油氣行業(yè)應急預案診斷概念的多重含義與研究現(xiàn)狀

胡瑾秋教授 張來斌教授 陳怡玥 肖慈盼

(1.中國石油大學(北京) 安全與海洋工程學院,北京 102249;2.油氣生產(chǎn)安全與應急技術應急管理部重點實驗室,北京 102249)

0 引言

應急預案作為應急管理體系“一案三制”的總龍頭和抓手,在防范化解重大風險事故、保障人民安全、維持社會安定方面具有重要作用。隨著我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化不斷發(fā)展,產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈、價值鏈結構越來越復雜,新能源、新工藝、新材料、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式大量涌現(xiàn)。然而這些技術及管理體系飛速變革所催生出的各種新的安全隱患和新的問題交織在一起,耦合出新的安全生產(chǎn)事故。在這種新形勢下,防控難度不斷增大,應急預案是否符合事故特性,是否能精準指導人們處理事故成為新的挑戰(zhàn)。

應急預案體系具有綜合預案、專項預案、現(xiàn)場預案3層級,各層級之間體現(xiàn)出共性與個性、通用性與特殊性結合的特點;應急預案體系各層級又包含不同的內容編制要素;各項預案的內容字數(shù)成千上萬,慢慢演變成了“預案森林”。在發(fā)生事故時,如何快速、準確地挑選出最有效的應急預案也成為新的挑戰(zhàn)。此外,雖然應急管理事業(yè)改革取得重大進展,但由于一些地方特別是鄉(xiāng)村,基礎設施、物資儲備等硬實力薄弱,防范意識薄弱,防災預警手段和工具落后,“被動應急響應”現(xiàn)象突出,在處置時效性方面提出新的挑戰(zhàn)。目前公共衛(wèi)生、安全和環(huán)境等風險事件日益增多,總體形勢將更為復雜,現(xiàn)有預案相關的國家標準、行業(yè)標準已經(jīng)不能滿足指導應急預案工作的要求和支撐應急管理工作的需求,對于應急預案的總體框架和建設思路更新刻不容緩。

因此,提出應急預案診斷的概念,科學準確界定它的基本概念是研究的基礎和起點,有利于提升應急預案質量。

1 應急預案診斷概念及內涵

以SARS事件為契機,我國自2003年以后逐步建立起以“一案三制”為主體的應急管理體系,應急預案作為應急管理體系的基礎越來越受到重視,被推廣用來治理所有的突發(fā)公共事件。2004年,國務院辦公廳印發(fā)《國務院有關部門和單位制定和修訂突發(fā)公共事件應急預案框架指南》[1],對國家層面和省級層面各災種專項預案和部門預案的規(guī)范編制提供了詳細指導。2005年,國務院出臺《國家突發(fā)公共事件總體應急預案》,規(guī)定了國家應急預案體系的構成——總體應急預案、專項應急預案、地方應急預案、企事業(yè)單位應急預案,形成了包括1件總體應急預案、25件專項預案、80件部門預案的共計106件國家層面應急預案,以及若干地方應急預案的基本應急預案體系,我國“橫向到邊、縱向到底”的預案體系基本形成。2013年,國務院辦公廳印發(fā)《突發(fā)事件應急預案管理辦法》[2],進一步明確了對突發(fā)事件應急預案的管理要求。隨后,原國家安監(jiān)總局在2016年對其頒布的《生產(chǎn)安全事故應急預案管理辦法》進行修訂[3],從優(yōu)化事前準備、扭轉形式主義、強調真實實用3個方面針對性地解決長期以來預案存在的頑疾,增加了編制單位應當事前進行事故風險評估和應急資源調查工作的內容;補充并以法律責任的形式,對生產(chǎn)經(jīng)營單位進行約束,強化預案與日常管理的緊密契合;添加了“預案編制后還要定期演練,讓相應崗位的人員具備相應的技能”的規(guī)定。2018年應急管理部組建以后,自然災害和安全生產(chǎn)類法律正在整合為“1+4”的新體系。2019年對《生產(chǎn)安全事故應急預案管理辦法》再次進行了修訂[4]。

可以看出,我國應急預案體系經(jīng)歷了從無到有、從有到全的發(fā)展歷程。進入新時期,經(jīng)濟社會面臨的風險日益復雜和多元,國家、社會和民眾的公共安全需求日益增加,這不僅對應急預案的種類和數(shù)量提出要求,也對應急預案的質量提出更高的標準。目前,我國應急預案的評估工作大多依據(jù)評估人的主觀意識,對于發(fā)現(xiàn)預案中存在的問題,提出針對性的修訂建議還是較為片面[5-6]。我國對應急預案進行多次修訂也表明編制應急預案并不是一蹴而就的過程,仍需對它進行定期更新、修訂,“診斷”理念應運而生。

