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    基于脆性聯(lián)系理論的客滾船航行風險辨識研究*

    2016-07-01 01:15:16陳厚忠趙尊榮郭國平徐元春
    關(guān)鍵詞:安全

    陳厚忠 趙尊榮 郭國平 徐元春

    (武漢理工大學航運學院1) 武漢 430063) (內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室2) 武漢 430000)

    基于脆性聯(lián)系理論的客滾船航行風險辨識研究*

    陳厚忠1,2)趙尊榮1)郭國平1,2)徐元春1)

    (武漢理工大學航運學院1)武漢430063)(內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室2)武漢430000)

    摘要:構(gòu)建以客滾船為核心的SHEV風險辨識模型,篩選出客渡船運輸過程中的5類脆性因子;通過AHP多目標綜合評價確定各子系統(tǒng)中各因子的權(quán)重,得到權(quán)重向量Ai;再結(jié)合集對分析的數(shù)學方法,對各脆性因子進行賦權(quán),并求取脆性關(guān)聯(lián)熵值及脆性聯(lián)系熵,進而進行客滾船航行風險辨識模型的研究.最后以北海至洋浦航線為例,進行模型的示范應(yīng)用.

    關(guān)鍵詞:安全;客滾船;脆性聯(lián)系理論;脆性因子;脆性聯(lián)系熵;風險辨識模型

    0引言

    跨??投纱\輸是一種特殊中短程海上運輸方式.在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的環(huán)渤海、東南沿海、瓊州海峽等中短途水運中,客滾船具有較大的競爭優(yōu)勢.跨??蜐L船運輸“客貨兼運”的特性決定了客滾船運營過程中存在的重大安全隱患.據(jù)統(tǒng)計,過去的近30年中,國內(nèi)外共發(fā)生重大客滾船事故12起.交通運輸部對跨海客渡船運輸?shù)陌踩叨戎匾?,將“跨海客運渡輪班線運營安全風險防控與示范”作為2015年交通行業(yè)重大科研項目展開專項研究.在此基礎(chǔ)上,文中開展客滾船航行風險的研究,并提出基于脆性聯(lián)系理論的風險辨識模型.

    1風險辨識模型的構(gòu)建

    1.1風險辨識模型中的相關(guān)定義

    1.1.1復(fù)雜系統(tǒng)

    復(fù)雜系統(tǒng)[1](complex system)是指具有相當數(shù)目的能夠?qū)植啃畔⒆龀龇磻?yīng)的智能性、自適應(yīng)性系統(tǒng),是相對簡單系統(tǒng)而言的.它一般具有一個比較大的不斷變化的環(huán)境背景及多個存在非線性關(guān)聯(lián)關(guān)系的子系統(tǒng),且相互間存在能量、物質(zhì)和信息的交換.復(fù)雜系統(tǒng)一般包括硬件部分H(系統(tǒng)要素集合)、軟件部分S(系統(tǒng)要素的關(guān)系集合)及外部環(huán)境E(干擾條件),可表達為:

    (1)

    1.1.2脆性過程

    復(fù)雜系統(tǒng)受外界物質(zhì)、能量及信息的交換而產(chǎn)生由系統(tǒng)有序狀態(tài)向無序狀態(tài)發(fā)生不可逆轉(zhuǎn)的變化,這個過程稱之為脆性過程[2-3].脆性過程的類型分為:一對一、一對多和多對一,表現(xiàn)為單向性、多向性、傳遞性.

    1.1.3脆性關(guān)聯(lián)性

    脆性過程產(chǎn)生的效果稱為脆性關(guān)聯(lián)性,包括:同一性、對立性及波動性,在數(shù)值上,可以依次定義為脆性同一熵Ha、脆性對立熵Hb、脆性波動熵Hc,脆性過程的整體效果可以用脆性聯(lián)系熵HXY來表現(xiàn).

