中国矿大(北京)2005研究生安全系统工程试题（合集）

第一篇：中国矿大(北京)2005研究生安全系统工程试题

2005年硕士研究生入学考试（安全系统工程）

一、正误判断题。

1、事故树的最小径集是保证顶事事故不发生的充要条件。（）

2、安全系统工程的主要技术手段包括系统安全分析、系统安全评价安全决策与事故控制。（）

3、安全系统工程也可称为系统的事故预测技术。（）

4、事故树的顶事故的状态变量φ，仅取1或0两种。（）

5、事故树中的基本事件的结构重要度分析只是按事故树的结构分析各基本事件对顶事件的影响程度。（）

6、安全标准体现了绝对安全的内涵。（）

7、美国道化学公司火灾爆炸指数评价法和英国帝国化学公司蒙特评价法的应用范围是一样的（）。

8、安全评价的单元危险性快速排序法中的物质系数和美国道化学公司火灾爆炸指数评价法中的物质系数的定义有所不同。（）

9、事故树的割集是引起顶事故发生的充要条件。（）

10、用布尔代数法计算事故树的最小割集是将布尔表达式最简析取表达式。（）

二、简答题。

1、安全评价应遵循的原理有哪些，具体内容是什么？

2、事故树安全分析在进行系统安全分析过程中应采取何种步骤？

3、请简述安全决策方法中，评分法的意义及其决策过程。

三、综合问答题。

1、请简述美国道化学公司的火灾爆炸指数评价法第七版的评价程序，并根据其评价内容说明其适用范围。

2、请简述预先危险性分析、危险性和可操作研究两种安全分析法的异同。并根据自己的认识，说明如何在实际工作中应用。

第二篇：中国石油大学(北京)2014研究生考试大纲—安全系统工程

《安全系统工程》考试大纲

一、考试科目：安全系统工程

二、适用专业：安全技术与工程

三、参考书目：

1、《安全系统工程》，张景林，煤炭工业出版社，20022、《安全系统工程理论与应用》（上篇），沈斐敏，煤炭工业出版社，2001

四、考试内容要求

《安全系统工程》是安全工程专业的专业基础课，该课程体现了安全学科的综合属性，要求考生掌握安全系统工程概念、系统安全分析、事故树分析、系统安全评价、安全决策等内容。本科目考试将根据安全工程专业适用的教学大纲组织命题，突出对基本概念和综合应用能力的考查，知识较全面，命题难易程度适中。考试内容：

1、概论

安全系统工程相关的基本概念、安全系统工程的研究对象和研究内容、安全系统工程的产生与发展、安全系统工程的应用特点

2、系统安全分析

系统安全分析的内容和方法、安全检查及安全检查表、预先危险性分析、故障类型和影响分析、危险性和可操作性研究、事件树分析

3、事故树分析

事故树分析概述、事故树的编制、事故树的定性分析、事故树的定量分析、基本事件的重要度分析、事故树的应用实例

4、系统安全评价

安全评价概述、概率评价法、指数评价法（英国国道化学火灾爆炸指数评价法、英国帝国化学公司蒙特法）、安全评价方法实例分析

5、安全决策

安全决策概述、安全决策过程与决策要素、定性属性的量化、安全决策方法(包括评分法,决策树)、模糊决策

第三篇：系统工程教案--中国矿大第四章第四节

第四节系统工程模型技术的新进展

随着系统工程理论的发展和应用不断深入，系统工程所研究的问题越来越多地涉及复杂系统、非线性系统，传统的模型方法已经不能适应这种研究的需要，规划论、“硬”的优化技术已经很难应对这种局面。

高度非线性及复杂性是现实系统的基本特征，用传统的“硬”技术理解和预测这种多变量、多参数、非线性的复杂系统是不适用的，而且很难建立起合适的数学模型，因此迫切需要建立与之相适应新的“软”技术。传统的分析方法由于它的精确性和定量化而不能处理现实复杂多变的系统。事实表明，在处理这类系统时，我们必须面对程度越来越高的不精确性和不确定性问题。

随着信息技术和计算机智能化的发展，针对这种情况，Zadeh提出了一种新的方法——软计算(soft computing)。软计算不是一个单独的方法论，而是一个方法的集合[1]，在这个集合中的主要成员包括模糊逻辑控制(fuzzy logic control)、神经网络(neural network)、近似推理以及一些具有全局优化性能且通用性强的meta-heuristic算法，如遗传算法(genetic algorithms, GA)、模拟退火算法(simulated annealing, SA)、禁忌搜索算法(taboo search, TS)、蚁路算法(ant system, AS)等[2] [3]。这些方法的特点是他们更多地借鉴了生物原理和人的思维，因此有人也称之为“拟人”方法。更适应于解决管理、经济和复杂的工程大系统问题。

