Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  skierowany graf acykliczny
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The most recent incarnation of distributed paradigm is cloud computing. It can be seen as the first widely accepted business model of mass consumption of the distributed computing resources. Despite the differences in business models and technical details regarding cloud platforms, the distributed computing underlies cloud. Communications in cloud systems include transmissions of the results of cloud applications, users interactions, and exchange of data between different services that compose applications. The latter becomes more critical as applications become richer as well as more complex, and may consist of services operated by various providers. The effective communication between components of cloud systems is thus critical to the end user satisfaction and to the success of cloud services. We will discuss different cloud computing models (communication aware and unaware). Main focus will be placed on communication-aware directed acyclic graph (CA-DAG), which extends the classical DAG model by explicitly modeling communication tasks. Moreover, we will analyze and consult computational complexity of this innovative distributed computation model inspired by the characteristics of cloud computing. Providing a proof of strong NP-hardness of the problem allows for a future implementation and evolution of the communication-aware DAG models.
EN
Risk to safety of personnel in process industries is normally modelled by the application of Event Trees, where the risk is defined as a product of event frequency and its consequences. This method is steady state whilst the actual event is time dependent. For example, gas release is an event comprising the size of gas cloud being released, probabilities of ignition, fire or explosion, fatality, escalation to new releases and fire and/or explosion, and the probability of fatality, all varying with time. This paper brings new perspective, how the risk to safety of personnel could be evaluated in dynamic context. A new approach is presented whereby the time-dependent events and the time-dependent probability of fatality are modelled by means of the analytical computation method based on modeling of different accident scenarios by use of the directed acyclic graph (DAG) and Fault Tree Analysis (FTA) method. Using these methods the modeled scenarios change with relevant probabilities at defined times to configurations with appropriate probabilities of fatalities.The paper uses a realistic example from the offshore industry, where different sizes of leak have different probability characteristics. Specifically small, medium and large leaks are evaluated. Based on the dynamic evolution of the probability of fatality, it is concluded that the most dangerous leak is the large one. Probability of fatality caused by the leak increased very rapidly within first 5 minutes. At the end of 5th minute, there is approximately one order of magnitude difference in the probabilities of fatality associated with the respective leak sizes.
PL
Zagrożenie dla bezpieczeństwa pracowników w przemyśle przetwórczym jest zwykle modelowane za pomocą drzewa zdarzeń, gdzie ryzyko jest zdefiniowane jako iloczyn częstotliwości zdarzenia i jego skutków. Metoda ta dotyczy stanu stacjonarnego, podczas gdy rzeczywiste zdarzenie jest zależne od czasu. Na przykład, ulatnianie się gazu jest zdarzeniem, które wiąże się z wielkością obłoku uwalnianego gazu, prawdopodobieństwem zapłonu, pożaru lub wybuchu, śmiertelnością, eskalacją pod kątem dalszego wycieku i pożaru i/lub wybuchu, oraz prawdopodobieństwem ofiar śmiertelnych, w każdym przypadku zależnie od czasu. Niniejsza praca pokazuje nowe podejście do tego, jak zagrożenie dla bezpieczeństwa pracowników może być rozpatrywane w kontekście dynamicznym. Nowe metoda polega na tym, iż zdarzenia zależne od czasu i zależne od czasu prawdopodobieństwo śmiertelności są modelowane za pomocą analitycznej metody obliczeń opartej na modelowaniu różnych scenariuszy wypadków przez zastosowanie skierowanego grafu acyklicznego (DAG) i metody analizy drzewa błędów (FTA). Dzięki zastosowaniu niniejszych metod, modelowane scenariusze zmieniają się wraz z odpowiednimi prawdopodobieństwami w określonych czasach na konfiguracje z właściwymi prawdopodobieństwami śmiertelności. Artykuł wykorzystuje rzeczywisty przykład z branży morskiej, gdzie różne rozmiary wycieku wykazują różne parametry prawdopodobieństwa. Szczegółowo oceniane są małe, średnie i duże wycieki. W oparciu o dynamiczną ewolucję prawdopodobieństwa ofiar śmiertelnych, należy stwierdzić, że najbardziej niebezpieczny jest duży wyciek. Prawdopodobieństwo ofiar śmiertelnych spowodowanych wyciekiem gwałtownie wzrasta w ciągu pierwszych 5 minut. Na koniec 5. minuty, występuje różnica w przybliżeniu o jeden rząd wielkości w prawdopodobieństwie śmiertelności związanej z odpowiednimi wielkościami wycieku.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.