基于动态贝叶斯网络的TBM卡机风险预测
颉芳弟,翟强,顾伟红
Risk prediction of TBM jamming based on dynamic Bayesian network
Fang-di XIE,Qiang ZHAI,Wei-hong GU
表 9
TBM卡机的模型概率和现场概率
Tab.9
Probability of model and field for TBM jamming
风险定义
P
0
/%
P
1
/%
极高风险
$ \geqslant 40$
$ \geqslant 65$
高风险
$30 \sim 40$
$37 \sim 65$
中等风险
$20 \sim 30$
$18 \sim 38$
低风险
$10 \sim 20$
$2 \sim 18$
极低风险
$ \leqslant 10$
$ \leqslant 2$