模糊逻辑推广了经典的二值逻辑，可以具有无穷多个中间状态，是处理不精确性和不确定性的有效工具。模糊技术以模糊逻辑为基础，从人类思维中的模糊性出发，对于模糊信息进行量化，其中最重要的一步是利用专家知识和实际经验来定义相应模糊集的隶属函数。在模糊理论研究中，隶属函数是最基本的研究对象，它的确定主要是靠专家知识与实际经验，其中包含有主观的因素，但这并不意味着由此建立的理论将不可靠，相反正是因为利用了这一点，模糊集反映了人脑的思维特征，而使得模糊理论在许多以人为主要对象的领域（如管理领域、经济领域）得到了成功应用。模糊控制是基于模糊集的一种“软控制”，相应的控制算法则是人脑思维的量化模拟。所以模糊集及模糊控制理论是智能信息处理、软计算技术的基础。

人工神经网络是模仿人脑生理特性的新型智能信息处理系统，它以模拟生物神经元为基础，使系统具有自适应性、自组织性、容错性等。可以通过优化网络拓扑结构、设计网络连接权的学习算法来改善系统的各种性能。即使一个给定的网络也具有很强的映射能力，所以神经网络是进行曲线拟合、近似实现各种非线性复杂系统的有效工具。人工神经网络开创了用已知非线性系统去近似实现实际应用中的复杂系统，甚至是“黑箱”的典型范例。由于神经网络从另一个方面反映出人脑的特性，所以它也构成了软计算的基础。

软计算的另一个基本内容是超启发式（meta-heuristic）算法，例如其中的遗传算法对目标函数的要求很低,甚至无须知道目标函数的表达式，所以该算法非常适于对非线性复杂系统的研究。

与传统的“硬计算”完全不同，软计算的目的在于适应现实世界遍布的不精确性。因此，其指导原则是开拓对不精确性、不确定性和部分真实的容忍，已达到可处理性、鲁棒性、低成本求解以及与现实更好的紧密联系。在最终的分析中，软计算的作用模型是人的思维。

在软计算方法集合中，每一种方法具有其优点和长处，它们之间是互补的而不是竞争的。这些技术紧密集成形成了软计算的核心。通过它们的协同工作，可以保证软计算有效地利用人类知识，处理不精确以及不确定的情况，对位置或变

化的环境进行学习和调节以提高性能。针对学习和自适应，软计算需要强化计算。

例如，神经网络和遗传算法都是对生物学原理的模拟，遗传算法是基于生物的进化机制，而神经网络则是人脑的典型特征的表现，将二者进行有机结合可以达到很好的实际效果。另一方面，模糊系统的设计可以由遗传算法或神经网络来完成。虽然模糊技术已在许多的应用领域取得了成功，专家知识可以用模糊规则很好地表现出来，但规则的提取和隶属函数的选择却十分费劲，这时可以利用神经网络的自学习和自组织性来解决这一问题，分类已知的训练数据并规定模糊规则的数量，用神经网络模糊分割输入空间，通过学习，获取相应于所有规则的隶属函数的特性，并生成对应于任意输入矢量的隶属值，这时由神经网络的拟合功能可产生相应的隶属函数。在此过程中，为了解决基于局部区域的梯度学习算法缺乏全局性和易陷入局部最小这类缺陷，并且对网络结构进行优化，可以利用遗传算法来完善相应的功能，获取最佳的结果。反过来也可凭借模糊系统或神经网络的学习能力来设置遗传算法中的各种参数，包括种群的尺度、交叉概率、变异概率以及算法迭代的步数等，使遗传算法自适应地自我调节和进化。总之，将模糊逻辑、神经网络和遗传算法进行有机地结合，可以有效地处理非线性复杂系统，对智能信息进行表示、传递、存储、恢复[4]。

下面就软计算当中所应用到的meta-heuristic算法进行简要地介绍：

1)禁忌搜索算法（TS）

TS是Glove模拟智能过程而提出的一种具有记忆功能的全局逐步优化算法。TS的核心在于对搜索过程使用短期记忆和中长期记忆，以令搜索具有广泛性和集中性。其基本思想是搜索可行的解空间，在当前解的邻域中找到另一个更好的解。但是为了能够逃出局部极值和避免循环，算法中设置了禁止表，当搜索的解在禁止表中时，则放弃该解。TS算法可以灵活地使用禁止表记录搜索过程，从而使搜索既能找到局部最优解，同时又能越过局部极值得到更优的解[5]。

