Determination of the risk propagation path of cascading faults in chemical material networks based on complex networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a chemical material network, a small fault is easy to spread and cause serious consequences, which is the embodiment of a complex network cascading fault. In order to ensure the safety and stability of chemical production, it is necessary to study the cascading fault propagation of a chemical material network. Firstly, the chemical material network model is constructed, and the SR algorithm is used to identify the important nodes in the network, which is the basis for selecting attack nodes. Secondly, the fault propagation strength is defined by the fault propagation probability and material hazard degree. The fault propagation probability is calculated by constructing the load cascading fault model of nodes. Based on the rough set theory and analytic hierarchy process (AHP), the index weights of flammability and explosiveness, toxicity, and corrosiveness are calculated to get the material hazard degree. Finally, based on the fault propagation strength, the risk propagation path of cascading fault is obtained by the ant colony algorithm. The case analysis shows that the proposed method can find the risk propagation path of cascading faults in material networks in the chemical production process, which provides certain basis for cascading fault prevention, selection of key monitoring variables, and risk assessment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».