    1.1.4脆性因子

    脆性因子是指產(chǎn)生脆性過程的脆性源.由于脆性因子的不穩(wěn)定性,導(dǎo)致復(fù)雜系統(tǒng)集合運行過程中的不可確定性,這種不可確定性可能導(dǎo)致系統(tǒng)的崩潰.

    1.2風險辨識模型的實現(xiàn)過程

    1.2.1構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)集合F

    文中將“客滾船航行”事件視為一個復(fù)雜系統(tǒng)集合F,航線條件、通航環(huán)境、船舶條件、人員條件及其他安全管理制度構(gòu)成了集合F的硬件部分H和軟件部分S,航線水域的通航環(huán)境、船舶性能、人員綜合素質(zhì)發(fā)生改變,安全管理制度缺陷等情況作為外部干擾條件E.理想情況下,在既定的航線上,客滾船航行事件將有序地進行下去,直到E對整個系統(tǒng)集合產(chǎn)生脆性作用為止.

    1.2.2基于SHEL-SHEV模型的脆性因子的選取

    文中從船舶的角度來對系統(tǒng)集合F的脆性過程進行分析,參考SHEL模型[4-5]并加以優(yōu)化,得到如圖1所示的“船舶(vessel)”所處特定系統(tǒng)界面的“SHEV模型”,通過分析主體客滾船航行過程中受到的其他要素影響,來辨識整個航線過程中系統(tǒng)集合F中的脆性源.

    圖1 SHEL-SHEV模型示意圖

    根據(jù)修正后的SHEV模型,可將影響因子分為船系統(tǒng)(V)、船-船系統(tǒng)(V-V)、船-硬件系統(tǒng)(V-H)、船-軟件系統(tǒng)(V-S)、船-環(huán)境系統(tǒng)(V-E)5類,其中:

    船系統(tǒng)(V)是指客滾船的因素.作為航線的主體,客滾船的因素直接影響著整個系統(tǒng)集合的有序性.客滾船因素主要包括:船舶結(jié)構(gòu)特點、船舶現(xiàn)狀(船齡、損壞程度)、船載設(shè)施設(shè)備、船舶操縱性能、船舶配員、船員適任情況、貨物配積載、貨物系固綁扎等;

    船-船系統(tǒng)(V-V)是指客滾船受到的其他船舶影響,主要包括:船舶種類、船舶大小、船舶數(shù)量、交通流分布情況、通航密度、航線交叉情況、交通沖突點、漁船活動等;

    船-硬件系統(tǒng)(V-H)是指客滾船航線船舶航行過程中的硬件設(shè)施及配套支持系統(tǒng),主要包括:航道條件、錨地條件、橋區(qū)、漁業(yè)捕撈區(qū)、礙航物、轉(zhuǎn)向點、導(dǎo)助航設(shè)施設(shè)備、輔助機械(拖輪等)等;

    船-軟件系統(tǒng)(V-S)是指影響客滾船安全航行的管理機制,主要包括:航行規(guī)則、主管部門的行政監(jiān)管、公司安全管理、船舶安全管理、應(yīng)急預(yù)案、船員日常演習、船岸通訊、岸基指導(dǎo)等;

    船-環(huán)境系統(tǒng)(V-E)是指客滾船受到的自然環(huán)境影響,包括:風、波浪、水流、潮汐、霧及能見度、雷暴天氣、夜航、熱帶氣旋及臺風等.

    1.2.3基于集對分析理論和AHP的賦權(quán)過程

    根據(jù)集對分析理論的思想[6],針對“客滾船航行風險研究”問題對SHEV模型構(gòu)成的集合X所包含的船系統(tǒng)(V)、船-船系統(tǒng)(V-V)、船-硬件系統(tǒng)(V-H)、船-軟件系統(tǒng)(V-S)、船-環(huán)境系統(tǒng)(V-E)5類脆性因子進行集對分析,具體步驟為:

    1) 根據(jù)風險研究的需要,進行安全狀態(tài)的分級處理,包括一級狀態(tài)(安全)、二級狀態(tài)(一般)及三級狀態(tài)(危險),分別用三維向量來表示:(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1).

