基于事故樣本熵權(quán)法對(duì)石化企業(yè)安全管理評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的修正

陳 超，王 勇，凌元錦

(青島科技大學(xué) 環(huán)境與安全工程學(xué)院，山東 青島 266000)

石油化工行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中起到了至關(guān)重要的作用，是國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石。但是石油化工行業(yè)危險(xiǎn)性較高，事故頻發(fā)，且事故后果嚴(yán)重。如2010年發(fā)生的蘭州石化“1.7”火災(zāi)事故、大連“7.16”火災(zāi)爆炸事故、2013年黃島“11.22”輸油管道爆炸事故等，表明當(dāng)前的安全管理體系在重特大安全事故的預(yù)防和控制方面仍存在相當(dāng)?shù)牟蛔?。為此企業(yè)紛紛建立了健康(Health)、安全(Safety)和環(huán)境(Environment)等安全管理體系，但該體系的運(yùn)行狀態(tài)有待評(píng)估[1]。

安全管理水平評(píng)估國(guó)內(nèi)外已有一些研究[2-5]。對(duì)石化企業(yè)的安全管理水平的量化評(píng)估國(guó)際上比較知名的有德國(guó)BASF公司責(zé)任關(guān)懷管理體系評(píng)審[6]、挪威DNV公司的國(guó)際安全評(píng)級(jí)系統(tǒng)(International Safety Rating System，簡(jiǎn)寫(xiě)ISRS)[7-9]、南非IRCA公司CAP體系評(píng)審[10]、杜邦公司行為安全管理系統(tǒng)評(píng)估[11-12]等，美國(guó)化學(xué)工程師協(xié)會(huì)化學(xué)工藝安全中心(CCPS)也于2010年出版了過(guò)程安全管理體系審核指南[13]。其中ISRS已發(fā)展到第八版，綜合了ISO9001、ISO14001、OHSAS18001及國(guó)際上某些知名標(biāo)準(zhǔn)，整個(gè)系統(tǒng)由15個(gè)一級(jí)要素、137個(gè)二級(jí)要素共742個(gè)評(píng)估要點(diǎn)構(gòu)成，已被國(guó)際許多知名企業(yè)所認(rèn)可和接受。

中國(guó)石油化工股份有限公司通過(guò)對(duì)比分析美國(guó)職業(yè)安全健康局(OSHA)頒布的高度危險(xiǎn)化學(xué)品過(guò)程安全管理系統(tǒng)的相關(guān)要求(PSM)、CCPS出版的基于風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程安全指南(RBPS)和我國(guó)發(fā)布的《AQ/T3034 化工企業(yè)工藝安全管理實(shí)施導(dǎo)則》，結(jié)合國(guó)內(nèi)大部分石油化工企業(yè)安全管理現(xiàn)狀，根據(jù)“過(guò)程安全承諾、了解危害與風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)”四個(gè)原則，提出了16要素的石油化工企業(yè)過(guò)程安全管理評(píng)估系統(tǒng)，并通過(guò)改進(jìn)層次分析法、安全管理專家評(píng)分等得到各要素的權(quán)重[14]。在實(shí)踐中這16要素為：要素1-領(lǐng)導(dǎo)作用、要素2-風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、要素3-法規(guī)、要求與合規(guī)性評(píng)價(jià)、要素4-組織機(jī)構(gòu)、職責(zé)和資源、要素5-人力資源和培訓(xùn)、要素6-溝通和參與、要素7-項(xiàng)目設(shè)計(jì)和建設(shè)、要素8-承包商和供應(yīng)商管理、要素9-設(shè)備完好性、要素10-生產(chǎn)運(yùn)行與操作規(guī)程、要素11-作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制、要素12-變更管理、要素13-應(yīng)急管理、要素14-風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視和測(cè)量、要素15-事故事件管理、要素16-審核和評(píng)審，對(duì)應(yīng)于92個(gè)二級(jí)要素和540個(gè)問(wèn)題項(xiàng)。

層次分析法等傳統(tǒng)確定權(quán)重的方法主觀性強(qiáng)，會(huì)對(duì)評(píng)估效果產(chǎn)生一定影響。而熵權(quán)法能夠克服傳統(tǒng)方法中主觀思維缺陷及判斷矩陣一致性較差等問(wèn)題，能有效提高評(píng)估的可信度[15]。該過(guò)程安全管理評(píng)估系統(tǒng)目前在中國(guó)石化下屬的武漢石化、石家莊煉化等企業(yè)得到應(yīng)用，定期確定出企業(yè)的安全管理等級(jí)。更進(jìn)一步地，其評(píng)估結(jié)果到底能夠給企業(yè)什么啟示和指導(dǎo)，例如基于評(píng)估結(jié)果能否預(yù)測(cè)事故、能夠根據(jù)某企業(yè)的事故特點(diǎn)定制化該評(píng)估系統(tǒng)或調(diào)整要素權(quán)重以幫助企業(yè)有針對(duì)性地改善管理水平。

