馮偉，譚美亭(河南吉成先科咨詢服務(wù)有限公司，河南 鄭州 450000)

0 引言

早在多年以前，我國就有許多的學(xué)者針對安全風(fēng)險預(yù)測進(jìn)行了研究，并制定了較為完善的定量風(fēng)險分析方法，但隨著行業(yè)的發(fā)展，當(dāng)前的定量風(fēng)險分析方法存在著許多的缺陷，在實(shí)際運(yùn)用的過程中難以及時的針對事件的具體情況進(jìn)行更新，導(dǎo)致其預(yù)測的準(zhǔn)確性受到影響。而在近些年來，隨著貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，動態(tài)風(fēng)險評估工作當(dāng)中得到了進(jìn)一步的優(yōu)化，但采用這種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)需要有大量的數(shù)據(jù)結(jié)合到其中，但是在實(shí)際的石油化工行業(yè)生產(chǎn)過程當(dāng)中，想要獲得大量的故障數(shù)據(jù)是極為困難的一件事情，因此這種方法并不容易實(shí)施。而除了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)以外，當(dāng)前還有運(yùn)用符號有相圖來進(jìn)行動態(tài)風(fēng)險的評估工作，采用這種方法可以通過分析節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系來進(jìn)行系統(tǒng)故障的描述，但是在實(shí)際運(yùn)用的過程當(dāng)中，由于無法標(biāo)記故障的路徑，這個無法直觀的地展示出風(fēng)險在動態(tài)傳播時的相關(guān)數(shù)據(jù)。采用模糊網(wǎng)的方式來研究動態(tài)的風(fēng)險傳播機(jī)制，具有一定的可行性，能夠有效的把各個風(fēng)險節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)系，從而更加直觀的地展現(xiàn)出對初始事件到事故發(fā)生演化過程當(dāng)中的具體表現(xiàn)，以此來獲得事故演化的路徑，在當(dāng)前的電網(wǎng)、交通等領(lǐng)域當(dāng)中都有廣泛的運(yùn)用到模糊網(wǎng)。但是由于在計算過程當(dāng)中，需要涉及到大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)主要是通過數(shù)據(jù)庫來獲得，這在一定程度上難以反映出真實(shí)的工況。對此，在基于模糊網(wǎng)的基礎(chǔ)之上，通過結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能等方式實(shí)時的采集數(shù)據(jù)以此來優(yōu)化模糊網(wǎng)。

在當(dāng)前的技術(shù)不斷優(yōu)化的發(fā)展過程中，自動化、信息化、智能化等都滲透到企業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)中。化工企業(yè)生產(chǎn)時會用到傳感器來收集數(shù)據(jù)，而由于這些數(shù)據(jù)分布在多個數(shù)據(jù)源當(dāng)中，因此具有多源異構(gòu)等特點(diǎn)?？紤]到當(dāng)前的風(fēng)險分析缺乏有效的數(shù)據(jù)引入，無法真實(shí)地反映實(shí)際的工況。對此，文章采用HAZOP+LOPA分析的方法，建立動態(tài)的風(fēng)險量化評估模型，結(jié)構(gòu)如圖1所示。從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時定量評估化工企業(yè)存在的事故，其發(fā)生的概率精確地測量出風(fēng)險點(diǎn)動態(tài)當(dāng)中的風(fēng)險值，從而更為科學(xué)有效地指導(dǎo)化工企業(yè)日常的安全風(fēng)險管控措施[1]。

圖1 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合架構(gòu)

1 數(shù)據(jù)融合的概念及發(fā)展趨勢

1.1 數(shù)據(jù)融合的基本概念

有關(guān)數(shù)據(jù)融合的技術(shù)研發(fā)，最早是因?yàn)檐娛掳l(fā)展需求而逐漸被提出來的。但是隨著研究人員不斷深入研究這項(xiàng)技術(shù)，從而讓這項(xiàng)技術(shù)逐漸形成了獨(dú)立的一門學(xué)科，許多人對這門學(xué)科的研究不再局限于軍事層面，而是結(jié)合知識推理的方式令數(shù)據(jù)融合這一技術(shù)變得一般化，進(jìn)入到其他的許多產(chǎn)業(yè)當(dāng)中[2]。

