基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)估研究

王 菲，姚 爽，張 展（沈陽化工大學(xué)，遼寧 沈陽 110142）

0 引言

?；返倪\(yùn)輸大多涉及到異地運(yùn)輸?shù)膯栴}，由于?；肪哂幸兹家妆?、強(qiáng)腐蝕性等特殊性，在運(yùn)輸過程中伴隨著引起安全事故發(fā)生的影響因素，事故發(fā)生的后果極其嚴(yán)重。為了避免和減少事故的發(fā)生，對(duì)?；愤\(yùn)輸進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估顯得極為重要，根據(jù)評(píng)估結(jié)果采取對(duì)應(yīng)的預(yù)防和監(jiān)管措施，從而提升?；愤\(yùn)輸安全監(jiān)管水平[1]。

Rhyne 等[2]建立了不同的事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。Erkut 等[3]提出了改進(jìn)建議以提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)計(jì)算的準(zhǔn)確度。Uday Kumar Chakrabarti 等[4]結(jié)合GPS 軟件和ALOHA 軟件構(gòu)建多種評(píng)估模型，旨在全面系統(tǒng)的評(píng)估?；愤\(yùn)輸各路線的安全風(fēng)險(xiǎn)。帥斌等[5]首先分析了國內(nèi)外危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和模型，并通過實(shí)例總結(jié)了各種模型和方法的特點(diǎn)。趙倩琳等[6]在分析中小?；菲髽I(yè)的安全管理現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)法規(guī)，提出一種適合中小?；菲髽I(yè)風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估體系。

?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)評(píng)估多數(shù)采用定性的方法，較少選取定量方法進(jìn)行研究，且定量安全評(píng)估的相關(guān)研究缺乏風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率與風(fēng)險(xiǎn)損失程度兩方面的綜合考慮。本文基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[7]進(jìn)行模糊綜合評(píng)估，綜合風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率與風(fēng)險(xiǎn)損失程度這兩方面的評(píng)估結(jié)果，可以對(duì)?；菲髽I(yè)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更全面的評(píng)估。

1 ?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系建立

張成俊[8]提出從制度、員工和車輛三個(gè)主觀因素構(gòu)建運(yùn)輸企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化管理體系。張春艷等[9]提出從“人-機(jī)-料-環(huán)-法”因素入手，針對(duì)?；愤\(yùn)輸事故進(jìn)行預(yù)防和應(yīng)急處理。本文從人員、貨物、設(shè)施設(shè)備、安全管理和運(yùn)輸環(huán)境五個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估，其中：人員因素包括駕駛經(jīng)驗(yàn)、應(yīng)變能力、安全素質(zhì)；貨物因素包括易燃易爆和特殊危害；設(shè)施設(shè)備因素為車輛狀態(tài)和設(shè)備狀態(tài)；安全管理因素主要是應(yīng)急措施和相關(guān)規(guī)范；運(yùn)輸環(huán)境因素包括運(yùn)輸時(shí)長、氣象條件和道路條件。建立?；愤\(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，如表1 所示。

2 模型建立

在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法中，定義風(fēng)險(xiǎn)為：

其中：R 為風(fēng)險(xiǎn)水平；P 為風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率；C 為風(fēng)險(xiǎn)造成的損失。由風(fēng)險(xiǎn)定義可知，風(fēng)險(xiǎn)水平R 是風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率P 和風(fēng)險(xiǎn)事故損失C 的函數(shù)[10]。

2.1 ?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

2.1.1 構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。Pearl 首次提出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率模型，將特定領(lǐng)域的專家信息與貝葉斯知識(shí)相結(jié)合，以有向圖的形式表示事故相關(guān)變量之間的不確定性關(guān)系，并計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率[11]。危化品運(yùn)輸?shù)呢惾~斯網(wǎng)絡(luò)模型和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系都是通過節(jié)點(diǎn)和變量之間的因果關(guān)系建立的，因此可以將二者進(jìn)行轉(zhuǎn)換[12]，危化品運(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖1 所示。

圖1 危化品運(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率評(píng)估貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

2.1.2 定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變量的基本信息。正向推理：在通過節(jié)點(diǎn)變量之間的因果關(guān)系建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之后，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)相互獨(dú)立?？梢愿鶕?jù)下式由每個(gè)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率和條件概率表計(jì)算邊緣概率，最終得出?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的概率。