為此，本研究采集事故樣本并對(duì)其進(jìn)行分析，確定事故原因與過(guò)程安全管理評(píng)估系統(tǒng)各要素之間的關(guān)聯(lián)性，據(jù)此可根據(jù)管理要素評(píng)估結(jié)果預(yù)測(cè)事故，并進(jìn)一步基于事故樣本熵權(quán)法分析各要素權(quán)重的修正方向。

1 事故樣本的采集及關(guān)聯(lián)分析

1.1 事故案例的自動(dòng)采集

事故案例的采集主要來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)。利用中文搜索引擎的分詞技術(shù)、Non-clustered索引方法等特點(diǎn)，設(shè)計(jì)面向各新聞網(wǎng)站搜索引擎的數(shù)據(jù)請(qǐng)求程序，獲取搜索引擎返回的相關(guān)數(shù)據(jù)。通過(guò)增量式網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)[16]，對(duì)已下載網(wǎng)頁(yè)采取增量式更新和只爬行新產(chǎn)生的或者已經(jīng)發(fā)生變化的網(wǎng)頁(yè)。采用關(guān)鍵詞及關(guān)鍵詞組合的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取，通過(guò)設(shè)置篩選條件自動(dòng)剔除非化工類事故，關(guān)鍵詞包括化工、泄漏、爆炸、火災(zāi)、中毒、天然氣、煤氣、一氧化碳、槽罐車等。截至2017年10月30日從互聯(lián)網(wǎng)信息中爬取了39732條化工事故新聞。

1.2 事故案例的篩選及分類

基于SimHash算法和Hamming distance算法[17]，結(jié)合化工事故新聞文本特征，根據(jù)事故過(guò)程、事故原因等描述內(nèi)容的完整性，設(shè)計(jì)化工事故新聞去重算法，自動(dòng)去除重復(fù)的事故文章。最后得到1191起事故案例作為事故樣本。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Logistic regression算法，設(shè)計(jì)化工事故新聞分類器，快速準(zhǔn)確的對(duì)信息進(jìn)行分類處理。事故分類分別按照時(shí)間階段、事故等級(jí)、事故企業(yè)類型、事故類型等劃分。其中事故等級(jí)依據(jù)事故報(bào)導(dǎo)的人員傷害、財(cái)產(chǎn)損失、環(huán)境影響和聲譽(yù)影響分為7個(gè)等級(jí)，分別賦值120、90、75、60、45、30、15，分值越高事故影響越大。

1.3 事故樣本與安全管理要素的關(guān)聯(lián)分析

首先對(duì)事故案例的文本進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，提取出各事故的原因事件，并按照主要直接原因E5p、次要直接原因E4q、主要間接原因E3r和次要間接原因E2s進(jìn)行分類。然后通過(guò)近義詞檢索等方式將每個(gè)事故案例的(p+q+r+s)個(gè)原因事件與安全管理要素進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，得到m(m=540)個(gè)問(wèn)題項(xiàng)為行n(n=1191)起事故為列的矩陣Amn，某問(wèn)題項(xiàng)i與某事故j的原因事件Exy(x=5,4,3,2;y=p,q,r,s)相關(guān)時(shí)，則該矩陣元素Aij=x，不相關(guān)時(shí)該矩陣元素取值為1。對(duì)該矩陣進(jìn)行分析可以得到某問(wèn)題項(xiàng)相關(guān)事故的類型、事故頻次等信息。

1.4 基于熵權(quán)法定量分析指標(biāo)權(quán)重

熵信息理論中熵是對(duì)不確定性的一種度量，熵值越大表明評(píng)估指標(biāo)的有序程度越高(無(wú)序程度越小)，包含的信息量就越少，其權(quán)重也就越小；反之，熵值越小表明評(píng)估計(jì)指標(biāo)的有序程度越低(無(wú)序程度越高)，其包含的信息量就越多，其權(quán)重相應(yīng)也就越大。本文主要考慮事故時(shí)間、事故等級(jí)、樣本質(zhì)量等因素。主要原則為：