2)模拟退火算法（SA）

SA是基于蒙特卡洛（Mente Carlo）迭代求解的一种全局概率型搜索算法，首先由Kirkpatrick等人用于组合优化[6]中。该算法源于固体退火过程的模拟。固体退火是先将固体加热至熔化，再徐徐冷却使之凝固成规整的晶体，熔解是为了消除系统中原先可能存在的非均匀状态，冷却过程之所以徐徐进行是为了使系统在每一温度下都达到平衡态。因为在平衡态，系统的自由能达到最小值。如果将优化问题的目标函数类比为能量函数，控制参数类比为温度T，模拟固体退火过程就可将给定控制参数值时优化问题的相对最优解求出，然后减少控制参数使其趋于0，最终求得组合优化问题的整体最优解。SA是一种全局优化方法，通过人为地引入噪声，使得当算法陷入局部最优的陷阱时，而造成从该陷阱中逃脱的条件，进而再逐步减小噪声，以使得算法能停留在全局最优点。

3)遗传算法（GA）

GA是Holland[7]研究自然遗传现象与人工系统的自适应行为时，借鉴“优胜劣汰”的生物进化与遗传思想而提出的一种全局性并行搜索算法。自然界生物的进化通过两个基本过程：自然选择和有性生殖不断进化。在漫长的进化过程中，生物逐渐从简单的低级生物到人类，这是一个完美的进化过程。按达尔文进化论的观点，这一过程遵循适者生存，优胜劣汰的自然选择原则，它使自然界生物的演化问题得到较好地解决。正因为如此，人们开始把进化这种奇异的本领看成值得仿效的东西。即用搜索和优化过程模拟生物体的进化过程，用搜索空间中的点模拟自然界生物体，经过变形后的目标函数度量生物体对环境的适应能力，生物

优胜劣汰类比为优化和搜索过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。这样就形成了进化策略。GA注重父代与子代遗传细节上的联系，主要强调染色体操作。GA是一个群体优化过程，为了得到目标函数的最小（大）值，我们不是从一个初始值出发，而是从一组初始值出发进行优化。这一组初始值好比一个生物群体，优化的过程就是这个群体繁衍、竞争和遗传、变异的过程。

4)蚁路算法（AS）

AS是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法，作为通用型随机优化方法，它吸收了昆虫王国中蚂蚁的行为特性，通过其内在的搜索机制，在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效[8] [9]。由于在模拟仿真中使用的是人工蚂蚁概念，因此有时亦被称为蚂蚁系统。据昆虫学家的观察和研究发现，生物世界中的蚂蚁有能力在没有任何可见提示下找出从其窝巢至食物源的最短路径，并能随环境的变化而变化，适应性地搜索新的路径，产生新的选择。作为昆虫的蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物——信息激素（pheromone），使得一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到并由此影响它们以后的行为。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，其因下的信息激素轨迹（trail）也越来越多，以致信息激素强度增大（当然，随时间的推移会逐渐减弱），后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息激素强度，这种选择过程被称之为蚂蚁的自催化行为（auto catalytic behavior）。由于其原理是一种正反馈机制，因此，可将蚂蚁王国（ant colony）理解成所谓的增强型学习系统（reinforcement learning system）[10]。

用于优化领域的人工蚂蚁算法，其基本原理吸收了生物界中蚂蚁群体行为的某些显著特征：(1)能察觉小范围区域内状况并判断出是否有食物或其他同类的信息素轨迹；(2)能释放自己的信息素；(3)所遗留的信息素数量会随时间而逐步减少。由于自然界中的蚂蚁基本没有视觉，既不知向何处去寻找和获取食物，也不知发现食物后如何返回自己的巢穴，因此它们仅仅依赖于同类散发在周围环境中的特殊物质——信息素的轨迹，来决定自己何去何从。有趣的是，尽管没有任何先验知识，但蚂蚁们还是有能力找到从其巢穴到食物源的最佳路径，甚至在该路线上放置障碍物之后，它们仍然能很快重新找到新的最佳路线。

