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    危化品道路運輸路線安全風(fēng)險演化系統(tǒng)動力學(xué)仿真*

    2020-12-07 02:22:12孫廣林劉君
    公路與汽運 2020年6期
    關(guān)鍵詞:運輸系統(tǒng)?;?/a>情景

    孫廣林, 劉君

    (公安部道路交通安全研究中心, 北京 100062)

    ?;肪哂幸兹?、易爆、毒性等,危化品道路運輸?shù)娘L(fēng)險高,從風(fēng)險致因要素出發(fā)明晰運輸安全風(fēng)險演化過程及規(guī)律,對?;愤\輸路線事故風(fēng)險防控具有重要意義。危化品道路運輸系統(tǒng)是由復(fù)雜關(guān)聯(lián)的若干元素及子系統(tǒng)組成的動態(tài)系統(tǒng),包含人、物、環(huán)境、管理單因素耦合風(fēng)險和多因素耦合風(fēng)險。陳曉等采用N-K模型量化危化品道路運輸風(fēng)險,發(fā)現(xiàn)耦合過程中參與的風(fēng)險因素越多,事故發(fā)生的概率越大。科學(xué)的風(fēng)險防控措施能有效預(yù)防?;愤\輸車輛事故,通過系統(tǒng)動力學(xué)方法仿真分析不同安全管理策略對運輸風(fēng)險的影響,發(fā)現(xiàn)危險行為處罰與問責(zé)措施與運輸風(fēng)險信息總量成負(fù)相關(guān)關(guān)系,信息反饋渠道建設(shè)與運輸風(fēng)險信息總量成正相關(guān)關(guān)系。此外,危化品運輸風(fēng)險評估對于風(fēng)險控制策略選擇具有重要參考意義。20世紀(jì)80年代開始美國運輸部制定了一系列危險品運輸風(fēng)險評價指南,多類危險品運輸風(fēng)險評估方法逐漸完善。中國?;愤\輸風(fēng)險評估主要是從歷史事故特征中識別風(fēng)險因素,建立評價指標(biāo)體系和風(fēng)險評估模型,依據(jù)風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)劃分風(fēng)險等級或接受值域。危化品運輸風(fēng)險評估中,除交通事故風(fēng)險外,還需考慮儲罐安全閥泄漏等非交通事故風(fēng)險及未來新技術(shù)的研究特征和預(yù)期成果對風(fēng)險的影響。應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)方法研究系統(tǒng)安全問題,能結(jié)合定量與定性分析的優(yōu)勢,從內(nèi)部機(jī)制、微觀結(jié)構(gòu)建模,模擬系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)與動態(tài)行為的關(guān)系,適合于分析?;愤\輸風(fēng)險演化過程。該文采用系統(tǒng)動力學(xué)方法建立系統(tǒng)變量間的因果關(guān)系和反饋路徑及風(fēng)險系統(tǒng)動力學(xué)方程,描述?;愤\輸路線安全風(fēng)險演化過程,通過實例仿真不同安全成本投入及配置情景,得到系統(tǒng)各類風(fēng)險演化趨勢,為防控危化品運輸路線安全風(fēng)險提供指導(dǎo)。

    1 風(fēng)險演化過程與模型

    1.1 系統(tǒng)邊界與風(fēng)險因素

    (1) 系統(tǒng)邊界。劃分系統(tǒng)邊界的目的是確定?;愤\輸安全系統(tǒng)包含的風(fēng)險要素及風(fēng)險要素之間的相互作用關(guān)系,形成完整的閉合回路。依據(jù)?;愤\輸路線歷史交通事故致因及形態(tài)統(tǒng)計數(shù)據(jù),運輸風(fēng)險因素可歸結(jié)為人員、車輛、環(huán)境和管理4個方面,各因素間相互作用表現(xiàn)為交通事故發(fā)生的概率及損失。此外,風(fēng)險要素相互影響不包含惡劣天氣、不可抗力等外部事故致因。

