關(guān)守安，朱立富，潘科

(1.遼寧省安全科學(xué)研究院，遼寧 沈陽 110004； 2.大連交通大學(xué) 土木與安全工程學(xué)院，遼寧 大連 116028)

?

SOM網(wǎng)絡(luò)在鐵路危險貨物專用線風(fēng)險評價中的應(yīng)用

關(guān)守安1，朱立富2，潘科2

(1.遼寧省安全科學(xué)研究院，遼寧 沈陽 110004； 2.大連交通大學(xué) 土木與安全工程學(xué)院，遼寧 大連 116028)

為合理確定鐵路危險貨物專用線的風(fēng)險水平，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的風(fēng)險評價模型.根據(jù)鐵路危險貨物專用線運(yùn)營的特點及國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的要求，比較全面、系統(tǒng)地構(gòu)建了鐵路危險貨物專用線及附屬設(shè)施風(fēng)險評價指標(biāo)體系.為了彌補(bǔ)現(xiàn)有鐵路危險貨物專用線定量風(fēng)險評價方法的不足，提出了基于自組織特征映射(SOM)網(wǎng)絡(luò)的鐵路危險貨物專用線風(fēng)險評價模型，并將訓(xùn)練后的模型應(yīng)用于中石油某線路的風(fēng)險評價，確定了該線路的風(fēng)險等級.實例計算表明，該模型假設(shè)合理，計算結(jié)果符合實際情況.

鐵路危險貨物專用線；自組織特征映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；指標(biāo)體系；風(fēng)險評價

0 引言

鐵路危險貨物專用線是危險貨物運(yùn)輸?shù)闹匾绞剑推肥氰F路專用線運(yùn)輸?shù)闹饕ｋU貨物.隨著石油化工和鐵路運(yùn)輸行業(yè)的發(fā)展，鐵路危險貨物專用線運(yùn)營過程中存在的潛在風(fēng)險已不容忽視，近幾年來鐵路危險貨物運(yùn)輸安全的研究發(fā)展迅速[1-6].風(fēng)險評價是保證線路安全運(yùn)營的重要手段，根據(jù)《鐵路危險貨物運(yùn)輸安全監(jiān)督管理規(guī)定》的相關(guān)規(guī)定，企業(yè)應(yīng)對其所屬的危險貨物鐵路專用線進(jìn)行安全評價.

在評價工作中，評價方法的合理性直接影響評價結(jié)果的準(zhǔn)確性.目前，在鐵路專用線風(fēng)險評價中常用的方法主要有：事故樹分析法(FTA)[4]、安全檢查表(SCA)[5]、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)法[6]、模糊數(shù)學(xué)方法等[7-8].事故樹分析法、安全檢查表法很難將鐵路危險貨物專用線運(yùn)營的風(fēng)險定量化，模糊數(shù)學(xué)方法雖然可以將風(fēng)險評價結(jié)果定量化，但該方法的核心是建立隸屬函數(shù)，而模糊隸屬度的確定帶有很強(qiáng)的主觀性和隨意性，由于油庫鐵路裝卸系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性[9]，這些方法在應(yīng)用上都有一定的局限性.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和完善，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開始應(yīng)用于風(fēng)險評價[4,10-11]，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在風(fēng)險評價中可以解決系統(tǒng)復(fù)雜性和不確定性的問題，同時該方法具有逼近復(fù)雜非線性系統(tǒng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的優(yōu)點，因此通過建立基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評理論的鐵路危險貨物專用線及附屬設(shè)施風(fēng)險評價模型，確定鐵路危險貨物專用線及裝卸系統(tǒng)的安全狀態(tài)，可以為鐵路危險貨物專用線及其附屬設(shè)施定量化風(fēng)險評價及其風(fēng)險管理提供依據(jù)，對于完善定量化評價方法也具有重要意義.

1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價理論

自組織特征映射(SOM)網(wǎng)絡(luò)[4]是由芬蘭學(xué)者Teuvo Kohonen最先提出的，該網(wǎng)絡(luò)是一個由全連接的神經(jīng)元陣列組成的無教師自組織、自學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò).通常認(rèn)為處于空間中不同區(qū)域的神經(jīng)元有不同的分工，當(dāng)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時，將會分為不同的反應(yīng)區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌南囗憫?yīng)特征.SOM網(wǎng)絡(luò)的一個典型特征就是可以在一維或二維的處理單元陣列上，形成輸入信號的特征拓?fù)浞植?，因此SOM網(wǎng)絡(luò)具有抽取輸入信號模式特征的能力.

