基于反向模糊Petri網(wǎng)的應(yīng)急響應(yīng)條件下事故的致因分析*

周劍峰, 彭 磊

(廣東工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院工業(yè)工程系, 廣東 廣州 510006)

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基于反向模糊Petri網(wǎng)的應(yīng)急響應(yīng)條件下事故的致因分析*

周劍峰, 彭 磊

(廣東工業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院工業(yè)工程系, 廣東 廣州 510006)

分析應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)對(duì)事故發(fā)展的影響，對(duì)完善應(yīng)急準(zhǔn)備具有重要作用。提出利用反向模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行推理，以對(duì)應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)進(jìn)行分析。討論了模糊Petri網(wǎng)和反向模糊Petri網(wǎng)的推理方法，以火災(zāi)多米諾效應(yīng)這一典型受應(yīng)急響應(yīng)影響的事故為例，建立了Petri網(wǎng)模型，并對(duì)主要的應(yīng)急行動(dòng)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，基于模糊Petri網(wǎng)反向推理的分析方法對(duì)應(yīng)急行動(dòng)進(jìn)行分析是可行的。

反向模糊Petri網(wǎng)；應(yīng)急響應(yīng)；事故；致因分析

事故發(fā)生后的應(yīng)急行動(dòng)，會(huì)對(duì)事故的演化造成影響，事故不同的演化方向會(huì)造成不同的后果。對(duì)影響事故演化的原因進(jìn)行分析，可以幫助我們完善應(yīng)急預(yù)案，在事故中采取合理的應(yīng)急行動(dòng)，減少事故的損失。

多米諾效應(yīng)是指一個(gè)事故發(fā)生后，引起其它一系列事故相繼發(fā)生。化工或流程企業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程中處理或儲(chǔ)存的危險(xiǎn)化學(xué)品種類繁多，其中絕大多數(shù)具有易燃易爆、有毒有害或腐蝕等危險(xiǎn)特性。危險(xiǎn)源之間在事故中存在相互作用，例如危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏后，由其引發(fā)的火災(zāi)、爆炸事故中所產(chǎn)生的熱輻射、沖擊波和碎片等，還會(huì)導(dǎo)致附近其它危險(xiǎn)源發(fā)生泄漏、火災(zāi)或爆炸，從而造成更大的事故。多米諾效應(yīng)是初始事故發(fā)展的結(jié)果，初始事故發(fā)生后人們往往采取應(yīng)急響應(yīng)，應(yīng)急行動(dòng)會(huì)影響事故的發(fā)展，進(jìn)而影響多米諾效應(yīng)發(fā)生的可能性。

雖然對(duì)多米諾效應(yīng)的研究已經(jīng)很多[1-7]，但很少涉及應(yīng)急響應(yīng)對(duì)事故的影響。應(yīng)急響應(yīng)是由一系列應(yīng)急行動(dòng)構(gòu)成，這些行動(dòng)對(duì)事故的發(fā)展會(huì)造成很大的影響，有效的應(yīng)急行動(dòng)可能會(huì)阻止多米諾效應(yīng)產(chǎn)生，但錯(cuò)誤的行動(dòng)也可能會(huì)促進(jìn)多米諾效應(yīng)發(fā)生。本文針對(duì)多米諾事故分析應(yīng)急行動(dòng)對(duì)事故的影響。

模糊Petri網(wǎng)(Fuzzy Petri Net，F(xiàn)PN)采用圖形建模方法，模型直觀、易于理解，又有深刻的數(shù)學(xué)內(nèi)涵和基礎(chǔ)，以及良好的形式化描述方法，可以清晰地表示相關(guān)知識(shí)，還可以表現(xiàn)出知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中規(guī)則之間的結(jié)構(gòu)化特性，并在故障診斷、知識(shí)推理等方面得到一定的應(yīng)用[8-12]。本文利用模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行多米諾效應(yīng)的致因分析。

1 反向模糊Petri網(wǎng)

基于模糊Petri網(wǎng)推理的主要目的是確定命題之間的因果關(guān)系，并計(jì)算當(dāng)原因成立時(shí)后果成立的可能性。實(shí)踐中存在已知結(jié)果產(chǎn)生的可能性，而需要計(jì)算原因的可能性，這可以利用模糊Petri網(wǎng)反向推理來(lái)實(shí)現(xiàn)[11-14]。

模糊Petri網(wǎng)FPN可定義為一個(gè)5元組：

FPN=(P,T,Δ,Γ,M,U)。

(1)

