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    某機械加工企業(yè)觸電傷害事故風(fēng)險預(yù)警研究

    2020-07-09 08:12:44首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)管理工程學(xué)院王大震王尚康
    機電安全 2020年7期
    關(guān)鍵詞:傷害事故貝葉斯底層

    首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)管理工程學(xué)院 王大震 馬 峻 王尚康

    ■引言

    機械加工企業(yè)生產(chǎn)車間環(huán)境復(fù)雜多變,一方面生產(chǎn)要素集中,涉及眾多機械設(shè)備、物料等;另一方面,車間生產(chǎn)工種、工序較多,現(xiàn)場作業(yè)較為集中[1],這些特點決定了機械加工企業(yè)生產(chǎn)車間不可預(yù)測因素普遍存在,而這些不可測因素很容易轉(zhuǎn)化為隱患事件,這也是導(dǎo)致生產(chǎn)事故發(fā)生的主要原因[2]。因此,統(tǒng)計生產(chǎn)車間隱患因素的數(shù)據(jù),分析隱患因素與事件發(fā)展之間的因果關(guān)系,建立事故風(fēng)險預(yù)警機制,提高生產(chǎn)車間安全管理水平、降低事故率,對機械加工企業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。

    機械生產(chǎn)加工車間經(jīng)常發(fā)生觸電傷害、爆炸、火災(zāi)、物體打擊等多種事故,這些事故的發(fā)生與人-機-環(huán)-管4個方面存在的隱患事件密切相關(guān)[3],這些隱患因素在時間、空間等因素的耦合作用下往往會導(dǎo)致事故的發(fā)生。從事故預(yù)防機制來講,研究隱患事件的發(fā)展以及相互之間、與事故發(fā)生之間的關(guān)系,有利于真正實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)本質(zhì)安全化。一般研究事件之間因果關(guān)系發(fā)展的方法主要有故障樹模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、Bow-tie模型等[4-6],這些模型能夠較為客觀地反映事件之間的關(guān)系,真實地揭示事故發(fā)生的內(nèi)在規(guī)律,但對于動態(tài)的、復(fù)雜的事件因果關(guān)系發(fā)展和動態(tài)事故風(fēng)險預(yù)測方面較為不足,文中將結(jié)合事故因果關(guān)系與事故風(fēng)險預(yù)測分析機械加工企業(yè)觸電傷害事故因果關(guān)系,并對事故風(fēng)險動態(tài)預(yù)警。

    筆者擬通過分析某機械加工企業(yè)觸電傷害事故與隱患事件之間的因果關(guān)系,建立故障樹模型,利用結(jié)構(gòu)映射規(guī)則將故障樹轉(zhuǎn)化成貝葉斯網(wǎng)絡(luò),再利用馬爾可夫鏈對根節(jié)點隱患風(fēng)險等級進行分析預(yù)測,然后通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型計算出頂上事件的風(fēng)險等級狀況,進而得到根節(jié)點隱患事件的后驗概率分布,有利于提出針對性的預(yù)防控制措施,實現(xiàn)該機械加工企業(yè)觸電傷害事故風(fēng)險預(yù)警,更好地預(yù)防事故的發(fā)生和提高其安全管理水平。

    ■企業(yè)觸電事故隱患概況

    本文以某機械加工企業(yè)觸電傷害事故為研究對象,對企業(yè)中存在的觸電隱患進行分析,建立起隱患與觸電事故之間的因果關(guān)系,運用相關(guān)的科學(xué)方法進行預(yù)警分析。由于該企業(yè)在辦公、科研過程中使用電腦、打印機、投影儀、飲水機、照明設(shè)備等用電設(shè)備,生產(chǎn)區(qū)域也存在較多用電設(shè)備,故存在發(fā)生觸電的風(fēng)險。觸電事故隱患排查數(shù)據(jù)(部分)如表1所示。

    表1 部分觸電隱患數(shù)據(jù)表(部分)

