郭春麗(杭州安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)有限公司，浙江 杭州 310000)

0 引言

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建化工安全評(píng)價(jià)模型，對(duì)安全生產(chǎn)管理具有一定的指導(dǎo)意義，提高化工企業(yè)安全評(píng)價(jià)質(zhì)量，確保安全生產(chǎn)，加強(qiáng)危險(xiǎn)源防范，減少事故發(fā)生幾率，減少財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡，具有重要意義。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)也很凸顯，可以模擬人腦活動(dòng)，并且自學(xué)習(xí)、大規(guī)模并行處理、具有強(qiáng)非線性、自組織和容錯(cuò)等優(yōu)點(diǎn)。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于系統(tǒng)安全評(píng)估，可以克服傳統(tǒng)的安全評(píng)估結(jié)果。這將為企業(yè)控制提供快速、科學(xué)和安全生產(chǎn)管理的決策信息，以便及時(shí)控制和預(yù)測(cè)事故，減少事故損失[1]。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概論及特征

1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概論

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心工作是確定權(quán)重并建立模型。一般來說，有正向型和反饋型兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)一般需要在選擇訓(xùn)練函數(shù)、通過網(wǎng)絡(luò)模型和傳遞函數(shù)，來傳遞出輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，計(jì)算輸出結(jié)果后，并根據(jù)期望輸出與實(shí)際輸出之間的誤差修正權(quán)值。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)判斷時(shí)，只需要輸入數(shù)據(jù)而不需要期望的輸出結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)非常重要的能力是通過不斷調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)值和閾值，使其網(wǎng)絡(luò)能夠從環(huán)境中學(xué)習(xí)，直到網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到預(yù)設(shè)的結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練預(yù)示著結(jié)束。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)非常復(fù)雜，它是由諸多且單一的基本單元神經(jīng)元組成，神經(jīng)元在模擬人腦神經(jīng)處理信息，并相互間連接，進(jìn)行著非線性變換并進(jìn)行信息處理，也突出著人類大腦的某些特征。通過訓(xùn)練信息樣本，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理信息輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使其具有人類大腦的記憶能力和識(shí)別功能，并將各種信息處理完成。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線形變換能力、并行處理能力、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力以及良好的聯(lián)想記憶能力，也避免了復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，保證了在樣本缺陷和參數(shù)漂移的情況下能保證穩(wěn)定的輸出。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了學(xué)術(shù)界的廣泛研究和高度重視，尤其是在模擬人腦智能，并在許多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。如人工智能、優(yōu)化計(jì)算、模式識(shí)別、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能控制、圖像處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域[2]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有初步的自組織和自適應(yīng)能力。在訓(xùn)練或?qū)W習(xí)過程中，突觸重量wij 值會(huì)發(fā)生變化，以滿足周圍環(huán)境的要求。同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)內(nèi)容和方法的不同也有著不同的功能，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)展知識(shí)，是一個(gè)超越設(shè)計(jì)者原有知識(shí)水平的且具有超強(qiáng)學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)。一般來說，它的學(xué)習(xí)(或訓(xùn)練)方法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類，其中有監(jiān)督學(xué)習(xí)是在既定的標(biāo)準(zhǔn)或者樣本下，進(jìn)行的分類或者模仿的學(xué)習(xí)方式；無監(jiān)督學(xué)習(xí)知識(shí)將規(guī)則和方法進(jìn)行規(guī)定，具體的學(xué)習(xí)內(nèi)容能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和環(huán)境的特征，主要還是取決于系統(tǒng)環(huán)境，這種情況與人腦的功能是比較相似。對(duì)于這樣一個(gè)單輸出、多輸入的基本單元，我們可以進(jìn)一步從數(shù)學(xué)生、電學(xué)、物化學(xué)等方面總結(jié)并給出描述其功能的模型。對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和設(shè)計(jì)中，常常要考慮到網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練、神經(jīng)元之間的連接形式和神經(jīng)元的激活功能三個(gè)方面。

1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非線性自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，由大量處理單元組成的。該系統(tǒng)的剔除，是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行建立的，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的方式，來通過大腦的記憶信息進(jìn)行信息模擬。主要有如下特征：

非線性，是普遍存在自然界的一種特征，非線性現(xiàn)象就好比是大腦的智慧一樣。人工神經(jīng)元處于兩種不同的抑制或激活狀態(tài)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能，能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)的存儲(chǔ)能力大幅的提高，并且減少網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性。

