Optimal allocation of safety strate

Optimal allocation of safety strategies in order to reduce threats of dust explosions is very challenging,
particularly when all potential accident contributors and various safety measures are to be taken into
account. In this paper, we have proposed a risk-based optimal allocation of safety measures while
considering both available budget and acceptable residual risk. The methodology is based on a Bayesian
network (BN) to model the risk of dust explosions, which in turn helps identify key contributing factors,
assess performances of relative safety measures, and decide on those safety measures to most efficiently
control the risks of dust explosions within a limited budget. The Bayesian network also facilitates the
implementation of diagnostic analysis to determine vulnerable parts in the system to which special
attention should be paid in safety measure allocation. The Net Risk Reduction Gain (NRRG) for each
relevant safety measure is also used to simultaneously account for both the cost of a safety measure
and the respective risk reduction. Accordingly, the risk-based optimal allocation of safety measures will
be achieved by maximizing the sum of the NRRG of all relevant safety measures under limited budgets,
which is regarded as a knapsack problem. We applied the methodology to the aluminum dust explosion
that occurred at Hayes Lemmerz International, Huntington, Indiana, US in October 2003. The result shows
the efficacy and applicability of the proposed methodology for optimal risk reduction within a limited
budget.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Optimal allocation of safety strategies in order to reduce threats of dust explosions is very challenging,particularly when all potential accident contributors and various safety measures are to be taken intoaccount. In this paper, we have proposed a risk-based optimal allocation of safety measures whileconsidering both available budget and acceptable residual risk. The methodology is based on a Bayesiannetwork (BN) to model the risk of dust explosions, which in turn helps identify key contributing factors,assess performances of relative safety measures, and decide on those safety measures to most efficientlycontrol the risks of dust explosions within a limited budget. The Bayesian network also facilitates theimplementation of diagnostic analysis to determine vulnerable parts in the system to which specialattention should be paid in safety measure allocation. The Net Risk Reduction Gain (NRRG) for eachrelevant safety measure is also used to simultaneously account for both the cost of a safety measureand the respective risk reduction. Accordingly, the risk-based optimal allocation of safety measures willbe achieved by maximizing the sum of the NRRG of all relevant safety measures under limited budgets,which is regarded as a knapsack problem. We applied the methodology to the aluminum dust explosionthat occurred at Hayes Lemmerz International, Huntington, Indiana, US in October 2003. The result showsประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องของของวิธีที่นำเสนอสำหรับลดความเสี่ยงที่เหมาะสมภายในการจำกัดงบประมาณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจัดสรรที่ดีที่สุดของกลยุทธ์ความปลอดภัยเพื่อลดภัยคุกคามของการระเบิดฝุ่นเป็นสิ่งที่ท้าทายมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้ร่วมสมทบการเกิดอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้นและมาตรการด้านความปลอดภัยต่างๆที่จะนำมาบัญชี ในบทความนี้เราได้นำเสนอตามระดับความเสี่ยงที่เหมาะสมของการจัดสรรมาตรการความปลอดภัยในขณะที่พิจารณาทั้งงบประมาณที่มีอยู่และความเสี่ยงที่เหลือได้รับการยอมรับ วิธีการจะขึ้นอยู่กับคชกรรมเครือข่าย (BN) ในการจำลองความเสี่ยงของการระเบิดฝุ่นซึ่งจะช่วยระบุปัจจัยที่สำคัญในการประเมินผลการดำเนินงานของมาตรการความปลอดภัยของญาติและตัดสินใจเกี่ยวกับมาตรการด้านความปลอดภัยเหล่านั้นเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการควบคุมความเสี่ยงของการระเบิดฝุ่นภายในงบประมาณที่ จำกัด เครือข่ายแบบเบย์นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกในการดำเนินงานของการวิเคราะห์วินิจฉัยเพื่อตรวจสอบส่วนที่เปราะบางในระบบพิเศษที่สนใจควรจะจ่ายในการจัดสรรมาตรการความปลอดภัย การลดความเสี่ยงสุทธิกำไร (NRRG) สำหรับแต่ละมาตรการความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องนอกจากนี้ยังใช้บัญชีพร้อมกันทั้งค่าใช้จ่ายของการวัดความปลอดภัยและลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นตามระดับความเสี่ยงที่เหมาะสมของการจัดสรรมาตรการด้านความปลอดภัยจะทำได้โดยการเพิ่มผลรวมของ NRRG มาตรการด้านความปลอดภัยของทุกคนที่เกี่ยวข้องภายใต้งบประมาณที่ จำกัด ซึ่งถือได้ว่าเป็นปัญหาเป้ เราใช้วิธีการที่จะเกิดการระเบิดฝุ่นอลูมิเนียมที่เกิดขึ้นที่เฮย์ส Lemmerz นานาชาติฮันติงตันอินดีแอนาสหรัฐอเมริกาในเดือนตุลาคมปี 2003 ผลที่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและการบังคับใช้ของวิธีการเสนอเพื่อลดความเสี่ยงที่ดีที่สุดภายในจำกัดงบประมาณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดสรรที่เหมาะสมของกลยุทธ์ความปลอดภัยเพื่อลดภัยคุกคามของการระเบิดของฝุ่นเป็นสิ่งที่ท้าทายมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกิดอุบัติเหตุ
ผู้บริจาคและมาตรการความปลอดภัยต่างๆ ที่จะนํามา
บัญชี ในงานวิจัยนี้ได้เสนอการจัดสรรที่เหมาะสมตามความเสี่ยงของมาตรการความปลอดภัยในขณะที่
พิจารณางบประมาณที่มีอยู่และความเสี่ยงที่เหลืออยู่ในระดับที่ยอมรับได้วิธีการจะขึ้นอยู่กับเครือข่ายคชกรรม
( BN ) แบบจำลองความเสี่ยงจากการระเบิดของฝุ่น ซึ่งจะช่วยระบุคีย์ปัจจัยประเมินสมรรถนะของมาตรการความปลอดภัย
, ญาติ , และตัดสินใจเกี่ยวกับมาตรการความปลอดภัยเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด
ควบคุมความเสี่ยงของการระเบิดของฝุ่นภายในงบประมาณที่ จำกัด เครือข่ายแบบเบย์ยังอำนวยความสะดวก
การดำเนินงานของการวิเคราะห์การวินิจฉัยเพื่อหาชิ้นส่วนช่องโหว่ในระบบที่สนใจเป็นพิเศษ
ควรจะจ่ายในมาตรการความปลอดภัยการแบ่งส่วน สุทธิที่ลดความเสี่ยงได้ ( nrrg ) สำหรับแต่ละ
ที่เกี่ยวข้อง มาตรการความปลอดภัย นอกจากนี้ยังใช้พร้อมกันทั้งสองบัญชีสำหรับต้นทุนของมาตรการความปลอดภัย
และการลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง ตามการจัดสรรความเสี่ยงของมาตรการความปลอดภัยที่เหมาะสมจะ
ทำได้โดยเพิ่มผลรวมของทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง nrrg ของมาตรการความปลอดภัยภายใต้งบประมาณจำกัด
ซึ่งถือเป็นปัญหาเป้ . เราใช้วิธีการระเบิดฝุ่นอลูมิเนียม
ที่เกิดขึ้นที่ HAYES LEMMERZ นานาชาติ , Huntington , Indiana , สหรัฐอเมริกาในเดือนตุลาคม 2003 พบ
ประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องของการเสนอวิธีการเพื่อลดความเสี่ยงที่เหมาะสมภายในงบประมาณจำกัด