診斷(Diagnosis)一詞最早可追溯到希臘文“diagnose”,由“die(分開)”和“gnocchi(認識)”組成,意為“把一個事物和另一個事物分開”[7],即通過一定的方法來辨析不同的事物。診斷的概念最初應用于醫(yī)學領域,指在醫(yī)療活動中,專業(yè)技術人員通過詳盡的檢查及調查等方法,對所收集到的信息、資料經(jīng)過“去粗取精、去偽存真、由表及里、由此及彼”等信息加工過程后,對病人病情的基本認識和判斷。后來延伸至廣義的通過觀察或檢查后對某種特定問題的判斷。此后,該概念在心理學[8]、教育學[9]、機械工程[10]等諸多領域推廣應用,尤其在工業(yè)領域建立了以“故障診斷”為代表的經(jīng)典研究方向。

綜上所述,本研究認為應急預案診斷是指運用一定的手段,從預案的準確性、符合性、時效性、可靠性等方面“診察”應急預案,判斷應急預案的實際狀況,發(fā)現(xiàn)存在的問題,分析問題存在的原因、原理、時機及趨勢,從而提出解決策略,既是認識事物的一種過程,又是判斷事物的一種方法和技能。

2 應急預案存在的問題

2.1 突發(fā)事件類型覆蓋面不足

應急預案體系以常見事故類型構建,多災耦合、新興事故還未編制入內。以新型網(wǎng)絡信息安全為例,長輸油氣管道數(shù)字化建設的推進,勒索病毒、挖礦木馬、網(wǎng)頁篡改、入侵事件等網(wǎng)絡攻擊愈發(fā)常見,美國成品油管道運營商Colonial Pipeline因受到勒索軟件攻擊,被迫關閉其美國東部沿海各州供油的關鍵燃油網(wǎng)絡長達一周[11]。與物理實體在自然界的失效相比,信息安全威脅對油氣管道的運行具有更大災難性后果的潛力[12]。在地方或企業(yè)應急預案體系中,尚未見針對此類新興突發(fā)事件的專項預案。

可見在當前應急管理與應急預案體系中,應對網(wǎng)絡安全事件和多災耦合的研究還停留在起步階段,漏洞處置流程與企業(yè)內部漏洞知識庫尚無法滿足生產(chǎn)實際需求。

2.2 部分處置任務可操作性較差

2013年,青島“11. 22”輸油管道泄漏爆炸事故中,由于石化管道分公司對事故風險評估出現(xiàn)錯誤,沒有及時采取相應的人員疏散和封控措施,應急預案中對應急處置措施描述模糊,再加上現(xiàn)場操作人員處置不當,最終導致現(xiàn)場作業(yè)過程中發(fā)生爆炸,造成大量人員傷亡[13];2014年4月7日,云南省黎明實業(yè)重大水害事故由于應急資源調查準備工作不夠,應急預案流于形式,編制時未能斟酌當?shù)貙嶋H可調用的裝備、隊伍、物資,云南省及整個西南地區(qū)缺乏耐酸潛水泵及高壓柔性軟管等救援裝備,導致水流無法進行排放,搶險工作開展緩慢,耽誤了人員救援的寶貴時間[14]。

以上案例的應對中雖有相關預案,但未起到應有的作用,應急預案缺乏可操作性,普遍存在的問題是應急預案的編制未能充分明確和考慮突發(fā)事件可能存在的重大危險及其后果,也未能結合自身應急能力的實際情況,對應急的一些關鍵信息進行系統(tǒng)而準確的描述,導致應急預案不易操作,難以起到應有的作用。

2.3 應急預案內容碎片化

2021年,河南鄭州“7.20”特大暴雨災害既是“天災”,也有“人禍”。一方面,極端暴雨不可避免地造成難以挽回的損失;另一方面,快速城市化帶來的應急設施工程建設欠賬,加之鄭州市政府及相關部門面對暴雨洪澇災害時指揮缺位、缺乏協(xié)同、分工不清、準備不足,導致此次應急處置失敗。“7.20”特大暴雨洪澇災害應對暴露了鄭州市防汛應急預案內容的碎片化,即應急預案內容不全,缺失有效、明確的防汛部署、責任清單與協(xié)同機制,各部門責任不清,或者應急預案制度對各應急主體的權責設計存在“不完全性”,應急預案可操作性、實用性不強,導致應急指揮機構指揮缺失、部分應急成員單位職責空缺等職責履行不力的問題[14]。