設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸入X∈Rn，輸出神經(jīng)元i與輸入單元的連接權(quán)值為wi∈Rn，則輸出神經(jīng)元i的輸出oi為：

oi=wiX

網(wǎng)絡(luò)實際具有響應(yīng)的輸出單元k，其輸出為：

以上兩式可修正為：

式中：wij為輸出神經(jīng)元i和輸入神經(jīng)元j之間的連接權(quán)值；xi為輸入神經(jīng)元i的輸出；σ(t)為非線性函數(shù)；ε為一個很小的正數(shù)；rk為系數(shù)，它與權(quán)值及橫向連接有關(guān)；Si為與處理單元i相關(guān)的處理單元集合；ok稱為浮動閾值函數(shù).

2 風(fēng)險評價模型

2.1 建立風(fēng)險評價指標(biāo)體系

針對鐵路危險貨物運(yùn)輸?shù)挠嘘P(guān)作業(yè)特點，并根據(jù)《鐵路危險貨物運(yùn)輸安全監(jiān)督管理規(guī)定》(交通運(yùn)輸部令[2015]第1號)、《鐵路危險貨物運(yùn)輸辦理站(專用線、專用鐵路)辦理規(guī)定》(第十三次補(bǔ)充修改)(運(yùn)營貨管電[2010]2030號)、《鐵路危險貨物辦理站、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》(鐵運(yùn)[2010]105號)中關(guān)于鐵路危險貨物專用線中關(guān)于“承運(yùn)單位及人員”、“裝卸設(shè)備及設(shè)施”、“安全管理”等方面的要求，建立了鐵路專用線風(fēng)險評價指標(biāo)體系，如圖1所示.

圖1 鐵路危險貨物專用線及附屬設(shè)施的風(fēng)險評價指標(biāo)體系

2.2 風(fēng)險評價中的應(yīng)用

根據(jù)建立的安全評價指標(biāo)體系，結(jié)合收集的數(shù)據(jù)建立SOM網(wǎng)絡(luò)的鐵路危險貨物專用線風(fēng)險評價模型，如圖2所示.

圖2 基于SOM網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)風(fēng)險評價結(jié)構(gòu)

具體步驟為：

(1)學(xué)習(xí)樣本的輸入并進(jìn)行歸一化：設(shè)鐵路危險貨物專用線的風(fēng)險等級因素集為{y1,y2,…,yn}，y1,y2,…,yn為1級指標(biāo)，每個1級指標(biāo)有m個影響因素(即2級指標(biāo))，則有待評價樣本特征值矩陣為X=(xij).(·)表示矩陣為點值矩陣，X的第i行，第j列的元素為xij；xij為第i個指標(biāo)在第j個影響因素下的特征值.由于本文選取的指標(biāo)多為定性指標(biāo)，專家打分時易受主觀因素的影響，為了盡可能獲得準(zhǔn)確、可靠的輸入數(shù)據(jù)，采用集值統(tǒng)計法，根據(jù)不同專家的知識程度、經(jīng)驗、考慮問題的角度賦予不同的權(quán)重，即依據(jù)模糊數(shù)學(xué)的思想，讓專家對某一指標(biāo)而是給出一個區(qū)間值，然后進(jìn)行相應(yīng)的處理，如對于指標(biāo)yij，請專家ps依據(jù)該指標(biāo)的評價標(biāo)準(zhǔn)和對該指標(biāo)有關(guān)情況給出一個特征值區(qū)間，其中s=1，2，…，q)，表示專家數(shù)量，專家自身權(quán)重為ωs，則2級評價指標(biāo)yij的特征值xij可按下式進(jìn)行計算：

而1級指標(biāo)yi的特征值Xi可由下式確定：

式中:ωij為指標(biāo)yij的權(quán)重，權(quán)重的獲取采用層次分析法.

(2)根據(jù)選取的指標(biāo)特征尋找獲勝節(jié)點；

(3)定義優(yōu)勝領(lǐng)域；

(4)對優(yōu)勝領(lǐng)域內(nèi)的所有節(jié)點調(diào)整權(quán)值；

(5)學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)束判定.

