基于云模型的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

張 輝，陳志先，宮丹青，張鐵金，史 村

(1.中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司運(yùn)輸及經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081；2.中國鐵路南寧局集團(tuán)有限公司貨運(yùn)部，廣西 南寧 530029；3.中國鐵路北京局集團(tuán)有限公司貨運(yùn)部，北京 100860；4.中國國家鐵路集團(tuán)有限公司辦公廳，北京 100844；5.北京中鐵科客貨運(yùn)輸技術(shù)有限公司運(yùn)輸技術(shù)研發(fā)中心，北京 100081)

0 引言

鐵路專用線作為解決鐵路運(yùn)輸“最后一公里”的重要基礎(chǔ)設(shè)施，是調(diào)整運(yùn)輸結(jié)構(gòu)、推進(jìn)鐵路運(yùn)輸供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要抓手，對(duì)降低全社會(huì)物流成本、節(jié)能減排、發(fā)揮綜合交通效率、提升經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益具有重要作用。鐵路危險(xiǎn)貨物專用線是危險(xiǎn)貨物鐵路運(yùn)輸?shù)闹匾M成部分，超過85%的危險(xiǎn)貨物都是在專用線內(nèi)辦理運(yùn)輸[1]。我國現(xiàn)有鐵路危險(xiǎn)貨物專用線共計(jì)約1 600 條，接軌站約900 多個(gè)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)80%以上的危險(xiǎn)貨物裝卸車安全問題都是在專用線發(fā)生的[2]，一旦發(fā)生事故，不僅會(huì)造成人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損壞或環(huán)境污染，還可能造成嚴(yán)重的社會(huì)影響[3]。因此，加強(qiáng)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線的安全管控是確保鐵路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸安全的重要手段。

除日常監(jiān)管外，安全評(píng)價(jià)是保障鐵路危險(xiǎn)貨物專用線運(yùn)輸安全的重要手段?！段ｋU(xiǎn)化學(xué)品安全管理?xiàng)l例》(中華人民共和國國務(wù)院令第591 號(hào))和《鐵路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸管理規(guī)則》(鐵總運(yùn)〔2017〕164 號(hào))規(guī)定在用危險(xiǎn)貨物專用線必須進(jìn)行三年一次的安全現(xiàn)狀評(píng)價(jià)，對(duì)專用線單位資質(zhì)、儲(chǔ)存裝卸設(shè)施設(shè)備、消防設(shè)施設(shè)備、安全管理、應(yīng)急救援等各方面進(jìn)行全面評(píng)價(jià)?！秶F集團(tuán)安全專項(xiàng)整治三年行動(dòng)計(jì)劃》(鐵安監(jiān)〔2020〕107 號(hào))中亦將安全評(píng)價(jià)作為檢查重點(diǎn)。目前鐵路危險(xiǎn)貨物專用線安全評(píng)價(jià)存在以下問題，如一些安全評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)與鐵路存在脫節(jié)，部分技術(shù)人員對(duì)鐵路運(yùn)輸業(yè)務(wù)缺乏了解、不熟悉中國國家鐵路集團(tuán)有限公司和鐵路局集團(tuán)公司相關(guān)技術(shù)要求和標(biāo)準(zhǔn)文件，評(píng)價(jià)方法多采用簡(jiǎn)單的安全表檢查法進(jìn)行定性評(píng)價(jià)，受人為主觀影響較大，難以量化鐵路危險(xiǎn)貨物專用線真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平。

鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是一項(xiàng)復(fù)雜的問題，涉及范圍較為廣泛，受到諸多因素影響，有些因素模糊性和不確定性較強(qiáng)，難以進(jìn)行精確的定量分析[4]。目前在鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面常用的方法包括安全表檢查法、事故樹分析法、層次分析法、模糊分析法、模糊層次分析法等，其中，安全表檢查法和事故樹分析法難以量化鐵路危險(xiǎn)貨物專用線運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法[5]、模糊層次分析法[6]、動(dòng)態(tài)模糊理論[7]雖然可將評(píng)價(jià)結(jié)果量化，但是這類方法依靠專家打分法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，導(dǎo)致方法的主觀性和隨意性較強(qiáng)。部分學(xué)者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等智能算法[8]，這類算法需要大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，現(xiàn)有研究樣本量較少，所得評(píng)價(jià)結(jié)果泛化性較差。云模型是在概率論和模糊集合理論的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)造特定算法，形成的一種定性概念與其定量表示之間的不確定性轉(zhuǎn)換模型[9]。相比于其他風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法，云模型能夠?qū)⒛：脑u(píng)價(jià)數(shù)據(jù)定量化到確定度，避免原始數(shù)據(jù)的模糊化，可以有效解決傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法主觀性太強(qiáng)的問題，被逐漸應(yīng)用到多準(zhǔn)則決策[10]、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[11]、質(zhì)量評(píng)價(jià)[12]等諸多領(lǐng)域。

在此，針對(duì)既有鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型不足等問題，依據(jù)既有規(guī)章制度、現(xiàn)場(chǎng)安全檢查重點(diǎn)，構(gòu)建鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用C-OWA 算子確定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，建立基于云模型的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并以湛江港某企業(yè)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線進(jìn)行實(shí)證分析，以期為鐵路危險(xiǎn)貨物專用線現(xiàn)場(chǎng)安全檢查提供借鑒。

1 云模型基本理論

1.1 云模型定義

設(shè)U為定量論域，x為U中的元素。C是U的定性概念，若對(duì)C的確定度μ(x)∈[0，1]具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)，則稱μ(x)在定量論域U上的分布為正態(tài)云，每一個(gè)x就稱為一個(gè)云滴。正態(tài)云模型特征可由3個(gè)數(shù)字特征值來描述：期望Ex，熵En，超熵He。期望Ex是反映定性概念的點(diǎn)，即云滴在U中的平均值；熵En反映了定性概念的不確定性，En越大，對(duì)象的模糊性和隨機(jī)性也就越大，概念的確定性也越難量化；超熵He是熵的熵，表示熵En的不確定性。正態(tài)云模型的3個(gè)數(shù)字特征如圖1所示。

圖1 正態(tài)云模型的3個(gè)數(shù)字特征Fig.1 Three numerical features of normal cloud model

1.2 云發(fā)生器

云模型的計(jì)算是依靠云發(fā)生器進(jìn)行的，云發(fā)生器是一種通過計(jì)算機(jī)運(yùn)算實(shí)現(xiàn)定性模糊概念與定量確定數(shù)值間映射轉(zhuǎn)化的科學(xué)工具[9]，按功能可分為正向云發(fā)生器(Forward Cloud Generator，F(xiàn)CG)和逆向云發(fā)生器(Back-ward Cloud Generator，BCG)。

FCG就是由定性概念到定量表示的過程。其輸入為表示定性概念的數(shù)字特征值(Ex,En,He)及所要生成的云滴數(shù)量n，輸出的云圖中包含n個(gè)云滴Drop(xi，μ(xi))，表示在云圖空間中的精確位置。BCG和正向發(fā)生器正好相反，它表示的是將準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)通過發(fā)生器轉(zhuǎn)化為定性的概念，并生成數(shù)字特征值(Ex,En,He)來反映云滴整體。FCG和BCG云發(fā)生器如圖2所示。