    (2) 風(fēng)險因素。?;愤\輸路線交通安全風(fēng)險因素,既是誘發(fā)交通事故風(fēng)險的誘因,也是風(fēng)險演化傳導(dǎo)的載體。其主要影響如下:1) 人的失誤。人員風(fēng)險包括駕駛?cè)撕凸芾砣藛T風(fēng)險,人在從事運輸或安全管理的過程中,由于安全行車意識和從業(yè)能力的限制,導(dǎo)致出現(xiàn)高風(fēng)險行為。2) 車輛故障。?;愤\輸車輛長時間運行致使可靠性下降,造成車輛故障引發(fā)車輛安全風(fēng)險。3) 環(huán)境干擾,?;愤\輸環(huán)境主要由道路環(huán)境和交通環(huán)境組成,其綜合影響可采用交通事故進(jìn)行表征,其中道路環(huán)境中線形設(shè)計指標(biāo)要素與交通事故直接相關(guān)。4) 管理缺陷。通過?;愤\輸車輛GPS與遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控,可實現(xiàn)遠(yuǎn)端安全風(fēng)險預(yù)警,實時發(fā)布安全提示等管理干預(yù)措施,有效降低運輸安全風(fēng)險。

    1.2 風(fēng)險演化過程

    ?;返缆愤\輸交通安全風(fēng)險演化是風(fēng)險因素在外界條件干擾下相互作用的過程,當(dāng)系統(tǒng)風(fēng)險由量變突破一定閾值發(fā)生質(zhì)變時,則誘發(fā)交通事故。?;愤\輸安全風(fēng)險演化過程見圖1。

    圖1 ?;愤\輸安全風(fēng)險演化過程

    ?;返缆愤\輸過程中,車輛駕駛?cè)耸前踩L(fēng)險源的核心要素,當(dāng)駕駛?cè)?、車輛、環(huán)境和管理風(fēng)險子系統(tǒng)受外界條件影響相互作用時,若安全風(fēng)險處于可調(diào)控范疇,則系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)。當(dāng)駕駛?cè)说氖д`、車輛故障、環(huán)境干擾或管理缺陷相互疊加作用,隨時間演進(jìn)導(dǎo)致其中一個或多個子系統(tǒng)風(fēng)險突破一定閾值時,若及時控制風(fēng)險發(fā)展趨勢,則系統(tǒng)重回運輸安全穩(wěn)定狀態(tài);若系統(tǒng)風(fēng)險失控,則會發(fā)生交通事故,系統(tǒng)處于紊亂狀態(tài)。

    1.3 風(fēng)險演化模型

    ?;愤\輸系統(tǒng)安全風(fēng)險是由人員、運輸車輛、環(huán)境、管理4個風(fēng)險子系統(tǒng)相互作用影響的結(jié)果,建立各子系統(tǒng)變量因果關(guān)系圖和系統(tǒng)動力學(xué)流圖,量化各子系統(tǒng)間的反饋與控制,能表征系統(tǒng)風(fēng)險要素之間的作用關(guān)系。因果關(guān)系圖中“+”表示變量間為正相關(guān)關(guān)系,“-”表示變量間為負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    圖2 人員風(fēng)險子系統(tǒng)的因果關(guān)系

    圖3 車輛風(fēng)險子系統(tǒng)的因果關(guān)系

    圖4 環(huán)境風(fēng)險子系統(tǒng)的因果關(guān)系

    圖5 管理風(fēng)險子系統(tǒng)的因果關(guān)系

    (5) 系統(tǒng)流圖。依據(jù)人員、車輛、環(huán)境、管理4個風(fēng)險子系統(tǒng)因果關(guān)系包含的8個負(fù)反饋回路,借助Vensim_PLE軟件建立系統(tǒng)流圖,描述?;愤\輸安全系統(tǒng)風(fēng)險演化的累積效應(yīng)(見圖6)。