以上这些方法为系统工程建模和优化提供了新的技术工具，为解决社会经济问题、大系统问题提供了新的途径，值得我们注意。1 张智星，孙春在，水谷英二 著，张平安，高春花 等译，神经－模糊和软计算，西安交通大学出版社，Prentice-Hall，2000Andradottir, S., “A Review of Simulation Optimization Techniques”, Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference, 1998 3 钱敏平，龚光鲁，从数学角度看计算智能，《科学通报》，1998, vol.43, no.16, p1681-1695 4 刘普寅，李洪兴，软计算及其哲学内涵，《自然辩证法研究》，2000, vol.16, no.5, p26-30邵亮，李磊，陈嫦娟，Tabu搜索算法在电话网智能管理中的应用，《软件学报》，2002，vol.13, no.8, p1705-1709 6 Kirkpartick S., Gelatt CD., Vecchi MP,.“ Optimization by simulated annealing”, Science, 1983, vol.220, p671-680 7 Holland JH,.Adaptation in natural and artificial systems, Boston: MITPress, 1992 8 Colorni A., DorigoM., Maniezzo V., “Distributed optimization by ant colonies”, Proc.of the First European Conf.On Artificial Life, Paris, France, 1991 9 Dorigo M., ManiezzoV., Colorni A., “Ant system: optimization by acolony of cooperating agents”, IEEE Trans.On Systems, Man, and Cybernetics, 1996, vol.26, no.1, p29-41 10 马良，项培军，蚂蚁算法在组合优化中的应用，《管理科学学报》，2001, vol.4, no.2,p32-37

第四篇：中科大安全系统工程试题2

系统安全工程试题

（满分150分，120分钟）

一、填空题（30分）

1．在生产过程中，事故是指造成_____、_____、_____、_____或其他损失的意外事件。

2．安全预评价内容主要包括_____、_____、_____和_____。3．有害因素是指_____的因素。

4．____ 是系统安全工程的一种方法，根据系统可以划分为子系统、设备利元件的特点，按实际需要，将系统进行分割，然后分析各自可能发生的故障类型及其产生的影响，以便采取相应的对策，提高系统的安全可靠性。

5．安全检查的内容包括_____和_____，具体主要是查思想、查管理、查隐患、查整改、查事故处理。

6.一次性伤残补助金--对评上伤残等级的按伤残程度分别不同标准一次性支付，1级发给本人工资_____个月，2级_____个月,以后各级级差2个月工资，至10级为6个月。

7．事故应急救援系统的应急响应程序按过程可分为_____、_____、_____、_____、_____、_____等几个过程。

8．应急演练的参与人员包括_____、_____、_____、_____和_____，这五类人员在演练过程中部有着重要的作用，并且在演练过程中都应佩带能表明其身份的识别符。9．目前国内将安全评价根据工程、系统生命周期和评价的目的分为_____、_____。_____和_____类。