    2) 結(jié)合AHP層次分析的核心思想[7],通過多層次綜合評價分析,計算得到系統(tǒng)集合F中各子系統(tǒng)脆性因子的權(quán)重向量Ai.

    3) 以三級狀態(tài)(危險)為基準集合Y,根據(jù)步驟2)所計算的權(quán)重向量Ai對5類脆性因子就“客滾船航行風險研究”問題進行分析:若在權(quán)重向量Ai中所占權(quán)重較小,代表安全狀態(tài)(一級狀態(tài)),則在集對分析中表現(xiàn)為對立性,記作(1,0,0);若在權(quán)重向量Ai中所占權(quán)重較大,代表危險狀態(tài)(三級狀態(tài)),則在集對分析中表現(xiàn)為同一性,記作(0,0,1);若在權(quán)重向量Ai中所占權(quán)重一般(居中位置),代表一般狀態(tài)(二級狀態(tài)),則在集對分析中表現(xiàn)為波動性,記作(0,1,0).

    脆性同一表示脆性因子可能會給客滾船航行帶來較大風險;相反,脆性對立狀態(tài)下,客滾船的航行安全是有保障的;脆性波動就是系統(tǒng)中的不確定成分,作用不穩(wěn)定,通過加強警惕和付諸行之有效的防范措施,這部分脆性因子是可以轉(zhuǎn)換為脆性對立的.

    1.2.4脆性關(guān)聯(lián)性的量化、定義及計算

    根據(jù)集對分析理論的相關(guān)思想,對SHEV模型構(gòu)成的集合X及基準集合Y進行相關(guān)定義[8].

    則有:

    (2)

    再定義脆性同一熵Ha為

    (3)

    脆性對立熵Hb為:

    (4)

    脆性波動熵Hc為:

    (5)

    式中:n為X系統(tǒng)中的脆性因子數(shù);q為向量(0,0,1)的個數(shù);p為向量(1,0,0,)的個數(shù);m=n-q-p為向量(0,1,0)的個數(shù).

    脆性同一、脆性對立及脆性波動共同構(gòu)成了集合X對集合Y的作用,這種作用效果可用兩集合的脆性聯(lián)系熵HXY來表示.

    定義:

    HXY=waHa+wbHb+wcHc

    (6)

    令:pa(yj/X)=a;pb(yj/X)=b;pc(yj/X)=c,則式中:wa,wb,wc分別為脆性同一、脆性對立、脆性波動的權(quán)系數(shù).

    脆性聯(lián)系熵反映了系統(tǒng)集合脆性過程的綜合作用效果,脆性聯(lián)系熵越大,表示客滾船航行風險越大.

    考慮到系統(tǒng)集合F中控制變量及狀態(tài)變量的相互轉(zhuǎn)換及權(quán)重系數(shù)的計算需要,本文擬采用客觀賦權(quán)法——突變級數(shù)法[9-11]來進行計算.系統(tǒng)集合F中包含脆性同一熵、脆性對立熵及脆性波動熵三個控制變量及“客滾船航行安全”一個狀態(tài)變量,采用燕尾突變級數(shù)法進行權(quán)重系數(shù)計算[12-18].

    燕尾突變勢函數(shù):

    (7)

    分解形式的分解集方程:

    a=-6x2,b=8x3,c=-3x4

    (8)

    為方便后續(xù)計算,采用歸一法讓狀態(tài)變量a,b,c和控制變量x在[0,1]區(qū)間取值,結(jié)合計算得到的各子系統(tǒng)脆性同一熵Ha、脆性對立熵Hb和脆性波動熵Hc三個控制變量,將其代入可得:

    (9)

    式中:xa、xb、xc為三個控制變量Ha、Hb、Hc控制下的狀態(tài)值,分別作為式(6)中的權(quán)系數(shù),即wa、wb、wc.Ha、Hb、Hc的取值范圍在0~1之間.