(1)新信息優(yōu)先原則：事故時(shí)間越近，則該事故案例的權(quán)重越大。發(fā)生時(shí)間距離當(dāng)前時(shí)間為t的事故j的時(shí)間權(quán)重為：

Tj(t)=Δ/(t+Δ)

(1)

其中Δ為某固定的時(shí)間長(zhǎng)度，如50年。

(2)事故等級(jí)越高其權(quán)重Uj越大：

Uj=事故等級(jí)分值/120

(2)

(3)事故案例與安全管理要素的關(guān)聯(lián)分析質(zhì)量越高，則該組關(guān)聯(lián)信息權(quán)重越大。采用信息熵評(píng)判關(guān)聯(lián)分析的質(zhì)量，事故j的關(guān)聯(lián)分析對(duì)應(yīng)于矩陣A的第j列數(shù)據(jù)，其信息熵為：

(3)

式中Pk為矩陣A第j列中某個(gè)數(shù)值k(k=1,2,…,5)出現(xiàn)的次數(shù)在所有數(shù)值出現(xiàn)次數(shù)(m=540)中的比例。

考慮上述因素后矩陣Amn轉(zhuǎn)化為Bmn，

(4)

(5)

基于事故樣本分析，問(wèn)題項(xiàng)i的權(quán)重為。

(6)

各一級(jí)和二級(jí)安全管理要素的權(quán)重根據(jù)其所包含問(wèn)題項(xiàng)的權(quán)重的加和來(lái)確定。根據(jù)事故樣本分析的問(wèn)題項(xiàng)權(quán)重Wi可提出評(píng)估體系的權(quán)重修正建議：若矩陣A中有x個(gè)問(wèn)題項(xiàng)的行全部取值為1，則該x個(gè)問(wèn)題項(xiàng)始終保持其原始權(quán)重W0i；對(duì)于其他(m-x)個(gè)問(wèn)題項(xiàng)，按下式進(jìn)行修正得到建議權(quán)重。

(7)

其中，z為系數(shù)，本文取值0.5。

2 事故樣本的分布特征

從2017年11月1日之前的互聯(lián)網(wǎng)信息中自動(dòng)爬取39732起事故，信息來(lái)源分布如圖1所示，主要為化學(xué)品事故信息網(wǎng)、中國(guó)消防在線。經(jīng)過(guò)分類去重等技術(shù)篩選出1191起事故案例作為事故樣本，其分布特征如圖2至圖5所示。

事故樣本中損失大的事故占比較高，事故等級(jí)120、90、75、60的事故起數(shù)分別占40%、29%、10%和10%。1980-2000年之間的事故起數(shù)最多，占42%，2000年之后的事故起數(shù)占31%，1960-1980年之間的事故起數(shù)占26%。事故類型主要是中毒和窒息21%、容器爆炸19%、其它爆炸19%、火災(zāi)13%。發(fā)生事故的企業(yè)類型集中在一般化工企業(yè)59%、其它21%和石油煉化10%。

圖1 事故案例的信息來(lái)源分布

圖2 事故等級(jí)分布

圖3 事故時(shí)間分布

圖4 事故類型分布

圖5 事故的企業(yè)類型分布

3 安全管理要素的事故相關(guān)性及權(quán)重建議

記ai=與某要素i相關(guān)的某類型事故的起數(shù)/與所有要素相關(guān)的某類型事故的起數(shù)，其值越大則一般該安全管理要素對(duì)該類型事故越重要。與各類型事故相關(guān)的安全管理要素占比見(jiàn)圖6。因淹溺事故僅南化公司"8.1"操作工落水后觸電溺亡這一起事故，事故起數(shù)太少不具有分析意義，因而未在圖中列出。起重傷害事故只有3起，因而其分布較為集中，要素9的占比明顯大于其它要素。車輛傷害事故起數(shù)也較少，分布也較集中要素5、8、11等。從總體上來(lái)看，要素9、10、11的重要性較大，在各類型事故中都占比較大。其中要素11對(duì)各種類型事故的發(fā)生都起到較大的影響。而要素1、要素16、要素15等與事故的關(guān)聯(lián)并不大，或事故調(diào)查報(bào)告中的事故原因基本不涉及到這些要素。