其中：P (Ui)為邊緣概率，P (U=Ui|U=Uij)為條件概率，P (U=Uij)為先驗(yàn)概率。

逆向推理：設(shè)子節(jié)點(diǎn)Ui已改變，并且識(shí)別導(dǎo)致Ui改變的可能因素，將Uij導(dǎo)致Ui改變的概率稱為后驗(yàn)概率，依式（3）計(jì)算：

2.1.3 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的指標(biāo)等級(jí)劃分。梳理和分析歷史?；菲髽I(yè)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)資料，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率及風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性等級(jí)如表2 所示。其中I 級(jí)代表風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率最高，V 級(jí)代表風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的概率最低。

表2 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

2.2 危化品運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)損失程度的模糊綜合評(píng)估模型

?；愤\(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系多為定義模糊的指標(biāo)，模糊綜合評(píng)價(jià)方法[13]是定性問題定量討論的主要手段，與AHP 相結(jié)合可以更好地對(duì)指標(biāo)體系加以定量分析[14]。按如下步驟建立?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)損失程度的模糊綜合評(píng)估模型。

第五步：進(jìn)行一級(jí)因素的綜合評(píng)價(jià)，綜合風(fēng)險(xiǎn)損失程度為：

L 為評(píng)判結(jié)果集，根據(jù)最大隸屬度原則[16]，選取max(lt)對(duì)應(yīng)的評(píng)語作為最終評(píng)估結(jié)果。通過整理和分析?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)歷史損失情況，建立風(fēng)險(xiǎn)事故損失程度等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表3 所示。

表3 風(fēng)險(xiǎn)事故損失程度等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

2.3 ?；愤\(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性和風(fēng)險(xiǎn)事故損失的程度，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)可分為四級(jí)，其中1 級(jí)為不可接受、2 級(jí)不愿接受、3 級(jí)為可接受、4 級(jí)為可忽略，具體如表4 所示[17]。

表4 風(fēng)險(xiǎn)綜合表

3 實(shí)證分析

本文擬對(duì)A 企業(yè)危化品道路運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)建立安全評(píng)估體系。A 運(yùn)輸有限公司成立于2002 年，專門從事華北地區(qū)的?；坟浳镞\(yùn)輸。目前，該企業(yè)已建立了完整的安全質(zhì)量管理體系，配備裝車50 余輛，可調(diào)度車輛近300 輛。車輛配備了行車記錄儀和定位系統(tǒng)，安全防護(hù)設(shè)備齊全。該公司現(xiàn)有員工400 余人，相關(guān)人員考試合格后取得了相應(yīng)的道路危險(xiǎn)貨物運(yùn)輸資質(zhì)證書。

3.1 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率評(píng)估

邀請(qǐng)8 位?；愤\(yùn)輸相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者、A 企業(yè)一線危化品運(yùn)輸人員、危化品運(yùn)輸監(jiān)管機(jī)構(gòu)的工作人員作為專家組進(jìn)行問卷調(diào)查，其中：T 代表風(fēng)險(xiǎn)因素的發(fā)生，F(xiàn) 代表風(fēng)險(xiǎn)因素的不發(fā)生。各風(fēng)險(xiǎn)因素的先驗(yàn)概率如表5 所示。

表5 各風(fēng)險(xiǎn)因素的先驗(yàn)概率

條件概率通過8 位專家組成員先驗(yàn)知識(shí)獲得，以U4節(jié)點(diǎn)為例，條件概率如表6 所示。

表6 U4 節(jié)點(diǎn)的條件概率表

在得到先驗(yàn)概率和條件概率后，可利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出?；愤\(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。邊緣概率的計(jì)算過程如下：

由于數(shù)據(jù)龐大計(jì)算過程繁雜，將條件概率輸入GeNie 軟件進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理，邊緣概率信息如圖2 所示，目標(biāo)層和一級(jí)指標(biāo)層節(jié)點(diǎn)的邊緣概率如表7 所示。

