Quantitative fire risk assessment of cotton storage and a criticality analysis of risk control strategies
Notice bibliographique
Résumé
Summary Although fires can easily occur during cotton storage, research on cotton storage fire risk assessment is limited. This work focuses on cotton storage fire risk assessment and investigates the criticality of risk control strategies. Bow‐tie and Bayesian network models are established to investigate the relationships among accident causes, safety barriers, and possible consequences. The results show that the first safety barrier (detection and extinguishment before fire brigade arrival) is more controllable and more effective than the second safety barrier (fire brigade). Based on the collected probability data, the probability and risk of a common accident are higher than those of a large accident and severe accident when safety barriers succeed; when the first safety barrier fails, the probabilities and risks of large and severe accidents increase by more than 2000 times. The criticality of safety measures is investigated by analysing their structural importance, probability importance, and critical importance. The critical events for fire occurrence are an open flame and sparks during storage, and the critical events for detection and extinguishment before fire brigade arrival are watchkeeper monitoring, regular patrolling, and automatic fire alarm systems. For cotton storage safety, this work and its outcomes are used to support the decision‐making of fire risk prevention and control.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».