Cost Effective Analysis of the Design of Safety Instrumented Systems Using Manta-Ray Foraging Optimization Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to develop a new cost effectiveness analysis framework in the context of safety instrumented systems (SIS) design and operation.The primary objective is to achieve an optimal equilibrium among safety integrity, operational integrity, and lifecycle cost of SIS.It is essential to note that these objectives may often be in conflict; for instance, enhancing safety integrity could potentially diminish operational integrity and escalate costs.Achieving this balance is crucial to ensure that the risk level being addressed aligns precisely with the desired objectives while minimizing any adverse effects.The novelty of this paper lies in the refined formulation of a multi-objective optimization problem and the application of a recently developed swarm-based Manta-Ray Foraging Optimization (MRFO) algorithm.The effectiveness of this approach is demonstrated through a typical SIS design challenge, which entails satisfying specific measures in terms of Safety Integrity Level (SIL), spurious trip activation rate, and lifecycle cost.These measures depend on variables such as the number and voting scheme of components, their types, and the intervals for potential proof tests.For validation and comparison, the problem was initially tackled using a conventional approach based on genetic algorithms.Subsequently, the MRFO algorithm was employed, yielding highly satisfactory results and confirming its proficiency in resolving real-world SIS optimization challenges.Notably, the MRFO algorithm produced a greater number of solutions compared to the genetic algorithm approach.This increase in solution options is advantageous, offering decision-makers a broader array of choices for optimal system design.This study contributes significantly to the field of SIS design, presenting an innovative, algorithm-driven approach to balancing safety, operational integrity, and cost in system development, it also contributes to understanding the life cycle costs of security barriers in general.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».