式中：P={p1,p2,…，pn}為庫(kù)所集合；T={t1,t2, …,tm}為變遷集合；Δ為m×n矩陣，元素δi×j∈{0,1}，i=1,2…,n,j=1,2…,m，當(dāng)pi是tj的輸入時(shí)，δi×j為1，否則為0；Γ為m×n矩陣，元素γi×j∈{0,1}，i=1,2…,n,j=1,2…,m，當(dāng)pi是tj的輸出時(shí)，γi×j為1，否則為0；M是Petri網(wǎng)的標(biāo)記，M={θ1,θ2,…,θn}，θi為庫(kù)所pi的可信度；U=(uij)m×n,為m×m對(duì)角矩陣，其元素ujj為變遷tj的可信度(CF)，uij=0(j≠i)。

此外，定義ρ={ρ1,ρ2,…,ρm}，ρj表示變遷tj的輸入庫(kù)所的可信度的最小值。

把模糊Petri網(wǎng)中弧的方向反轉(zhuǎn)，可以得到對(duì)應(yīng)的反向模糊Petri網(wǎng)，因而定義反向Petri網(wǎng)(RFPN)為：

RFPN=(P′,T′,Δ′,Γ′,M′,V)。

(2)

式中，P′=P；T′=T；Δ′=Γ；Γ′=Δ；M′=M；V=(vij)m×n, 且vjj=1/ujj,vjj=0,j≠i。

模糊Petri網(wǎng)和反向模糊Petri網(wǎng)如圖1所示，其中圖1a為模糊Petri網(wǎng)推理過(guò)程，圖1b為反向模糊Petri網(wǎng)推理過(guò)程。

圖1 模糊Petri網(wǎng)和反向模糊Petri網(wǎng)

為形式化描述推理過(guò)程，引入兩個(gè)算子：

⊕：A⊕B=C，A、B和C均為m×n矩陣，aij,bij,cij分別表示它們的元素，有cij=max{aij,bij}；

?：A?B=C，A、B和C分別是m×p、p×n和m×n矩陣，cij=max{aik×bkj}，其中k={1, 2, …,p},i={1, 2, …,n},j={1, 2, …,m}。

基于RFPN的反向推理算法為迭代計(jì)算Petri網(wǎng)的標(biāo)記M：

M(k)=M(k-1)⊕[Δ×V?ρ(k)]。

(3)

2 罐區(qū)火災(zāi)多米諾效應(yīng)致因分析

某油庫(kù)儲(chǔ)罐區(qū)有6個(gè)汽油常壓儲(chǔ)罐(立式圓柱儲(chǔ)罐)，儲(chǔ)罐間的距離30 m(底部圓心間距離)，儲(chǔ)罐的直徑均為20 m，高10 m，儲(chǔ)罐布局如圖2所示。一個(gè)儲(chǔ)罐發(fā)生火災(zāi)(假設(shè)Tk1發(fā)生火災(zāi)，火災(zāi)范圍不超過(guò)儲(chǔ)罐直徑，視為池火災(zāi))，在應(yīng)急響應(yīng)下，火災(zāi)可能會(huì)被控制甚至?xí)粨錅?，但在火?zāi)熱輻射作用下，也可能使鄰近的儲(chǔ)罐發(fā)生火災(zāi)甚至爆炸。

圖2 儲(chǔ)罐區(qū)油罐布局

圖2中所示的儲(chǔ)罐區(qū)，若Tk1發(fā)生火災(zāi)，根據(jù)池火熱輻射模型，可以估算出鄰近的Tk2和Tk3所受到的熱輻射強(qiáng)度最大，最可能先發(fā)生多米諾事故。經(jīng)估算，Tk2和Tk3所受的熱輻射約12.5 kW/m2，對(duì)應(yīng)的失效時(shí)間約17 min，因此，應(yīng)急響應(yīng)應(yīng)在17 min內(nèi)采取措施降低儲(chǔ)罐Tk2和Tk3受到的熱輻射強(qiáng)度，若超過(guò)17 min熱輻射仍沒有降低，可認(rèn)為Tk2和Tk3將發(fā)引發(fā)多米諾效應(yīng)，從而使事故擴(kuò)大。若Tk1發(fā)生火災(zāi)后，不采取任何應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)，根據(jù)其容量和汽油燃燒速率估算，火災(zāi)持續(xù)時(shí)間會(huì)超過(guò)2 000 min(假設(shè)汽油不外溢)，Tk2和Tk3甚至其它儲(chǔ)罐會(huì)在熱輻射的作用下產(chǎn)生多米諾效應(yīng)，生成更嚴(yán)重的事故。

