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    基于RIMER的臺風災害下城市供水系統(tǒng)失效情景推演研究*

    2023-11-07 13:43:34羅夢柯
    中國安全生產(chǎn)科學技術 2023年10期
    關鍵詞:置信度貝葉斯臺風

    王 喆,羅夢柯,劉 丹,呂 鋒

    (1.武漢理工大學 安全科學與應急管理學院,湖北 武漢 430070;2.武漢理工大學 中國應急管理研究中心,湖北 武漢 430070)

    0 引言

    城市供水是城市生存和發(fā)展的生命線,沒有充足的水資源和高效的供水系統(tǒng),城市運行將面臨嚴峻的挑戰(zhàn)[1]。目前,氣候變暖導致相關自然災害事件頻發(fā),沿海城市由于其特殊的地理位置,更容易受到臺風等具有突發(fā)性強、破壞力大、范圍廣等特點的極端天氣事件影響,因此需要相關部門及人員準確、及時采取有力措施應對[2]。城市供水系統(tǒng)是由原水、制水、輸配水以及二次供水等系統(tǒng)組成的復雜開放系統(tǒng),容易受到相關自然災害的破壞和影響,一旦遭受破壞可能造成嚴重后果[3]。如果臺風登陸時正值天文大潮期間,將是“風雨潮三碰頭”——強風、暴雨、風暴潮聯(lián)合來襲,強風和天文大潮聯(lián)合催生出更烈的風暴潮,猛烈增高的潮位可能頂托沿海水位,導致暴雨排水不暢,進而加劇災情。隨著我國城鎮(zhèn)化進程的推進和氣候變化的加劇,如何應對臺風、暴雨等災害性天氣已經(jīng)成為現(xiàn)代沿海城市面臨的主要問題之一。

    國內(nèi)外相關學者已在城市供水系統(tǒng)風險評估領域開展一系列研究,如Pagano等[4]定義1個系統(tǒng)動態(tài)模型(SDM),評估地震情景下城市飲用水供應系統(tǒng)的恢復力演變過程;Yu等[5]采用案例推理(CBR)法分析自然災害期間城市供水管網(wǎng)(UWSN)的風險響應;張國晟等[6]從韌性城市建設角度,分析原水、制水、輸配水、二次供水各子系統(tǒng)中較為常見、危害較大的風險因素;除此之外,本體建模方法[7]、主成分分析法[8]也為供水系統(tǒng)風險評估提供了相關參考。從上述文獻分析可看出,對城市供水各子系統(tǒng)失效造成供水中斷風險評估的關聯(lián)性、系統(tǒng)性研究較少。

    Natech事件被稱為自然災害誘發(fā)事故災難[9],該類事件以自然災害作為起始事件,引發(fā)危險物質釋放到城市基礎設施上,使得城市生命線受損,進而對應急響應造成負面影響[10]。目前國內(nèi)外學者關于城市生命線Natech事件風險評估對象主要集中于供氣[11]、供電[12]等系統(tǒng)失效情景模擬方面。然而,基于Natech事件對城市供水系統(tǒng)失效典型特征及環(huán)節(jié)分析較少。置信規(guī)則庫推理方法(belief rule-base inference methodology using the evidential reasoning approach,RIMER)是1種以先驗概率和 IF-Then 專家系統(tǒng)等理論為基礎進行推理和建模的有效工具,其可用于災害情景下對復雜系統(tǒng)風險進行推理和診斷。目前,RIMER已運用于災害鏈風險診斷[13]、決策優(yōu)化[14]等領域,但應用于城市生命線風險評估的研究較少。

    鑒于此,本文對臺風災害情景下城市供水系統(tǒng)Natech事件進行系統(tǒng)性分析,在構建城市供水系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結構的基礎上,對相關節(jié)點屬性賦以狀態(tài)值,通過RIMER推理算法獲得演化過程中各子節(jié)點的置信度分布,直到推出末節(jié)點即供水中斷的置信分布,取其中置信度較大的狀態(tài)等級為推理結果。在上述過程中,還需根據(jù)未知信息缺失程度對相關規(guī)則庫結果集置信度進行修正。最后,通過臺風“暹芭”災情信息進行驗證,證明該模型具備一定精確性和有效性。該方法以期為相關決策者提供1種臺風災害情景下,城市供水系統(tǒng)功能失效風險評估的參考方法。