    1.2.5結(jié)果分析

    脆性聯(lián)系熵值反映了子系統(tǒng)之間聯(lián)系的不確定性程度,由于這種不確定性聯(lián)系的存在使得一個子系統(tǒng)崩潰有可能最終導(dǎo)致整個系統(tǒng)的癱瘓.通過脆性關(guān)聯(lián)性的量化及計算得到船系統(tǒng)(V)、船-船系統(tǒng)(V-V)、船-硬件系統(tǒng)(V-H)、船-軟件系統(tǒng)(V-S)、船-環(huán)境系統(tǒng)(V-E)5個子系統(tǒng)的脆性聯(lián)系熵HXYn(n=1,2,3,4,5).比較HXYn的大小,來確定各子系統(tǒng)的風險程度:系統(tǒng)集合F中,脆性聯(lián)系熵越大,表示客滾船航行風險越大.確定各子系統(tǒng)的風險程度后,反過來通過權(quán)重向量Ai及各脆性因子的脆性關(guān)聯(lián)性,對5類脆性因子進行單獨分析,以實現(xiàn)客滾船航行風險的辨識.

    1.2.6風險辨識模型

    根據(jù)以上實現(xiàn)過程可得到如圖2所示的風險辨識模型.

    圖2 風險辨識模型

    2實例應(yīng)用

    2014年5月,北部灣旅游股份有限公司組織“北部灣3號”客滾船進行北海至洋浦航線試航,試航航線長100多nmile,途經(jīng)廣西沿海海域、潿洲島及斜陽島海域、洋浦外海及儋州灣海域.根據(jù)實地調(diào)研獲取的通航環(huán)境及客滾船船舶資料,構(gòu)建以北部灣3號客滾船為核心的SHEV模型,經(jīng)2015年1月關(guān)聯(lián)項目評審會上的專家打分及AHP方法計算,得到權(quán)重向量Ai.

    A1=(船舶結(jié)構(gòu)特點,船舶現(xiàn)狀,船載設(shè)施設(shè)備,船舶操縱性能,船舶配員,船員適任情況,貨物配積載,貨物系固綁扎)=(0.141 1,0.054 5,0.054 5,0.054 5,0.054 5,0.054 5,0.293 2,0.293 2).

    A2=(船舶種類,船舶大小,船舶數(shù)量,交通流分布情況,通航密度,航線交叉情況,交通沖突點,漁船干擾)=(0.068 5,0.030 6,0.068 5,0.068 5,0.191 0,0.191 0,0.191 0,0.191 0).

    A3=(航道條件,錨地條件,橋區(qū),漁業(yè)捕撈區(qū),礙航物,轉(zhuǎn)向點,導(dǎo)助航設(shè)施設(shè)備,輔助機械)=(0.043 0,0.268 2,0.043 0,0.268 2,0.111 5,0.111 5,0.043 0,0.111 5).

    A4=(航行規(guī)則,行政監(jiān)管,公司安全管理,船舶安全管理,應(yīng)急預(yù)案,船員日常演習,船岸通訊,岸基指導(dǎo))=(0.353 9,0.061 1,0.170 3,0.170 3,0.061 1,0.061 1,0.061 1,0.061 1).

    A5=(風,熱帶氣旋及臺風,霧及能見度,雷暴天氣,潮流,潮汐,波浪,夜航)=(0.260 2,0.100 5,0.100 5,0.100 5,0.038 8,0.038 8,0.260 2,0.100 5).

    根據(jù)權(quán)重向量Ai,進行集對賦權(quán),可得到脆性因子集對賦權(quán)及各子系統(tǒng)脆性關(guān)聯(lián)度,見表1、表2.

    計算脆性同一熵Ha、脆性對立熵Hb、脆性波動熵Hc及脆性聯(lián)系熵HXY(見表3).