初始火災(zāi)事故發(fā)生后，企業(yè)和社會(huì)的應(yīng)急組織和人員會(huì)采取應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)，以減少事故的損失。應(yīng)急響應(yīng)中許多因素對(duì)事故的發(fā)展都有影響，如人員的素質(zhì)、資源的配置、采取的行動(dòng)、相互配合等，這里只考慮兩種行動(dòng)的事故的影響，一是應(yīng)急人員到現(xiàn)場(chǎng)延誤，二是滅火行動(dòng)不正確。相應(yīng)的規(guī)則如下，

R1：IF 到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)延誤(p1) THEN 延遲滅火(p2) AND延遲對(duì)鄰罐噴水降溫(p3)，CF=0.8；

R2：IF延遲滅火(p2) THEN 著火儲(chǔ)罐的熱輻射未及時(shí)降低(p5)，CF=0.9；

R3：IF延遲對(duì)鄰罐噴水降溫(p3) THEN鄰近儲(chǔ)罐接收的熱輻射未及時(shí)降低(p6)，CF=0.9；

R4：IF 滅火行動(dòng)不正確(p4) THEN著火儲(chǔ)罐的熱輻射未及時(shí)降低(p5)，CF=0.95；

R5：IF著火儲(chǔ)罐的熱輻射未及時(shí)降低(p5) AND鄰近儲(chǔ)罐接收的熱輻射未及時(shí)降低(p6) THEN 多米諾效應(yīng)產(chǎn)生(p7)，CF=0.95。

建立相應(yīng)的模糊Petri網(wǎng)如圖3所示。

圖3 應(yīng)急響應(yīng)對(duì)多米諾效應(yīng)影響的模糊Petri網(wǎng)

基于文獻(xiàn)[15]中的多米諾效應(yīng)概率分析方法，以及我國(guó)消防響應(yīng)時(shí)間的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，估算出在儲(chǔ)罐Tk1發(fā)生池火災(zāi)，Tk2和Tk3發(fā)生多米諾效應(yīng)的概率為28%?，F(xiàn)在要分析在上述規(guī)則下，各應(yīng)急行動(dòng)因素對(duì)多米諾效應(yīng)的影響程度，建立反向模糊Petri網(wǎng)如圖4所示。

圖4 應(yīng)急響應(yīng)對(duì)多米諾效應(yīng)影響的反向模糊Petri網(wǎng)

從圖4可得：

(4)

M(0)=[0 0 0 0 0 0 0.28]T，ρ(0)=[0 0 0 0 0.28]T。

(5)

通過(guò)迭代計(jì)算可得：

M(1)=[0 0 0 0 0.29 0.29 0.28]T，

(6)

M(2)=[0 0.32 0.32 0.31 0.29 0.29 0.28]T，

(7)

M(3)=[0.4 0.32 0.32 0.31 0.29 0.29 0.28]T，

(8)

M(4)=[0.4 0.32 0.32 0.31 0.29 0.29 0.28]T。

(9)

因M(4)=M(3)，迭代計(jì)算結(jié)束。從結(jié)果可知，在已知多米諾效應(yīng)發(fā)生的可信度為0.28基礎(chǔ)上，根據(jù)前述的推理規(guī)則，可知到達(dá)事故現(xiàn)場(chǎng)延誤的可信度為0.4，滅火行動(dòng)不正確的可信度為0.31，這樣的原因分析可以為相應(yīng)企業(yè)的應(yīng)急準(zhǔn)備提供參考。

3 結(jié)論

事故發(fā)生后的應(yīng)急響應(yīng)可以影響事故的發(fā)展，在知道結(jié)果發(fā)生的可能性，對(duì)原因進(jìn)行分析，可以幫助我們完善應(yīng)急準(zhǔn)備。本文提出利用反向模糊Petri網(wǎng)對(duì)應(yīng)急響應(yīng)結(jié)果進(jìn)行致因分析，以確定各應(yīng)急響應(yīng)因素的可能性。

因火災(zāi)造成多米諾效應(yīng)是典型的受應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)影響的事故，初始火災(zāi)發(fā)生后通常會(huì)采取應(yīng)急響應(yīng)和救援，這會(huì)對(duì)事故的發(fā)展產(chǎn)生影響，并影響多米諾效應(yīng)的產(chǎn)生。本文以油庫(kù)儲(chǔ)罐區(qū)火災(zāi)事故為對(duì)象，分析影響多米諾效應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)行動(dòng)，結(jié)果表明，利用反向模糊Petri網(wǎng)進(jìn)行致因分析是可行的。

[1] 張永強(qiáng), 劉茂, 張董莉. 多米諾效應(yīng)定量風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào), 2008, 8(1):145-149.

[2] 李求進(jìn), 楊玉勝, 陶紅. 基于多米諾效應(yīng)的定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[J]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2012, 8(1): 71-76.

