Integrated fuzzy fault tree-Bayesian network modeling for rollover risk assessment of LNG road tankers
Notice bibliographique
Résumé
Liquefied natural gas (LNG) road tanker rollover accidents, though infrequent, often lead to catastrophic consequences. Quantitative risk assessment is significantly challenged by the scarcity of probabilistic data specific to these complex, low-frequency events. To address this data limitation and enhance assessment accuracy, this study develops an integrated fuzzy fault tree-Bayesian network (FFT-BN) methodology. Fuzzy set theory is applied, leveraging multi-source general traffic accident statistics and expert judgment, to quantify the occurrence probabilities of basic causal factors under uncertainty. A Bayesian network is then constructed from the fault tree structure to enable comprehensive probabilistic inference. Critical risk factors were rigorously identified using multiple importance measures (ROV, BIM, RRW). The analysis consistently pinpointed poor road alignment and the absence of critical traffic facilities as the two paramount contributors. Crucially, vehicle speed management emerged as the central mitigation mechanism linking these factors; controlling speed effectively counters the destabilizing effects of poor alignment and compensates for the lack of timely hazard perception. The results demonstrate that implementing targeted speed control measures on identified high-risk road sections is essential for reducing the probability of LNG tanker rollovers.
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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 | 0,002 |
| 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 ».