    ■企業(yè)風(fēng)險等級的確立

    該企業(yè)事故風(fēng)險等級劃分是量化分析安全檢查數(shù)據(jù)并預(yù)警的基礎(chǔ),科學(xué)合理的分級標(biāo)準(zhǔn),可以針對企業(yè)安全生產(chǎn)過程中的警戒起到良好的預(yù)警作用。風(fēng)險等級一旦設(shè)定,當(dāng)企業(yè)生產(chǎn)過程中隱患的發(fā)展增多以及相關(guān)隱患事件之間的耦合作用機率增大時,事故發(fā)生的概率增大,事故所處高風(fēng)險等級的概率將增大,處于低風(fēng)險狀態(tài)的概率將減小,所以,需要重點關(guān)注對事故發(fā)生貢獻度較大的隱患點并且及時進行整改處理[7]。

    企業(yè)可能發(fā)生事故的風(fēng)險等級的劃分,主要考慮到系統(tǒng)中隱患事件的多態(tài)性以及馬爾科夫鏈預(yù)測的可行性與有效性。第一,對于一個系統(tǒng)而言,系統(tǒng)在一定的時空條件下不可能只存在故障和正常兩種狀態(tài),而可能系統(tǒng)內(nèi)部分部位處于正常狀態(tài),另一部分部分為處于故障狀態(tài),即系統(tǒng)內(nèi)某一階段事件的存在狀態(tài)不一定只存在“0”和“1”兩種狀態(tài),而應(yīng)當(dāng)是一種多態(tài)的存在狀態(tài);第二,對于馬爾科夫鏈模型,其隨機變量的存在狀態(tài)要求是多態(tài)的,如果隨機過程中只存在兩種狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移,馬爾科夫鏈預(yù)測過程過于簡便,不能很好的反映隨機變量的實際發(fā)展變化情況[8]。基于以上兩種情況,對隱患事件風(fēng)險等級的狀態(tài)劃分可以根據(jù)不同時間段內(nèi)隱患統(tǒng)計數(shù)據(jù)的范圍的四分位點分為“極低、低、中、高”四種狀態(tài),同樣對應(yīng)的中間事件和頂上事件同樣也存在“極低、低、中、高”四種狀態(tài),通過相關(guān)專家以及企業(yè)技術(shù)人員的建議,結(jié)合企業(yè)安全生產(chǎn)實際情況,建立起隱患事件(底事件)與中間事件以及頂事件(機械加工企業(yè)爆炸傷害和觸電傷害)4 種狀態(tài)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系(條件概率),運用馬爾科夫鏈與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,可計算出兩種事故在不同時間段內(nèi)所處風(fēng)險等級的概率,從而實現(xiàn)事故風(fēng)險的動態(tài)分析預(yù)測[9]。

    劃分企業(yè)事故風(fēng)險等級用P代表事故所處風(fēng)險等級的百分率,取值范圍為(0,100),如表 2 所示。

    表2 事故風(fēng)險等級

    并且,應(yīng)滿足a+b+c+d= 100。

    通過對該企業(yè)的安全檢查數(shù)據(jù)進行處理,運用馬爾可夫鏈與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進行分析預(yù)測,即可得到現(xiàn)階段或未來階段該企業(yè)可能發(fā)生事故所處風(fēng)險等級的概率,能夠反映出企業(yè)安全生產(chǎn)管理狀況,然后通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的后驗推理可得到隱患事件的后驗概率分布,能夠反映出隱患事件對于相對應(yīng)事故發(fā)生的貢獻程度,并以此制定相應(yīng)的防護措施,最終達(dá)到安全預(yù)警的目的[10]。

    ■觸電傷害事故風(fēng)險預(yù)測

    1.風(fēng)險預(yù)警模型構(gòu)建

    從安全檢查的隱患數(shù)據(jù)出發(fā),結(jié)合該企業(yè)以往事故發(fā)生情況以及企業(yè)日常安全教育、安全管理情況,從隱患可能導(dǎo)致的事故層面出發(fā),針對觸電傷害事故建立故障樹,通過嚴(yán)格邏輯關(guān)系的邏輯門建立起頂上事件、中間事件以及基本事件之間的關(guān)系。其中基本事件中包含有事故隱患、安全管理方面、安全教育培訓(xùn)以及導(dǎo)致事故發(fā)生但小概率發(fā)生的重要條件等。

