Імовірнісний ризик-аналіз експлуатації трубопровідних систем, резервуарів та посудин тиску. Повідомлення 1. Алгоритм побудови імовірнісної моделі

• Veröffentlicht in: Проблемы прочности
• Datum: 2005
• 1. Verfasser: Тороп, В.М.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем міцності ім. Г.С. Писаренко НАН України 2005
• Schlagworte: Научно-технический раздел
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/47692
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Імовірнісний ризик-аналіз експлуатації трубопровідних систем, резервуарів та посудин тиску. Повідомлення 1. Алгоритм побудови імовірнісної моделі / В.М. Тороп // Проблемы прочности. — 2005. — № 2. — С. 85-91. — Бібліогр.: 15 назв. — укр.

Описано постановку і спосіб реалізації імовірнісного ризик-аналізу безпечної експлуатації
 трубопровідних систем, резервуарів та посудин тиску. Запропоновано процедуру розробки
 алгоритму оцінки їх технічного стану на основі імітаційного статистичного моделювання з
 використанням методу Монте-Карло. Отримано інтервальні оцінки, що дозволяє зробити
 коректні статистичні висновки про істинні значення розглянутих імовірнісних показників із
 заданим коефіцієнтом довіри. Описаны постановка и способ реализации вероятностного риск-анализа
 безопасной эксплуатации трубопроводных систем, резервуаров и сосудов давления. Предложена процедура разработки алгоритма оценки их технического
 состояния на основе имитационного статистического моделирования
 с использованием метода Монте-Карло. Получены интервальные оценки,
 что позволяет сделать корректное статистическое заключение об истинных
 значениях рассмотренных вероятностных показателей с заданным коэффициентом
 доверия. Formulation and execution procedure o f a
 probabilistic risk-analysis o f safe operation of
 pipeline systems, reservoirs and pressure vessels
 are presented. We propose a new elaboration
 procedure for the algorithm o f assessing
 their technical state based on stochastic simulation
 using the Monte-Carlo method. The interval
 estimates are obtained, which allow one to
 draw proper statistical conclusions as to the
 real values o f the analyzed probabilistic indicators
 with the preset confidence factor.