非局限性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由許多神經(jīng)元組成。單個(gè)神經(jīng)元的特性可以決定著整個(gè)系統(tǒng)的行為，還取決于各單元之間互相作用的結(jié)果。通過各單元之間的連接來模擬大腦，典型的例子如聯(lián)想記憶。

非常定性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的信息以及非線性動(dòng)力系統(tǒng)都在不斷的發(fā)生著變化。迭代過程通常用來描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的演化過程。

非凸性，通常是指特定的狀態(tài)函數(shù)，在一定的條件下，作用非凸系統(tǒng)的演化方向。例如，系統(tǒng)的相對(duì)穩(wěn)定狀態(tài)與能量函數(shù)的極值相對(duì)應(yīng)。而非凸函數(shù)則意味著其有多個(gè)極值，因此，系統(tǒng)具有多個(gè)穩(wěn)定的平衡態(tài)，這樣導(dǎo)致系統(tǒng)演化為多樣性[3]。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照結(jié)構(gòu)來講可以分為反饋網(wǎng)絡(luò)和正向網(wǎng)絡(luò)，按照性能可以分為隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)或是確定網(wǎng)絡(luò)，也可稱為離散網(wǎng)絡(luò)和連續(xù)網(wǎng)絡(luò)；也可以按照學(xué)習(xí)的方法分為管理網(wǎng)絡(luò)和自由網(wǎng)絡(luò)；按照連接的性質(zhì)可分為一階線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和高階非線性關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。本文重點(diǎn)對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。

(1)反饋網(wǎng)絡(luò)：反饋網(wǎng)絡(luò)主要有BAM、Hamming、Hopfield等。神經(jīng)元之間存在反饋的反饋網(wǎng)絡(luò)可以用無向完全圖來表示。改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在信息處理方面的狀態(tài)是變換的，可以使用動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)理論來進(jìn)行處理。系統(tǒng)的聯(lián)想技能功能與系統(tǒng)的穩(wěn)定性有著較為緊密的聯(lián)系，Boltzmann 機(jī)器和Hopfield 網(wǎng)絡(luò)是屬于這種類型。

(2)正向網(wǎng)絡(luò)包括BP、多層感知器、單層感知器、自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)等。在前向網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元接收來自前一級(jí)的輸入并將其輸出到下一級(jí)。網(wǎng)絡(luò)中可以用有向無環(huán)圖來表示，是沒有反饋的。該網(wǎng)絡(luò)將信號(hào)從輸入空間轉(zhuǎn)換到輸出空間，其信息處理能力的多重組合來源于簡(jiǎn)單非線性函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)易于實(shí)現(xiàn)，也較為簡(jiǎn)單。反向傳播網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò)。

3 現(xiàn)階段化工安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)體系

化工是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，滿足人們?nèi)粘Ｉ畹男枰?，保持?jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)，對(duì)于促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，提高人們的生活質(zhì)量有這種重大的意義。化工生產(chǎn)具有易燃易爆、強(qiáng)腐蝕性的特點(diǎn)，在操作過程中存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。首先，化工行業(yè)安全事故的發(fā)生概率是由企業(yè)性質(zhì)和生產(chǎn)特點(diǎn)所決定的。其次，企業(yè)管理和監(jiān)督不力，安全意識(shí)薄弱是最為主觀的問題形態(tài)。企業(yè)安全生產(chǎn)投入資金過少，為了追求利潤(rùn)最大化，導(dǎo)致使用大量不合格的安全生產(chǎn)設(shè)備，而且對(duì)操作人員缺乏教育培訓(xùn)?；瘜W(xué)品安全事故的發(fā)生不僅會(huì)破壞了周邊乃至區(qū)域的生態(tài)環(huán)境，還將對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重的損失。采用科學(xué)的安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)方法，可以保證安全生產(chǎn)，預(yù)防各種安全事故，對(duì)維護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全，提高安全效益具有積極意義。

