韓進(jìn)光 王 勇 閆 娜

(西安市東郊市政養(yǎng)護(hù)管理公司，陜西 西安 710016)

0 引言

隨著現(xiàn)代化的不斷發(fā)展，市政管網(wǎng)系統(tǒng)的暢通運(yùn)行越發(fā)重要，一旦城市地下管道出現(xiàn)了排水不暢、管道堵塞等情況，就極有可能引發(fā)城市內(nèi)潰等自然災(zāi)害，嚴(yán)重時(shí)可造成人員傷亡事故。因此隨著我國城市化的不斷發(fā)展，管網(wǎng)清淤變得越發(fā)重要，是保障城市系統(tǒng)正常運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。

管網(wǎng)清淤主要分為機(jī)械和人工兩種。機(jī)械清淤主要依賴于高壓水槍和機(jī)器人疏通，僅適合特定環(huán)境下，局限性較高；而人工清淤是目前主要依賴的作業(yè)方式，其具有靈活性高、適應(yīng)面廣、入門等級低等優(yōu)勢。但在井下作業(yè)中，檢測設(shè)備、防護(hù)配置、作業(yè)方式等任何環(huán)節(jié)操作不當(dāng)均有可能危及人身安全，長期以來下井作業(yè)發(fā)生中毒窒息事故數(shù)不勝數(shù)，因此諸多學(xué)者對密閉空間作業(yè)進(jìn)行研究。劉應(yīng)書教授對基于實(shí)驗(yàn)及動(dòng)力學(xué)模型,確定應(yīng)用參數(shù),對密閉空間人工環(huán)境氧氣濃度控制策略進(jìn)行研究；黃俊革教授對狹小或密閉的空間進(jìn)行清掃作業(yè)的污垢檢測系統(tǒng)進(jìn)行研究；常杉杉對井下作業(yè)通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行研究，并對原有通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行改良優(yōu)化。綜上所述，當(dāng)前研究主要集中在改良井下作業(yè)環(huán)境，忽視了對井下作業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)評估。

本文將以西安市政管網(wǎng)井下清淤作業(yè)為研究背景，建立安全風(fēng)險(xiǎn)評估體系，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降法進(jìn)行模式識(shí)別，以期得到重要安全評估指標(biāo)。

1 實(shí)施方案

1.1 安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系

安全風(fēng)險(xiǎn)體系就是對危險(xiǎn)性的一個(gè)定性評價(jià)，對照有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范及同類系統(tǒng)和以往的事故統(tǒng)計(jì)資料，找出系統(tǒng)中可能在某種條件下引發(fā)事故的安全風(fēng)險(xiǎn)。一般情況下對影響井下作業(yè)的設(shè)備、環(huán)境、人員、管理等方面的狀況進(jìn)行非量化評價(jià)，本次安全評價(jià)體系主要以培訓(xùn)情況、驅(qū)動(dòng)力、示范性規(guī)范、影響及響應(yīng)五方面構(gòu)成模型體系，具體結(jié)構(gòu)體系如圖1所示。

1.2 安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)處理

針對安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中的培訓(xùn)情況、驅(qū)動(dòng)力、響應(yīng)情況等進(jìn)行分類，對結(jié)構(gòu)中各分支內(nèi)容統(tǒng)一劃分為5個(gè)等級，等級1為最高等級，以此類推，不同的分?jǐn)?shù)區(qū)間對應(yīng)不同等級，通過分?jǐn)?shù)量化法對體系結(jié)構(gòu)分支進(jìn)行評比。建立安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)量化表，見表1。

表1 安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)量化表

2 數(shù)據(jù)分析

安全數(shù)據(jù)評估方法有很多，如常用的安全檢查表法、預(yù)先危險(xiǎn)性分析方法、故障類型和影響分析、故障樹分析、事件樹分析、風(fēng)險(xiǎn)矩陣法、概率危險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)、作業(yè)條件危險(xiǎn)性評價(jià)法等。但這些方法主要依賴于個(gè)人主觀意識(shí)，而實(shí)際評估中又存在各種各樣的不確定性，為了防止不同層級數(shù)據(jù)在處理過程中出現(xiàn)偏差，本次選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降法作為處理方式。

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其算法稱為BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技術(shù)，以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小(見圖2)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由神經(jīng)元的獨(dú)立單元組成，其中每個(gè)神經(jīng)元都能夠作為信息加工的處理器。圖3所示為一種典型的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型。

在圖3中，X=(x1,x2,…,xm)T為神經(jīng)元的輸入，W=(w1,w2,…，wm)T為各輸入相連的連接強(qiáng)度，也稱為連接權(quán)值；∑WTX為神經(jīng)元的輸入總和；θ為神經(jīng)元的偏置，亦稱為閾值，如果∑WTX的值大于θ，則神經(jīng)元被激活；激活的神經(jīng)元由激勵(lì)函數(shù)f的處理，得到輸出值yf。 則有：

yf=f(∑WTX-θ)。

將目標(biāo)輸出設(shè)置為：優(yōu)(1,0,0,0,0)，良(0,1,0,0,0)，中(0,0,1,0,0)，差(0,0,0,1,0)，劣(0,0,0,0,1)。通過上述計(jì)算方法，共取樣30組用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，其中25組用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，剩余5組作為測試標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對比，得出各指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)為：[5.9,5.2,6.1,4.2,0.84,4.9,80,4.5,100,4.7,5.3,5.2,86,4.9,4.9,2,3,0,0.3,5.3,90,100,95,5.1,5.7]，通過數(shù)據(jù)顯示，在井下作業(yè)中最主要的風(fēng)險(xiǎn)源于培訓(xùn)情況和響應(yīng)情況，示范性規(guī)范、驅(qū)動(dòng)力、影響因素次之。

3 結(jié)語

1)設(shè)計(jì)了井下安全評估風(fēng)險(xiǎn)方案，得到安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)圖，并對結(jié)構(gòu)體系分支進(jìn)行量化分類。

2)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降法進(jìn)行模式識(shí)別，建立了數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

3)對現(xiàn)有量化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得出井下作業(yè)中的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，培訓(xùn)情況及響應(yīng)情況為風(fēng)險(xiǎn)管控的重中之重。