[3] 王艷華, 戴雪松, 鮮魚小東, 等. 化學(xué)工業(yè)重大事故的多米諾效應(yīng)分析[J]. 中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào), 2008,18(5): 129-136.

[4]GabrieleLanducci,GianfilippoGubinelli,GiacomoAntonioni,etal.Theassessmentofthedamageprobabilityofstoragetanksindominoeventstriggeredbyfire[J].AccidentAnalysisandPrevention, 2009, 41: 1206-1215.

[5]AntonioniGSpadoni,CozzaniVG.Applicationofdominoeffectquantitativeriskassessmenttoanextendedindustrialarea[J].JournalofLossPreventionintheProcessIndustries, 2009, 22(5): 614-624.

[6]KhanFI,AbbasiSA.Modelsfordominoeffectanalysisinchemicalprocessindustries[J].ProcessSafetyProgress, 1998, 17(2): 107-123.

[7]MingguangZ,JunchengJ.Animprovedprobitmethodforassessmentofdominoeffecttochemicalprocessequipmentcausedbyoverpressure[J].JournalofHazardousMaterials, 2008, 158(2/3): 280-286.

[8] 黃曉光, 高梅梅, 王永泓, 等. 模糊Petri網(wǎng)在電站燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J]. 航空動(dòng)力學(xué)報(bào), 2000, 15(3): 311-313.

[9] 袁海斌, 袁海文, 李行善. 層次故障診斷模型的模糊Petri網(wǎng)推理[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào), 2006, 1(27): 1720-1721.

[10]潘俊任,裴道武. 基于模糊Petri網(wǎng)的模糊推理算法[J]. 浙江理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2009,26(6): 874-879.

[11]HesuanHu,ZhiwuLi,AbdulrahmanAl-Ahmari.ReversedfuzzyPetrinetsandtheirapplicationforfaultdiagnosis[J].Computers&IndustrialEngineering, 2011, 60: 505-510.

[12]LiuHuchen,LinQinglian,RenMinglun.FaultdiagnosisandcauseanalysisusingfuzzyevidentialreasoningapproachanddynamicadaptivefuzzyPetrinets[J].Computers&IndustrialEngineering, 2013, 66: 899-908.

[13]鮑培明. 模糊Petri網(wǎng)模型的反向推理算法[J]. 南京師范大學(xué)學(xué)報(bào):工程技術(shù)版, 2003, 3(3): 21-25.

[14]楊勁松, 凌培亮. 一種模糊Petri網(wǎng)的逆向知識(shí)推理方法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué), 2009, 36(12): 158-160.

[15]GabrieleLanducci,GianfilippoGubinelli,GiacomoAntonioni,etal.Theassessmentofthedamageprobabilityofstoragetanksindominoeventstriggeredbyfire[J].AccidentAnalysisandPrevention, 2009, 41: 1206-1215.

ReversedFuzzyPetri-netsBasedAccidentCausationAnalysisunderEmergencyResponse

Zhou Jianfeng and Peng Lei

(DepartmentofIndustrialEngineering,SchoolofElectromechanicalEngineering,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006,China)

Analyzingtheimpactsofemergencyresponseactionsonthedevelopmentofanaccidentisimportantforimprovingemergencypreparedness.ReversedfuzzyPetrinetsbasedreasoningmethodisproposedtoanalyzeemergencyresponseactions.ReasoningapproachesoffuzzyPetrinetsandreversedfuzzyPetrinetsarediscussed.Dominoeffecttriggeredbyfirewhichisatypicalaccidentinfluencedbyemergencyresponseistakenasanexampletoillustratethemethod.ThereversedfuzzyPetrinetisestablishedandtheemergencyactionsareanalyzed.Theresultsshowthatthemethodisfeasibleforemergencyactionsanalysis.

reversedfuzzyPetrinets;emergencyresponse;accident;causationanalysis

2014-11-18

2015-01-12

廣東省自然科學(xué)基金資助(S2011040003990)

周劍峰(1970-)，男，重慶人，博士，副教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要從事系統(tǒng)安全與風(fēng)險(xiǎn)分析研究.E-mail: jf.zhou@gdut.edu.cn

X43

A

1000-811X(2015)03-0124-03

10.3969/j.issn.1000-811X.2015.03.023

周劍峰, 彭磊. 基于反向模糊Petri網(wǎng)的應(yīng)急響應(yīng)條件下事故的致因分析[J].災(zāi)害學(xué), 2015, 30(3):124-126. [Zhou Jianfeng and Peng Lei. Reversed fuzzy Petri nets based accident causation analysis under emergency response[J].Journal of Catastrophology, 2015,30(3)：124-126.]