3 實例分析

3.1 樣本輸入

以中石油吉林銷售公司下屬配送中心的11家油庫鐵路專用線及附屬設(shè)施為研究對象，根據(jù)大連某安全評價機(jī)構(gòu)對其安全評價的結(jié)果分為四級[12]：Ⅳ為危險級，Ⅲ為警示級，Ⅱ為臨界級，Ⅰ為安全級，將這四個等級作為訓(xùn)練樣本的目標(biāo)值.樣本數(shù)據(jù)為該評價體系的1級指標(biāo)分值，經(jīng)該安全評價機(jī)構(gòu)的課題組成員打分并根據(jù)式(1)及式(2)處理后獲得，其中每個2級評價因子得分范圍是[0，100]，加權(quán)后的訓(xùn)練樣本見表1.

表1 訓(xùn)練樣本

在進(jìn)行鐵路危險貨物專用線及附屬設(shè)施風(fēng)險評價時，首先利用具有聚類功能的函數(shù)newsom創(chuàng)建一個SOM網(wǎng)絡(luò)，代碼為：net=newsom(minmax(P),[2 2])，其中，P為輸入向量，由表1決定，創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的競爭層為2×2的結(jié)構(gòu).然后利用函數(shù)train和仿真函數(shù)sim對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真.由于訓(xùn)練步數(shù)的大小影響著網(wǎng)絡(luò)的聚類性能，這里設(shè)置訓(xùn)練步數(shù)為10、100和1 000，分別觀察其分類性能.由圖3可以很直觀的看出，樣本數(shù)據(jù)被成功歸為4類，聚類結(jié)果如表2所示，對結(jié)果進(jìn)行分析可知，當(dāng)訓(xùn)練步數(shù)為10時，樣本序號為1-2的分為一類，4-6的分為一類，樣本3為單獨(dú)一類，這與實際的風(fēng)險等級不一致.當(dāng)訓(xùn)練步數(shù)為100時，序號為1-3的樣本被化為一類，5、6被劃分為一類，這種分類還是不夠精確.只有當(dāng)訓(xùn)練步數(shù)為1 000時，樣本才被成功分為4類.

圖3 SOM網(wǎng)絡(luò)聚類圖

表2 SOM網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練聚類結(jié)果

訓(xùn)練步數(shù)聚類結(jié)果104423331110044423313100044332211

3.2 樣本測試

本文應(yīng)用MATLAB R2008平臺，將測試樣本輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，最后得出測試結(jié)果，與實際評價結(jié)果進(jìn)行對比，對3個測試樣本的分類正確率為100%.測試樣本及結(jié)果見表3.

表3 測試樣本

3.3 應(yīng)用實例

以中石油吉林銷售公司某鐵路專用線為實例，利用上文確定的評價模型進(jìn)行評價.該鐵路專用線有2條，站臺數(shù)量1臺，站臺使用面積1 400 m2，1座100 m鋼結(jié)構(gòu)裝卸棧橋1座，棧橋設(shè)有10個鶴位.庫區(qū)設(shè)有4 000 m3汽油儲罐，4 000 m3柴油儲罐，400 m3乙醇儲罐.油庫共分接卸區(qū)、發(fā)付區(qū)、儲存區(qū)、生活區(qū)和綠化區(qū)共5個區(qū)域.該鐵路專用線到達(dá)物質(zhì)為乙醇、汽油和柴油.專用線盡頭設(shè)有車檔，裝卸車場留有消防通道，該專用線已經(jīng)過吉林市氣象災(zāi)害防御科技中心組織的防雷設(shè)施檢測，檢測結(jié)論合格，且該專用線經(jīng)吉林市公安消防支隊組織的消防驗收，驗收合格，按照2.1節(jié)的指標(biāo)體系，依據(jù)《鐵路危險貨物運(yùn)輸安全監(jiān)督管理規(guī)定》等鐵路危險貨物運(yùn)輸法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)對該專用線打分后的指標(biāo)值為：[83.42，79.25，82.33，80.25].根據(jù)3.1節(jié)的訓(xùn)練結(jié)果對該專用線進(jìn)行分類，分類結(jié)果為Ⅲ級，為“良好級”，其危險貨物鐵路裝卸系統(tǒng)的安全保障條件符合相關(guān)要求，可以滿足安全需要，但仍需要加強(qiáng)對鐵路專用線的日常管理和監(jiān)督檢查，并完善應(yīng)急預(yù)案及應(yīng)急救援體系.