    圖6 ?;愤\輸安全系統(tǒng)流圖

    2 風(fēng)險系統(tǒng)動力學(xué)方程

    2.1 系統(tǒng)變量

    ?;愤\輸安全系統(tǒng)動力學(xué)模型變量包括狀態(tài)變量、輔助變量、速率變量(見表1)。

    表1 危化品運輸安全系統(tǒng)變量符號

    2.2 動力學(xué)方程

    系統(tǒng)動力學(xué)的建模過程體現(xiàn)了?;愤\輸安全風(fēng)險蔓延、轉(zhuǎn)化、衍生和耦合的演化過程,通過仿真風(fēng)險演化過程和演化階段,可進(jìn)一步揭示風(fēng)險演化機(jī)理。采用系統(tǒng)動力學(xué)軟件Vensim_DSS建立模型,定義λ為變量的影響因子,建立?;愤\輸安全系統(tǒng)動力學(xué)方程。狀態(tài)方程見式(1)~(10),速率方程見式(11)、式(12),輔助方程見式(13)~(20)。

    SR=A+Rgr·DT

    (1)

    PR=λ11·DR+λ12·MRs

    (2)

    (3)

    MRs=C-ln(Pa)

    (4)

    VR=D-λ21·ln(Vst)

    (5)

    CR=λ31·RR+λ32·TR

    (6)

    RR=λ311·Ra

    (7)

    TR=λ321·Ra

    (8)

    MR=E-λ41·exp(Rpw/b)

    (9)

    SSI=F+STEP(Igr,t1)

    (10)

    Rgr·KL=λ1·PR+λ2·CR+λ3·MR+

    λ4·VR-G

    (11)

    Igr·KL=H+c·exp(-SR/λ5)

    (12)

    Miso=L-λms·Sdc

    (13)

    Sdc=λsis·Set

    (14)

    Pa=λps·Set

    (15)

    Ra=λrm·Miso+λrl·Li

    (16)

    Vst=λsv·SSI

    (17)

    Mm=λsm·SSI

    (18)

    Set=λss·SSI

    (19)

    Rpw=λmr·Mm+λsr·Set

    (20)

    式(1)、式(10)中,系統(tǒng)風(fēng)險和安全投入為累積變量,其數(shù)值變化取決于時間累積DT和增長率Rgr、Igr的變化;式(10)中,STEP為階躍函數(shù),表示安全投入是在既定時刻突然改變的狀態(tài)變量,具有階段特性;t1為安全投入發(fā)生時刻,階段性投入對長期決策不具有參考價值,需利用階躍函數(shù)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)變化的投入策略。

    2.3 模型參數(shù)量化

    選取山東東營市河口區(qū)政府指定的?;愤\輸路線海昌路(見圖7)作為系統(tǒng)仿真對象,確定仿真范圍為順河路—黃河路段,全長7.5 km。數(shù)據(jù)采集時段為2019年1—10月,主要來自視頻卡口、122報警平臺和運輸企業(yè)車輛GPS監(jiān)控平臺。

    圖7 ?;愤\輸路線(海昌路)

    海昌路布設(shè)的視頻卡口數(shù)據(jù)顯示,2019年1—10月本地注冊?;愤\輸車輛占比超過90%。此外,本地?;愤\輸車輛、人員與管理安全投入全部來自運輸企業(yè),主要用于更新運輸車輛以提高車輛安全技術(shù)水平(Vst)、完善安全管理機(jī)制(Mm)以增強(qiáng)風(fēng)險預(yù)警能力、加大人員安全教育培訓(xùn)(Set)以提升其從業(yè)能力3個方面,降低?;愤\輸系統(tǒng)交通安全風(fēng)險。?;愤\輸企業(yè)安全投入情況見表2。

    表2 ?;愤\輸企業(yè)安全投入情況

    依據(jù)海昌路卡口視頻數(shù)據(jù)采集時限,系統(tǒng)仿真時限設(shè)定為10個月,仿真步長為2周。依據(jù)表2中企業(yè)安全投入配置額度,用于Vst、Mm、Set的資金比例為0.6、0.2、0.2,即λsv=0.2、λsm=0.2、λss=0.2。系統(tǒng)動力學(xué)方程中無法定量描述的系統(tǒng)變量采用打分法賦值,分值范圍為0~10分,“0”表示最弱或水平最低,“10”表示最強(qiáng)或水平最高。海昌路道路線形為平直路段,線形設(shè)計指標(biāo)Li較高,取值為9。根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)對系統(tǒng)動力學(xué)方程的變量初值與參數(shù)值進(jìn)行標(biāo)定,結(jié)果見表3。