圖2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)邊緣概率

表7 目標(biāo)層和一級(jí)指標(biāo)層節(jié)點(diǎn)的邊緣概率

由表2 和表7 可知，該危化品企業(yè)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性在貨物因素為Ⅳ級(jí)，設(shè)備設(shè)施方面為Ⅱ級(jí)，其余方面為Ⅲ級(jí)，綜合運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性為Ⅲ級(jí)。

?；愤\(yùn)輸事故已經(jīng)發(fā)生的情況下，計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的后驗(yàn)概率，快速尋找引起事故發(fā)生的關(guān)鍵因素。在GeNie 軟件建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中，將“綜合運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)”節(jié)點(diǎn)發(fā)生概率設(shè)置為1。由逆向推理可知，如果危化品運(yùn)輸中必然存在風(fēng)險(xiǎn)，由U32設(shè)備狀態(tài)導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率最高為75%，其次是U31車輛狀態(tài)、U41應(yīng)急措施、U11駕駛經(jīng)驗(yàn)和U42相關(guān)規(guī)范，風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率均高于60%，企業(yè)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注導(dǎo)致運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素并采取有效措施。

3.2 基于模糊綜合評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)事故損失程度評(píng)估

3.2.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重確定。8 位專家組成員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定。以一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算為例，一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣計(jì)算出的CI 值為0.056，RI 值為1.120，因此計(jì)算出的CR 值為0.050＜0.1，符合一致性檢驗(yàn)，計(jì)算出的權(quán)重一致，由此可計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

3.2.2 評(píng)估結(jié)果與分析。專家組8 名成員結(jié)合?；返缆愤\(yùn)輸企業(yè)安全檢查表對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估，以二級(jí)指標(biāo)“人員因素U1”為例，根據(jù)式（4）計(jì)算其隸屬度為：

從表8 數(shù)據(jù)可以看出，5 個(gè)一級(jí)指標(biāo)中，人員因素、安全管理、運(yùn)輸環(huán)境指標(biāo)的損失最大隸屬度對(duì)應(yīng)評(píng)估等級(jí)為“一般”，貨物因素的損失最大隸屬度對(duì)應(yīng)評(píng)估等級(jí)為“較輕微”，設(shè)施設(shè)備指標(biāo)的損失最大隸屬度對(duì)應(yīng)評(píng)估等級(jí)為“較嚴(yán)重”，綜合風(fēng)險(xiǎn)損失的最大隸屬度對(duì)應(yīng)評(píng)估等級(jí)為“一般”。

表8 各級(jí)評(píng)估指標(biāo)隸屬度

3.3 綜合評(píng)估分析

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評(píng)估法可知該?；菲髽I(yè)綜合運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性為Ⅲ級(jí)，模糊綜合評(píng)估的結(jié)果為綜合風(fēng)險(xiǎn)損失程度等級(jí)為“一般”。由表4 綜合分析，該?；愤\(yùn)輸企業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果為3 級(jí)可接受程度。該企業(yè)在設(shè)施設(shè)備方面評(píng)估等級(jí)較差且風(fēng)險(xiǎn)概率常見，因此企業(yè)應(yīng)定期檢查維護(hù)設(shè)施設(shè)備，動(dòng)態(tài)掌握車輛的運(yùn)輸狀況，針對(duì)薄弱環(huán)節(jié)采取相應(yīng)的預(yù)防和應(yīng)急措施。

4 結(jié)論

?；愤\(yùn)輸具有特殊性和流動(dòng)性的特點(diǎn)，因此，在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究中應(yīng)全面、系統(tǒng)地考慮和分析可能導(dǎo)致事故的影響因素和指標(biāo)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)評(píng)估法在進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，只對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率進(jìn)行評(píng)估是不全面的。結(jié)合模糊綜合評(píng)估法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)損失程度進(jìn)行評(píng)估，可以為考慮不確定危化品運(yùn)輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)損失提供分析工具。綜合這兩方面的評(píng)估結(jié)果，可以對(duì)?；菲髽I(yè)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更全面的評(píng)估。本文以A ?；愤\(yùn)輸公司為例，構(gòu)建了綜合評(píng)估體系，對(duì)?；返缆愤\(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)做出了量化評(píng)估，對(duì)?；返缆愤\(yùn)輸行業(yè)提供了可借鑒的綜合安全評(píng)估手段。