基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡的水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性

王紅紅，劉延波

(1.中海油研究總院有限責任公司，北京 100028；2.哈爾濱工程大學船舶工程學院，哈爾濱 150001)

水下生產(chǎn)系統(tǒng)是海洋油氣開發(fā)的一種重要模式，它具有降低開發(fā)成本、縮短建造周期、有效降低平臺負荷等優(yōu)勢[1-2]。由于水下維修的高難度和高成本特點，水下生產(chǎn)系統(tǒng)的可靠性對保障油田的安全性和經(jīng)濟性具有重要意義[3]。

人為因素在事故發(fā)生中起著重要的作用，據(jù)統(tǒng)計，60%～90%的事故由人為錯誤和組織錯誤引起[4]。隨著水下生產(chǎn)系統(tǒng)的廣泛應用，人為因素導致的操作失誤已經(jīng)成為水下生產(chǎn)系統(tǒng)可靠性的主要風險源之一[5]。人因可靠性理論有著50多年的發(fā)展歷史，但是在水下生產(chǎn)系統(tǒng)領域，還沒有形成系統(tǒng)人因可靠性分析的理論基礎和方法。中國的水下生產(chǎn)系統(tǒng)研究起步較晚，近年來在可靠性分析方面取得了一定進展，但是在人因可靠性分析方面近乎空白。建立一種水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性定量分析方法，對降低人因失誤率、減少人因事故發(fā)生和提高系統(tǒng)的可靠性具有重要意義。

中外對人因可靠性研究主要借助于核電系統(tǒng)的分析方法[6-7]。郭云東等[8]結合認知可靠性和失誤分析方法(cognitive reliability and error analysis method，CREAM)建立貝葉斯網(wǎng)絡模型，提出了一種基于FBCREAM的飛機駕駛人因可靠性評估方法。陳濤威等[9]通過建立人因可靠性的時變概率模型，提出了一種考慮人因可靠性的電網(wǎng)調度操作風險評估方法。在海洋油氣開發(fā)人因可靠性研究方面，Noroozi等[10]考慮管理、操作和設備等因素，提出了一種用于海上油氣設施的改進人因失誤評估與減少技術來評估寒冷對人因失誤可能性的影響。Cai等[11]結合動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡，將其應用于在海上井噴人為因素定量風險評估中。柴松等[12]基于CREAM方法，對渤海某平臺海上油氣生產(chǎn)作業(yè)進行風險識別，提出一種簡便的人因失誤概率計算方法。

現(xiàn)通過建立水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因風險因素體系，構建貝葉斯網(wǎng)絡，利用模糊理論量化人因概率，評估水下生產(chǎn)系統(tǒng)的人因風險水平，并以南海某水下生產(chǎn)系統(tǒng)為例進行實證分析，探究其薄弱環(huán)節(jié)，為相關的風險控制和管理提供參考。

1 研究方法

1.1 人因風險因素的確定

水下生產(chǎn)系統(tǒng)是一個復雜的以人為主導的系統(tǒng)，基于國際海事機構相關研究成果以及相關領域的分析報告[13-17]總結篩選出18個影響水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性的風險因素，如表1所示。

表1 水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因風險因素

將18個人因風險因素分成5類，分別為個人、組織、管理、設備和環(huán)境，構建水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因風險評價指標體系，如表2所示。

表2 水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因風險評價指標體系

1.2 數(shù)據(jù)合理性分析

在進行人因可靠性分析之前，需要對所得評分數(shù)據(jù)的合理性進行分析，主要包括信度分析和效度分析。

信度分析是一種用于評估綜合測量體系是否具有一定程度可靠性和穩(wěn)定性的有效評估手段，結果一致性越高，說明調查對象越是可信。主要采用克隆巴赫系數(shù)來驗證問卷結果的一致性。

效度是指有效性，效度分析包括內(nèi)在效度和外在效度，內(nèi)在效度是指研究敘述的正確性和真實性，外在效度是指研究推論的正確性。通過KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值、Bartlett球形度檢驗等指標進行綜合分析，驗證數(shù)據(jù)的效度水平情況。

1.3 風險因素的權重分析

影響因素的權重確定主要通過對構建的結構方程模型進行驗證性因子分析來實現(xiàn)，在此之前，需要對模型進行變量檢驗，只有滿足檢驗規(guī)則，才能進行驗證性因子分析，公式為

(1)