10．_____是针对某种具体的、特定类型的紧急情况，例如危险物质泄漏、火灾、某-自然灾害等的应急而制定的。

二、选择题（共20分，1－10题为单选，11－15题为多选）

1．二氧化碳是（）窒息性气体。

A.单纯

B.血液

C.细胞 2．工伤保险亦称（）。

A.人身伤亡保险

B．职业伤亡保险

C人身伤害保险

D．职业伤害保险

3．事故树是一种由结果到原因描绘事故的（）。

A、有向逻辑树

B、有向几何树

C、无向逻辑树

D、无向几何树

4．在事故树分析中，要在调查事故基础上，选出发生可能性大的、后果严重的事故，作为分析对象，并将这种分析对象称为（）。

A、危险事件

B、顶上事件

C、重要事件

D、逻辑事件

5．利用安全检查表进行的安全评价计值方法有：逐项赋值法、加权平均法和（）。

A、单项否定计分法

B、大小排序法

C、频率计算法

D、经验公式法 6．事故树有三种符号：（）。

A、事件符号、矩形符号、转移符号

B、事件符号、逻辑门符号、转移符号

C、事件符号、菱形符号、转移符号

D、事件符号、事故符号、转移符号 7．最小割集是指导致（）发生的最低限度的基本事件的集合。

A、最高事件

B、最低事件

C、顶上事件

D、随机事件

8．通常，我们选择的分析对象，都是事故发生较频繁的系统，因此，事故树中（），则是常见的。

A、与门多

B、或门多

C、最小割集少

D、基本事件少 9．爆炸极限不是一个固定值，它受各种因素的影响。容器的直径愈小，爆炸上限和下限之间的差距亦愈（），发生爆炸的危险则（）。

A、缩小；增高

B、缩小；降低

C、增大；增高

D、增大；降低 10．（）不是安全生产检查的方法的一种。

A.经验检查法

B．常规检查

C．安全检查表法

D．仪器检查法

11．以下（）属于物理性危险、有害因素。

A自燃性物质

B．设备、设施缺陷

C．防护缺陷

D．电危害

12．以下属于特种作业的范围的有（）。

A.爆破作业

B．矿井通风作业

C.矿井排水作业

D．矿井安全检查作业 13．火灾可分为（）四类。

A.可燃固体

B.可燃气体

C.可燃液体

D.轻金属 14．物质燃烧需要具备的三个条件包括（）。

A.可燃性

B.助燃性

C.二氧化碳

D.着火源 15．灭火的基本方法有（）。

A.冷却法

B.隔离法

C.窒息法

D.抑制法

三、判断题（10分）

1、对策表是依据对问题的分析，提出各种相应对策的清单。（）

2、安全评价只包括系统建设之前的评价、运行之中的评价，而不包括系统退役期评价。（）

3、如果事故树中与门多，最小割集就少，则该系统较为危险。（）

4、当空气中可燃气体组分低于爆炸下限和高于爆炸上限时，均不能发生爆炸。（）

5、停工、停产损失不属于工程安全事故的直接经济损失。（）

四、名词解释（40分）

1.危险源： 2.3.4.5.6.7.8.事故： 爆炸极限： 故障树分析： 安全评价：

系统安全分析：

事件树分析：

事故应急救援预案：

五、简答题（30分）

1．简述事故的特性。

2．简述事故分析技术的分类和事故分析的作用。3．事故应急救援预案的十大基本要素。

六、计算题（20分）

1．某事故树的最小割集K1={x5,x6,x7,x8},K2={x3,x4},K3={x1}, K4={x2}.试确定其结构重要度。（10分）

2.某矿山企业1983年进行了一次工业卫生方面的通风防尘工程投资，其有关的数据为：工程总投资1214.7万元，服务职工人数2447人，工程投资有效期限12年，投资前职业病发病率39.04人/年，投资后防尘效益为90％；按1983年水平计，人年均工资840元，人年均职业病花费300元，职业病患者人年均生产效益减少量728.5元；工程运行费每年约为建设投资额的5％，考虑资金利率为7％。求：这次工程投资的安全效益。（10分）

参考答案：

一、填空题

1．人员死亡

伤害

职业病

财产损失

2．危险

有害因素识别

危险度评价

安全对策措施及建议。3．能影响人的身体健康，导致疾病，或对物造成慢性损害 4．故障类型和影响分析 5．软件系统

硬件系统 6．

7．接警、响应级别确定、应急启动、救援行动、应急恢复和应急结束 8．参演人员

控制人员

模拟人员

评价人员

观摩人员，9．安全预评价

安全验收评价

安全现状评价

专项安全评价 10．专项预案

二、选择题

1．A 2．D 3．A

4．B

5．A

6．B 7．C

8．B 9．B 10．A

11，BCD 12．ABCD 13．ABCD 14．ABD 15．ABCD

三、判断题

1．√

2．×

3．×

4．√

5．√

四、名词解释

1．可能造成人员伤害、职业病、财产损失或环境破坏的根源和状态。

2．是人（个人或集体）在为实现某种意图而进行的活动（生产、生活活动）过程中，突然发生的、与人的意志相反的、迫使活动暂时或永久停止的事件。

3．可燃气体、蒸汽或可燃粉尘与空气组成的爆炸混合物，遇火即能发生爆炸。这个发生爆炸的浓度范围，叫爆炸极限，最低的爆炸浓度叫下限，最高的爆炸浓度叫上限。通常用可燃气体、蒸汽、粉尘在空气中的体积百分比表示。

4．是从特定的故障事件（或事故）开始，利用故障树考察可能引起事件发生的各种原因事件及其相互关系的系统安全分析方法。

5．以实现系统安全为目的，应用安全系统工程原理和方法，对系统中存在的危险危害因素进行辨识与分析，判断系统发生事故和职业危害的可能性及其严重程度，制定防范措施和管理决策的过程。