2.4 預案處置協(xié)同失靈

事故有序響應的有效管理是一個老生常談的問題,完成響應要求在最短時間內將動作信息傳遞至對應部門和機構。在國內環(huán)境中,地方政府以經(jīng)濟最大化和災害防范與控制為政績,能在事故處置時提供完全支持[15],但也存在處置過程中各自為營、現(xiàn)場指揮雜亂和信息流動緩慢等問題[16]。對于跨國油氣公司,事故響應涉及的公司與途經(jīng)國等多方面的機構部門數(shù)量多、層級間通訊復雜[17]。由于各方對自身利益的優(yōu)先保護,需要在事故處置中有更明確清晰的責任與任務劃分[18-19]。多重文化背景在處置過程中面臨諸多挑戰(zhàn),例如,服務商作息與響應標準不同、員工素質和認知差異[20-21]。此外,在非本國環(huán)境中油氣事故可能缺乏當?shù)剌浾撝С帧Ｔ谳浾摽刂浦行枰蟮耐度?以降低涉外事故的國際影響[22]。對于經(jīng)濟欠發(fā)達或處于保護區(qū)內的油氣開發(fā)地區(qū),應急保障基礎限制也會造成應急響應效率的降低[23]。

在現(xiàn)行的各種應急預案、部門預案和專項預案中,重視上下級領導關系的垂直對接,上下級之間的配合基本按照“上令下效”的方式推動;而區(qū)域之間協(xié)同行動和信息共享方面缺乏有效銜接,導致各自為政、各行其是的混亂局面[24]。例如,在2008年“南方雪災”中,鐵路、公路管理部門在國家氣象局于2008年1月8日發(fā)布雨雪天氣預報后雖然都有所行動,但行動是分散的,無法形成合力,這種狀況直到1月27日國家煤電油運與搶險救災應急指揮中心成立才有所改善[25]。

3 應急預案診斷研究現(xiàn)狀

基于診斷的內涵與應急預案在選擇和執(zhí)行過程中問題的實質,應急預案診斷應涵蓋4個方面:

(1)方案選擇準確性診斷。對根據(jù)當前應急決策方法從預案庫中選取的處置方案,適合目標事故的程度進行診斷。在事故發(fā)生初期需要充分利用事故信息選取相近案例的應急處置方案,使響應過程在合適的方案指導下達到良好的處置效果。

(3)處置流程時效性診斷。對事故發(fā)生后到應急處置完成這段時間內,在不同響應處置順序下作用在事故恢復效果上的差異進行診斷。需要優(yōu)化應急任務執(zhí)行主體響應流程,盡快從事故響應中恢復,縮短油氣生產(chǎn)過程的受影響時間。

(4)預案可靠性診斷。對應急預案在事故發(fā)生至應急處置完成這段時間段內,充分執(zhí)行其預期功能的能力進行診斷。

3.1 方案選擇準確性診斷

當前,應急預案對于事故應急響應的方案擇優(yōu)主要為基于案例推理(Case-Based Reasoning,CBR),即采用計算案例特征打分的方式選取相似案例,后續(xù)或通過專家參與等人工方式實現(xiàn)修正。該方法在事故的類型、程度、原因、危害對象等信息已被詳細獲知的情況下推薦可靠性較高,相關研究主要包括相似案例選擇與推薦結果優(yōu)化2個方向[26]。

學者們提供了多種計算案例相似度的方法和模型,也提供了一系列檢索方法,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、最近相鄰算法、遺傳算法、相聯(lián)檢索、歸納檢索、層次檢索和基于知識的檢索等[27]。結合案例相似度評價指標,研究案例相似度指標體系構建與量化方法,如文獻[28]通過建立火災事故案例統(tǒng)計指標體系,并構建完整的火災事故案例庫,再結合信息熵的方法確定指標權重,構建火災事故案例相似度計算模型;文獻[29]把非常規(guī)突發(fā)事件按照時間序列劃分成若干階段,對每一階段的特定子事件即常規(guī)突發(fā)事件進行匹配與檢索。在自然語言處理結構化案例相關方法研究中,文獻[30]將自然語言處理等技術用于從事故調查報告中輔助生成結構化案例;文獻[31]通過借鑒已有文本處理、文本特征提取和語義相似度計算方法,建立公共危機事件案例語義相似度計算模型。在基于本體模型選擇相似案例的研究中,文獻[32]基于自然語言處理技術抽取案例本體信息;文獻[33]在城市供水網(wǎng)絡突發(fā)事件應急研究中建立了結合災害場景特征、供水網(wǎng)絡風險和響應策略的本體模型并針對可能引發(fā)的二次事件引入基因工程的概念,基于遺傳引導復雜案例處置推理;文獻[34]為考慮臺風災害中包含的時空信息,提出時空軌跡相似性度量算法進行相似案例檢索。案例推薦結果優(yōu)化相關研究主要針對當前案例與抽取案例的差異優(yōu)化應急任務,主要通過人工建立并拓展事故演化規(guī)則、建立本體結構任務分解、建立分層任務網(wǎng)絡實現(xiàn)任務分解[35]等方式實現(xiàn)。