圖2 云發(fā)生器Fig.2 Cloud generator

2 鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

2.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

按照《危險(xiǎn)化學(xué)品安全管理?xiàng)l例》《鐵路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸安全監(jiān)督管理規(guī)定》《鐵路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸管理規(guī)定》等規(guī)定，每3年鐵路危險(xiǎn)貨物專用線產(chǎn)權(quán)單位應(yīng)委托具有資質(zhì)的安全評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)，對(duì)專用線危險(xiǎn)貨物裝卸、儲(chǔ)存作業(yè)場(chǎng)所和設(shè)施等安全生產(chǎn)條件進(jìn)行安全評(píng)價(jià)，并出具安全評(píng)價(jià)報(bào)告?！惰F路危險(xiǎn)貨物辦理站、專用線(專用鐵路)貨運(yùn)安全設(shè)備設(shè)施暫行技術(shù)條件》明確了鐵路危險(xiǎn)貨物專用線貨運(yùn)安全設(shè)施設(shè)備的相關(guān)技術(shù)條件。從鐵路危險(xiǎn)貨物專用線作業(yè)特點(diǎn)出發(fā)，綜合鐵路監(jiān)管部門安全檢查重點(diǎn)，結(jié)合既有文獻(xiàn)研究成果[4-8]，構(gòu)建由6 個(gè)一級(jí)指標(biāo)、23 個(gè)二級(jí)指標(biāo)的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 System of risk evaluation indicators for railway industrial sidings for dangerous goods

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云的確定

通過征求專家意見，結(jié)合鐵路危險(xiǎn)貨物專用線現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況，將鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評(píng)價(jià)等級(jí)分為5 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，分別用“極低風(fēng)險(xiǎn)”“較低風(fēng)險(xiǎn)”“中風(fēng)險(xiǎn)”“較高風(fēng)險(xiǎn)”“極高風(fēng)險(xiǎn)”來描述，對(duì)應(yīng)的評(píng)分區(qū)間分別為[1，2]，[3，4]，[5，6]，[7，8]，[9，10]，分值越高代表該評(píng)價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)越大。根據(jù)云模型理論，采用公式(1)確定雙邊約束的評(píng)語和參數(shù)，即對(duì)于每一個(gè)評(píng)分等級(jí)區(qū)間[Xmin,Xmax]其對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)云模型數(shù)字特征(Ex，En，He)可采用公式(1)確定。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)劃分及其云模型參數(shù)如表2所示。

表2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)劃分及其云模型參數(shù)Tab.2 Hierarchical classification of evaluation criteria and cloud model parameters

式中：Xmin，Xmax分別為評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分等級(jí)的上限和下限；k為常數(shù)，可以依據(jù)變量的模糊度進(jìn)行調(diào)整，在此取值0.05。

把表2中得到的云模型特征參數(shù)輸入已編制好的程序中，設(shè)置云滴數(shù)量為3 000，生成每個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)云圖，評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云圖如圖3所示。

圖3 評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)云圖Fig.3 Standard cloud chart of evaluation indicators

2.3 基于C-OWA算子的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的賦值是否恰當(dāng)，會(huì)直接影響風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果。常用的權(quán)重賦值方法，如層次分析法、熵權(quán)法等，大多是直接采用專家打分的方法給出指標(biāo)權(quán)重或簡(jiǎn)單加權(quán)處理，并未考慮專家的主觀偏好，從而影響最終權(quán)重的準(zhǔn)確性和合理性。為削弱專家由于主觀偏好所導(dǎo)致的負(fù)面影響，采用C-OWA 算子為指標(biāo)賦權(quán)[9]。C-OWA 算子可以有效降低專家主觀因素的影響，使指標(biāo)權(quán)重確定更具有說服力和客觀性。

運(yùn)用C-OWA算子進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)步驟如下。

步驟1：邀請(qǐng)n位鐵路局集團(tuán)公司危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸主管、鐵路危險(xiǎn)貨物領(lǐng)域?qū)＜?、專用線安全管理人員，對(duì)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)和二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性進(jìn)行打分，分值范圍為1～10 分，分值越大說明指標(biāo)重要程度越大。專家打分構(gòu)成評(píng)價(jià)指標(biāo)的初始決策數(shù)據(jù)集(a1，a2，…，an)，對(duì)初始決策數(shù)據(jù)從大到小排列并從0開始排號(hào)，得到數(shù)據(jù)集(b0，b1，b2，…，bn-1)，其中，(b0≥b1≥b2…≥bn-1)。

步驟2：運(yùn)用組合數(shù)計(jì)算打分?jǐn)?shù)據(jù)的權(quán)重，即組合數(shù)cjn-1決定數(shù)據(jù)bi的權(quán)重θj+1，其中即

