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    基于海事大數(shù)據(jù)的船舶綜合風(fēng)險評價和船旗國檢查選船標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化研究

    2022-11-10 09:20:30范文紅彭鵬飛
    關(guān)鍵詞:安全檢查海事船員

    張 帆 范文紅 黃 亮 俞 磊 劉 浩 彭鵬飛

    (武漢理工大學(xué)航運學(xué)院1) 武漢 430063) (國家水運安全工程技術(shù)研究中心2) 武漢 430063) (內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室3) 武漢 430063)(武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心4) 武漢 430063) (深圳海事局5) 深圳 518031)

    0 引 言

    船舶安全檢查作為提高水上交通安全水平和運輸效率的重要手段,能有效防止船舶污染水域,保障水上人命財產(chǎn)安全[1].船舶安全檢查按管轄性質(zhì)可分為兩大類,第一類是船旗國檢查(flag state control, FSC);第二類是港口國監(jiān)督(port state control, PSC).針對FSC,國內(nèi)學(xué)者進行了相關(guān)研究.程宇驍?shù)萚2]分析了船舶缺陷和岸基管理的關(guān)系.曾光[3]提出了海事部門在船旗國檢查中如何減少不當(dāng)滯留的對策建議.在監(jiān)督檢查目標(biāo)船選擇方面,趙述欣[4]利用層次分析法及模糊綜合評判方法,建立FSC目標(biāo)船確認(rèn)評判模型.以上研究完善了我國現(xiàn)行的船舶安全檢查選船機制,但并未考慮船舶航行環(huán)境、船舶行為等動態(tài)因素,也未充分關(guān)聯(lián)已有的海事動、靜態(tài)數(shù)據(jù).

    為規(guī)范船舶安全檢查工作,2017年交通運輸部海事局出臺了《船舶安全監(jiān)督選船標(biāo)準(zhǔn)(試行)》(以下簡稱《選船標(biāo)準(zhǔn)》),現(xiàn)行的選船機制作為船舶安全檢查工作中確定檢查目標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn),在識別低標(biāo)準(zhǔn)船舶上發(fā)揮了重要作用,提高了船舶安全檢查的針對性.但隨著國家海洋戰(zhàn)略的實施和沿海地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展,水上交通活動的類型和頻率不斷增加[5],現(xiàn)行選船機制存在的問題也越來越突出,主要體現(xiàn)在:船舶到港數(shù)量較大,船舶的技術(shù)狀況、維修保養(yǎng)狀況得到很大提升,現(xiàn)行的以船舶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和歷史檢查數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)的選船方法得到的船舶風(fēng)險值差異較小,且現(xiàn)行船舶安全檢查選船標(biāo)準(zhǔn)重點關(guān)注船舶的靜態(tài)信息,忽略了航行過程中直接影響船舶安全的動態(tài)航行行為,從而影響船旗國檢查的效果.

    隨著海事信息化的發(fā)展,涉及船舶、船員、船公司、AIS(automatic identification system, AIS)等日益積累構(gòu)成了“人-船舶-貨物-環(huán)境-設(shè)施”等海事大數(shù)據(jù).

    文中綜合利用現(xiàn)有的船舶動、靜態(tài)數(shù)據(jù),在現(xiàn)行選船機制的基礎(chǔ)上,采用FP-growth(frequent pattern-growth, FP-Tree)算法挖掘分析風(fēng)險因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,增添船舶靜、動態(tài)因素,構(gòu)建船舶綜合風(fēng)險評價指標(biāo)體系,優(yōu)化相應(yīng)的選船標(biāo)準(zhǔn),利用深圳海事局的海事業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行實驗,驗證優(yōu)化的選船標(biāo)準(zhǔn)的有效性和實用性.

    1 船舶綜合風(fēng)險評價模型和選船方法

    1.1 船舶綜合風(fēng)險評價指標(biāo)體系構(gòu)建

    依據(jù)深圳海事局2020年滯留船舶、必檢船舶、應(yīng)檢船舶、協(xié)查船舶、重點跟蹤船舶和事故船舶共4 210條船舶數(shù)據(jù)進行風(fēng)險因素關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析,探索船員等因素對船舶安全的影響.

    關(guān)聯(lián)規(guī)則的實質(zhì)是分析數(shù)據(jù)項集在所有事物項集合中出現(xiàn)的頻度關(guān)系.一般定義如下:設(shè)Q={Q1,Q2,…,Qn}是一個項目集,A是一個事務(wù)數(shù)據(jù)庫,其中每個事務(wù)B?Q,每個事物用TID作為標(biāo)志符.關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘就是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中支持度和可信度大于最小支持度和最小可信度的全部規(guī)則.

    根據(jù)實驗數(shù)據(jù)數(shù)量,結(jié)合專家建議,并參考文獻(xiàn)[6],將最小支持度(包含風(fēng)險A和風(fēng)險B的事物數(shù)與所有事物數(shù)之比)和最小置信度(包含風(fēng)險A和風(fēng)險B的事務(wù)數(shù)與包含A的事務(wù)數(shù)之比)分別設(shè)置成0.6和20,根據(jù)置信度從高到低進行排序,見表1.