案例表示的矢量化方法對事故數(shù)據(jù)的輸入形式?jīng)]有限制。最基本的模型是為每個事故特征設計一個獨立的維度。Word2vec模型從每個事故文本序列中學習特征含義[36],Doc2vec在Word2vec的基礎上增加了一個新的段落向量到輸入層[37]。由于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(Graph Neural Network,GNN)直接以圖結構數(shù)據(jù)為對象,在節(jié)點分類、連接預測方面有著傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡無法比擬的優(yōu)勢。最初發(fā)展的圖網(wǎng)絡使用矩陣分解和概率統(tǒng)計等淺層網(wǎng)絡搭建。Deepwalk模型是較為經(jīng)典的基于隨機游走概率的圖模型,使用圖中節(jié)點與節(jié)點的共現(xiàn)關系來學習節(jié)點的向量表示[38]。隨后,Node2vec模型借鑒深度優(yōu)先與廣度優(yōu)先的思想對隨機游走增加參數(shù)實現(xiàn)游走的偏好控制,旨在側重對于圖局部或全局的學習[39]以及為處理大規(guī)模網(wǎng)絡將節(jié)點表征為低維向量的大規(guī)模信息網(wǎng)絡嵌入(Large-scale Information Network Embedding,LINE)[40]等模型。對于二部圖,提出了融合高階連通模型神經(jīng)圖協(xié)同過濾(Neural Graph Collaborative Filtering,NGCF)[41]和簡化圖卷積模型(Simplifying and Powering Graph Convolution Network,LightGCN)[42]。

可見,目前在基于案例推理的相似事故查中積累了成熟的方法,但在以下3個方面還存在不足:①結構化或半結構化的事故描述框架在記錄不同信息側重的事故時,補齊剩余的信息缺項會引入干擾,需要設計支持案例特征自由組合形式的數(shù)據(jù)框架;②基于案例推理結果對措辭不同但描述意義相近的關鍵詞合并研究較少;③以事故類型為主要推理信息,對存在關聯(lián)的次生或類似事故的推理不足。為此,中國石油大學(北京)油氣生產(chǎn)安全與應急技術應急管理部重點實驗室開展大量研究,提出用節(jié)點和鏈接形式的圖結構來描述事故案例[43],通過融合案例信息的特征圖重構與特征節(jié)點向量化,實現(xiàn)事故案例的向量化表示,建立了長輸油氣管道事故處置方案推薦模型,形成了基于案例特征表示模型的預案準確性診斷方法,有效提高了案例處置方案推薦類型與范圍的全面性。

3.2 處置任務符合性診斷

常見的突發(fā)事件應急處置方案推薦方法,按人工參與程度從大到小可分為專家經(jīng)驗、基于案例推理、規(guī)則推理等類型。在實際工程背景中,最廣泛使用的是結合專家經(jīng)驗的人工決策。該方法具有根據(jù)經(jīng)驗直接獲取的優(yōu)點,盡管一些研究討論了專家間的權重分配問題[44],但存在輸出結果受專家水平影響較大的問題。同時由于大比例的人工經(jīng)驗,增加了推薦結果形成的時間成本?；诎咐评淼姆椒?也可視為基于用戶的協(xié)同過濾算法。重點在于案例的表達與相似案例的查詢。為統(tǒng)一案例信息的輸入格式,建立屬性—值對[45]、結構化文本描述[46]、本體模型[47]或知識庫,對比各屬性得分或結構相似度,查找相似案例的處置方案,通過遷移和融合獲得處置推薦。以屬性為中心構建類型系統(tǒng),優(yōu)勢在于允許任何人擴展現(xiàn)有資源的描述。每一個突發(fā)事件信息可以獲得清晰、細致的描述,但問題在于需要輸入每一個事故維度的詳盡信息,對事故初期可能存在信息欠缺的油氣事故信息的表達比較困難?；谝?guī)則的推薦有充足的研究基礎,產(chǎn)生式用“IF-THEN”的形式表示知識。這種表示與人類的判斷性知識基本一致,直觀、自然、便于推理[48-49]。在建筑領域等制度明確的行業(yè),可以依據(jù)人工規(guī)則的提取實現(xiàn)對比[50-51],還可與Petri網(wǎng)結合實現(xiàn)處置決策[52-53]。一些其他演化的變種,如基于決策樹分解的分層任務推理[54-55],也具有邏輯關聯(lián)。

預案整體評價以主觀建立指標體系、打分表賦值為主。預案內容評價結合應急演練效果進行評價修正,但評價結果難以明確指出預案的不足之處,且結合事故特征的系統(tǒng)評價方法不足。目前,對于應急響應任務的符合性研究方向仍以專家經(jīng)驗與應急演練實踐結果評價為主,暫時未見較智能的判斷方法應用。在電子商務等其他領域,根據(jù)用戶偏好特征推薦商品的算法已較為成熟。如果將每一起事故類比為一個用戶,不同應急處置任務類比為各個商品,那么相應推薦算法對于事故應急處置任務的選擇與用戶需求覆蓋等功能的實現(xiàn)則具有一定借鑒價值。油氣生產(chǎn)事故的復雜環(huán)境導致難以形成統(tǒng)一且適用于絕大多數(shù)情況的推理規(guī)則,此外由于規(guī)則之間不能直接調用,具有結構關系或層次關系的知識較難表示。