步驟3：通過權(quán)重θj+1依次對(duì)決策數(shù)據(jù)加權(quán)，得到指標(biāo)因素的絕對(duì)權(quán)重，可表示為

式中：i∈[1，m]；j∈[1，n]；m為指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

步驟4：計(jì)算指標(biāo)因素的相對(duì)權(quán)重wi，即

2.4 基于云模型的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

針對(duì)某條待評(píng)價(jià)的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線，邀請(qǐng)n位鐵路局危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸主管、鐵路危險(xiǎn)貨物領(lǐng)域?qū)＜?、專用線安全檢查人員，根據(jù)該專用線安全評(píng)價(jià)報(bào)告、安全評(píng)估報(bào)告、現(xiàn)場(chǎng)檢查情況，對(duì)該專用線各二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)(風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng))進(jìn)行打分，打分區(qū)間為1～10，數(shù)值越大表明該指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)越大。設(shè)專家打分集為{P1，P2，…，Pk，…，Pn}，其中Pk為第k(k=1，2，…，n)位專家對(duì)某個(gè)二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀打分值?；谠颇Ｐ偷蔫F路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)具體步驟如下。

步驟1：計(jì)算二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)云數(shù)字特征參數(shù)。通過逆向云發(fā)生器將二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的專家打分值轉(zhuǎn)化為云模型數(shù)字特征參數(shù)，采用公式(5)計(jì)算出該指標(biāo)的云數(shù)字特征參數(shù)(Exi，Eni，Hei)。

步驟2：計(jì)算一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)云數(shù)字特征參數(shù)。對(duì)于上一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合運(yùn)算，屬于下一級(jí)概念綜合到上一級(jí)概念的問題，即將2 個(gè)或2 個(gè)以上的二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型綜合成一個(gè)更廣義的云模型，在綜合過程中需將二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重考慮進(jìn)去。采用公式(6)將各二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型轉(zhuǎn)化為一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合云模型。

式中：m為各一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)下屬的二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的個(gè)數(shù)；wi為各二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值。

步驟3：確定綜合評(píng)價(jià)云模型。采用公式(6)，由一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型數(shù)字特征參數(shù)和指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算得到鐵路危險(xiǎn)貨物專用線綜合云模型數(shù)字特征參數(shù)，生成云圖與標(biāo)準(zhǔn)云圖相比較，確定鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

3 實(shí)證分析

3.1 湛江港某企業(yè)專用線概況

湛江港某企業(yè)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線，共有11 條鐵路危險(xiǎn)貨物裝卸作業(yè)線，長(zhǎng)度共計(jì)4 056 m，主要辦理危險(xiǎn)貨物品名為(罐裝)原油、汽油、柴油、液氨發(fā)送和到達(dá)，硫磺發(fā)送業(yè)務(wù)，專用線共用單位14 家。該專用線共有裝卸棧橋5 座，3 個(gè)儲(chǔ)罐區(qū)、共計(jì)儲(chǔ)罐59 座(總罐容53.7 萬m3)、堆場(chǎng)64.13 萬m2，危險(xiǎn)貨物裝卸泵房2 座，相關(guān)安全管理人員和從業(yè)人員均已取得鐵路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸從業(yè)資格證。湛江港某企業(yè)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線基本情況如表3所示。

表3 湛江港某企業(yè)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線基本情況Tab.3 Overview of an enterprise’s railway industrial siding for dangerous goods at Zhanjiang Port

3.2 基于云模型的專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

（1）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定。邀請(qǐng)6 位相關(guān)專家對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性進(jìn)行打分，基于C-OWA 算子的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)如表4所示。

表4 基于C-OWA算子的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)Tab.4 Weighting of risk evaluation indicators for railway industrial sidings for dangerous goods with C-OWA operator