在軍事發(fā)展中應(yīng)用數(shù)據(jù)融合這項(xiàng)技術(shù)，主要是通過多傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)與組合的方式，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的位置判斷以及身份估計。因此，通過結(jié)合這項(xiàng)技術(shù)能夠有效地對戰(zhàn)場當(dāng)中的情況進(jìn)行了解，以此了解到具體的威脅情況。

之后，為了更好地把數(shù)據(jù)融合這項(xiàng)技術(shù)運(yùn)用到其他領(lǐng)域中，對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了相應(yīng)的改良。通過改良能夠讓數(shù)據(jù)獲取的來源更為廣泛，從而讓數(shù)據(jù)融合的技術(shù)不僅是針對軍事領(lǐng)域，同時還能運(yùn)用到更多其他的領(lǐng)域中。有專家認(rèn)為當(dāng)前的數(shù)據(jù)融合技術(shù)屬于多層次、多維度的一種處理技術(shù)，在處理過程中為了精準(zhǔn)地識別身份，對危險事件進(jìn)行評估，獲取到危險事故發(fā)生概率以及可能會帶來的傷亡情況[3]。

1.2 數(shù)據(jù)融合的發(fā)展趨勢

在當(dāng)前的數(shù)據(jù)融合研究當(dāng)中仍然存在著許多的問題，如沒有搭建較為成熟的數(shù)據(jù)融合理論框架，以及在融合系統(tǒng)當(dāng)中對其容錯性的要求無法得到有效的滿足，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)融合在實(shí)際應(yīng)用的過程當(dāng)中存在較大的問題和影響，而且在當(dāng)前有關(guān)數(shù)據(jù)融合的研究當(dāng)中，在涉及到融合算法上的研究大多都處于剛起步的階段[4]。

針對以上的問題，接下來應(yīng)當(dāng)要：

(1)通過深入的數(shù)據(jù)融合研究，構(gòu)建成熟的融合理論框架，制定完善的體系；

(2)圍繞數(shù)據(jù)融合技術(shù)解決相關(guān)的配套系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)庫的搭建和數(shù)據(jù)預(yù)處理等；問題，確保數(shù)據(jù)融合技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用的過程當(dāng)中減少不必要的阻礙；

(3)在數(shù)據(jù)融合的研究當(dāng)中，需要不斷地融入新興技術(shù)；

(4)搭建能夠滿足到多種應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)融合算法與模型；

(5)在研究數(shù)據(jù)融合技術(shù)的過程當(dāng)中，還應(yīng)當(dāng)要注重數(shù)據(jù)融合的商業(yè)化應(yīng)用。

2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

數(shù)據(jù)預(yù)處理作為數(shù)據(jù)融合當(dāng)中最為重要的一個環(huán)節(jié)，對于預(yù)處理的實(shí)際應(yīng)用將會直接影響到數(shù)據(jù)融合當(dāng)中的結(jié)果。但在當(dāng)前許多的有關(guān)數(shù)據(jù)融合研究當(dāng)中，都沒有單獨(dú)圍繞數(shù)據(jù)預(yù)處理展開深入的研究，在數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作上，存在一定的不足。

在數(shù)據(jù)融合技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，受到數(shù)據(jù)多源異構(gòu)的特點(diǎn)，導(dǎo)致了在數(shù)據(jù)搜集的時候不同的數(shù)據(jù)源當(dāng)中的信息會在不同的程度上存在相應(yīng)的問題。比如因數(shù)據(jù)的唯一性、權(quán)威性等導(dǎo)致數(shù)據(jù)的維度無法統(tǒng)一、數(shù)據(jù)亢余等問題出現(xiàn)，這些問題都會導(dǎo)致在后期的結(jié)果運(yùn)算過程當(dāng)中造成一定的影響。對此，重視數(shù)據(jù)預(yù)處理，能夠提高數(shù)據(jù)融合當(dāng)中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

