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    基于實踐的高速公路管養(yǎng)風(fēng)險辨識、度量及管控探討

    2022-06-25 05:00:40
    城市道橋與防洪 2022年5期
    關(guān)鍵詞:管理者概率條件

    殷 峰

    (上海城投高速公路運營管理中心,上海市 201913)

    0 引 言

    在2018 年交通部頒布的《公路長大橋隧養(yǎng)護管理和安全運行若干規(guī)定》(交公路發(fā)[2018]35 號)中,提出“健全風(fēng)險管理和隱患排查工作制度,編制風(fēng)險辨識手冊,建立風(fēng)險動態(tài)監(jiān)控機制,定期開展隱患排查工作”。據(jù)此,公路管養(yǎng)行業(yè)正式推行了風(fēng)險管理制度。然而,在該制度推行中面臨很多問題,如風(fēng)險辨識方法選擇、從概率(或可能性分值)及危害程度2 個維度進行風(fēng)險度量與實際需求是否吻合、風(fēng)險管控的綜合方法整合等。因此,有必要對這些問題進行實踐和思考。

    1 風(fēng)險辨識

    1.1 風(fēng)險分類

    1.1.1 按專業(yè)劃分

    按專業(yè)劃分可分為交通運行風(fēng)險、設(shè)施安全風(fēng)險、養(yǎng)護作業(yè)風(fēng)險。

    交通運行風(fēng)險是社會車輛正常通行中的重大交通事故、火災(zāi)和因?;奋嚰俺捃囕v通行、人員或動物及非機動車進入高速公路、因路況危險因素或公路設(shè)施損壞及惡劣天氣等意外因素導(dǎo)致重大交通事故的安全風(fēng)險。

    設(shè)施安全風(fēng)險是指橋梁被船撞、超重車造成橋梁斷裂或傾覆、洪水或長期持續(xù)沖刷導(dǎo)致橋梁坍塌、隧道嚴(yán)重滲漏、鋼管樁嚴(yán)重銹蝕、斜拉索鋼絲銹斷等結(jié)構(gòu)安全風(fēng)險和隧道雨水泵故障、隧道消防檢測裝置故障、隧道供電系統(tǒng)故障等重大設(shè)備安全風(fēng)險。

    養(yǎng)護作業(yè)風(fēng)險屬于生產(chǎn)安全風(fēng)險,是養(yǎng)護常見的占路作業(yè)、高空作業(yè)、電氣作業(yè)、有限空間作業(yè)、水上作業(yè)等過程中存在的人員傷亡、財產(chǎn)損失風(fēng)險。

    1.1.2 按存在狀態(tài)劃分

    按存在狀態(tài)劃分可分為持續(xù)性風(fēng)險、伴生性風(fēng)險、隨機性風(fēng)險、失養(yǎng)性風(fēng)險。

    持續(xù)性風(fēng)險是指長期(或一段時期)持續(xù)存在、不易消除的風(fēng)險,包括可燃物運輸車隧道內(nèi)起火、冰雪造成路面濕滑、通航河道船撞橋墩、汛期暴雨下穿地道積水、超重頻發(fā)公路橋梁被壓壞、凈空臨界的橋孔被車撞、橋孔易燃物著火、連續(xù)長下坡導(dǎo)致車輛失控、獨柱墩橋梁抗傾覆能力不足、小半徑匝道行車落物、隧道照明亮度不足導(dǎo)致追尾事故增多等。

    伴生性風(fēng)險是指伴隨養(yǎng)護作業(yè)的風(fēng)險,或者次生災(zāi)害風(fēng)險,包括已發(fā)事故車輛占車道導(dǎo)致連續(xù)追尾事故、隧道火災(zāi)造成擁堵導(dǎo)致人員未能及時疏散等。

    隨機性風(fēng)險是指存在時間短、較為罕見、不易預(yù)見的風(fēng)險,包括行駛車輛墜落重物、罕見臺風(fēng)洪水沖毀橋臺護坡、高空養(yǎng)護作業(yè)中發(fā)生天氣預(yù)報未能預(yù)見的強對流天氣、某路段突然出現(xiàn)團霧等。

    失養(yǎng)性風(fēng)險是指因養(yǎng)護不及時或不當(dāng)而產(chǎn)生、通過有效養(yǎng)護措施即可消除的風(fēng)險,包括燈桿銹蝕斷裂砸到行駛車輛、高空懸掛物固定支架銹蝕墜落、因路面坑塘造成車損或事故、橋頭防沖護欄維修不當(dāng)造成防沖性能嚴(yán)重不足等。

