A hybrid multi-criteria decision-making approach for analysing operational hazards in Heavy Fuel Oil-based power plants
Notice bibliographique
Résumé
Hazard identification and prioritisation practices are very important for power plants to continue their operations without disruption. Systematic operational hazard analysis is not a very common practice at the Heavy Fuel Oil (HFO) based power plants in Bangladesh. Hence, a structured hazard evaluation framework can greatly benefit them to ensure their operational safety. This study has been conducted to identify and prioritise the operational hazards of the HFO-based power plants through using a hybrid multi-criteria decision-making (MCDM) approach in a fuzzy environment, and then, to explore the appropriate mitigation methods for the top-ranked hazards and to find the interrelationships that exist among the mitigation methods. First, the most common hazards in HFO-based power plants have been identified from the expert feedbacks. Then, a fuzzy analytical hierarchy process (FAHP) method has been used to determine the weights of the evaluation criteria and a fuzzy technique for order performance by similarity to ideal solution (FTOPSIS) method, has been used for the final ranking of the potential hazards. Afterwards, mitigation methods for the top 25 hazards have been identified and interrelationship among those mitigation methods has been explored through using interpretive structural modelling (ISM) and a matriced impacts croisés multiplication appliquée à un classement (MICMAC) analysis. The study finds that 'explosion of high-pressure steam drum of the gas boiler', 'crankcase explosion and fire hazard due to oil pressure rise' and 'explosion of the compressed air reservoir' are the top three hazards in the hazard ranking. 'Standard operating procedure (SOP) and training' have been found to be the most driving mitigation methods for the top-ranked hazards based on the ISM-MICMAC analysis. The findings of this study are expected to provide the managers of power plants with valuable insights, which can help them to prepare sustainable operational strategies to ensure the least hazardous work environment.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».