    針對企業(yè)可能發(fā)生的觸電傷害事故,首先引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對事故風(fēng)險進行分析,將傳統(tǒng)的故障樹圖像結(jié)構(gòu)按照一定的規(guī)則映射到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,由于對未來預(yù)測過程中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)底層指標(biāo)數(shù)據(jù)來源的欠缺,通過馬爾科夫鏈模型可以對底層指標(biāo)進行分析預(yù)測, 進而通過馬爾科夫鏈與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出目標(biāo)層事件的風(fēng)險等級狀態(tài)。通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)強大的后驗推理能力,得知各底層指標(biāo)的后驗概率,針對后驗概率較大的底層指標(biāo)制定出合理的預(yù)防處理措施,從而使該企業(yè)的風(fēng)險等級狀況維持在安全的范圍內(nèi)。

    2.馬爾科夫鏈

    通常情況下,某一事件的存在狀態(tài)受到多種因素的影響,事件未來的狀態(tài)不僅與現(xiàn)在的狀態(tài)有關(guān)系,而且可能與過去的狀態(tài)有關(guān)系。當(dāng)某一隨機事件無論在過去、現(xiàn)在還是未來均存在有多種不同的狀態(tài),而且事件在未來的狀態(tài)演變只與事件現(xiàn)在的狀態(tài)有關(guān)系,而與過去時間內(nèi)所處的狀態(tài)無關(guān)時,則稱這一隨機事件的數(shù)據(jù)序列具有馬爾可夫性,馬爾科夫鏈具體指馬爾可夫過程中事件的時間和狀態(tài)上都離散化的特殊隨機過程。

    3.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network)又稱因果網(wǎng)絡(luò),是利用聯(lián)合概率表達(dá)變量之間不確定性關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)模型。網(wǎng)絡(luò)允許節(jié)點指標(biāo)具有多態(tài)性,利用條件概率建立起節(jié)點指標(biāo)多種狀態(tài)之間的連接強度,具有描述不確定性關(guān)系的強大能力。

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是按照一定的規(guī)則進行邏輯推理的,根據(jù)全概率公式進行正向推理計算出子節(jié)點指標(biāo)的先驗概率,亦可根據(jù)貝葉斯公式進行逆向推理計算出根節(jié)點指標(biāo)的后驗概率,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有強大的推理運算能力,通常用于系統(tǒng)的故障診斷中,通過建立系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型,運用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的后驗推理能力,可提高故障診斷模型的可信度。

    4.故障樹模型到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的映射

    故障樹分析方法是一種圖形演繹推理分析方法,它將系統(tǒng)內(nèi)可能發(fā)生的事故與能夠?qū)е率鹿拾l(fā)生的所有危險事件因素用圖形的方式表達(dá)出來,且事件之間的因果關(guān)系具有確定性,適用于系統(tǒng)事件存在狀態(tài)較少的情況。

    故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之間的映射包含兩類映射關(guān)系:結(jié)構(gòu)映射和數(shù)值映射, 圖像映射指模型結(jié)構(gòu)之間的映射,規(guī)則如圖1所示,本文只是運用了故障樹分析到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)映射,關(guān)于數(shù)值映射部分,利用馬爾科夫鏈對基本事件的風(fēng)險等級狀況分析預(yù)測,對應(yīng)于根節(jié)點的初始概率,而由于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點存在多種狀態(tài),節(jié)點變量狀態(tài)之間的邏輯關(guān)系比較復(fù)雜,可參考故障樹到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)值映射,結(jié)合相關(guān)專家或企業(yè)內(nèi)的技術(shù)人員進行主觀賦值,得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的條件概率表。

    圖1 事故樹到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)映射

    ■某機械加工企業(yè)預(yù)警應(yīng)用

    1.故障樹模型構(gòu)建

    對該企業(yè)爆炸傷害和觸電傷害事故進行分析預(yù)測,根據(jù)隱患檢查的數(shù)據(jù),結(jié)合相關(guān)的理論知識,構(gòu)建觸電傷害故障樹,如圖2所示。然后根據(jù)故障樹到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的映射規(guī)則,建立觸電事故貝葉斯模型。底層指標(biāo)代碼標(biāo)識如表3所示。