    1.2 風(fēng)險與隱患的關(guān)系

    隱患是風(fēng)險快速、異常發(fā)展的狀態(tài),因?qū)︼L(fēng)險管控不力所造成。一定程度的失養(yǎng)性風(fēng)險、應(yīng)制定但未制定應(yīng)急預(yù)案或預(yù)案存在重大缺陷的風(fēng)險、可以消除但未消除的風(fēng)險、可以規(guī)避但未規(guī)避的風(fēng)險、應(yīng)當(dāng)啟動預(yù)案處置但未啟動的風(fēng)險以及風(fēng)險出現(xiàn)異常增大,包括超重車突然增多、隧道照明故障過多、伸縮縫型鋼斷裂等均屬于隱患。因此,隱患排查應(yīng)與風(fēng)險辨識工作同步進行。

    1.3 風(fēng)險辨識的2 種方法

    風(fēng)險辨識會遇到2 種情況:一是找出新的未知風(fēng)險;二是對已知風(fēng)險判斷其增、減或不變。

    對于第1 種情況,可采用“假定要素或環(huán)節(jié)異常法”:(1)對于一個系統(tǒng),先通過結(jié)構(gòu)圖將系統(tǒng)表達(dá)出來(即要素和聯(lián)系)。若各要素和聯(lián)系均無異常,系統(tǒng)必然正常運行;若某要素出現(xiàn)異常,則系統(tǒng)很可能出問題,甚至發(fā)生危險,由此可辨識風(fēng)險。解決方法是對每個要素作假定,假定該要素異常,判斷異常發(fā)生的條件,如果條件可能,再判斷這個異常會造成多大程度的損害。(2)對于流程或過程,將其表述為流程圖,然后假定每個環(huán)節(jié)出問題,判斷出現(xiàn)問題的條件,如果可能再判斷由此造成的損害。

    對于第2 種情況,應(yīng)先找出構(gòu)成風(fēng)險的各因素,再看這些因素是否發(fā)生變化,據(jù)此判斷已知風(fēng)險發(fā)生的變化。

    2 風(fēng)險度量

    本文提出的基于實際感知的風(fēng)險度量方法,是在論域U“公路運行事件”中,建立一個模糊子集A~“有責(zé)異常損害事件”,即用A~的隸屬函數(shù)μA~來描述論域U 中事件屬于“有責(zé)異常損害事件”的程度,以此構(gòu)成風(fēng)險的度量。

    式中:μR的值域為{0,1,2},0 表示無責(zé),1 表示輕責(zé),2 為重責(zé);μD的值域為 {1,2,3},1 表示無或輕微損害,2 為一般,3 為嚴(yán)重;μP的值域為{0,1,2},0 表示不可能發(fā)生,1 為有可能發(fā)生,2 為很有可能發(fā)生;μA~的值域為區(qū)間[0,1]。

    這樣,對于任一運行事件(r,d,p):

    (2)μ-2追求精確,而μ-1的特點是定性。對于風(fēng)險而言,追求精確既不切實際(概率值和危害都很難精確測量)又無必要,因為管理者只需定性知道風(fēng)險有或無、大或?。▽嶋H感知是定性的)。因此,μ-1與實際感知更吻合,且易于取值,更有可行性。就可能性的實際感知而言,0,1 表示有沒有可能之分界,2 表示情況很緊迫;就有責(zé)的實際感知而言,0,1 表示無責(zé)或有責(zé),2 表示直接、過錯責(zé)任。

    (3)μ-2強調(diào)純客觀性,認(rèn)為風(fēng)險大小是客觀數(shù)值,與人的主觀感知無關(guān);μ-1綜合了風(fēng)險的客觀性和人的實際感知,與實際情況一致。例如事件“隧道暴雨,排水設(shè)施堵塞,雨水涌入車道,未造成交通事故”,一線管理者一般認(rèn)為該類事件損害為“嚴(yán)重”、責(zé)任為“重責(zé)”,風(fēng)險值很大(盡管未發(fā)生事故);上級領(lǐng)導(dǎo)則認(rèn)為該事件并未造成嚴(yán)重后果且完全是一線管理者失職,其損害為“一般”、責(zé)任為“輕責(zé)”甚至為“無責(zé)”(上級盡到了監(jiān)管職責(zé))。因此,μ-1反映了風(fēng)險的相對性,同一事件對不同層級管理者,其風(fēng)險值是不同的。而且μ-1揭示了風(fēng)險大小與管理者盡責(zé)程度的緊密聯(lián)系,管理者盡責(zé)程度越強,與其相關(guān)的風(fēng)險就越小,因此無論決策層還是一線崗位,每個崗位均應(yīng)進行經(jīng)常性評價,以完善自身對職責(zé)相關(guān)風(fēng)險的盡責(zé)態(tài)度、能力和行為。

