陳 晨，侯瑞瑞，張新梅，平 碩，張俊杰

(1.中國石油大學(xué)(華東) 經(jīng)濟管理學(xué)院，山東 青島 266580； 2.中國石油大學(xué)(華東) 機電工程學(xué)院，山東 青島 266580)

0 引言

近年來，國內(nèi)已采取一系列重大?；钒踩胧┖筒呗?，事故數(shù)量有所下降，但其整體態(tài)勢依然嚴峻，事故總量和死亡人數(shù)仍處在高位[1-2]。系統(tǒng)深入地分析已發(fā)生的事故，并找出其發(fā)生的根本原因和規(guī)律，是改善?；钒踩a(chǎn)狀況的重要途徑。

事故案例包含大量的事故原因和應(yīng)急處置相關(guān)知識，這些知識對于事故預(yù)防和應(yīng)急決策來說具有重要意義[3]。事實上，許多國家均已建立事故案例數(shù)據(jù)庫以期從歷史事故中挖掘有價值的信息，包括MARS，PSID，ARIA等。隨著數(shù)據(jù)的積累，統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法越來越多地被用于發(fā)現(xiàn)歷史資料中的知識。Nivolianitou等[4]對MARS中重大石化行業(yè)事故涉及的危險物質(zhì)、設(shè)備運行狀況等進行統(tǒng)計分析；而Lecue等[5]關(guān)注涉及化學(xué)物質(zhì)的650起港口事故。設(shè)備設(shè)計錯誤、設(shè)備故障等角度被國外研究者用來探討?；肥鹿实奶攸c[6-7]。中國危化品事故的統(tǒng)計調(diào)查主要是對企業(yè)類型、事故類型等描述性因素的頻率分析。例如，Duan等[8]、李健等[9]、胡鑫升等[10]分別對我國2000—2006年，2011—2013年，2011—2015年的?；肥鹿蔬M行統(tǒng)計分析。相比于國外研究，中國現(xiàn)有的?；肥鹿式y(tǒng)計分析以單個描述性因素的頻率分析為主，缺乏對多因素間相互作用的探討。

關(guān)聯(lián)規(guī)則可用于識別經(jīng)常在事故中共同發(fā)生的一組促成因素，有助于了解事故發(fā)生背后的原因，制定有效的安全改進對策。Jiang等[11]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則框架識別與摩托車傷害嚴重性相關(guān)的關(guān)鍵因素；Mirabadi等[12]通過關(guān)聯(lián)規(guī)則揭示伊朗鐵路過去的事故數(shù)據(jù)之間未知的關(guān)系和模式；Cheng等[13]結(jié)合遺傳算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則探討臺灣建筑業(yè)事故中多層次的缺陷模式。上述的規(guī)則挖掘研究均將各類事故的發(fā)生過程視為單階段的“原因—結(jié)果”模型，缺乏對事故演化發(fā)展過程的細致探究。本文從中國化工行業(yè)的175起事故案例入手，通過扎根理論全面深度挖掘事故致因，并提出基于事故生命周期的?；肥鹿手乱蚩蚣埽M而利用改進的Gra-Apriori算法從不同事故階段揭示每類?；肥鹿手斜浑[藏的關(guān)鍵數(shù)據(jù)組合或規(guī)律，以總結(jié)過去的事故經(jīng)驗。

1 改進Gra-Apriori算法

Apriori的規(guī)則形式為“X?Y”，其中X是先行詞，Y是結(jié)果。然而，Apriori同等看待每個屬性，難以考慮屬性之間的類別層次關(guān)系。而灰色關(guān)聯(lián)分析屬于灰色系統(tǒng)理論，具有適用于小樣本和不確定性數(shù)據(jù)的優(yōu)點，可用于分析影響因素對目標因素的貢獻程度?？紤]以上問題，本文提出改進的Gra-Apriori算法，實現(xiàn)對?；肥鹿省皸l件屬性(事故致因)?決策屬性(事故類型)”的決策規(guī)則挖掘。改進的Gra-Apriori算法流程如圖1所示。