    2.數(shù)據(jù)處理

    對該企業(yè)裝配系統(tǒng)隱患檢查數(shù)據(jù)進行分析,取 2017~ 2019年的數(shù)據(jù)按月進行分析整理,得出各底層指標(biāo)的數(shù)據(jù)序列,然后,根據(jù)研究該企業(yè)的實際情況以及專家的意見,以各底層指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本的四分位點為基準(zhǔn),將其離散化為 4 個等級,分別為:極低、低、中、高,同樣的,非底層指標(biāo)的狀態(tài)劃分也分為這 4 個等級,表示各指標(biāo)的風(fēng)險等級狀況。

    圖2 觸電傷害故障樹

    表3 底層指標(biāo)代碼標(biāo)識

    對于觸電傷害事故的底層指標(biāo)通過人體的電流達(dá)到觸電電流,由于系統(tǒng)內(nèi)處于高壓用電環(huán)境,該隱患事件風(fēng)險等級處于高級別,G3接地不合格、I1電器外殼帶電以及I2電器設(shè)備帶電這三種隱患事件在安全檢查過程中出現(xiàn)的次數(shù)非常少,風(fēng)險等級為較低級別,根據(jù)相關(guān)專家以及技術(shù)人員的意見,結(jié)合實際情況,給出其風(fēng)險等級及概率分布,如表4所示。

    表4 三個底層指標(biāo)的風(fēng)險值

    首先,對該企業(yè)觸電傷害底層指標(biāo)在安全檢查過程中出現(xiàn)的次數(shù)進行馬氏性檢驗,由處理過的原始數(shù)據(jù)資料計算得出χ2值,如表5所示。

    表5 底層指標(biāo)的卡方值

    取顯著水平α= 0.05,則χ20.05 ·[(4-1)2] =χ20.05·9 = 16.92,可以得知所有指標(biāo)的χ2值都大于 16.92,符合馬氏性,可以進行馬爾可夫鏈預(yù)測。

    3.馬爾可夫鏈計算

    本文中選取馬爾可夫預(yù)測的一步轉(zhuǎn)移,經(jīng)結(jié)果檢驗預(yù)測精度較高。記初始狀態(tài)矩陣為B,轉(zhuǎn)移矩陣為M=AP'。式中,M為末狀態(tài)概率;A為初始狀態(tài)概率;P為概率轉(zhuǎn)移矩陣。

    選取 2019年2月份數(shù)據(jù)對應(yīng)狀態(tài)作為初始狀態(tài),將各底層指標(biāo)對應(yīng)的初始狀態(tài)矩陣與其狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣相乘,預(yù)測的出 2019 年 3 月開始一月內(nèi)底層指標(biāo)風(fēng)險等級狀況概率分布,結(jié)果如表6所示。由表可知,馬爾可夫鏈的預(yù)測精度為78.6%,表明馬爾科夫鏈預(yù)測結(jié)果與基本事件風(fēng)險等級的實際情況吻合度較高,所以可以將其預(yù)測結(jié)果作為底層指標(biāo)的先驗概率輸入到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中。

    表6 馬爾科夫鏈預(yù)測結(jié)果

    4.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計算

    將表 6 中馬爾可夫鏈預(yù)測所得的根節(jié)點風(fēng)險等級狀態(tài)概率作為底層指標(biāo)的先驗概率輸入到設(shè)置好參數(shù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中,得到 2019 年3月起未來一月內(nèi)的各上層指標(biāo)的風(fēng)險等級狀況,如圖3所示。

    圖3 企業(yè)觸電傷害貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果

    5.結(jié)果分析

    從圖3可以看出,2018 年 3 月該機械加工企業(yè)內(nèi)觸電傷害事故很大概率上均處于較低的級別,觸電事故處于較低風(fēng)險等級的概率為88.8%,基本上符合企業(yè)安全生產(chǎn)的實際情況,說明該方法對企業(yè)事故風(fēng)險預(yù)測具有較大的參考價值。

    為了進一步對該企業(yè)未來風(fēng)險等級狀況進行預(yù)測分析,進而采取相應(yīng)的預(yù)防措施,首先,利用馬爾科夫鏈從縱向?qū)用鎸Φ讓语L(fēng)險指標(biāo)未來五個月內(nèi)的風(fēng)險狀況進行分析預(yù)測,然后,再利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)從橫向?qū)用鎸ο到y(tǒng)未來五個月內(nèi)目標(biāo)層觸電傷害的風(fēng)險等級狀況進行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如圖4所示。