    表3 ?;愤\輸安全系統(tǒng)變量初值與參數(shù)值

    3 系統(tǒng)仿真與結(jié)果分析

    3.1 模型檢驗

    為檢驗?;愤\輸系統(tǒng)動力學(xué)模型與系統(tǒng)風(fēng)險演化實際表現(xiàn)的吻合情況,選取安全投入和交通事故指標(biāo),系統(tǒng)仿真時限設(shè)定為1—6月。運行仿真實驗,輸出2019年6月預(yù)測結(jié)果并與實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,結(jié)果見表4。

    表4 仿真模型檢驗結(jié)果

    由表4可知:仿真模型檢驗結(jié)果中,安全投入和交通事故仿真結(jié)果的誤差均小于2%,具有較高的可信度,可應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)模型仿真?;愤\輸路線交通安全風(fēng)險演化過程。

    3.2 仿真情景設(shè)計

    將仿真路段采集數(shù)據(jù)標(biāo)定的模型參數(shù)及變量初值作為現(xiàn)實仿真情景1,通過調(diào)整車輛安全技術(shù)水平、管理機(jī)制、安全教育培訓(xùn)安全投入比例進(jìn)行策略組合,與現(xiàn)實情景1共同形成7類仿真情景。各情景參數(shù)設(shè)置與變化幅度見表5。

    表5 仿真情景參數(shù)設(shè)置與變化幅度

    注:變化幅度中,“+”表示較情景1增加的比例,“-”表示較情景1降低的比例。下同。

    3.3 仿真結(jié)果分析

    按照仿真情景參數(shù)設(shè)置,運行系統(tǒng)動力學(xué)模型模擬系統(tǒng)風(fēng)險、安全投入、人員風(fēng)險、車輛風(fēng)險、環(huán)境風(fēng)險、管理風(fēng)險的變化趨勢,通過與現(xiàn)實情景1對比,分析不同安全投入分配條件對?;愤\輸系統(tǒng)要素安全風(fēng)險的影響。不同仿真情景下危化品運輸累積風(fēng)險與安全投入指標(biāo)變化見表6。

    (1) 系統(tǒng)風(fēng)險。7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)風(fēng)險變化趨勢仿真結(jié)果見圖8。由圖8可知:情景2、5、6與情景3、4、7下系統(tǒng)風(fēng)險值,以現(xiàn)實情景1為分界線出現(xiàn)高低分列趨勢。其中情景1下系統(tǒng)風(fēng)險變化呈拋物線趨勢,先上揚后降低;相較于情景1,情景5下同時提高車輛安全技術(shù)水平投入16.7%和管理機(jī)制投入25%,降低安全教育培訓(xùn)投入75%,累積系統(tǒng)風(fēng)險增加幅度最大,為47.4%,并呈線性增長趨勢。情景6下車輛安全技術(shù)水平投入提高33.3%,同時降低管理機(jī)制和安全教育培訓(xùn)投入50%;情景2下安全教育培訓(xùn)投入提高100%,同時車輛安全技術(shù)水平投入降低16.7%、管理機(jī)制投入降低50%。情景6、2下系統(tǒng)風(fēng)險值及變化趨勢基本一致,較情景1下累積系統(tǒng)風(fēng)險分別增加31.5%、28.7%。情景3、4、7下系統(tǒng)風(fēng)險值均較現(xiàn)實情景1降低,降幅依次為61.9%、33.6%、15.6%,其中情景3下同時提高管理機(jī)制和安全教育培訓(xùn)投入50%、降低車輛安全技術(shù)水平投入33.3%,累積系統(tǒng)風(fēng)險呈拋物線下降趨勢最顯著。

    表6 不同仿真情景下?;愤\輸累積風(fēng)險與安全投入指標(biāo)變化

    圖8 7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)風(fēng)險變化趨勢

    (2) 安全投入。7類情景下危化品運輸系統(tǒng)安全投入變化趨勢仿真結(jié)果見圖9。由圖9可知:7類仿真情景下,?;愤\輸系統(tǒng)安全投入總體呈線性增長趨勢,且增長比例與系統(tǒng)風(fēng)險變化正相關(guān),即隨著系統(tǒng)風(fēng)險的增加,安全投入不斷加大,反之安全投入減少。系統(tǒng)仿真時段內(nèi)累積安全投入額度從大到小依次為SSI5>SSI6>SSI2>SSI1>SSI7>SSI4>SSI3。根據(jù)系統(tǒng)風(fēng)險變化趨勢,情景3下累積安全投入最小,對應(yīng)的累積系統(tǒng)風(fēng)險下降幅度最大,為61.9%;反之,情景5下累積安全投入最大,對應(yīng)的累積系統(tǒng)風(fēng)險增幅最大,為47.4%。