    表1 風(fēng)險因素關(guān)聯(lián)規(guī)則

    由表1可知:海事事故、船舶缺陷、船舶行政處罰等因素對船舶安全影響較大.因此,在現(xiàn)行選船標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,參考關(guān)聯(lián)分析結(jié)果,以全面性和可獲取性為原則,結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,將風(fēng)險因素劃分為船舶、船員、船公司、貨物、歷史檢查五個要素,并劃分相應(yīng)的二、三級指標(biāo),并利用德爾菲法和頭腦風(fēng)暴法為納入的風(fēng)險屬性賦予風(fēng)險值,形成船舶綜合風(fēng)險評價指標(biāo)體系,見表2.

    表2 船舶綜合風(fēng)險評價指標(biāo)體系

    1.2 指標(biāo)說明

    1.2.1靜態(tài)指標(biāo)

    1) 船員 研究表明,人的失誤是各類事故中的重要原因,超過60%的事故與人的失誤直接相關(guān).全球貿(mào)易中90%以上的貨物運輸是由海上運輸來完成的,水路運輸中近年來重大航運事故,均暴露出是人為因素造成事故的重要原因.

    2) 航次貨物 據(jù)《國際海運危險貨物規(guī)則》、《MARPOL 73/78公約》《IBC規(guī)則》,以及實際監(jiān)管實踐經(jīng)驗可知,不同危險貨物的風(fēng)險屬性差別較大.

    1.2.2動態(tài)指標(biāo)

    1) 船舶AIS信號無故消失1 h AIS數(shù)據(jù),是一種隨船舶狀態(tài)變化而采集的數(shù)據(jù),準(zhǔn)實時變化的AIS數(shù)據(jù),不僅確定了船舶的空間地理位置,還可以對船舶的行為進行分析,例如,海上交通密度、船舶會遇態(tài)勢等.AIS數(shù)據(jù)是目前船舶動態(tài)屬性研究應(yīng)用最多的數(shù)據(jù)之一,具有很好的時間特性.船舶在錨泊狀態(tài)下180 s報告一次,船速0~14 kn,12 s報告一次,船速14~23 kn,6 s報告一次,船速大于23 kn,3 s報告一次.因此,若長時間(本文定義為1 h)未接收到AIS信號,則有可能是船員由于業(yè)務(wù)水平原因操作不當(dāng)而關(guān)閉或故意關(guān)閉發(fā)生違規(guī)行為.

    2) 過去12個月內(nèi)在監(jiān)管區(qū)域逗留時間80%以上為非工作時間的次數(shù) 打擊低標(biāo)準(zhǔn)船舶一直是船舶管理的重點和難點.根據(jù)海事一線人員的反饋,低標(biāo)準(zhǔn)船舶會選擇在海事現(xiàn)場執(zhí)法頻次較少時進行靠泊作業(yè)或其他活動,試圖躲避海事管理機構(gòu)的檢查.因此為進一步識別低標(biāo)準(zhǔn)船舶,增加過去12個月內(nèi)在監(jiān)管區(qū)域逗留時間80%以上為非工作時間的次數(shù),每連續(xù)異常逗留3次記1分.為減少船舶??繒r間為非工作時間的偶然性帶來的影響,設(shè)置80%的停留時間閾值.

    2 船舶風(fēng)險指標(biāo)計算方法

    2.1 靜態(tài)風(fēng)險指標(biāo)計算方法

    1) 船員違法扣分 針對船員指標(biāo),在船員基本信息表中,記錄了船員歷次扣分分值及扣分時間,在船員就職信息表中,記錄了船員的上、下船時間及服務(wù)船只,依據(jù)關(guān)鍵字“NAME”將船員基本信息與船員就職信息聚合,得到每個船員在相應(yīng)船只的扣分分值及扣分時間,船員違法扣分風(fēng)險值為

    (1)

    式中:scorej為第j條船舶的船員風(fēng)險分值;scorei為第j個船員的第i次扣分分值.

    2) 裝載貨物 對貨物風(fēng)險,在危防液貨明細(xì)表、危防集裝箱貨物明細(xì)表和危防固貨明細(xì)表中分別索引相應(yīng)屬性計分.例如,對于集裝箱貨物,依據(jù)船舶集裝箱貨物數(shù)據(jù)集中的GOODS_CLASS(貨物種類)索引船舶裝運貨物類型進行相應(yīng)計分.

    3) 部門警告 在FSC的數(shù)據(jù)表中,將船舶安全檢查部門RESPECT_ORG依據(jù)SHIP_ID進行聚合,篩選COMENT_DESC中包含“警告”的處罰決定,相應(yīng)船舶的部門警告風(fēng)險值計為1.

