可再生能源在碳中立性的背景下引起了行业和学术界的越来越多的关注。对于风和太阳能,对自然过程的强烈依赖会导致能源生产和实际需求之间的不平衡。储能技术,例如压缩空气储能(CAES)是有望增加可再生能源渗透的解决方案。但是,CAES系统是一种多组分结构,在该过程中涉及多种能量形式,但受高温和高压工作条件的影响。CAES系统是一个复杂的流程表,由充电和放电过程组成。应优化该过程,以实现每种形式的最佳热力学和经济性。在最佳设计条件下,一旦发生故障,例如对人类,环境和资产的伤害,可能会导致严重的后果。有限的关注和稀缺信息已向CAES系统风险管理支付。因此,本文应用了系统理论过程分析(STPA),这是一种基于系统理论的自上而下的方法,以识别CAES系统安全危害。结果有望为从业人员提供有关CAES系统安全性和可靠性的初步指南。因此,更可靠的CAES系统可以促进更灵活的能源系统,并使用更有效,更经济的可再生能源利用。
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多重标记还允许并排比较来自不同来源的数据,以便可以检测不同类型的数据何时被不恰当地合并。例如,一个数据集可能代表某个问题的答案,而另一个数据集代表略有不同的问题的答案。当两种类型的数据不等同(苹果和橘子)时,可以将它们从分析和训练数据中删除。在 COVID 危机等情况下,这种能力可能至关重要。据《纽约时报》报道,当 Omicron 开始出现时,监管机构必须将来自各个医院系统的数据拼凑在一起。卫生官员很难做出决定,因为他们的数据系统由“一大堆不同的研究和不同的子集拼凑在一起”组成;换句话说,数据不等同。
我们描述了一种形式化的系统理论方法,用于创建网络物理系统 (CPS) 风险叠加,以增强 CPS 风险和威胁分析过程中使用的现有基于树的模型。这种自上而下的方法通过分析其底层控制属性以及相关内部硬件和软件子组件之间的通信流,客观地确定系统对某些风险场景后果的威胁面。在使用攻击和故障树模型时,结果分析应有助于定性选择因果事件,这些模型传统上是使用主观和自下而上的方法进行此事件选择。使用经过验证的系统理论方法客观地确定基于树的模型分析的范围也应该可以改善系统开发生命周期中的防御和安全规划。我们提供了一个使用攻击防御树的控制系统案例研究,并展示了如何将这种方法简化为攻击树、故障树和攻击故障树。
量子力学的形式基于三个基本概念:状态、时间演化和测量。一般物理系统的状态描述了它的所有属性,或者至少是某些物理描述中我们关心的所有属性。时间演化的形式描述了系统在处于某个初始状态之后随时间如何演化。为了计算系统的时间演化,我们通常需要知道其组成部分如何相互作用。在经典物理学中,我们现在就完成了,但在量子物理学中,测量过程起着特殊的作用。形式上,测量与时间演化在两个方面有区别:虽然量子力学中的时间演化将是可逆的,即某一时刻的状态唯一地决定了之前时刻的状态,但对于状态经历不可逆变化的测量而言,情况并非如此。时间演化也是确定性的,即所有时刻的状态都由之前时刻的状态唯一决定。然而,测量从根本上讲是概率性的,即,随机测量结果将以由测量和被测状态确定的概率分布被观察到。调和这两种相互冲突的现实描述的问题称为测量问题。至今,它仍然是量子力学基础上的一个悬而未决的问题。虽然量子理论的奇怪预测已经在实验中无数次地重复,并且精度很高,但我们距离解决这个问题还很远。在通往量子力学一般形式主义的道路上,我们将从封闭量子系统的描述开始。当量子系统不与任何其他量子系统相互作用时,它被称为封闭的。从历史上看,这是量子理论的起点,但后来人们发现这种描述并不令人满意:即使在控制良好的实验室环境中,量子系统也会与环境相互作用(例如,通过电流、放射性背景或宇宙辐射的磁场),因此不能被认为是封闭的。原则上,我们可以将整个宇宙视为一个封闭的量子系统,但这将非常复杂。相反,我们将开发开放量子系统的一般形式,即可能与环境相互作用的量子系统,其中包括封闭量子系统作为特例。这将导致量子信息理论和整个课程中普遍使用的一般形式。
未来的旋翼飞机设计非常复杂,可选择载人,并包括先进的团队概念,这些概念会产生未知的人机交互安全风险。系统理论过程分析 (STPA) 可以分析这些复杂系统的危险。本文介绍了如何在未来直升机的早期概念开发中应用 STPA,以防止不可接受的损失。该系统被建模为分层控制结构,以捕获组件之间的交互,包括人和软件控制器。从这些关系中识别出不安全的控制操作,并用于系统地得出由系统组件之间的危险交互和组件故障引起的因果场景。然后生成系统要求以缓解这些情况。重点介绍了解决人为因素相关问题的场景和要求子集。尽早发现这些问题有助于设计人员 (1) 完善操作和控制职责的概念,以及 (2) 有效地将安全性设计到系统中。