式(1)中：a為共需估計參數(shù)的個數(shù)；b為二級影響因素的個數(shù)；c為外部相關系數(shù)的個數(shù)。

對該模型進行驗證性因子分析，一方面可以驗證實際歸納的影響因素數(shù)據(jù)是否與結構模型契合，若符合驗證結果，則說明結構模型中假設的內(nèi)源變量和外源變量、觀測變量和外源變量兩組間的因果關系成立，為構建貝葉斯網(wǎng)絡和計算中間節(jié)點的概率提供依據(jù)；另一方面，根據(jù)兩組變量間的關系進行權重分析，可以計算得到各個因素在人因可靠性中的相對重要程度。

1.4 人因概率量化

對調查問卷數(shù)據(jù)進行三角模糊轉換后，需要將三角模糊數(shù)匯總，轉化為人因概率，從而得到貝葉斯網(wǎng)絡根節(jié)點發(fā)生的概率值。轉化的過程由均值化、概率計算和歸一化組成。

均值化是指通過算數(shù)平均的方法，去除極端數(shù)值的影響，使評價結果更加客觀合理[15]。根據(jù)專家的人數(shù)，將解模糊后的評價數(shù)據(jù)進行算數(shù)平均，公式為

(2)

概率計算是指通過均值面積法，把模糊的人因概率值轉化為準確的概率值P′，公式為

(3)

歸一化是指為了得到后續(xù)推理計算所需的概率值，更好地進行人因概率的大小比較，通過將各影響因素的概率進行歸一化處理，使不同風險等級下影響因素的概率值和為1，公式為

(4)

式(4)中：P′為歸一化后人因概率值；Pi為某個人因風險因素的發(fā)生概率。

1.5 貝葉斯網(wǎng)絡

貝葉斯網(wǎng)絡是一種基于概率圖、用于進行推斷和描述不確定性的模型。貝葉斯網(wǎng)絡主體部位用于描述節(jié)點之間的關系和影響程度的大小，每個節(jié)點包含每一個變量的基本信息要素，表現(xiàn)形式為有向無環(huán)圖，呈網(wǎng)絡結構。為了更加清晰明了地描述節(jié)點之間的相互關系，貝葉斯網(wǎng)絡使用圖形的方法表示節(jié)點與節(jié)點的關系。有向的連接用于描述節(jié)點間的關系，不同的條件概率描述各個節(jié)點間相互因素的程度。

在得到根節(jié)點的人因概率后，需要通過貝葉斯網(wǎng)絡的因果推理計算中間節(jié)點和子系統(tǒng)的人因概率。因果推理是從根節(jié)點到中間節(jié)點和目標節(jié)點的推理，根據(jù)已知根節(jié)點代表的因素發(fā)生的概率，結合貝葉斯網(wǎng)絡的結構和參數(shù)，由貝葉斯公式計算結果發(fā)生的概率，公式為

(5)

式(5)中：P(A)為先驗概率，表示事件A發(fā)生的概率，并且不考慮事件B的影響；P(A|B)為中間節(jié)點的條件概率，表示在事件B發(fā)生的前提下，事件A發(fā)生的概率。

系統(tǒng)的人因可靠度隨著時間的增加而降低，假設系統(tǒng)人因失效前的分布為以λ為參數(shù)的指數(shù)分布，則可以得到系統(tǒng)的人因可靠度，公式為

(6)

式(6)中：R(t)為人因可靠度與運行時間t的函數(shù)；λ為常數(shù)，即失效率；ξ為積分變量。

2 數(shù)據(jù)采集與分析

2.1 問卷數(shù)據(jù)統(tǒng)計

根據(jù)主要的人因風險因素設計調查問卷，問卷分為人員基本信息和人因風險因素評分兩個部分。在人因風險因素評分中，按照李克特五點計分法設計不同等級對應的分數(shù)，將影響程度分為影響程度非常小、影響程度小、影響程度一般、影響程度大和影響程度非常大5個等級，與三角模糊數(shù)形成對應關系，如表3所示。

表3 評分等級與對應關系

調查從2019年6月1日開始，到2019年6月30日截止，歷時一個月，調查對象為南海某水下生產(chǎn)系統(tǒng)相關崗位工作人員，共回收有效問卷48份。通過統(tǒng)計調查問卷中第一部分的人員基本信息，可以大致了解該水下生產(chǎn)系統(tǒng)相關崗位人員的整體素質，如表4所示。