如何綜合結構化案例對信息清晰記錄的優(yōu)點,又避免各維屬性的輸入限制和推理規(guī)則的人工形成?圖形式案例表達提供了解決思路。節(jié)點—連接的信息記錄方式,適用于不同粗細程度的信息特征輸入;神經(jīng)網(wǎng)絡的引入,實現(xiàn)了節(jié)點和連接規(guī)則的自動學習。圖卷積網(wǎng)絡(Graph Convolutional Network,GCN)[56]將卷積操作應用到圖結構,隨后又形成了圖采樣與聚合(Graph SAmple and aggreGatE,GraphSAGE)[57]等多種基于節(jié)點聚合的模型。NGCF等協(xié)同過濾方法生成高階特征交互的表達模型,但是新案例輸入時可能因為已知信息較少存在冷啟動問題。知識圖譜包含了多種可以輔助決策的屬性,可得到能夠較好融合邊連接信息的網(wǎng)絡[58]。知識圖譜注意力網(wǎng)絡(Knowledge Graph Attention Network,KGAT)[59]通過聚合領域節(jié)點的嵌入以更新自身節(jié)點的嵌入,并加入注意力機制來區(qū)分鄰域節(jié)點的重要性。知識圖譜卷積網(wǎng)絡(Knowledge Graph Convolutional Network,KGCN)[60]在KGAT的基礎上,設計了不同關系的權重計算方法,使之更加完整地保留了知識圖譜中的不同關系連接中隱含的信息。但是該方法在模型構建前期無視了用戶間存在的潛在聯(lián)系,僅通過對偏好的選擇實現(xiàn)嵌入計算。對于已知偏好較少的用戶,忽略預置的用戶間關聯(lián),可能造成推薦準確率的損失。

多數(shù)決投票同樣面臨孔多塞悖論，“如果多數(shù)投票要成為一種合理的、非任意的社會決策方式，它必須被限定于一些問題上，在這些問題上，已經(jīng)有了相當數(shù)量的共同體一致意見”［3］120?；ヂ?lián)網(wǎng)讓這種“一致意見”成為可能，在民主投票之前，互聯(lián)網(wǎng)協(xié)商不僅可能，而且實際上已經(jīng)在影響著偏好的排序問題，在助益集體決策積極意義的方向上發(fā)揮作用。

可見,在案例的結構化記錄和基于知識圖譜的推薦2個方向分別具有一定研究基礎,但在長輸管道應急響應任務符合性評價問題中,還存在以下3個方面不足:①應急案例記錄方式受固定輸入維度限制,需要設計適用于管道應急處置任務推薦的應急案例框架;②需要減少推理規(guī)則的人工經(jīng)驗參與,根據(jù)事故案例具體特征組合與需求任務的規(guī)律實現(xiàn)推薦與符合性評價;③任務節(jié)點連接預測在少數(shù)類樣本數(shù)量不足時存在學習不均衡的問題,同時任務節(jié)點層類的連接關系未得到充分利用。針對上述難題,中國石油大學(北京)研究了長輸油氣管道處置任務推薦模型[61],建立了基于知識圖譜卷積網(wǎng)絡的處置任務符合性診斷方法,有效提高了事故響應需求的覆蓋率。

3.3 處置流程時效性診斷

在事故發(fā)生后需要盡快依據(jù)事態(tài)制定處置方案,并盡可能快地完成響應,因此對應急預案開展處置時效性診斷是應急預案診斷的一個重要環(huán)節(jié)。為盡可能降低油氣突發(fā)事件對生產(chǎn)過程的影響,事故應急響應工作需要完成2部分:應急響應任務的清晰劃分和各項措施的及時、有效落實。在應急任務部分,盡快依據(jù)事態(tài)制定處置方案已有成熟的研究。油氣公司針對各種事件類型配套了專項應急預案,并對典型突發(fā)事故編制了現(xiàn)場處置方案;響應執(zhí)行部分不同的是,任務的完成涉及多個主體的合作協(xié)調,在實際執(zhí)行中考慮的因素更多。

