Details

Данная работа посвящена разработке методики по применению метода анализа HAZOP/FMEA для объектов электроэнергетики с помощью искусственного интеллекта, а также проверке данной методики путем проведения анализа риска теплоэлектроцентрали с использованием искусственного интеллекта. В качестве объекта исследования выступает объект электроэнергетики, а именно теплоэлектроцентраль. В работе был проведен анализ различных методов качественной оценки для оценки перспектив использования искусственного интеллекта для анализа риска аварий. Цель работы – разработать методику применения метода анализа HAZOP/FMEA для объектов электроэнергетики с помощью искусственного интеллекта. Задачи, которые выполнены в ходе работы: 1. Анализ требований современных законодательных и нормативно-правовых актов в области исследования опасности технологических процессов. 2. Разработка методики проведения процедуры HAZOP/FMEA для объектов электроэнергетики с использованием искусственного интеллекта. 3. Проверка разработанной методики путем проведения процедуры HAZOP/FMEA для выбранного объекта электроэнергетики. В ходе выпускной квалификационной работы были определены перспективы использования искусственного интеллекта для анализа риска аварий методами HAZOP/FMEA для объектов электроэнергетики. А также был составлен порядок проведения анализа риска аварий методами HAZOP/FMEA для объектов электроэнергетики с помощью искусственного интеллекта. В результате выполнения работы была разработана методика проведения анализа риска аварий методами HAZOP/FMEA для объектов электроэнергетики с помощью искусственного интеллекта. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: - Chat GPT (OpenAI); - DeepSeek AI; - Qwen AI; - Microsoft Excel.

This work is devoted to the development of a methodology for applying the HAZOP/FMEA analysis to power engineering facilities using artificial intelligence, as well as verifying this methodology through risk analysis conducted with the help of AI technologies. The research object is a power engineering facility, specifically a thermal power plant. The work includes an analysis of various qualitative assessment methods in order to evaluate the prospects of using artificial intelligence for accident risk analysis. The aim of the study is to develop a methodology for applying HAZOP/FMEA analysis to power engineering facilities using artificial intelligence. Tasks completed during the work: 1. Analysis of current legislative and regulatory requirements in the field of assessing technological process hazards. 2. Development of a methodology for conducting HAZOP/FMEA procedures for power engineering facilities using artificial intelligence. 3. Verification of the developed methodology by carrying out a HAZOP/FMEA procedure for a selected power engineering object. During the course of the final qualification work, prospects for the use of artificial intelligence in accident risk analysis using HAZOP/FMEA methods for power engineering facilities were identified. Additionally, a procedure for conducting accident risk analysis using HAZOP/FMEA methods for power engineering facilities with the help of artificial intelligence was developed. As a result of the work, a methodology for conducting accident risk analysis using HAZOP/FMEA methods for power engineering facilities with the assistance of artificial intelligence was developed. To achieve these results, the following information technologies were used in the work: - Chat GPT (OpenAI); - DeepSeek AI; - Qwen AI; - Microsoft Excel.