表4 人員基本信息統(tǒng)計表

該水下生產(chǎn)系統(tǒng)相關崗位工作人員的年齡主要集中在30～40歲；學歷以高學歷為主，其中本科生占52%左右，碩士研究生占44%左右；員工工齡集中在1～5年，此區(qū)間內(nèi)人數(shù)占總體的80%以上。

2.2 數(shù)據(jù)合理性分析

在進行人因風險評估之前，需要對評分數(shù)據(jù)進行合理性分析，借助SPSS 26.0軟件對調查問卷的數(shù)據(jù)進行信度分析，如表5所示。

表5 信度分析結果

從信度分析結果可以看出，總量表及分量表的克隆巴赫系數(shù)均在0.5以上，表明變量的結果具有內(nèi)在一致性，調查數(shù)據(jù)的可靠性較高。同理，可得效度分析結果，如表6所示。

表6 效度分析結果

從效度分析結果可以看出，總量表及分量表的KMO系數(shù)均在0.5以上，表明變量結果的正確性和真實性較高。綜上所述可知，調查問卷數(shù)據(jù)的合理性較高，可以進行下一步的人因風險評估。

3 模型應用

3.1 人因風險因素權重分析

根據(jù)檢驗規(guī)則，a=23，b=18，c=0，故問卷數(shù)據(jù)和人因風險因素數(shù)量滿足結構模型的要求。借助AMOS 24.0軟件構建水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性結構方程模型，求解路徑系數(shù)，為了更加直觀地顯示和比較，對其進行標準化，得到權重系數(shù)，如表7所示。

表7 結構方程模型系數(shù)標準化結果

從權重分析結果可以看出，權重系數(shù)較大的一級因素有C和B，二級因素有D3、C3、C4和C1，表明這些人因風險因素對水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性影響較大。

3.2 人因失效概率計算

根據(jù)評價等級與三角模糊數(shù)的對應關系，將評價結果與三角模糊數(shù)一一對應，得到問卷評級三角模糊數(shù)統(tǒng)計表，在此基礎上，對評價結果進行算數(shù)平均，得到發(fā)生概率三角模糊數(shù)均值，將三角模糊數(shù)均值化后的結果帶入均值面積法公式進行解模糊，得到人因失效概率，為了直觀地顯示和比較結果，對得到的概率值進行歸一化，如表8所示。

表8 影響因素的概率值

通過前文分析，已明確影響水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性的5個一級因素、18個子因素以及它們之間的因果關系，將這些因素變量作為水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性貝葉斯網(wǎng)絡的節(jié)點，建立對應的貝葉斯網(wǎng)絡，計算得到五個一級因素的人因失效概率，如表9所示。

表9 中間節(jié)點與根節(jié)點概率匯總

可以看出，在二級人因風險因素中，C1、A2、B2、D3和E2發(fā)生的概率較大，在一級人因風險因素中，D和E發(fā)生的概率較大。

3.3 人因可靠性分析

根據(jù)貝葉斯公式，計算得到水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因失效概率，假設發(fā)生人因失效前服從參數(shù)為λ的指數(shù)分布，得到人因可靠度，如表10所示。

表10 水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因可靠性

由此可知，調查分析的南海某水下生產(chǎn)系統(tǒng)失效概率較低，可靠性尚佳，根據(jù)人因可靠度函數(shù)，繪制人因可靠度曲線，如圖1所示。

由圖1可得，系統(tǒng)的人因可靠度隨著運行時間的增加而減小，當持續(xù)運行時間達到250 h，可靠度下降到0.9，當持續(xù)運行時間達到500 h，可靠度下降到0.8。

圖1 人因可靠度曲線

4 結論

(1)在南海某水下生產(chǎn)系統(tǒng)人因風險影響因素中，疲勞程度、獎罰措施、團隊合作、人員溝通和操作條件等影響因素所占權重系數(shù)較高，表明以上幾個方面出現(xiàn)人因失誤的可能性較大，可針對這幾方面進行改進，以期提高系統(tǒng)的人因可靠性。

(2)基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡的人因風險分析方法，能根據(jù)風險因素狀態(tài)評估系統(tǒng)人因風險概率，實現(xiàn)對人因風險的預測和評估，針對影響因素的概率值高低，制定有效地人為干預策略，以此達到降低失誤率，提高系統(tǒng)工作效率，最大程度提升水下生產(chǎn)系統(tǒng)的可靠性以及工作效率和人員的安全系數(shù)。