnih parametrov. Nazadnje smo preverili ustreznost modela iz prejšnjega koraka tako, da smo izvedli analizo variance, z uporabo F-testa pa smo ocenili, kolikšen delež variacije vplivnih območij lahko pojasnimo z razvitim modelom.
Rezultati kažejo da je mogoče s statističnimi metodami določiti manjše število najpomembnejših vhodnih parametrov, ki opisujejo znatni delež variacije vplivnih območij, napovedanih z računalniškimi programi, hkrati pa je možno generirati nelinearne regresijske modele za hitro napovedovanje vplivnih območij ob določeni stopnji zaupanja.
Keywords: klor, utekočinjeni naftni plin, izpust, analiza variance, večkratna polinomska regresija, eksperimentalni načrt
Published in DKUM: 23.12.2016; Views: 1885; Downloads: 228
Full text (1,97 MB)
