◎陳怡岑

（遼寧省糧食科學研究所，遼寧 沈陽 110032）

中國是世界上糧食生產、儲藏及消費大國[1]。糧食被視為“天之大命”的重要物資[2]，存在季節(jié)性生產與常年消費的時間性差異，因此糧食儲藏成為一種必然的選擇。保障糧食儲藏安全要從糧食的數(shù)量安全和質量安全入手。糧食儲藏時，外界環(huán)境溫度隨季節(jié)變化對倉房和糧食的儲糧穩(wěn)定性產生影響，這種變化作用也是機械通風系統(tǒng)設計及操作的重要考慮因素[3]。由于儲糧倉房保溫性與氣密性的差異，在不同季節(jié)，外界氣溫與倉內糧堆溫度存在溫差，會改變糧堆溫度分布。例如，春夏季節(jié)外界溫度上升較快，受糧倉壁面?zhèn)鳠岬挠绊?，靠近壁面處糧層溫度逐漸上升，而整個糧堆內部與中間層始終在相對低溫狀態(tài)，形成“冷心熱皮”；秋冬季節(jié)外界溫度較低，在糧倉四周壁面處糧堆整體溫度隨著外界溫度降低而降低，此時糧堆中間層的溫度高于四周壁面處糧堆整體溫度，形成“冷皮熱心”。無論是“冷心熱皮”還是“冷皮熱心”，都會形成糧堆內部能量對流帶，即熱量積聚帶。由于糧堆具有不良導熱性，當糧堆內出現(xiàn)不正常的高溫時，糧堆內的積熱難散，會加速蟲霉繁殖，加快糧食變質，如果不采取措施控制，會對糧食倉儲企業(yè)造成不可挽回的損失。

目前，糧食倉儲業(yè)對安全生產方面的研究正在形成體系，但對儲糧安全方面的危險源辨識與評價較少，基礎理論研究方面也比較薄弱。為保證儲糧安全，減少儲糧安全事故發(fā)生，本文以糧堆發(fā)熱事故為例，采用原因后果分析（Cause-consequence analysis）法對糧堆糧溫升高事件進行危險源辨識與評價，并通過定性與定量分析，提出預防事故發(fā)生、降低風險的相應措施。

1 概述

原因后果分析（Cause-consequence analysis）法，簡稱CCA 法，是利用故障樹進行原因分析，并通過事件樹進行后果分析的綜合分析方法，它是一種將演繹法和歸納法相結合的方法。如圖1 所示，這種方法將原因（蝴蝶結的左側）分析和后果（蝴蝶結的右側）分析相結合，具有高度可視化、允許在管理過程中進行處理的特點，其優(yōu)勢在于能詳細地表示引起事故發(fā)生的原因，直觀地識別、顯示危害因素→事故→事故后果的全過程，并且可以通過危險源辨識與安全評價，對危險事件進行定性分析與定量分析，進而通過政策、活動、程序、標準等管理手段建立有效的措施，預防、控制事故的發(fā)生或降低風險損失。

圖1 原因后果分析法圖

2 事件分析

2.1 基本思路

糧溫升高導致糧堆局部發(fā)熱。擬定由于天氣原因不適合于通風降溫而使糧溫繼續(xù)升高，或在通風作業(yè)過程中，由于天氣條件變化，不適于通風而沒有及時終止通風作業(yè)，導致糧堆局部溫度繼續(xù)升高，產生糧食生霉或生蟲事件。

以事件樹起始事件和被識別為失敗的環(huán)節(jié)事件為頂事件繪制故障樹，利用故障樹定量分析方法，計算事件樹起始事件和環(huán)節(jié)事件的發(fā)生概率[4]，進而計算事件樹所歸納出的各種后果出現(xiàn)概率，通過后果與概率的結合，得出關于系統(tǒng)風險的評價。

根據(jù)初始事件與后續(xù)事件形成的時序邏輯關系做事件樹分析，繪制事件樹分析圖，在此基礎上，對初始事件及后續(xù)各失敗事件做故障樹分析，繪制故障樹分析圖，由此得到原因后果分析圖，如圖2 所示。

圖2 糧堆發(fā)熱原因后果分析圖

2.2 定性分析

事件樹可以從宏觀角度分析系統(tǒng)可能發(fā)生的事故，進而找出最嚴重的事故后果[5]，為確定故障樹的頂上事件提供依據(jù)。如圖2 所示，以糧溫升高為初始事件，后續(xù)事件狀態(tài)為糧食未發(fā)熱、糧食發(fā)熱、通風降溫有效、通風降溫無效、產生蟲霉、未產生蟲霉；共產生三個頂事件，即糧堆局部發(fā)熱頂事件、生蟲頂事件和生霉頂事件；產生四種狀態(tài)結果，即無發(fā)熱、有發(fā)熱可控、有發(fā)熱可控性差和發(fā)熱生蟲生霉。