2.1 數(shù)據(jù)填充技術(shù)

總體而言，在當(dāng)前針對數(shù)據(jù)缺失的處理方法當(dāng)中，主要包括刪除、填充和不處理。在數(shù)據(jù)的填充技術(shù)上可以分為兩種，一種是數(shù)據(jù)的操作人員根據(jù)現(xiàn)有的知識經(jīng)驗(yàn)在缺失數(shù)據(jù)的部位填充合理的預(yù)期值；另外一種方法是，根據(jù)統(tǒng)計學(xué)的原理，結(jié)合現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的填充，其具體的流程是：

/*Algorithm EM:

輸入：觀察數(shù)據(jù)x= (x1,x2, … ,xn)，聯(lián)合分布p(x, y|θ)，條件分布p(z|x,θ)

輸出：模型參數(shù)θ的最優(yōu)值

STEP1：初始化參數(shù)θ的初值θ0

STEP2：重復(fù)STEP3、STEP4

STEP3：計算聯(lián)合分布的條件概率期望：

STEP4：重新計算模型參數(shù):

其中，z為未觀測數(shù)據(jù)；STEP3叫做E步，求期望；STEP4叫做M步，求極大化。

2.2 特征降維技術(shù)

特征降維是為了降低算法開銷，讓數(shù)據(jù)更加容易處理，以及讓更重要的特征信息能夠明確地凸顯出來，降維操作是行之有效的方法。下面介紹一種PCA降維方法。PCA的算法步驟是：

(1)初始化矩陣Xnm，代表n個m維的屬性，將數(shù)據(jù)進(jìn)行去均值處理，有需要的話再進(jìn)行歸一化；

(2)求協(xié)方差矩陣及協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量；

(3)將特征向量按照對應(yīng)的特征值從大到小排列，選擇前k個特征向量組成投影矩陣P；

(4)Y=PX就是降維到k維后的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)填充和特征降維在算法上具有較大的改進(jìn)空間，即不同的算法對于處理結(jié)果的影響較大，其余預(yù)處理操作，比如：標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、數(shù)據(jù)去重等都已經(jīng)有較為成熟完備的方法或工具，此處不做贅述。

3 模糊Petri網(wǎng)基本原理

在對模糊網(wǎng)Petri進(jìn)行改進(jìn)之后，可以把其設(shè)置為九元組：{P,L,T,F, IN,OUT,W,V,D}，其中：

(1)P={p1,p2,p3,…,pi}代表的是故障庫的一個結(jié)合，具體包含了在化工廠當(dāng)中可能會存在的所有故障，而i代表的是故障的一個總數(shù)；

(2)L={l1,l2,l3,…,ln}代表的是保護(hù)層庫所，也就是在系統(tǒng)中所包含的保護(hù)層，n代表的是保護(hù)層的個數(shù)總和；

(3)T={t1,t2,t3,…,tm}表示變遷集，也就是具體的某個風(fēng)險事故的發(fā)生過程，m代表的是發(fā)生變遷數(shù)量；

(4)F= {f1,f2,f3,…,fi}指的是與Pi互相對應(yīng)的命題集；

(5)IN 為P→T進(jìn)行函數(shù)的輸入；

(6)OUT 為T→P進(jìn)行函數(shù)輸出；

(7)W為權(quán)函數(shù)，表示庫所p對變遷t成立的支持度；

(8)V={μ1,μ2,μ3,…,μm}指的是故障庫和保護(hù)層庫所當(dāng)中的可信度集合；

(9)D={d1,d2,d3,…,dm}指的是在變遷發(fā)生中的閾值的集合，也就是變遷t需要滿足wi×μ1≥d1。

以化工企業(yè)中的煉化系統(tǒng)所發(fā)生的儲罐溢流現(xiàn)象作為案例，對其進(jìn)行模糊 Petri 網(wǎng)的建立，具體如圖2所示。