4 結(jié)論

(1)根據(jù)鐵路危險貨物專用線的運(yùn)營特點及《鐵路危險貨物運(yùn)輸安全監(jiān)督管理規(guī)定》、《鐵路危險貨物運(yùn)輸辦理站(專用線、專用鐵路)辦理規(guī)定》等關(guān)于的專用線運(yùn)營要求建立的風(fēng)險評價指標(biāo)體系是合理的;

(2)通過實例訓(xùn)練和測試結(jié)果表明，基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立的鐵路危險貨物專用線風(fēng)險評價模型對未知體系的測試結(jié)果準(zhǔn)確、可靠.SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于鐵路危險貨物專用線等復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險評價中.

[1]ADRIAN V,GHEORGHEA,JüRG BIRCHMEIERA,et al.Comprehensive risk assessment for rail transportation of dangerous goods:a validated platform for decision support[J].Reliability Engineering & System Safety,2005,88(3):247-272.

[2]GODOY S M,SANTA CRUZ A S M,SCENNA N J.STRRAP system—A software for hazardous materials risk assessment and safe distances calculation[J].Reliability Engineering & System Safety,2007,92(7):847-857.

[3]MELISSA T BAYSARI,CARLO CAPONECCHIA,ANDREW S MCINTOSH，et al.Classification of errors contributing to rail incidents and accidents:A comparison of two human error identification techniques[J].Safety Science,2009,47(7):948-957.

[4]LIANG W,HU J Q, ZHANG L B,et al.Assessing and classifying risk of pipeline third-party interference based on fault tree and SOM[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2012,25(3):594-608.

[5]ROBERTO BUBBICO,SERGIO DI CAVE,BARBARA MAZZAROTTA.Risk analysis for road and rail transport of hazardous materials:a simplified approach[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries,2004,17(6):483-488.

[6]VAN DER VLIES A V,SUDDLE S I.Structural measures for a safer transport of hazardous materials by rail:The case of the basic network in The Netherlands[J].Safety Science,2008,46(1):119-131.

[7]ANDREA GRASSI,RITA GAMBERINI,CRISTINA MORA,et al.A fuzzy multi-attribute model for risk evaluation in workplaces[J].Safety Science,2009,47(5):707-716.

[8]MARKOWSKI ADAM S,SAM MANNAN M,AGATA BIGOSZEWSKA.Fuzzy logic for process safety analysis[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries,2009,22(6):695-702.

[9]MARKOWSKI A S,MANNAN M S,KOTYNIA A,et al.Uncertainty aspects in process safety analysis[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries,2010,23(3):446-454.

[10]ALI ASGARY,ALI SADEGHI NAINI,JASON LEVY.Modeling the risk of structural fire incidents using a self-organizing map[J].Fire Safety Journal,2012,25:1-9.

[11]MURIEL GEVREY,SUE WORNER,NIKOLA KASABOV，et al.Estimating risk of events using SOM models:A case study on invasive species establishment[J].Ecological Modelling,2006,197(3-4):361-372.

[12]閻善郁，金玉鑫，潘科.油庫鐵路專用線及附屬設(shè)施安全評價[J].大連交通大學(xué)學(xué)報，2010，31(5):86-31.

Risk Assessment of Railway Siding for Transporting Hazardous Materials Based on SOM Method

GUAN Shouan1,ZHU Lifu2,PAN Ke2

(1.Liaoning Academy of Safety Science,Shenyang 110004,China； 2.School of Civil & Safety Engineering，Dalian Jiaotong University，Dalian 116028,China)

A risk assessment model for the railway siding was established based on neural network to determine the risk grade.The railway siding risk assessment index system is established based on the characteristics of railway siding operation regulations.A comprehensive risk assessment method of railway siding operation is developed with the SOM neural network method to improve present methods.The result of the case study is in line with the actual situation and indicates that this method used is feasible and rational.

railway siding;transporting hazardous materials;SOM neural network;index system;risk assessment

1673-9590(2015)03-0104-05

2014-06-24

關(guān)守安(1979-)，男，工程師，博士研究生,主要從事風(fēng)險分析及風(fēng)險評價的研究E-mail:gsa1999@sina.com.

A