    圖4 企業(yè)未來五個月內(nèi)觸電傷害風(fēng)險預(yù)測結(jié)果

    在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,將機械加工企業(yè)觸電傷害事故的風(fēng)險等級設(shè)置為高風(fēng)險級別,觀察分析底層指標(biāo)風(fēng)險等級的概率分布狀況,如表7所示,作為底層指標(biāo)的后驗概率,能夠近似地反映出事故發(fā)生的情況下底層指標(biāo)因素的貢獻程度,針對貢獻程度的不同而采取適當(dāng)?shù)念A(yù)防控制手段,不僅能夠提高了企業(yè)風(fēng)險預(yù)防控制的效率,而且為企業(yè)安全生產(chǎn)管理提供有效的指導(dǎo)意見。

    表7 底層指標(biāo)的后驗概率(%)

    6.風(fēng)險預(yù)警

    從事故風(fēng)險等級變化圖中可以看出,機械加工企業(yè)觸電傷害事故的風(fēng)險等級狀況基本上趨于平穩(wěn)狀態(tài),事故大概率處于極低的風(fēng)險狀態(tài),表明企業(yè)現(xiàn)階段內(nèi)部安全生產(chǎn)處于平衡的狀態(tài)下,基本上不會有事故的發(fā)生,符合企業(yè)生產(chǎn)實際情況。但是,考慮到發(fā)生事故所造成后果的嚴(yán)重程度,安全工作絕對不能有絲毫的放松,分析對事故發(fā)生貢獻程度較大的隱患事件,找出隱患事件相互作用而導(dǎo)致事故發(fā)生的路徑,采取適當(dāng)?shù)念A(yù)防控制措施,將事故的風(fēng)險降到盡可能低的水平。

    從表 7可以得知,對于機械加工企業(yè)觸電傷害事故,事故的風(fēng)險等級狀況在一定時間內(nèi)大概率上維持在極低的等級范圍內(nèi),表明系統(tǒng)內(nèi)觸電傷害事故發(fā)生的可能性極小,系統(tǒng)的安全性很高。但從事故的控制處理的預(yù)防控制這一目標(biāo)來看,企業(yè)生產(chǎn)應(yīng)當(dāng)未雨綢繆,做好一切可能發(fā)生事故的預(yù)防控制手段。在觸電傷害事故發(fā)生的情況下,E1通過人體的電流達(dá)到觸電電流、G2防護用具不合要求或破損、H1安全檢查不到位、J2工具絕緣失效是事故發(fā)生的重要因素,同樣包含著人、物和管理方面的原因,隱患的檢查排查工作中應(yīng)該加強對防護設(shè)施缺陷、電氣設(shè)備缺陷、管理制度缺陷這三個方面的重視。針對通過人體的電流達(dá)到觸電電流這一方面,考慮到企業(yè)生產(chǎn)過程中通常使用高壓用電設(shè)備設(shè)施,這一重要隱患因素?zé)o法消除,應(yīng)當(dāng)要求員工做好安全防護,從人員教育管理角度來控制該觸電傷害事故隱患。

    ■結(jié)論

    (1)將馬爾可夫鏈與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進行融合,可以消除馬爾科夫鏈預(yù)測過程中上層指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測過程中底層指標(biāo)數(shù)據(jù)的欠缺。

    (2)利用馬爾科夫鏈與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的方法對機械加工企業(yè)可能發(fā)生的觸電傷害事故風(fēng)險等級概率進行分析預(yù)測,結(jié)果表明企業(yè)在現(xiàn)階段以及未來一段時間內(nèi)這兩種事故大概率處于極低的風(fēng)險等級狀態(tài),與生產(chǎn)實際情況相符。

    (3)這種事故風(fēng)險預(yù)警評估方法不僅能夠揭示出事故風(fēng)險隱患的動態(tài)變化過程,而且能夠更有效地利用這種動態(tài)信息對企業(yè)的安全管理提供預(yù)防指導(dǎo),真正實現(xiàn)事故的預(yù)防處理與控制方式從傳統(tǒng)的應(yīng)急處理轉(zhuǎn)移到預(yù)防控制層面上來,為風(fēng)險決策者提供明確的控制處理方法。

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