    結(jié)合權(quán)重向量Ai、脆性聯(lián)系熵HXY及各脆性因子的脆性關(guān)聯(lián)性(見表1),風險辨識結(jié)果分析如下.

    根據(jù)1.2.3第3步的賦權(quán)規(guī)則可知,在各子系統(tǒng)內(nèi),脆性因子所占權(quán)重越大,對客滾船跨海航行安全影響越大;脆性同一的因子對客滾船跨海航行安全影響較大,脆性對立的因子對客滾船跨海航行安全影響較小,脆性波動的因子對客滾船跨海航行安全影響一般.

    表1 脆性因子集對賦權(quán)表

    表2 各子系統(tǒng)脆性關(guān)聯(lián)度

    表3 各子系統(tǒng)脆性聯(lián)系熵值及權(quán)重

    圖3 5個子系統(tǒng)脆性聯(lián)系熵對比圖

    系統(tǒng)集合F“北海至洋浦航線客滾船航行風險分析”的5個子系統(tǒng)共40項脆性因子中,船-硬件系統(tǒng)(V-H)、船-環(huán)境系統(tǒng)(V-E)的脆性聯(lián)系熵較大,對客滾船安全航行產(chǎn)生較大的影響;船系統(tǒng)(V)、船-軟件系統(tǒng)(V-S)的脆性聯(lián)系熵較小,影響較小,基本能滿足客滾船安全航行的要求;船-船系統(tǒng)(V-V)的脆性聯(lián)系熵處中間位置,對客滾船航行產(chǎn)生一定的影響(見圖3).具體地,對客滾船航行安全影響較大的因素主要包括:錨地條件,漁業(yè)捕撈及風、浪條件;其他例如航線交叉,交通流分布,交通沖突情況,熱帶氣旋(臺風),霧及能見度等亦將對客滾船航行產(chǎn)生一定的影響;另外,也不能忽視客滾船本身結(jié)構(gòu)特性、客滾船貨物配積載及系固綁扎等方面因素給客滾船航行帶來的威脅,同時做好加強公司和船舶安全管理工作.

    3結(jié) 束 語

    客滾船運輸已成為現(xiàn)代交通運輸系統(tǒng)中的重要一部分,開展客滾船航行風險辨識模型的研究,對于保障客滾船運輸安全,促進現(xiàn)代交通運輸系統(tǒng)進步具有重要的意義.文中基于脆性聯(lián)系理論的相關(guān)思想,提出客滾船航行風險辨識模型,并選取北海至洋浦客滾船航線為例進行實際應(yīng)用,具有一定的實用價值.在后續(xù)過程中,仍需對北海至洋浦航線進行進一步觀察,以驗證模型的準確性.

    參 考 文 獻

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    Study on the Risk-Identification Model of the Ro-Ro Passenger Ship′s Sailing Based on the Brittle Link Theory

    CHEN Houzhong1)HUANG Ying1)GUO Guoping1,2)

    (SchoolofNavigation,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430063,China)1)(HubeiInlandShippingTechnologyKeyLaboratory,Wuhan430063,China)2)

    Abstract:The paper carries out the model of SHEV which focuses on the Risk-Identification Ro-Ro passenger ship, and finds out 5 subsystems (brittleness factors) of the ship’s sailing. In addition, the weight of each factor and the weight vector Ai based on AHP are gained. After that, by setting pair analysis and empowering these brittleness factors, the brittleness correlation and brittle link entropy are calculated. At last, the Risk-Identification Model is put forward and put into practice based on the route from Beihai to Yangpu.

    Key words:safety; the ro-ro passenger ship; brittle link theory; brittleness factors; brittle link entropy; the risk-identification model

    收稿日期:2016-04-22

    中圖法分類號:U674.12

    doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2016.03.020

    陳厚忠(1976- ):男,博士,副教授,主要研究領(lǐng)域為交通環(huán)境與安全保障、船舶控制理論與技術(shù)

    *交通運輸部2015年重點項目資助(跨??瓦\渡輪班線運營安全風險防控與示范)

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