    4) FSC歷史缺陷記錄 在歷史檢查數(shù)據(jù)事實表中,“number_of_defectsi”一欄記錄了船舶缺陷數(shù)量,平均缺陷數(shù)為

    (2)

    式中:i為第i艘船舶;number_of_defectsi為第i艘船舶的缺陷數(shù)量;i為船舶總數(shù).

    2.2 動態(tài)風(fēng)險指標(biāo)計算方法

    1) 船舶AIS信號無故消失1 h 將AIS數(shù)據(jù)依據(jù)MMSI和RECEIVE_TIME排序,對于同一船舶,AIS信號風(fēng)險為

    receive_timem=receive_timej-receive_timei

    (3)

    式中:receive_timem為第m艘船舶的AIS接收時間差;receive_timej為第m艘船舶的第i次接收時間;receive_timei為第m艘船舶的第j次接收時間,且j>i.若receive_timej大于1 h,則第m艘船舶風(fēng)險分值為1,統(tǒng)計receive_timej大于1 h的次數(shù),次數(shù)即為分值.

    2) 船舶軌跡停留點識別算法 船舶軌跡停留點識別算法流程圖見圖1.

    圖1 船舶軌跡停留點識別算法流程圖

    3) 過去12個月內(nèi)在監(jiān)管區(qū)域逗留時間80%以上為非工作時間的次數(shù) 利用船舶軌跡停留點識別算法識別出船舶停留點后,再進行船舶停留時間的計算,船舶非正常逗留風(fēng)險計算流程圖見圖2.

    圖2 船舶非正常逗留時間風(fēng)險分值計算流程圖

    根據(jù)綜合風(fēng)險評價模型及動、靜態(tài)風(fēng)險指標(biāo)計算方法,在《選船標(biāo)準(zhǔn)》的基礎(chǔ)上,船舶風(fēng)險屬性的界定標(biāo)準(zhǔn)不變,對FCS的選船優(yōu)先順序進行重新分類,標(biāo)準(zhǔn)變化見表3.

    表3 船舶風(fēng)險屬性分類對比

    3 實驗與分析

    采用深圳海事局2019—2020年的海事業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行實驗,處理后的可用數(shù)據(jù)量約451 GB,采用2020年深圳FSC的13 100條船舶數(shù)據(jù)驗證本文提出模型的有效性和準(zhǔn)確性.

    1) 有效性分析 對于船舶綜合風(fēng)險評價模型,選擇部分滯留船舶,對比是否為綜合風(fēng)險評價模型選擇出的風(fēng)險值高的船舶.若驗證為100%吻合,則綜合風(fēng)險評價模型驗證為有效.

    2020年深圳FSC滯留船舶34艘·次,經(jīng)過綜合風(fēng)險評價模型計算得到滯留船舶的風(fēng)險分值均大于等于8,為高風(fēng)險船舶.因此,可認(rèn)為船舶綜合風(fēng)險評價模型是有效的.部分船舶及風(fēng)險分值對應(yīng)見表4.其中,船名相同的船舶為2020年中不同時間的滯留記錄.

    表4 滯留船舶對應(yīng)綜合風(fēng)險值

    2) 提升性分析 在2020年深圳FSC船舶中,共有13 100條船舶.現(xiàn)行選船標(biāo)準(zhǔn)與本文提出模型標(biāo)記必檢船、應(yīng)檢船、可檢船的數(shù)量對比見表5.

    表5 選船模型結(jié)果對比

    由表5可知:針對關(guān)注度較高的必檢船舶,本文提出的模型識別必檢船舶的能力相較于現(xiàn)行選船模型提升了9.06%,F(xiàn)SC選船標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化效果比較突出.

    4 結(jié) 束 語

    文中在現(xiàn)行選船標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,針對船舶船旗國安全檢查工作中的實際問題,利用FP-Tree算法分析高風(fēng)險船舶風(fēng)險因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系,挖掘影響船舶安全的主要風(fēng)險因素.并結(jié)合海事數(shù)據(jù),構(gòu)建基于海事大數(shù)據(jù)的船舶綜合風(fēng)險評價模型評估船舶風(fēng)險.基于深圳海事局的海事業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行的實驗表明,基于綜合風(fēng)險評價模型的船舶安全檢查選船標(biāo)準(zhǔn)相較于傳統(tǒng)選船模型,識別必檢船的準(zhǔn)確性提升了9.06%.

    本文在現(xiàn)行選船標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上進行了一些創(chuàng)新,在現(xiàn)行FSC船舶風(fēng)險評級指標(biāo)基礎(chǔ)上,增添了部分靜態(tài)指標(biāo)和部分動態(tài)指標(biāo),能更全面、精確的量化船舶風(fēng)險,提高選船的有效性.但在一些方面仍存在不足,如在建立船舶風(fēng)險綜合評價體系時新增了諸多以往選船標(biāo)準(zhǔn)并未提及的風(fēng)險屬性,但不能確保該體系涵蓋風(fēng)險屬性的全面性,在后續(xù)的研究中,可進一步探究更多動態(tài)風(fēng)險屬性對船舶的影響,提升選船質(zhì)量.

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