對于應急響應中多部門協(xié)作的問題,一些研究開展了合作網(wǎng)絡形式的研究。通過研究應急響應部門之間的功能職責,建立跨部門協(xié)作網(wǎng)絡,作為城市跨區(qū)域應急合作的模式和機制研究的基礎[62],或模擬城市系統(tǒng)中的災害級聯(lián)效應[63]。結合社交網(wǎng)絡分析,可以從網(wǎng)絡結構層面研究多部門協(xié)作特性,實現(xiàn)應急響應網(wǎng)絡互動中心的分析[64],討論改善領域組織間協(xié)作的管理意義[65]。文獻[66]在應急響應網(wǎng)絡中引入時間跨度,分析應急響應網(wǎng)絡、組織功能、組織崗位隨時間推移的動態(tài)演變。一些研究從其他方面入手,旨在使應急響應處置更加有效。文獻[67]研究在重大意外有毒氣體排放時不同人員的撤離策略,通過路徑優(yōu)化、減少道路擁堵使人群整體風險最小化;文獻[68]考慮應急響應中人員操作和認知錯誤對詳細行動計劃可靠性的影響;文獻[69]分析工作流程的網(wǎng)絡結構指標,確定組織結構中的關鍵行動者,提出化學事故應急響應計劃的現(xiàn)有流程和組織結構的改進建議。

對應急信息傳播的描述與優(yōu)化,實質上是對多元主體動作的控制與選擇。在信息傳播決策領域,形成一些適用于可選擇動作時序過程的相關建模方法,主要集中在事件拓撲關系構建,以及任務時序信息傳播方面。統(tǒng)一建模語言(Unified Modeling Language,UML)時序圖在委派與撤銷[70]、網(wǎng)絡工作流程設計[71]、化工應急方面[72],通過標準化建模語言描述對象之間發(fā)送消息的時間順序顯示多個對象之間的動態(tài)協(xié)作,但僅限于過程記錄,同時缺乏定量計算及優(yōu)化方法。AOE網(wǎng)(Activity on Edge Network)和AOV網(wǎng)(Activity on Vertex Network)拓撲排序在工程項目流程與進程控制場景下[73-74],應用拓撲排序執(zhí)行規(guī)則使所有活動排列成線性序列,用于對工作流活動網(wǎng)絡建模,計算關鍵路徑、最短工期及各邊的機動時間,但不同工序時無法區(qū)分執(zhí)行主體,且缺乏配套的傳播優(yōu)化方法。Petri網(wǎng)在過程應急響應場景中對數(shù)據(jù)流建模[53,75-76],直觀的圖形描述適合于描述離散異步、并發(fā)系統(tǒng)狀態(tài)變化,但不同狀態(tài)中缺少對執(zhí)行主體的區(qū)分。影響力模型[77-78]、傳染病模型[79]等系列群體間的信息傳播模型,常用于社交網(wǎng)絡分析,可以清晰地記錄信息在群體中的擴散過程,適用于具有大量個體的大型網(wǎng)絡,同時挖掘關鍵鏈路和節(jié)點,但個體狀態(tài)及功能單一,且擴散過程基本不涉及決策策略。完全合作的多智能體(Multi-Agent)系統(tǒng)常見于應急資源調度、制造車間調度問題[80-81],通過信息擴散尋優(yōu),實現(xiàn)回報最大化,多個主體具有獨立狀態(tài)和自主決策動作能力,但其確定的目標函數(shù)不便表達時變的任務邏輯順序。

可見,應急響應過程在組織機構系統(tǒng)整體層面,已有了一定的研究基礎。然而,對具體機構間聯(lián)動過程的記錄與分工指導仍然較為薄弱。由于應急響應機構節(jié)點繁雜,在信息報送與處置任務執(zhí)行過程中可能存在擾動導致應急處置完成時間的延后。還有以下3個主要問題急需解決:①響應過程狀態(tài)的清晰展示。對應急聯(lián)動過程中多主體在具體時刻的任務進行詳細描述,以清晰反映各機構都處于什么狀態(tài),還有哪些資源可以利用和調動。②縮短應急響應結束時間。在投入的人力和物資不變的情況下,通過優(yōu)化機構報送動作的選擇,減少等待前序任務執(zhí)行的時間,盡快完成整體響應處置恢復正常生產(chǎn)。③提高信息傳播方案的魯棒性。量化聯(lián)動方案抗擾動的能力,盡可能確保管道按時恢復即使存在任務耽誤,也不造成管道恢復延遲。針對上述科學問題,中國石油大學(北京)研究了應急響應信息傳播模型,建立了跨國油氣管道應急聯(lián)動時效性診斷方法,改善了多機構間聯(lián)動順序錯誤導致整體響應時間延后等問題[82]。同時,為提高遠海油氣勘探作業(yè)區(qū)對可疑船只入侵事件的驅離效率,通過對識別應急流程關鍵節(jié)點、搭建軌跡預測神經(jīng)網(wǎng)絡和制定高效驅離決策3方面進行研究,建立高精度、長預測時間窗的軌跡預測模型和高效的船舶驅離模型,達到了對海域內第三方船舶航行的可靠監(jiān)測,實現(xiàn)了對可疑第三方船舶的最優(yōu)驅離決策推薦,以保障勘探作業(yè)平穩(wěn)運行[83]。