（2）云模型特征參數(shù)計(jì)算。邀請(qǐng)6 位鐵路局集團(tuán)公司危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸主管、專用線現(xiàn)場(chǎng)安全檢查人員對(duì)湛江港某企業(yè)專用線各項(xiàng)二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行打分，根據(jù)公式(5)計(jì)算二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型特征參數(shù)，再根據(jù)公式(6)計(jì)算一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型特征參數(shù)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型特征參數(shù)如表5所示。一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型圖如圖4所示。

表5 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型特征參數(shù)Tab.5 Feature parameters of cloud model of risk evaluation indicators

綜合6 個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型特征參數(shù)，采用公式(6)計(jì)算得出湛江港某企業(yè)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)綜合云模型特征參數(shù)R=(3.57，0.22，0.27)，綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云模型圖如圖5所示。

3.3 模型評(píng)價(jià)結(jié)果分析

由圖4可知，一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)中平面布置及周圍環(huán)境云(R1)、技術(shù)設(shè)施設(shè)備云(R2)介于“較低風(fēng)險(xiǎn)”和“一般風(fēng)險(xiǎn)”，更靠近“一般風(fēng)險(xiǎn)”，表示湛江港某企業(yè)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線在平面布置及周圍環(huán)境、技術(shù)設(shè)施設(shè)備方面存在著一定的風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)安全評(píng)價(jià)報(bào)告和現(xiàn)場(chǎng)安全檢查記錄，該專用線辦理危險(xiǎn)貨物品名多、共用單位較多、專用線多，作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，部分棧橋、裝卸線與周邊建筑設(shè)施安全距離不足，部分機(jī)泵高度小于規(guī)范要求。

圖4 一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)云模型圖Fig.4 Cloud model map of primary risk evaluation indicators

安全設(shè)施設(shè)備云(R3)介于“極低風(fēng)險(xiǎn)”和“較低風(fēng)險(xiǎn)”，更靠近“較低風(fēng)險(xiǎn)”，說明該專用線安全設(shè)施設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)為“較低風(fēng)險(xiǎn)”。據(jù)安全評(píng)價(jià)報(bào)告和現(xiàn)場(chǎng)安全檢查記錄，鐵路裝卸區(qū)消防器材未按規(guī)定配置齊全，部分裝卸線未配備防溜裝置和靜電專用接地線。

安全管理云(R4)、人員管理云(R5)、應(yīng)急管理云(R6)介于“極低風(fēng)險(xiǎn)”和“較低風(fēng)險(xiǎn)”，更靠近“極低風(fēng)險(xiǎn)”，說明該專用線在安全管理制度建設(shè)、人員管理及培訓(xùn)、應(yīng)急管理等方面比較符合標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。

由圖5可知，綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)接近“較低風(fēng)險(xiǎn)”，表明該專用線整體風(fēng)險(xiǎn)處于“較低風(fēng)險(xiǎn)”，處于可控狀態(tài)。該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果與安全評(píng)價(jià)報(bào)告、現(xiàn)場(chǎng)安全檢查結(jié)果一致。

圖5 綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云模型圖Fig.5 Cloud model map for comprehensive risk evaluation

4 結(jié)束語

鐵路危險(xiǎn)貨物專用線是開展鐵路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸業(yè)務(wù)的重要場(chǎng)所，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是確保專用線安全運(yùn)營的重要手段。鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)受諸多不確定因素影響，為克服既有安全評(píng)價(jià)方法中的不足，科學(xué)評(píng)價(jià)鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)，利用云模型的模糊性和隨機(jī)性特點(diǎn)，提出基于云模型的鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并通過實(shí)證分析驗(yàn)證方法的有效性。通過云模型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型結(jié)果，可以直觀地判斷出鐵路危險(xiǎn)貨物專用線的風(fēng)險(xiǎn)水平及潛在風(fēng)險(xiǎn)隱患，便于專用線產(chǎn)權(quán)單位開展風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)研判，實(shí)行安全風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管控和安全事故隱患排查治理雙重預(yù)防工作。研究可以為保障鐵路危險(xiǎn)貨物專用線運(yùn)輸安全，提高鐵路危險(xiǎn)貨物專用線風(fēng)險(xiǎn)管理水平提供理論支撐。