類似地，記bi=與某要素i相關(guān)的某等級(jí)事故的起數(shù)/與所有要素相關(guān)的某等級(jí)事故的起數(shù)，其值越大則通常該安全管理要素對(duì)該等級(jí)事故越重要。除要素9-11依然重要外，要素8和要素12也較重要，可能是因?yàn)?000年后發(fā)生的“7.16”中石油大連輸油管道爆炸特別重大事故、中石化廣州分公司“1.16”爆燃傷亡事故、山東石油分公司承包商“9.8”油罐閃爆事故、“8.27”蘭州石化分公司硫化氫中毒重大事故、“10.27”大慶一煉油廠硫磺裝置酸性水罐爆炸事故、“3.26”青島海怡精細(xì)化工有限公司爆炸火災(zāi)事故、青島東方化工股份有限公司“10.15”硫酸泄漏事故、昆明云天化國(guó)際化工股份有限公司三環(huán)分公司“1.13”硫磺倉(cāng)庫(kù)爆炸事故等數(shù)起事故與承包商、工藝變更等有關(guān)。要素13也具有一定的重要性，且往往是應(yīng)急不當(dāng)導(dǎo)致較高等級(jí)事故的發(fā)生，如臨沂金譽(yù)石化“6.5”罐車泄漏爆炸重大事故。要素5和14也較為重要。

圖6 各類型事故對(duì)應(yīng)安全管理要素的頻次比例

圖7 各等級(jí)事故對(duì)應(yīng)安全管理要素的頻次比例

通過(guò)熵權(quán)法定量分析給出16個(gè)一級(jí)要素權(quán)重的修正建議如圖8所示，可以看出，該方法建議要素8、9、11、12應(yīng)提高權(quán)重，這與近年來(lái)發(fā)生的承包商、變更管理等方面的事故有關(guān)，與國(guó)內(nèi)工藝安全管理開(kāi)始重視這些要素的管理方向相契合。要素1、16基本不變，其原因可能是這些因素是企業(yè)運(yùn)營(yíng)和保障安全的前期基礎(chǔ)工作，事故原因追查與之牽涉較少，這表明事故樣本熵權(quán)法可用于修正但不適合單獨(dú)用于確定安全管理基礎(chǔ)要素權(quán)重。而要素2、3、7等建議適當(dāng)降低權(quán)重，這可能是保持權(quán)重加和為1時(shí)部分要素權(quán)重提高導(dǎo)致的。因此事故樣本分析或許更適合于建議強(qiáng)化某些要素，而不必減弱相關(guān)性較低的要素。

對(duì)于540個(gè)問(wèn)題項(xiàng)，通過(guò)事故樣本熵權(quán)分析，最終建議提高分值的問(wèn)題項(xiàng)共111項(xiàng)(占20.56%)，建議降低分值的問(wèn)題項(xiàng)共126項(xiàng)(占23.33%)；建議分值保持不變的問(wèn)題項(xiàng)共108項(xiàng)，事故分析未涉及、分值未變的問(wèn)題項(xiàng)195項(xiàng)，即540個(gè)問(wèn)題項(xiàng)中303項(xiàng)(占56.1%)無(wú)須調(diào)整權(quán)重。若考慮事故樣本分析可能存在的缺陷，忽略降低分值的部分，則該分析建議強(qiáng)化的111個(gè)問(wèn)題項(xiàng)只是該安全管理評(píng)估體系的較少部分，即基于事故樣本分析修正安全管理評(píng)估體系權(quán)重的方法適合作為其它全面確定評(píng)估體系權(quán)重的補(bǔ)充方法。

圖8 一級(jí)安全管理要素的權(quán)重建議

4 結(jié)論

通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞爬取的化工類事故樣本的統(tǒng)計(jì)分析，以及與安全管理體系的關(guān)聯(lián)分析和熵權(quán)法定量計(jì)算，得到如下結(jié)論：

(1)網(wǎng)絡(luò)新聞中化工類事故報(bào)導(dǎo)，主要來(lái)源于化學(xué)品事故信息網(wǎng)、中國(guó)消防在線，且多數(shù)為等級(jí)較高的事故，中毒窒息和火災(zāi)爆炸類事故占比達(dá)到72%，一般化工企業(yè)和石油煉化企業(yè)的事故占比達(dá)到69%。

(2)事故樣本與安全管理評(píng)估要素的關(guān)聯(lián)分析和熵權(quán)分析表明，要素8-承包商和供應(yīng)商管理、要素9-設(shè)備完好性、要素11-作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制、要素12-變更管理應(yīng)提高權(quán)重，與國(guó)內(nèi)工藝安全管理重點(diǎn)相契合，但事故樣本不適合于對(duì)管理基礎(chǔ)要素進(jìn)行分析。