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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;浙江华东工程咨询有限公司申请的专利一种基于贝叶斯网络的海上风电施工风险动态评估方法、系统、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119721679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411717782.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于贝叶斯网络的海上风电施工风险动态评估方法、系统、计算机设备及存储介质是由张军波;王炳坤;陈杰;章理策;邓淇玮设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯网络的海上风电施工风险动态评估方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于贝叶斯网络的海上风电施工风险动态评估方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：S1：对海上风电施工中的各类作业活动进行风险因素识别；S2：对识别到的风险因素、失效后果进行分类；S3：采用贝叶斯网络方法构建海上风电施工作业失效演化模型；S4：根据风险因素数据来源将其分为两类；S5：以数理统计和模糊集理论计算得到的发生概率作为输入，实现海上风电施工作业的动态风险评估。通过详细的工作安全分析JSA方法，全面识别并分类了海上风电施工中的各类作业活动的风险因素，构建了基于贝叶斯网络的海上风电施工风险动态评估模型，能够实时更新风险因素的发生概率，有助于提升海上风电施工的安全性和效率。

本发明授权一种基于贝叶斯网络的海上风电施工风险动态评估方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯网络的海上风电施工风险动态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对海上风电施工中的各类作业活动进行风险因素识别； S2：对识别到的风险因素进行分类，对失效后果进行归类； S3：采用贝叶斯网络方法构建海上风电施工作业失效演化模型，根据风险因素和失效后果分类情况，建立单个作业风险因素和失效后果的贝叶斯网络模型，并将子贝叶斯网络添加至主贝叶斯网络上，形成完整的贝叶斯网络模型； S4：根据风险因素数据来源将其分为两类； S5：以数理统计和模糊集理论计算得到的基本风险因素发生概率作为输入，利用贝叶斯网络的前向推理能力进行海上风电施工作业失效概率分析，预测作业工序中每一个步骤的完成概率，并在构建的贝叶斯网络中进行传递，从而实现海上风电施工作业的动态风险评估； 所述步骤S2中风险因素按人员、环境、设备和管理四个方面分类； 所述步骤S2中失效后果按人员伤亡、设备受损、安装作业中断、船体碰撞受损、船体倾覆沉没、火灾六个方面归类； 所述步骤S4中对有明确数据来源的风险因素，采用统计学分析方法计算其发生频率，计算公式如下： 式1中，NA表示明确数据来源的风险发生的次数，N表示明确数据来源的风险因素总个数； 所述步骤S4中对无明确数据来源的风险因素，采用专家评判与模糊集理论方法确定其概率，并包括以下步骤： S41：采用专家模糊术语来定义风险因素发生的可能性，通过调查问卷的方式，邀请一线工作人员和专家对具体风险因素的发生的可能性进行评判，所邀请参与风险因素可能性评估的专家需要对现场情况非常了解，熟悉各风险因素在施工作业现场出现的实际情况； S42：将专家模糊术语转化为模糊数，并聚合多个专家的意见，根据项目实际情况，可邀请三位及以上的专家对风险因素的发生可能性进行评判；采用层次分析方法，专家的权重进行计算，采用权重平均法来考虑多个不同专家的意见，公式如下： 式2中，Pi为事件i聚合的模糊数，Pi,j为模糊专家j对事件i判断的模糊数，m为专家总数； S43：解模糊化处理，将聚合的模糊数转化为模糊可能性评分FPS，并将FPS转化为事件发生概率，采用权重平均法对不同专家评判的模糊数进行聚合，应用最大-最小聚合方法进行解模糊化处理，将模糊数转化为概率值，最大和最小模糊集如下； 模糊数P的模糊可能性评分通过下式确定： FPSPi＝[FPSRightPi+1-FPSLeftPi]25 采用式3和式4将模糊可能性评分转化为概率值： k＝2.301×[1-FPSFPS]137。

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