LNG 航运业中的晃荡：通过多变量重尾分析进行风险建模
统计理论
2013-12-03 v1 统计理论
摘要
在液化天然气 (LNG) 航运业中，晃荡现象可能导致船舶储罐内出现极高的压力。从风险评估的角度来看，建模或估计此类极端压力同时发生的概率现在至关重要。在本文中，广泛用于风险评估的保守方法并对应于最坏情况风险分析的重尾建模被应用于晃荡研究。考虑了多变量重尾分布，并通过配备 d >1 个传感器的小型复制储罐对晃荡压力进行了调查。在尝试拟合此类非参数统计模型时，人们自然会面临维度现象固有的计算问题。本文的主要目的是通过引入一种新方法来克服这一障碍。对于 d 维重尾分布，极端依赖结构完全由角测度表征，这是 R^d 中正象限与球面交集上的正测度。随着 d 的增加，变量间的相互极端依赖性变得难以评估。基于谱聚类方法，我们展示了如何找到角测度的低维近似。所提出的用于建模晃荡的非参数方法已成功应用于压力数据。由此获得的简约表示证明非常便于多变量重尾分布的模拟，允许实施蒙特卡洛模拟方案以估计失效概率。除了在人工数据上确认其性能外，该方法论已实施于专门为 LNG 航运业晃荡风险评估收集的实时数据集上。
引用
@article{arxiv.1312.0020,
title = {Sloshing in the LNG shipping industry: risk modelling through multivariate heavy-tail analysis},
author = {Antoine Dematteo and Stéphan CLEMENCON and Nicolas Vayatis and Mathilde Mougeot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.0020},
year = {2013}
}