3.4 預案可靠性診斷

目前國內外對復雜系統(tǒng)的可靠性測評已經(jīng)開展了大量的研究,框圖法、故障樹分析法、貝葉斯網(wǎng)絡、馬爾可夫分析法、復雜網(wǎng)絡模型是目前應用較多的對目標系統(tǒng)開展可靠性評測的方法或模型,涉及的領域主要集中在計算機、交通運輸、機械設備等。在應急管理領域也有一些這方面的研究,如文獻[84]將應急疏散的可靠性定義為突發(fā)事件發(fā)生后受災人員和應急救援人員在人員救護和財務保護方面的能力,將應急疏散的過程分為自救處置和事故后救援2個階段,從人、管理、物、環(huán)境4個方面出發(fā)建立相應的可靠性評估指標體系,并將這2個階段作為串聯(lián)系統(tǒng)合并到一起評估應急總控疏散過程中的可靠性。

雖然應急預案可靠性還沒有統(tǒng)一的定義,但部分學者結合一些理論和上述的可靠性測評模型,對應急預案的內容進行評價或排序,并提出編制、修訂過程中如何進行優(yōu)化的建議。文獻[85]通過選取相應的指標,基于前景決策模型和模糊熵確定應急預案的評估值,并利用改進的理想點逼近法對應急預案進行評估,從而確定最優(yōu)應急預案;文獻[86]從應急預案的合法性、全面性等5個角度出發(fā),結合集值選代法和猶豫模糊集構建相應的應急預案評估模型,從不同的角度開拓應急預案的定量評估方法;文獻[87]從文本故障視角出發(fā),構建應急預案故障樹評估模型,可以有效識別應急預案的文本錯誤,為應急預案的修訂工作提供技術指導;文獻[88]從應急預案的充分性、完整性等5個方面出發(fā),應用對照法實現(xiàn)應急預案的定性評估,并提出很有針對性的應急預案修訂建議;文獻[89]在分析專家意見的基礎上,建立應急預案不完備故障樹模型,將其轉化為對應的貝葉斯網(wǎng)絡,不僅分析出應急預案中缺失的事件,而且能夠對應急預案的完備性進行定量評估;文獻[90]基于網(wǎng)絡層次—熵權分析法建立應急預案的評估模型,通過評估鐵路應急預案驗證模型的可行性;文獻[91]將逼近理想解方法與三角直覺模糊數(shù)相結合,構建基于三角直覺模糊數(shù)的應急預案評估群決策模型。

可見,學者們在預案可靠性測評領域已經(jīng)開展了一定的研究,但由于應急預案開展是一項涉及事件、物資、跨部門、多人員的復雜系統(tǒng),難以對所有因素進行表示、預測、量化。還存在以下3個關鍵問題:現(xiàn)今的研究無法辨別應急處置環(huán)節(jié)時間的長短對其他應急行動和應急預案可靠性的影響;如何描述應急預案,使之成為滿足邏輯合理性的、正確性的、能在計算機平臺上運行的可靠性檢驗模型;如何進行基于全生命周期的應急預案可靠性檢驗。為定量評估油氣生產(chǎn)企業(yè)應急預案中各應急處置環(huán)節(jié)的重要性,辨識突發(fā)事件應急響應過程中的關鍵環(huán)節(jié)和薄弱環(huán)節(jié),中國石油大學(北京)深入開展各類應急處置環(huán)節(jié)時間長短對其他應急處置行動和應急預案可靠性的影響等方面的研究,強化油氣生產(chǎn)企業(yè)應對突發(fā)事件的能力,提出基于故障注入理念的企業(yè)應急預案可靠性測試和評估優(yōu)化方法[92],得到中國石油安全環(huán)保研究院及油田一線生產(chǎn)單位高度認可并推廣應用。

4 發(fā)展趨勢

(1)針對具體生產(chǎn)場景下的風險與應急處置特性,結合文本數(shù)據(jù)挖掘技術對應急預案開展智能化精準診斷方法及技術研究。在油氣行業(yè)事故中,由于企業(yè)沒有及時全面地報告泄漏量等信息,導致對事故發(fā)展的研判和定級不足的問題時有發(fā)生。突發(fā)事故信息上報時以自然語言的定性描述為主,在早期階段準確測量事故的規(guī)模比事后總結要困難得多,通過快速觀察周圍環(huán)境的已知信息,形成諸如“多”“少”“大量”“微量”等口頭描述比精確的數(shù)字估計更容易、更快。相比交由專業(yè)應急搶險人員接受并理解信息后,人工錄入應急預案庫查找當前場景適用的處置方案,如果通過智能手段從文本中直接抽取事故特征,不僅會獲得綜合客觀的推薦結果,更能節(jié)約大量通訊時間。因此,通過發(fā)展命名實體抽取、詞義消歧、語義識別等具有行業(yè)知識的自然語言處理技術,有助于應急預案診斷工作的開展。其中,針對油氣行業(yè)具體生產(chǎn)場景建立對應的風險特征庫,可以作為行業(yè)各生產(chǎn)場景智能化的一項基礎工作。

