不同分布类型下所得出的结果曲线对比如图9.15所示。从图中可以看出，在曲线的整个变化过程中，N-N分布情况下的设计安全系数值最大，而LN-Gumbel所得出的值最小，分布类型的改变也会导致矫正结果变化趋势的改变，该现象可以通过以下方面来解释：
假设抗力及载荷效应的概率分布函数分别为fR（r）和fS（s），管道的失效概率可以表示为
式中 FS（·）——载荷效应的累积分布函数。
根据式（9.28）的几何表述（图9.16）可以看出，管道的失效概率等于曲线1-FS（r）和fR（r）所交汇的面积。不同的分布类型会导致这两条曲线不同的重叠形状及大小都不同，重叠面积越大，管道的失效概率越大，也就需要更大的设计安全系数使管道达到相应的目标可靠指标。以N-LN和LN-LN分布为例来说明，在两种分布类型的均值及变异系数均相同的情况下，正态分布函数的抵抗力值及数量远高于对数正态分布的情况，导致曲线的重叠面积增加，进而增加了其设计安全系数。需要注意的是，在目标可靠指标βtarg较小的情况下，这四种分布类型工况下的设计安全系数值偏差不太大，随着βtarg的增大，四条曲线之间的偏差也越来越大。上述现象说明，当管道结构的可靠性要求非常严苛时，为了得到比较准确可靠的矫正结果，需要慎重选择与实际情况最为接近的抗力及载荷效应的分布类型。
图9.15 不同分布类型下设计安全系数与目标可靠指标关系曲线对比图(https://www.xing528.com)
图9.16 式（9.28）的几何解释
图9.17为以上四种分布类型下设计安全系数与管道可靠度（1-Pf）的关系对比图。当设计安全系数k达到一定值之后，继续增加k将不再对管道的可靠度产生较大影响，这是由于管道的失效概率越来越小，其值几乎可以忽略不计。该现象说明，在工程实践中不需要选取过高的设计安全系数。
图9.17 不同分布类型下设计安全系数k与可靠度（1-Pf）的关系
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