化工生產(chǎn)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜而龐大的綜合系統(tǒng)，對(duì)化工生產(chǎn)系統(tǒng)的安全生產(chǎn)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中所涉及的內(nèi)容十分廣泛，需要考慮的因素很多。常用的評(píng)價(jià)方法有指標(biāo)評(píng)價(jià)法(陶氏化學(xué)公司火災(zāi)爆炸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)價(jià)法、蒙德火災(zāi)爆炸毒性指標(biāo)評(píng)價(jià)法等)、安全檢查表法、故障類型與影響分析、事件樹分析、故障樹分析、風(fēng)險(xiǎn)前分析、風(fēng)險(xiǎn)與可操作性研究、LEC 評(píng)價(jià)法和日本勞動(dòng)部?jī)r(jià)格法中的化工企業(yè)六階段安全評(píng)價(jià)屬于指數(shù)評(píng)價(jià)法，具有簡(jiǎn)單明了的優(yōu)點(diǎn)，但都存在一定的缺陷，不能準(zhǔn)確地發(fā)揮安全評(píng)價(jià)的作用。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工企業(yè)安全評(píng)價(jià)體系中的體現(xiàn)

(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的單元就是神經(jīng)元，是通過模擬人類大腦的活動(dòng)方式，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)連接起來并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的處理，這些信息的處理是并行實(shí)施的，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行著非線性信息的傳輸和處理。人工精神網(wǎng)絡(luò)是在接收到外界的信息后開始訓(xùn)練，就像是人類的大腦一樣。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可同時(shí)進(jìn)行記憶、聯(lián)想、學(xué)習(xí)和適應(yīng)各種環(huán)境，這些仿真的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是在數(shù)學(xué)模型并不完善的情況下實(shí)現(xiàn)了分析效果，這也是避免了復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算[4]。

(2)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的體現(xiàn)是通過評(píng)價(jià)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的。它是最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。BP 網(wǎng)絡(luò)模型由自訓(xùn)練模型、計(jì)算誤差模型、轉(zhuǎn)換函數(shù)模型和輸入輸出模型四個(gè)模型組成。主要在安全系統(tǒng)評(píng)估中應(yīng)用于：首先確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層、輸出層和輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)以及結(jié)構(gòu)層次、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使信息具體化。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與安全管理評(píng)價(jià)系統(tǒng)中的相關(guān)參數(shù)相關(guān)聯(lián)，建立與具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相應(yīng)的關(guān)系，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與安全評(píng)價(jià)系統(tǒng)相關(guān)的參數(shù)的類型，(參見圖1)、數(shù)量和特性，確定系統(tǒng)中表達(dá)方式管理評(píng)價(jià)體系和各參數(shù)的狀態(tài)。選擇學(xué)習(xí)樣本為訓(xùn)練提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，嘗試采集綜合樣本，樣本越多，它們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)就越全面，嘗試選取多種樣本并具有代表性，在企業(yè)安全生產(chǎn)過程中，也是以各自的安全狀態(tài)下，由樣本為代表的說呈現(xiàn)的，樣本的訓(xùn)練過程實(shí)際上是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間權(quán)值修正和誤差縮小的過程。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與安全評(píng)價(jià)之間評(píng)價(jià)關(guān)系

為了降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的責(zé)任水平，在處理函數(shù)的選擇方面，一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)選擇會(huì)以復(fù)雜度低的和非線性函數(shù)為主，盡量避免選擇難度大的函數(shù)。安全評(píng)價(jià)體系建立的核心是安全評(píng)價(jià)知識(shí)庫。而安全評(píng)價(jià)知識(shí)庫是由隱藏節(jié)點(diǎn)、輸出節(jié)點(diǎn)、輸入節(jié)點(diǎn)三個(gè)核心部分組成。其中，安全評(píng)價(jià)知識(shí)庫的組成部分也包括網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)知識(shí)庫也是由這些要素所構(gòu)成，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)提供支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全生產(chǎn)，是不能脫離實(shí)際情況的。在學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程中，需要將實(shí)際仿真過程的特征值導(dǎo)入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

5 結(jié)語

化工企業(yè)的規(guī)模越大，涉及到的財(cái)產(chǎn)及問題的范圍就越廣，這是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，必須要建立行之有效的企業(yè)安全管理評(píng)價(jià)體系，有助于把握企業(yè)安全管理的發(fā)展趨勢(shì)和為相關(guān)部門的政策決策提供依據(jù)，運(yùn)用新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，完善安全管理評(píng)價(jià)體系結(jié)構(gòu)，使化工企業(yè)管理更加的系統(tǒng)化、科學(xué)化和規(guī)范化，使化工企業(yè)走上健康發(fā)展的展示之路。