圖1 改進的Gra-Apriori算法Fig.1 Improved Gra-Apriori algorithm

步驟1：利用灰色關(guān)聯(lián)分析對各事故階段的因果性致因集進行約簡，以確定各事故階段的關(guān)鍵因果性致因集。

步驟2：將各事故階段的關(guān)鍵因果性致因集和描述性致因集匯總成條件致因集并分別進行頻繁項集挖掘，根據(jù)條件支持度對其篩選以獲得各事故階段的條件頻繁項集。條件支持度計算如式(1)所示:

(1)

式中:X為事故致因集；Condition-Support(X)為事故致因集X的條件支持度;|X|為具有事故致因集X的案例數(shù)量;N為總案例數(shù)量。

步驟3：引入決策屬性，計算決策支持度和決策置信度并獲得決策規(guī)則。決策支持度和決策置信度的計算如式(2)～(3)所示：

(2)

(3)

式中:Y為事故類型；X?Y為決策規(guī)則；Decision-Support(X?Y)為該規(guī)則的決策支持度;Decision-Confidence(X?Y)為該規(guī)則的決策置信度；|X∪Y|為同時具有事故致因集X和事故類型Y的案例數(shù)量。

2 危化品事故致因分析

2.1 數(shù)據(jù)源

根據(jù)事故后果來看，泄漏帶來的事故危害依然為中毒或火災(zāi)爆炸。因此，本文重點分析中毒和火災(zāi)爆炸事故。本文從政府各級應(yīng)急管理部門網(wǎng)站并通過易安網(wǎng)、安全管理網(wǎng)等網(wǎng)站進行補充，共收集中國化工行業(yè)內(nèi)2000—2020年間的175起危化品事故案例，包括中毒事故69例和火災(zāi)爆炸事故106例。

2.2 事故致因提取

考慮事故案例屬于文本資源，本文選用扎根理論以系統(tǒng)地歸納案例的共性信息。扎根理論是根植于資料基礎(chǔ)之上進行分析和建立相關(guān)理論的1種定性研究方法，研究開始之前不需要理論假設(shè)，直接從原始資料中概括歸納經(jīng)驗[14]。該方法有1套標準的系統(tǒng)化程序，依次通過開放式編碼、軸心式編碼、選擇式編碼將某一現(xiàn)象概念化并最終上升到理論。

行為安全“2-4”模型歸屬于職業(yè)安全理論，重視個人和企業(yè)的不安全行為，而工藝安全管理要素更加關(guān)注過程安全。但二者并不相互獨立，雙方的相互補充才能更好地減少事故隱患。在刻畫某一突發(fā)事件時，除因果性致因外，還應(yīng)關(guān)注“聚類型”情景，這可為編制應(yīng)急預(yù)案提供1種導(dǎo)引和藍圖[15]。鑒于此，本文在提取過程中引入行為安全“2-4”模型及工藝安全管理要素，共獲得包括5個子系統(tǒng)、19個因素及80個子因素的事故致因清單，見表1。其中，因素包含描述性因素和因果性因素，前者關(guān)注事件的客觀屬性，旨在從宏觀層面找出無數(shù)同類事件的共性，后者更為關(guān)注影響事件發(fā)展過程的事故致因。

表1 事故致因清單Table 1 List of accident causes

2.3 基于事故生命周期的事故致因框架

根據(jù)《生產(chǎn)安全事故情景構(gòu)建導(dǎo)則》(征求意見稿)[16]對事故演化過程的劃分，并考慮事故致因的作用階段，本文進一步構(gòu)建基于事故生命周期的事故致因框架，如圖2所示。該框架可為細致探究?；肥鹿实牟煌l(fā)展過程中隱藏的決策規(guī)則奠定基礎(chǔ)。