(2)結合知識圖譜技術,開展突發(fā)、新發(fā)、多災種耦合事故(事件)場景的智能推演及應急預案的智能生成技術研究。隨著時代演化,網(wǎng)絡攻擊等新型事故類型層出不窮,頻繁的極端氣候疊加作用在油氣生產(chǎn)場景中演變成多災種耦合事故。企業(yè)應急預案的集中審核更新周期一般在3-5年,平時的補充修訂基本為針對性的點對點形式開展,在應對新時代事故(事件)場景時的適用性有待提升。

知識圖譜技術在關系表達、知識學習和高速反饋等方面較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲和計算方面更具優(yōu)勢,用于應急預案智能生成的前景廣大?？梢跃劢挂韵?個方面:一是構建油氣行業(yè)突發(fā)事件應急案例本體模型,針對具體生產(chǎn)場景事故信息進行描述,設計包含事故類型、規(guī)模、地點、地理位置、受災體、責任單位等屬性的概念結構,同時,根據(jù)決策者所需的預案細化層次,設計包含應急處置任務、處置技術、執(zhí)行主體和資源調度的概念結構;二是研究基于圖譜的推薦技術,以突發(fā)事件特征信息為輸入,通過智能方法實現(xiàn)對應處置任務與關鍵注意事項推薦,乃至各處置任務的具體執(zhí)行主體,以及對應需要調用的人員、技術、物資等應急資源。

(3)油氣生產(chǎn)數(shù)字孿生系統(tǒng)故障及事故模式研究及應急預案的智能化診斷與優(yōu)化,為油氣生產(chǎn)全生命周期數(shù)智化轉型提供技術支持。隨著我國油氣生產(chǎn)數(shù)智化技術的飛速發(fā)展,油氣生產(chǎn)設施數(shù)字孿生系統(tǒng)也逐步從概念向生產(chǎn)實際落地。油氣生產(chǎn)數(shù)字孿生系統(tǒng)充分利用設備設施物理模型、傳感器、運行歷史等數(shù)據(jù),集成多學科、多物理量、多尺度的仿真過程,在虛擬信息空間中對設備設施物理實體進行動態(tài)鏡像映射,反映物理實體行為、狀態(tài)及活動,并提供機組啟停選擇、資源調配及流向優(yōu)化、維修與應急等服務。已有學者指出未來“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下油氣生產(chǎn)系統(tǒng)(如長輸油氣管道、化工園區(qū)、油氣儲備庫等)面臨的最“機智”、最隱秘、最復雜的安全隱患是信息安全威脅,其中包括蓄意攻擊及非蓄意行為導致設備設施信息空間出現(xiàn)的故障或異常。繼續(xù)開展油氣生產(chǎn)數(shù)字孿生系統(tǒng)故障及事故模式研究,建立信息物理跨域突發(fā)事件的應急預案智能生成、融合、診斷與優(yōu)化技術,為油氣生產(chǎn)全生命周期數(shù)智化轉型的安全與應急保障提供技術支持。

另一方面,當事故發(fā)生后,如果由于應急響應等級或速度不足,導致未在可接受時間或損失下完成事故處置,可能導致事態(tài)升級,造成次生事故等更加惡劣的影響。面向油氣生產(chǎn)設備設施的數(shù)字孿生系統(tǒng),建立油氣生產(chǎn)機理模型描述生產(chǎn)反應及運行過程,結合事故模式研究分析在當前應急預案響應下的數(shù)字孿生設施的事故發(fā)展趨勢,并進行虛實交互迭代計算,預測到響應結束時事故造成的總體生產(chǎn)運營損失和影響,從而指導和優(yōu)化事中應急工作開展。通過平臺進行沉淀各類生產(chǎn)場景下應急業(yè)務域行業(yè)知識、案例,形成油氣行業(yè)知識服務體系,為工業(yè)應用提供知識和算法支撐。

5 結論

(1)為適應當今安全生產(chǎn)需求,提出應急預案診斷的概念,以針對性地、智能化地對應急預案體系與預案內容開展修訂。

(2)結合以往突發(fā)事件應急響應過程中存在的問題,將當前應急預案存在的問題歸納為4點,包括突發(fā)事件類型覆蓋面不足、部分處置任務可操作性較差、應急預案內容碎片化及預案處置協(xié)同失靈。

(3)分別從處置方案選擇準確性、所選方案任務符合性、處置任務執(zhí)行時效性、應急預案可靠性等4個方面開展應急預案診斷方法研究,有助于提高應急預案整體的適用性與可用性,為事后應急響應與恢復提供新的理論與技術支持,并為未來研究提出應急預案智能化診斷、多災種耦合預案智能生成及數(shù)字孿生系統(tǒng)故障和事故模式研究等3個方向。