Seismic risk assessment of high-voltage transformers using Bayesian belief networks
Notice bibliographique
Résumé
Past earthquake records showed that a large magnitude earthquake can cause severe damage to high-voltage substations, which may lead to power disruption for a significant amount of time. A high-voltage transformer is one of the key components of a substation. This thesis proposes a probabilistic framework using Bayesian belief network (BBN) model to predict the vulnerability of a high-voltage transformer for a seismic event. BBN has many capabilities that make it well suited for the proposed risk assessment method. This thesis considers past studies, expert knowledge and reported causes of failures to develop an initial integrated risk assessment framework that acknowledges multiple failure modes. Therefore, the framework incorporates major causes of transformer vulnerability due to seismicity, such as liquefaction, rocking response of transformer, or interaction between interconnected equipment. To demonstrate the application of this framework, this thesis elaborates each step of the framework. Finally, the sensitivity analysis was carried out to evaluate the effects of input variables on transformer damage. The paper also illustrates two predictive models using response surface method (RSM) and Markov chain. The proposed framework is particularly handy to perform, and the results can be useful to support decisions on mitigation measures and seismic risk prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».