Event Tree Reliability Analysis of Safety-Critical Systems Using Theorem Proving
Notice bibliographique
Résumé
Event tree (ET) analysis is widely used as a forward deductive safety analysis technique for decision-making at the design stage of safety-critical systems, such as smart power grids. An ET is a schematic diagram representing all possible complete/partial reliability and failure consequence events in a system so that one of these events can occur. In this article, we propose to use formal techniques based on theorem proving for the formal modeling and step-analysis of ET diagrams. To this end, we develop a formalization in higher order logic enabling the mathematical modeling of the graphical diagrams of ETs and the formal analysis of system-level failure/reliability. We propose new mathematical ET probabilistic formulations, based on a genericlist-datatype, which are capable of analyzing large scale ETs that consist of$\mathcal {N}$multistatesystem components and enable the formal ET probabilistic analysis for any given probabilistic distribution. We demonstrate the practical effectiveness of the proposed ET formalization by performing the formal reliability analysis of a standard IEEE 118-bus electrical power grid system and also formally determine its reliability indices, such as system/customer average interruption frequency and duration (SAIFI, SAIDI, and CAIDI). To assess the accuracy of our proposed approach, we compare our formal ET analysis results for the grid with those obtained by MATLAB Monte Carlo simulation, the commercial Isograph software as well as manual paper-and-pencil analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».