3 關(guān)鍵決策規(guī)則提取

3.1 基于Apriori生成的規(guī)則

支持度和置信度是發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要指標。前者被定義為前因和后果共同出現(xiàn)的頻數(shù)除以數(shù)據(jù)庫中的事務(wù)總數(shù)，一般取10%～50%。后者為在前因條件為真的情況下后果發(fā)生的概率，一般取70%～90%?？紤]案例數(shù)量，本文將支持度設(shè)為0.1，置信度設(shè)為0.8，利用Apriori獲得每個事故階段的規(guī)則，見表2?？梢姡?jīng)典算法的固有特點不能給予規(guī)則形式的用戶約束。此外，表2的規(guī)則無現(xiàn)實意義，如規(guī)則2，3和4，2類事故中某些重要的因果關(guān)聯(lián)被忽略。

圖2 基于事故生命周期的事故致因框架Fig.2 Accident cause framework based on accident life cycle

表2 基于Apriori生成的規(guī)則Table 2 Generated rules based on Apriori

3.2 基于改進Gra-Apriori生成的規(guī)則

3.2.1 因果因素約簡

考慮每1層的事故致因數(shù)量，本文選擇事故致因清單的因素層面進行灰色關(guān)聯(lián)分析，并分別獲得各事故階段的原始序列，見表3。

表3 原始序列Table 3 Original sequence

為取消絕對量的影響，需要對原始序列依據(jù)初值化算子進行標準化處理，并獲得初值像。以潛伏期為例，初值像計算如式(4)所示：

(4)

依然以2類事故的案例數(shù)量為母序列，發(fā)生期和擴大期的初值像可同理獲得。

根據(jù)上一步的初值像，一般取ρ=0.5，可獲得灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。仍以潛伏期為例，灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)計算如式(5)所示：

(5)

同理可獲得發(fā)生期和擴大期各致因的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。事故致因i的總體貢獻程度為灰色關(guān)聯(lián)度?；疑P(guān)聯(lián)度計算如式(6)所示：

(6)

式中：γi(i=1,2,…,11)為事故致因i的灰色關(guān)聯(lián)度。

最終，本文獲得各事故階段的各事故致因的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度，見表4。以灰色關(guān)聯(lián)度是否≥0.8作為因素保留的標準，在潛伏期，隱患排查、項目許可、項目驗收和其他因素等事故致因的灰色關(guān)聯(lián)度因未達到閾值被排除，發(fā)生期階段的被刪除因子為環(huán)境因素。盡管人為加劇因素的灰色關(guān)聯(lián)度小于0.8，本文仍然保留以挖掘擴大期的規(guī)則。

3.2.2 條件頻繁項集及決策規(guī)則

3個事故階段的規(guī)則定義見表5。每個階段的條件屬性包括2個部分：關(guān)鍵因果性致因集和描述性致因集，決策屬性均為事故類型。同樣給定支持度閾值(條件支持度和決策支持度)為0.1和決策置信度閾值為0.8，獲得14條決策規(guī)則，見表6。

在化工行業(yè)，火災(zāi)爆炸事故在潛伏期的主要原因為設(shè)備日常的檢維修不足、操作規(guī)程不完善以及安全培訓(xùn)不足(規(guī)則1，2)。其制造過程使用各種復(fù)雜的機器和設(shè)備，在前期對設(shè)備結(jié)構(gòu)或質(zhì)量維護的忽視使得危險物質(zhì)常常通過閥門等縫隙溢出，并最終導(dǎo)致事故。此外，化工企業(yè)發(fā)生火災(zāi)爆炸事故與操作不當直接相關(guān)(規(guī)則6，7)。同時，雖然化工企業(yè)具有嚴格規(guī)范的危險動火作業(yè)制度，但存在對該類作業(yè)證審批把關(guān)不嚴的問題(規(guī)則5，7，9，10)。在維護/更換工廠設(shè)備時，車間內(nèi)設(shè)備和生產(chǎn)線的常年運轉(zhuǎn)使得該空間內(nèi)危險物質(zhì)積聚，如果這些類型的設(shè)備存在設(shè)計缺陷或者未完全配備安全保護裝置，并且這些故障與工人操作不當結(jié)合在一起，如操作時無視標準的安全程序，則經(jīng)常會發(fā)生火災(zāi)爆炸事故(規(guī)則5，6，7，8)。通常，這些事故的發(fā)生是由于設(shè)備裂縫/損壞或連接器結(jié)構(gòu)和布局中的缺陷導(dǎo)致的材料泄漏，再加上操作前無法進行工作場所檢查而引起的(規(guī)則6，8)。因此，考慮化工行業(yè)的員工安全保護和預(yù)防管理，檢查、安全運營等有關(guān)危險物質(zhì)化學(xué)反應(yīng)的風(fēng)險評估應(yīng)由經(jīng)過培訓(xùn)的合格專業(yè)人員進行。