    圖9 7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)安全投入變化趨勢

    (3) 人員風(fēng)險。7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)人員風(fēng)險變化趨勢仿真結(jié)果見圖10。由圖10可知:7類仿真情景下?;愤\輸系統(tǒng)人員風(fēng)險總體呈線性平行下降趨勢。風(fēng)險值大小排列順序與系統(tǒng)風(fēng)險值一致,即情景5下人員風(fēng)險最高,較情景1下增加1.6%;情景3下人員風(fēng)險最低,較情景1降低2%;情景2、6下人員風(fēng)險值相同。

    圖10 7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)人員風(fēng)險變化趨勢

    (4) 車輛風(fēng)險。7類情景下危化品運輸系統(tǒng)車輛風(fēng)險變化趨勢仿真結(jié)果見圖11。由圖11可知:7類仿真情景下?;愤\輸系統(tǒng)車輛風(fēng)險總體呈線性平行下降趨勢,風(fēng)險值大小排列順序為VR4>VR3>VR2>VR1>VR7>VR5>VR6。情景4下累積車輛風(fēng)險最高,較情景1下累積車輛風(fēng)險高5.4%;情景6下車輛風(fēng)險下降最顯著,較情景1下累積車輛風(fēng)險降低3.9%;情景3、2下累積車輛風(fēng)險值相近;情景7、5下累積車輛風(fēng)險值相近。

    圖11 7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)車輛風(fēng)險變化趨勢

    (5) 環(huán)境風(fēng)險。7類情景下危化品運輸系統(tǒng)環(huán)境風(fēng)險變化趨勢仿真結(jié)果見圖12。由圖12可知:7類仿真情景下?;愤\輸系統(tǒng)環(huán)境風(fēng)險總體呈線性平行下降趨勢,累積環(huán)境風(fēng)險值大小排列順序為CR5>CR2>CR6>CR1>CR7>CR4>CR3,其中情景2、6下風(fēng)險值相近,情景2略高0.01。

    圖12 7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)環(huán)境風(fēng)險變化趨勢

    (6) 管理風(fēng)險。7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)管理風(fēng)險變化趨勢仿真結(jié)果見圖13。由圖13可知:情景6、7、5、3下累積管理風(fēng)險值依次降低,均略高于情景1下管理風(fēng)險值,總體呈線性平行緩慢下降趨勢。情景2、4下累積管理風(fēng)險呈拋物線趨勢下降最顯著,較情景1下累積管理風(fēng)險分別降低30.8%、26.5%。

    圖13 7類情景下?;愤\輸系統(tǒng)管理風(fēng)險變化趨勢

    4 結(jié)論

    ?;愤\輸路線交通安全風(fēng)險演化系統(tǒng)動力學(xué)仿真結(jié)果表明,通過調(diào)節(jié)安全投入的配置比例,可實現(xiàn)不同系統(tǒng)風(fēng)險防控效果。研究結(jié)論如下:

    (1) 危化品運輸安全總體投入降低1.6%的條件下,通過提高50%管理機(jī)制和安全培訓(xùn)教育投入,同時降低33%車輛安全技術(shù)投入配置比例,系統(tǒng)風(fēng)險呈拋物線顯著下降趨勢,可實現(xiàn)系統(tǒng)風(fēng)險61.9%的最大降幅。

    (2) ?;愤\輸安全總體投入增加1.3%的條件下,提高16.7%車輛安全技術(shù)水平投入和25%管理機(jī)制投入,降低75%安全教育培訓(xùn)投入,系統(tǒng)風(fēng)險仍呈線性增長趨勢,系統(tǒng)風(fēng)險最高增長47.4%。

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