    1 基于Natech的情景構建

    臺風災害下,城市供水系統(tǒng)Natech事件主要包括臺風引發(fā)的一系列自然災害事件和災害作用到供水系統(tǒng)所導致的功能失效事件。臺風登陸時,由于強風、暴雨及其耦合作用產(chǎn)生的風暴潮是導致城市供水系統(tǒng)各子系統(tǒng)功能失效的直接原因之一。因此,本文以風暴潮為父節(jié)點構建貝葉斯失效演化拓撲結構,而供水中斷是演化推理的目標,故以供水中斷作為推理模型的末位子節(jié)點。由于城市供水系統(tǒng)演化過程復雜多變,為簡便建模分析,利用Natech方法分析得到情景關鍵節(jié)點演化過程。

    1.1 臺風災害情景下城市供水系統(tǒng)Natech事件分析

    結合研究情景,將研究對象確定為原水系統(tǒng)、制水系統(tǒng)、輸配水系統(tǒng)、供配電系統(tǒng)以及應急儲水5個部分,并對其進行失效情景的演化分析。原水系統(tǒng)主要任務是獲取可靠的水源,通過各種處理技術,將水源中的有害物質去除或減少到一定程度;制水系統(tǒng)是對原水進行進一步處理,使其符合飲用水的標準;輸配水系統(tǒng)是將初步處理過的水通過管網(wǎng)輸送到城市各個角落;供配電系統(tǒng)是為所有系統(tǒng)提供穩(wěn)定、可靠的電力,以確保相關系統(tǒng)正常運行;應急儲水是應對災害斷水時的儲存水源,屬于應急物資。

    通過文獻、網(wǎng)絡調研,收集整理近些年國內(nèi)外城市供水系統(tǒng)Natech事件案例,臺風災害可能對城市供水的各個組成系統(tǒng)產(chǎn)生嚴重影響,導致供水中斷、水質惡化等問題。圖1所示為本文構建的城市供水系統(tǒng)失效情景演化過程示意。

    圖1 城市供水系統(tǒng)失效演化過程示意Fig.1 Failure evolution process of urban water supply system

    1.2 貝葉斯網(wǎng)絡構建

    證據(jù)理論能有效處理應急情景演化中的不確定性信息,而貝葉斯網(wǎng)絡能對其進行仿真推演[15]。因此,本文利用貝葉斯網(wǎng)絡表示臺風災害情景下,城市供水系統(tǒng)失效仿真演化過程。貝葉斯網(wǎng)絡模型采用有向無環(huán)圖描述變量節(jié)點之間的定性關系,并用條件概率分布衡量變量節(jié)點對父節(jié)點的定量依賴關系。在上述基礎上,設計臺風耦合災害情景下的城市供水系統(tǒng)Natech事件演化貝葉斯網(wǎng)絡拓撲結構,主要分為2個步驟:

    1)設計貝葉斯網(wǎng)絡輸入變量節(jié)點、狀態(tài)變量節(jié)點和輸出變量節(jié)點。

    2)確定貝葉斯網(wǎng)絡節(jié)點順序,并按照上下層順序關系對變量節(jié)點進行連接,進而得到貝葉斯網(wǎng)絡化拓撲結構。

    根據(jù)災害情景演化機理,以臺風登陸時帶來的強風、暴雨、風暴潮3種致災因子作為初始情景,作用到城市供水系統(tǒng)中進而導致各子系統(tǒng)功能失效,并最終引發(fā)供水中斷災害情景。收集國內(nèi)外相關文獻及案例,在確保選擇的變量能夠基本覆蓋案例信息中的重要方面基礎上,得到失效演化過程中的關鍵節(jié)點、狀態(tài)要素及因果關系,結合構圖規(guī)則得到失效情景的貝葉斯網(wǎng)絡演化拓撲結構,如圖2所示。

    為更好地對各系統(tǒng)失效情景進行推演分析,本文引入證據(jù)理論的RIMER方法進行定量分析推演,在該方法中各情景的要素名稱(編號)和狀態(tài)等級如表1所示。

    表1 城市供水系統(tǒng)功能失效演化要素名稱及狀態(tài)等級Table 1 Name and status grade of functional failure evolution elements of urban water supply system

    2 構建置信規(guī)則庫

    2.1 知識表達及轉換規(guī)則

    在傳統(tǒng)規(guī)則的基礎上,Yang等[16]引入置信框架表示形式,并在規(guī)則中保留不確定信息,使得置信規(guī)則更貼近于實際,第k條規(guī)則Rk表達如式(1)所示。

    (1)

    2.2 關聯(lián)規(guī)則

    設?={?1,?2,…,?m}為包含m項的數(shù)據(jù)集合,事件集S由多個項組成,是?上的子集,即S??。所有事件集則構成事務集γ。完整的ifAthenB關聯(lián)規(guī)則表示為A?B的蘊含式,其中A為上層規(guī)則,B為下層規(guī)則,A??,B??且A∩B=?。若規(guī)則A?B在事務集γ中成立,則存在置信度為η(A?B)=P(B|A)。另外,存在支持度σ,其中σ是集合?中A∪B的占比,即有σ(A?B)=P(A∪B)。以上述理論為基礎,在收集案例數(shù)據(jù)中運用關聯(lián)規(guī)則中挖掘規(guī)則得到結論置信度βi,k及規(guī)則權重θk,從而構建置信規(guī)則庫。