在研究领域,有一种明显的相反趋势,即人们开始怀疑理论的价值。尽管几十年来理论在许多领域一直享有神圣的地位(Mueller 和 Urbach 2017;Straub 等人 1994),但有两种质疑越来越多。一些人质疑,在大数据和机器学习时代,研究人员是否需要理论。根据这种观点,高度预测的算法可能就足够了;理论可能不是必需的(Anderson 2008;Kitchin 2014;Steadman 2013)。另一些人问我们为什么如此想要理论。从这个角度来看,太多的研究人员患有理论迷恋(Avison 和 Malaurent 2014)、固着(Hirschheim 2019)或痴迷(Dennis 2019),并贬低其他贡献(Ågerfalk 2014)。其他领域也提出了类似的批评(Hambrick 2007),一些人认为对理论的痴迷会危及他们领域的未来(Tourish 2020)。
本文介绍的研究成果是我在图卢兹的法国航空航天实验室 (ONERA) 和法国民航学院 (ENAC) 工作三年的成果。在法国之前,我在代尔夫特实习了八个月,在德国完成了五年半的本科和研究生学习。因此,这篇论文完成了对欧洲科学家的教育。对于研究和手稿本身,有几个人、团体和机构做出了贡献,其中一些人、团体和机构并不知情或不愿意。虽然在这里提供完整的列表似乎不可行,但我会尝试适当地列举一些:首先,如果没有我的导师 Laurent Burlion 和 Jean-Philippe Condomines,这篇论文就不可能完成,他们发起了这个研究课题,他们的有益评论和批判性评论为我的研究提供了指导。与此相关,我仍然感谢 ONERA 和 ENAC 的机构支持和资金。 Thierry Le Moing、Yannick Jestin、Valérie Cassignol 和 Carsten Döll 在解决行政问题时提供了宝贵的帮助。对于软件或硬件的技术问题,我要分别感谢 Gautier Hattenberger 和 Michel Goraz,以及 Murat Bronz 在空气动力学和航空学方面的专业知识。与奥尔堡大学的合作以及我对密歇根大学的访问对其结果做出了重大贡献。在奥尔堡,我要感谢 Anders la Cours-Harbo
STAMP 和 STPA 是为软件密集型系统和工程师今天必须处理的日益增加的复杂性、耦合和挑战而设计的。报告的这一部分详细介绍了 STAMP 和 STPA 如何符合或不同于陆军目前使用的主要安全标准。 7. MIL-STD-882E 合规性 STAMP 是被称为系统安全的原则和方法的体现,该系统和方法是在大约 60 年前在国防工业中创建的,旨在应对正在开发的日益复杂的国防系统。STAMP 的创建旨在提供一种实施系统安全基本原则的方法,因此它和基于 STAMP 构建的工具符合并支持 MIL-STD-882 中的任务也就不足为奇了。在本节中,讨论了对 MIL-STD-882E 中每项任务的遵守和支持。任务部分 100 – 程序管理和控制 STPA 有一个结构化的流程来识别危险(如 MIL-STD-882E 中定义),支持
系统模型和基于模型的工程方法有望改变工业工程师与生产和物流系统交互的方式。基于模型的方法在改善利益相关者之间的沟通、系统之间的互操作性、自动访问一致的分析模型以及复杂系统的多学科设计方法方面发挥着作用。然而,仍然需要一个为这些类型的系统建模的基础——一个能够根据生产和物流的独特概念和语义定制在其他工程领域开发的方法和工具的基础。这个基础就是本报告的主题。本报告记录了用于建模离散事件物流系统 (DELS) 的框架和模型库,DELS 是一种涵盖制造工厂、物料处理和运输系统、仓库、供应链等的抽象。DELS 抽象是通过识别和建模工业工程师通常遇到的系统类型的共性以及他们用来分析这些系统的分析模型而创建的。它扩展了众所周知的产品、流程和资源 (PPR) 本体,以整合操作控制模型组件库,并连接到商品流网络 (CFN)、建模网络、流网络和流程网络。DELS 和 CFN 之间的关系将系统模型正式链接到用于创建分析模型的抽象,例如离散事件模拟