表4 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)&灰色關(guān)聯(lián)度Table 4 Grey relational coefficients & grey relational grades

表5 規(guī)則定義Table 5 Rules definition

表6 基于改進Gra-Apriori生成的規(guī)則Table 6 Generated rules based on improved Gra-Apriori

表6(續(xù))

安全培訓(xùn)不足、不完善的操作規(guī)程同樣是導(dǎo)致化工企業(yè)發(fā)生中毒事故的前期因素，但更加注意的是勞動防護用品不足(規(guī)則3，4)。在發(fā)生期，員工在從事受限空間作業(yè)時常常因為未穿戴防護用品和作業(yè)前未做有毒氣體檢測分析造成事故(規(guī)則11)。這與在潛伏期獲得的該類型的決策規(guī)則相符，正是由于在日常工作中化工生產(chǎn)企業(yè)不重視受限空間作業(yè)規(guī)程以及對員工這方面的培訓(xùn)不足，為后面發(fā)生事故埋下了隱患。對設(shè)備的清淤一般需要在設(shè)備內(nèi)部(受限空間)進行，與引起火災(zāi)爆炸事故的作業(yè)證審批不嚴格相反，這種簡單的工作容易令員工忽視辦理作業(yè)許可的重要性(規(guī)則11，12，13)。而化工企業(yè)的長期生產(chǎn)工作為有害氣體積聚提供了可能，如果在該環(huán)境中的工人未正確使用PPE，再加上作業(yè)前不重視檢測工作環(huán)境，則極易發(fā)生中毒事故。此外，化工企業(yè)發(fā)生中毒事故時，員工容易忽略佩戴防護用品的重要性并盲目施救，從而造成事故擴大(規(guī)則14)。

4 結(jié)論

1)以175起危化品事故案例作為扎根理論的分析資源，共確定5個子系統(tǒng)、19個因素、80個子因素，并考慮?；肥鹿实难莼攸c，進一步提出基于事故生命周期的?；肥鹿手乱蚩蚣?。

2)通過事故致因清單，提出改進的Gra-Apriori算法，根據(jù)不同階段的規(guī)則定義獲得14條決策規(guī)則。對于火災(zāi)爆炸事故，除了對主要危險工作環(huán)境進行監(jiān)控之外，還應(yīng)及時報告或修復(fù)管道破裂或生銹等異常生產(chǎn)環(huán)境；化工企業(yè)應(yīng)著力于改善動火作業(yè)的操作規(guī)程，如設(shè)備維修。對于中毒事故，應(yīng)制定高質(zhì)量的有限空間作業(yè)程序，嚴格控制安全防護用品的磨損，并時刻強調(diào)在設(shè)備清理疏通作業(yè)前進行有毒氣體檢測和分析。對于員工的不當行為，通過實施良好的預(yù)防性管理方法或懲罰措施，可以控制或預(yù)防2種類型的事故。

3)提出?；肥鹿拾咐R表達和挖掘的1種新范式，可為未來?；肥鹿拾咐薪?jīng)驗知識的沉淀與挖掘奠定基礎(chǔ)。案例數(shù)據(jù)的不斷豐富及決策屬性的多元化擴充將是未來進一步深入研究的方向。