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　　（1）确定顶上事件应优先考虑风险大的事故事件，能否正确选择顶上事件，直接关系到分析结果，是故障树分析的关键。在系统危险分析的结果中，不希望发生是非常多的，并且每个不希望发生的事件都可以成为顶上事件。此时，对所有不希望的事件存在一个筛选的过程，应当把易于发生且后果严重的事件优先作为分析对象，即顶上事件。当然，也可将发生频率不高但后果虽不太严重但发生非常频繁的事故作为顶上事件。

　　（2）确定边界条件的原则。在确定了顶上事件之后，为了不导致故障树过于繁琐和庞大，应明确规定被分析系统与其他系统的界面，以及以下必要的合理的假设条件。

　　（3）循序渐进的原则。故障树分析是一种演绎的方法，在确定了顶上事件之后，要逐级展开。首先分析导致顶上事件的直接原因，然后无遗漏的列出这一级的逻辑门的全部输入时间，之后再对这些输入事件放入发生原因进行分析，以此类推，直至列出导致顶上事件的所有事件为止。

　　（4）禁止门与门之间直接相连的原则。在编制故障树时，任何一个逻辑门的输出都必须有一个结果事件，不允许不经过结果事件而将门与门直接相连。这样做的目的是为了保证逻辑关系的准确性。

　　（5）明确事故与事件定义的原则。明确地给出事故与事件发生的定义及其发生的条件是确定事故事件发生原因的前提。所以，在编制故障树时，对各事故事件必须用简单明了的语句表达清楚。

　　故障树分析法是一种描述事故因果关系的有方向的“树”，是系统安全工程中的重要分析方法之一。它简单明了，既可以定性分析，又可以定量分析，体现了以系统工程方法研究安全问题的系统性、准确性和预测性。故障树分析方法的最大特点是它不仅能分析出事故的直接原因，而且能深入提示事故的潜在原因，因此在工程和设备设计阶段，故障树分析法的应用非常低广泛。

　　3故障分析法的步骤

　　故障树分析可以从结果到原因找出与本事故有关的各种因素间因果关系和逻辑关系，将各逻辑关系用不同的逻辑门连接起来后，应用布尔代数逻辑运算法则进行简化运算和分析，确定各因素对事故影响的大小，从而掌握和制定事故控制的要点。通过定量分析，计算出顶上事件发生的概率。故障树分析方法能比较详细地检查出系统中固有的、潜在的危险因素，为制定安全技术对策措施、管理措施和事故分析提供依据。

　　故障树分析方法的基本步骤如下：

　　（1）确定分析对象系统和要分析的各对象事件（顶上事件）。

　　（2）确定系统事故发生概率、事故损失的安全目标值。

　　（3）调查事件原因。调查与事故有关的所有直接原因和各种因素（设备故障、人员失误和环境不良因素）。

　　（4）编制故障树。从顶上事件开始，一级级往下找出所有原因事件，直到最基本的原因事件为止，按其逻辑关系画出故障树。

　　（5）定性分析。按故障数结构进行简化，求出最小割集和最小径集，确定各基本事件的结构重要度。

　　（6）定量分析。找出各基本事件的发生概率，计算出顶上事件的发生概率，求出概率重要度和临界重要度。

　　（7）结论。当事故发生概率超过预定目标值时，从最小割集着手研究降低事件发生概率的所有可能方案，利用最小径集找出消除事故的最佳方案，通过重要度分析确定采取对策措施的重点和先后顺序，从而得出分析、评价的结论。

　　4故障树分析法应用示例

　　T=A1A2

　　=（B1+X4）A2

　　=（X1+X2+X3+X4）（X5+X6+X7）

　　=X1X5+X1X6+X1X7+X2X5+X2X6+X2X7+X3X5+X3X6+X3X7+X4X5+X4X6+X4X7（1）

　　以风电场中作业人员触电事故为例，通过绘制触电事故故障树，如图1所示。求出导致事故发生的基本事件，最终确定其结构重要度，判别哪些基本事件对事故的影响最大。

　　各基本事件的组合称为最小割集，式（1）中共有12个最小割集：K1={X1，X5}，K2={X1，X6}，K3={X1，X7}，K4={X2，X5}，K5={X2，X6}，K6={X2，X7}，K7={X3，X5}，K8={X3，X6}，K9={X3，X7}，K10={X4，X5}，K11={X4，X6}，K12={X4，X7}。只要负荷一组割集，就能导致触电事故即顶上事件的发生。在求取结构重要度时，为每个最小割集都赋予1，其中每个基本事件都平均得到一份，最后进行累积。通过计算得到个基本事件的分值为：X1=X2=X3=X4=1.5，X5=X6=X7=2。因此系统的结构重要度的关系如式2所示。

　　由式2可见，基本事件X5、X6、X7的结构重要度大于基本事件X1、X2、X3、X4。在进行风险控制时，应该优先治理X5、X6、X7事件。

　　结语

　　触电事故时风电场中最常见的事故之一，故障树分析法可以清晰的对风电场触电事故进行辨识分析。通过绘制故障树分析图可以明确各事故因素之间的联系。应用逻辑代数法可以定量辨识出不同事故因素影响程度。故障树分析法在风电场风险辨识中具备进一步推广的前景。

　　参考文献

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