    2.3 將輸入數(shù)據(jù)轉換為信度結構

    輸入數(shù)據(jù)的轉化過程是指將輸入數(shù)據(jù)與規(guī)則庫中的前提屬性相互匹配的過程。令推理的輸入數(shù)據(jù)為單個規(guī)則的衡量尺度標準x以及信度ε:(x1,ε1),(x2,ε2),…,(xn,εn)。εn為輸入狀態(tài)xn的信度,代表該狀

    態(tài)出現(xiàn)的可能性,其規(guī)則匹配度T(xi,εi)的計算如式(2)~(3)所示。

    T(xi,εi)={(Aij,αij),i=1,2,…,T}

    (2)

    (3)

    式中:T(xi,εi)表示規(guī)則匹配度,xi表示第i個輸入狀態(tài)值,εi表示相應的信度;αij表示與之相關規(guī)則前提條件的第j個狀態(tài)Aij的綜合匹配度;φ(xi,Aij)為相應的匹配函數(shù);Aij表示相應的參考值。

    根據(jù)輸入值類型、特點不同,計算方式有2種方式:

    1)前提屬性為離散數(shù)值,如式(4)所示。

    (4)

    式中:Aik,Ai(k+1)分別表示輸入值前后相鄰的參考值;Ji表示相應狀態(tài)等級的數(shù)量。

    2)前提屬性為專家經(jīng)驗輸入值,則不需要進行轉換,如式(5)所示。

    αij=εi

    (5)

    2.4 包含未知信息的規(guī)則推理

    RIMER優(yōu)化算法的推理步驟主要分為4步:計算激活權重、結果集的置信度修正、構造概率分配函數(shù)以及ER算法的融合。推理步驟如下:

    1)激活權重計算如式(6)所示。

    (6)

    2)結果置信度的修正由于部分輸入數(shù)據(jù)可能受到專家主觀因素影響不完整,因此被激活的規(guī)則結果集置信度還需進一步修正,第k條規(guī)則結果集中的第i個等級的置信度修正公式如式(7)~(8)所示。

    (7)

    (8)

    3)構造L個基本概率分配函數(shù),構造過程如式(9)~(12)所示。

    mj,k=ωkβj,k

    (9)

    (10)

    (11)

    (12)

    4)運用ER算法對規(guī)則進行推理,本文采用Yang等[16]提出的遞歸算法來融合前k條和第k+1條規(guī)則,推理得到Dj如式(13)~(20)所示:

    (13)

    (14)

    (15)

    (16)

    (17)

    (18)

    (19)

    S(D*)={(Dj,βj);j=1,2,…,ji}

    (20)

    式中:S(D*)為該規(guī)則庫的結果集;Dj為結果屬性的狀態(tài)等級;βj為其置信度;βD為未知置信度。

    3 案例分析

    3.1 案例描述

    2022年7月2日,臺風“暹芭”在廣東某城市沿海登陸,中心附近最大風力達到12級,部分沿海還正值天文大潮期間,近海域出現(xiàn)3~5 m的大浪或巨浪,帶來了狂風暴雨和城市倒灌,造成部分地區(qū)跳閘停電,北部水源地遭到破壞,較多供水設施和設備被淹,輸配水管道被淤泥掩埋、堵塞、損壞,導致該地區(qū)的供水短缺[17]。此外,受到風暴潮的影響,該城市的通信、交通生命線工程也受到不同程度的影響。本文選取該案例進行臺風耦合災害情景下的城市供水系統(tǒng)失效診斷,診斷結果擬為該城市供水系統(tǒng)的防災減災工作提供相關參考。

    3.2 案例計算

    1)運用關聯(lián)規(guī)則理論挖掘規(guī)則。從我國相關省市氣象臺風網(wǎng)、水利部門官方等網(wǎng)站獲得94例國內(nèi)外歷史災情數(shù)據(jù),再應用關聯(lián)規(guī)則進行規(guī)則挖掘,建立置信規(guī)則庫,其中流域治理情況子規(guī)則庫如表2所示。表2中,防洪防汛措施準備情況1,2,3分別表示準備充足,準備一般,準備不充分;流域植被覆蓋率1,2,3分別表示:覆蓋率范圍為[0,70%],(70%,90%],(90%,100%];流域治理情況則根據(jù)前提屬性賦值情況得到相應等級的置信分布。同理,采用該方法得到其他子系統(tǒng)的規(guī)則,計算得到供水中斷子規(guī)則庫的診斷結果。

