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管道的安全高效运行依赖于全面的风险评估方法，该方法可以提供更好、更正确、实时的风险评估，并在实际中可视化。MARV™通过结合数据和管道运营商的知识，在不确定和缺失数据的情况下进行管道风险评估，并允许用户轻松地可视化影响威胁可能性的各种因素之间的因果关系。
MARV™的主要价值在于帮助制定定量的、特定位置的风险管理决策，即使数据稀疏且不确定。MARV™有助于确定收集哪些数据将对降低风险产生最大影响。一旦采取了缓解措施，MARV™有助于量化这些措施如何有助于降低总体风险。
MARV™方法将资产的所有可用知识集成在一个框架下。这包括但不限于:
- 来自不同来源的管道相关数据(SCADA系统、数据库、检测数据、传感器)
- 数学模型(机械性、经验性、基于风险的)
- 主题专业知识(SME)，即专家的知识。
贝叶斯网络处理不确定数据
MARV™通过贝叶斯网络方法全面捕捉各种腐蚀威胁，允许使用不确定数据和数据缺失的情况。贝叶斯网络方法可以将运营商数据、现有腐蚀模型和SME知识整合到一个框架下。MARV™方法与直接评估过程一致，但在考虑不确定数据和知识时超越了它们。
产品特点:
- 优先收集数据
- 优先考虑特定位置的腐蚀风险
- 优化检查间隔
- 优先使用缓解行动
- 量化缓解行动对延长寿命的影响
- 为缓解行动进行成本效益分析。
提取价值，即使是有限的数据
MARV™方法可以在有限的数据下运行(缺少数据会增加不确定性)。第一次运行可以使用现成的数据，然后可以将更多的数据和/或主题专家知识输入MARV™框架，直到不确定性降低到所需的水平。MARV™输出的定量特性可以根据检查和故障数据进行验证，贝叶斯方法允许在需要时轻松更新风险模型。
对更多信息或测试版本的演示感兴趣?
请联系弗朗索瓦Ayello或托尼·阿尔法诺．