    (4)公路管養(yǎng)經(jīng)常面臨“養(yǎng)護工程是否有必要盡快實施、是否要馬上采取某項措施”這類決策問題。就養(yǎng)護工程實施時機而言,其上限是預(yù)防性養(yǎng)護,最為經(jīng)濟;下限就是風(fēng)險決策,即風(fēng)險已大到必須采取措施消除或控制。μ-1基于實際感知的特點使之有助于風(fēng)險決策。相較于一線管理者,決策層對設(shè)施實際情況的掌握難免滯后,也很難全面,故對風(fēng)險的實際感知往往滯后和偏差(多為偏小)。為此,一線管理者有責(zé)任站在決策層角度對某風(fēng)險的μ-1進行跟蹤,及時提供μ-1的變化趨勢,便于決策層把握時機。

    3 事故的條件概率

    風(fēng)險管控就是通過對風(fēng)險因素的預(yù)控來避免事故。上節(jié)將事件等價于因素的笛卡爾積。本節(jié)通過條件概率理論,將因素作為事件的條件來表達(dá)兩者的緊密聯(lián)系。

    以公路交通事故為例。該事件的條件,即交通安全影響因素C,需構(gòu)成事故樣本空間Ω 的一個劃分。事故樣本空間Ω 的構(gòu)造為:將公路劃分為n 個區(qū)段Δl,每個區(qū)段下個Δt 發(fā)生某類事故A。對于公路交通事故,交通安全影響因素C 又可細(xì)分為“道路、道路安全設(shè)施、車輛、人”[1]等事故致因。

    利用條件概率公式,可得到某條件C 下事故A的概率為:

    式中:P(A|C)∝1/P(C),反映出某條件C 下事故A的發(fā)生概率與出現(xiàn)概率成反比,即條件越意外越危險。

    公路交通事故A 的全概率公式表達(dá)式為:

    由式(3)可知,影響事故A 的全部條件都占一定份額,且其占比受條件本身概率和該條件下事故A發(fā)生概率的共同影響。在風(fēng)險管控中,應(yīng)列出全部條件并按影響程度排列,以消除事故致因。

    此外,1~k 為與公路方有關(guān)的事故致因,如“道路”、“交安設(shè)施”包含的條件;條件k+1~n 在公路方權(quán)限之外,如人的疲勞駕駛、違法違章等。作為附加項,P*為公路方之外條件所占的概率之和。式(3)為主項和附加項之和,主項是公路管理方的職責(zé),目標(biāo)是使主項趨于0。

    公路交通事故的貝葉斯公式表達(dá)式為:

    式(4)表述的是事故發(fā)生后,推斷哪些是事故主因。其中,P(Ci|A)∝P(Ci),P(Ci|A)∝P(A|Ci),表明某條件下造成事故的可能性(即后驗概率)與出現(xiàn)概率(先驗概率)、事故概率成正比。由此說明,要盡量多掌握事故過程信息,以便排除不可能出現(xiàn)的條件,在可能的條件中用貝葉斯公式進一步縮小范圍。

    可將緊急情況定義為多個事故致因同時或短時間內(nèi)連續(xù)出現(xiàn),此時事故條件概率表達(dá)式為:

    式(5)表示緊急情況,其特征是在很短的Δt 及Δli中,同時或連續(xù)出現(xiàn)多個事故致因C1,C2,…,Cn,且這些條件相互獨立。

    式(5)表示,緊急情況下每多出現(xiàn)一個條件Ci,事故概率將放大1/ P(Ci)倍,與此同時對駕駛員的反應(yīng)和操作的要求不斷提高。

    式(5)描述了事故緊急情況的細(xì)節(jié),可推廣到公路應(yīng)急情況。當(dāng)應(yīng)急條件連續(xù)出現(xiàn)時,只有具備與之成比例增加的應(yīng)急能力,才能正確應(yīng)對。

    4 結(jié) 語

    本文將公路運行風(fēng)險按專業(yè)和存在狀態(tài)劃分為2 大類,并將隱患與風(fēng)險緊密銜接起來,提出了發(fā)現(xiàn)新風(fēng)險的“假定要素或環(huán)節(jié)異常法”;探索了基于管理者實際感知的風(fēng)險評估方法,指出了風(fēng)險度量作為模糊集隸屬函數(shù)的實質(zhì);同時通過條件概率將事故與條件結(jié)合起來,從全概率公式、貝葉斯公式、緊急情況表達(dá)式等得出了風(fēng)險管控的總體方法。

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