圖2 模糊Petri網(wǎng)模型

在故障所當(dāng)中的p1指的是當(dāng)化工企業(yè)中有員工誤開了大閥，可信度μL1指的是故障發(fā)生時的一個概率，變遷t1指的是當(dāng)前儲罐內(nèi)的液位逐步升高的情況下，出現(xiàn)了變遷t1的閾值與權(quán)值為d1與w1。

其次，在故障所p2當(dāng)中指的是儲罐的液位升高，可信度μ2指的是儲罐中的液位升高可能 性。當(dāng)μ1×μL1＞d1，t1則 會 出 現(xiàn) 新 的 變 化：μ2=μ1×μL1×w1，如 果 是μ1×μL1＜d1的 情 況 下，t1不出現(xiàn)任何變化[5]。

4 動態(tài)量化評估模型建立

根據(jù)模糊 Petri 網(wǎng)原理中的基本內(nèi)容，具體的分析環(huán)節(jié)如圖 3 所示。

圖3 改進(jìn)模糊Petri網(wǎng)的分析步驟

(1)洞察與辨別事故的場景

結(jié)合HAZOP開展初始風(fēng)險級別的確立，尤其確定篩選出具有高風(fēng)險的事故，并采用LOPA進(jìn)行事故場景的分析，從而得出事故發(fā)生的原因和影響，并根據(jù)事故具體的內(nèi)容得出對應(yīng)的措施。

(2)辨別初始事件及觸發(fā)事件

觸發(fā)事件當(dāng)中主要指的是修正因子，修正因子主要是指人員暴露率、死亡率等。

(3)建立模糊Petri網(wǎng)模型

根據(jù)以上的內(nèi)容，建立模糊網(wǎng)。

5 實(shí)例分析

在化工廠當(dāng)中，正已烷從上游的工藝單元進(jìn)入到正已烷緩沖罐T-401的這個過程中，整個流程具體如圖4所示。

圖4 正己烷緩沖罐工藝流程圖

(1)基于HAZOP的分析結(jié)果，可以對正已烷緩沖罐的外溢事故的場景進(jìn)行確定，獲取到風(fēng)險傳播過程中的初始事件、觸發(fā)事件的保護(hù)層，搭建改進(jìn)過的模糊Petri網(wǎng)模型。

(2)在這個模型當(dāng)中，初始庫包含的故障所p1、p2、p3、p4以及 保護(hù) 層庫所的l1、l2、l3、l4，其中初始庫的可信度主要是依據(jù)企業(yè)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，結(jié)合各種參數(shù)的運(yùn)算方法，對其取值進(jìn)行計算，然后變遷的權(quán)值與閾值主要是根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)計算得出。

在經(jīng)過模型的數(shù)據(jù)運(yùn)算，最后可以獲取到緩沖罐溢流的發(fā)生概率應(yīng)當(dāng)在1.21×10-4，根據(jù)計算公式，可以獲得點(diǎn)火的概率應(yīng)當(dāng)在0.64，人員的暴露概率在0.5，根據(jù)計算可以獲取到火災(zāi)的爆炸概率應(yīng)該為9.99×10-7，以及在火災(zāi)爆炸的情況下，人員的傷亡概率應(yīng)該在4.99×10-7。通過對數(shù)據(jù)的分析可以判斷該風(fēng)險處于可接受的范圍之中[6]。

由于當(dāng)前的保護(hù)層數(shù)量存在龐大復(fù)雜的情況，企業(yè)無法精準(zhǔn)有效地識別出當(dāng)前保護(hù)層的安全情況，對此，需要分別計算出該模型在BPCS控制系統(tǒng)當(dāng)中的故障和人員干預(yù)失效等影響，從而為日常的檢查提供必要的依據(jù)。

6 結(jié)語

本文在研究過程中，先是介紹了數(shù)據(jù)融合的概念，探討了多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)梳理方法，然后提出了優(yōu)化過的模糊Petri網(wǎng)，并且著重圍繞著正已烷緩沖罐溢流事件作為案例進(jìn)行分析，以此精準(zhǔn)獲取到了風(fēng)險傳播過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)。相較于傳統(tǒng)的模糊Petri網(wǎng)，本文所提出的方法其有效率更高。