    表2 流域治理情況子規(guī)則庫Table 2 Subrule base of watershed governance

    2)輸入屬性值。難以獲取的輸入數(shù)據(jù)由4位專家評價獲取,按照式(9)~(20)對專家評價信息進行融合,其中各位專家輸入信息重要程度均相等。根據(jù)收集案例的相關數(shù)據(jù),將影響范圍、12 h降雨量以及風力等級等13個屬性值的置信度設為1,作為已知證據(jù)變量輸入推理模型。根據(jù)式(2)~(5),將案例的輸入屬性轉換為評價等級{Dij}上的置信度形式。

    3)計算激活權重。為方便計算,設定前提屬性的相對權重均相等,將表3的各規(guī)則權重依次代入式(9),計算流域治理情況子系統(tǒng)規(guī)則庫各條規(guī)則的激活權重ωk(k=1,2,…,9),得到ω1=ω2=ω3=ω4=ω8=0,ω5=0.317 6,ω6=0.152 1,ω7=0.282 4,ω9=0.247 9。根據(jù)計算結果已知規(guī)則5,6,7,9激活權重不為0,因此被激活。

    5)融合推理。將修正后的結論置信度和激活權重代入式(9)~(20)對規(guī)則進行融合。計算得到流域治理情況子系統(tǒng)規(guī)則庫在其評價等級上的置信分布結果為:{(差或一般,0.274 7),(良好,0.659 0)}。將該診斷結果作為下1個子系統(tǒng)的輸入值,按照同樣的計算方法,可得到其余子系統(tǒng)在診斷等級上的置信度分布結果,取置信度較大值作為屬性診斷結果并與實際結果進行對比,如表3所示。

    6)計算臺風耦合情景下城市供水系統(tǒng)功能失效的風險概率。將A1、A2各狀態(tài)等級交叉相乘計算得到城市供水系統(tǒng)各失效風險等級:(低風險,0.104 4),(中等風險,0.678 8),(高等風險,0.216 8)。由此可知,當遭遇臺風災害風雨潮耦合情景下,城市供水系統(tǒng)功能失效中高風險≈90%,故有關部門應提前準備有關措施,有效應對其風險性帶來的不利因素及供水中斷帶來的一系列衍生事件。

    3.3 結果分析

    由表3可知,目標屬性的計算結果基本符合該城市供水系統(tǒng)受損的實際情況,說明該失效評價模型的有效性和可行性。針對本文案例,供水中斷是風險概率最大的推理節(jié)點,導致城市供水中斷的最大風險節(jié)點分別是供配電中斷和輸配水系統(tǒng)功能失效,失效概率分別是0.840 8,0.964 3。風雨潮災害情景下,原水系統(tǒng)受到污染、水處理設施受損以及交通通訊中斷導致應急水源無法供應到位,導致城市供水系統(tǒng)的失效風險增大。為保證城市供水系統(tǒng)功能的正常發(fā)揮,有關部門應當積極采取相應的減災措施:1)加強原水質量監(jiān)測和保障,及時監(jiān)測原水水質,加強原水源保護,確保供水安全;在臺風來臨前,加強水源區(qū)排查工作,防止污染物流入水源區(qū)。2)增強輸配水系統(tǒng)的抗災能力,加強輸配水管網(wǎng)的巡查、維護和加固,確保其抗災能力。3)保障供電系統(tǒng)的穩(wěn)定運轉,加強供電系統(tǒng)的巡查、維護和加固,確保其抗災能力;建立應急備用電源,保證在斷電情況下有足夠的備用電源供應。4)建立應急備用水源,保證在緊急情況下有足夠的備用水源供應。

    綜上所述,為保證城市供水系統(tǒng)的正常運轉,在臺風來臨前,相關部門應當采取必要的減災措施,以確保水資源的安全供應,有效降低臺風災害對城市供水系統(tǒng)的不利影響。

    4 結論

    1)從風雨潮災害要素耦合情景開始,到供水中斷結束,利用Bayes網(wǎng)絡和優(yōu)化后的置信規(guī)則庫推理算法可完成較為準確的城市供水系統(tǒng)在臺風災害情景下Natech事件的情景演化與推理分析。

    2)城市供水系統(tǒng)是1個復雜的系統(tǒng),各個子系統(tǒng)之間存在復雜的相互作用關系,RIMER的處理能力有限,可能會導致分析和推理結果與實際情況有輕微偏差,后續(xù)需進一步擴大數(shù)據(jù)庫進行優(yōu)化。

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