6．是从安全角度对系统进行的分析，它通过揭示可能导致系统故障或事故的各种因素及其相互关联来查明系统中的危险源，以便采取措施消除或控制它们。

7．是一种按事故发展的时间顺序由初始事件开始推论可能的后果，从而进行危险源辨识的方法。

8．是为了加强对重大事故的处理能力，根据实际情况，分析可能发生的重大事故，所预先制定的事故应急对策。

五、简答题

1，答案要点：应该从（1）因果性（2）随机性（3）潜伏性 这三个方面简述。2，答案要点：

事故分析技术可以分为三大类：

（1）针对大量事故案例采用的综合分析法

（2）个别案例技术分析法：包括从基本技术原理进行分析、以基本计算进行事故分析、从中毒机理进行分析、责任分析方法等

（3）系统安全分析法，既可做综合分析，也可做个别案例分析。通过事故分析可以达到如下作用：

（1）能发现各行各业在各种工艺条件下发生事故的特点和规律。（2）发现新的危险因素和管理缺陷。

（3）针对事故特点，研究有效的、有针对性的技术防范措施。

可以从事故中引出新工艺、新技术等。

3，答案要点：

（1）组织机构及其职责（2）危害辨识与风险评价（3）通告程序和报警系统（4）应急设备与设施

（5）应急评价能力与资源（6）保护措施程序

（7）信息发布与公众教育（8）事故后的恢复程序（9）培训与演练

（10）应急预案的维护

六、计算题

1，解：采用最小割集或最小径集排列法，依据第二条原则，由于在K3、K4中仅有一个基本事件，所以其结构重要度最大；其次x3,x4所在割集为两个元素，所以居第二，据此类推，可以排出各基本事件的结构重要度顺序为：

Iø（1）＝Iø（2）>Iø（3）=Iø（4）>Iø（5）=Iø（6）=Iø（7）=Iø（8）

2，解：根据项目效益计算式，首先计算相对应的参数值分别为：

λ1＝39.04×（1－0.9）＝3.9人/年，λ0＝39.04人/年，VL=0.084＋0.03＝0.1140元，K V1

=2447人×728.5元/人＝178.26万元，h=12年，i=0.07, C0 =1214.7万元，r=0.05.所以E项目＝[12×0.114×(39.04-3.9)+178.26×12]×41.97/(1214.7×8.12＋0.05×12×1214.7×41.97)＝2.27 由于E项目=2.27>1,说明该矿山这以安全工程投资项目的效益是显著的。

第五篇：安全系统工程

1、系统：系统是由若干个要素组成的集合体，这些要素具有特定的功能，相互依存、相互影响，实现一个共同的目标，这就是系统的基本定义。

2、系统分析法的步骤：

（1）通过经验判断，技术诊断或者其他方法的确定危险源，对目的物料装置及设备操作条件环境详细了解；

（2）根据经验及同行业生产事故情况对系统的影响和损坏程度类比判断可能出现的情况查找危险可能类型。

（3）对确定的危险源分类，制成预先危险性分析表；

（4）转化条件，并进一步寻求对策；

（5）进行危险性因素分级按照级别顺序分出重点；

（6）制定预防性的对策措施。

3、绘制因果分析图的步骤

（1）确定事故，画出主干箭头指向事故；

（2）确定造成事故的因素；

（3）深入分析画分支对应文字和分支

（4）分析到不能细分

（5）确定主要原因，用椭圆形标出

（6）注明名称、编制者、日期等

总结：针对结果分析原因，先主后次，层层深入

4、利用最小割集或最小径集判断重要度

原则1 当最小割集中基本事件的个数相等时，在最小割集中重复出现的次数越多的基本事件，其结构重要度就越大。

原则2 当最小割集的基本事件数不等时，基本事件少的割集中的事件比基本事件多的割集中的事件的重要度大

原则3 在基本事件少的最小割集中，出现次数少的事件与基本事件多的最小割集中出现次数多的相比较，一般前者大于后者。

5、安全评价分为：安全预评价、安全验收评价、安全现状评价和专项安全评价。

6、安全评价的目的：

（1）提高系统本质安全化程度；（2）实现全过程安全控制；（3）建立系统安全的最优方案；

（4）为实现安全技术、安全管理的标准化和科学化创造条件。

7、安全评价的原理和原则

原理：相关性原理 类推原理 惯性原理 量变到质变原理

原则：科学性 公正性 合法性 针对性

8、有害因素：能影响人的身体健康、导致疾病对物造成慢性损坏的因素。

9、危险因素：能对人造成伤亡或对物造成突发性损伤的因素。

10、故障：是指系统、设备、原件等在运行过程中由于性能（含安全性能）低下而不能实现预定功能（包括安全功能）的现象。