調查糧堆局部發(fā)熱頂事件原因為倉溫升高和通風條件錯誤，兩個中間事件只要發(fā)生一個，糧堆局部發(fā)熱即發(fā)生為與門關系。分析倉溫升高過程原因包括氣密性不良底事件和隔熱不佳底事件，兩者為與門關系，須兩個底事件同時發(fā)生，倉溫升高事件才可以發(fā)生；調查糧堆生蟲頂事件原因為原糧含蟲卵底事件和糧食清理不達標底事件，兩者為與門關系，即兩者同時發(fā)生，糧堆才可以發(fā)生生蟲事件；調查糧堆生霉頂事件原因為原糧含孢子底事件和清理不達標底事件，兩個底事件與生霉頂事件的關系為與門，當原糧含孢子底事件和清理不達標底事件同時發(fā)生，生霉頂事件發(fā)生。

用符號替代語言描述各級事件，如圖3 所示。根據(jù)故障樹模型，通過對故障發(fā)生的基本原因進行推理分析，使用布爾代數(shù)規(guī)則對各事件間的相互關系進行運算，建立從結果到原因描述故障的有向邏輯圖，進而得到故障樹全布最小割集[6]。

圖3 用符號替代各級事件原因后果分析圖

T1=Q1+X3=X1X2+X3得到T1故障樹全部最小割集G1:{X1X2}；G2:{X3}。

T2=X4X5得到T2故障樹全部最小割集G3:{X4X5}。

T3=X6X7得到T3故障樹全部最小割集G4:{X6X7}。

2.3 定量分析

2.3.1 故障樹定量分析

（1）頂上事件發(fā)生概率。如圖4 所示，因T1故障樹中無重復事件發(fā)生，故利用最小割集求頂上事件發(fā)生概率[6]

圖4 經化簡后的三個頂事件故障樹圖

設q1=0.5，q2=0.5，q3=0.75；q4=0.4，q5=0.6；q6=0.3，q7=0.7。

頂上事件發(fā)生概率

（2）結構重要度分析。各底事件結構重要度的大小，與最小割級所包含的底事件數(shù)目密切相關，且Iφ(i)值越大，重要度越大，單事件組成的最小割級結構重要度最大[7]。

式中 Iφ(i)為底事件Xi結構重要度的近似判別值，Xi∈Gr為底事件Xi屬于最小割集Gr；ni為底事件Xi所在的最小割集中包含的底事件數(shù)目，因為X3在包含一個底事件的最小割集中出現(xiàn)1 次，X1、X2；X4、X5；X6、X7分別在包含兩個底事件的最小割集中出現(xiàn)1 次，所以

在T1故障樹中X3（通風條件錯誤）是最重要的基本事件，X1、X2是第二位；在T2故障樹中X4、X5為同等重要事件；在T3故障樹中X6、X7為同等重要事件。

（3）概率重要度分析。概率重要度的計算可以很好地考察各底事件概率的增減對頂上事件發(fā)生概率的影響程度，也是頂上事件發(fā)生概率對底事件發(fā)生概率的變化率。底事件概率重要系數(shù)頂事件發(fā)生概率函數(shù)為：

在T1故障樹中縮小底事件X3發(fā)生概率，能使T1頂事件的發(fā)生概率下降速度加快，X1、X2對T1作用不敏感；在T2故障樹中縮小底事件X4的發(fā)生概率，能使T2頂事件的發(fā)生概率下降速度加快；在T3故障樹中縮小X6底事件的發(fā)生概率，對T3頂事件的作用較為明顯。

（4）臨界重要度分析。臨界重要度是指綜合基本事件發(fā)生概率對頂上事件發(fā)生概率的影響程度和該基本事件發(fā)生概率的大小，進而評價各基本事件的重要程度，即基本事件發(fā)生概率的變化率與頂上事件發(fā)生概率的變化率之比[8]，用表示，

則在T2故障樹中X4、X5同時對T2頂事件影響較為重要；在T1故障樹中X3相比于X1、X2對頂事件的影響較小；在T3故障樹中X6、X7對T3頂事件影響程度相同。

2.3.2 事件樹定量分析

依據(jù)故障樹分析確定頂事件T1g=0.8125，T2g=0.24，T3g=0.21 求得事件樹各狀態(tài)概率，如圖5 所示：

圖5 用符號替代各級事件原因后果分析圖

因為S1、S2、S3分別為無發(fā)熱與有發(fā)熱可控及可控性差，通常不產生糧食損失，因此將其視為安全狀態(tài)，則安全狀態(tài)概率為M=S1+S2+S3=0.968；危險狀態(tài)概率為S4=0.1706，如圖5 所示。

3 結果與分析

對于狀態(tài)S2發(fā)生概率為0.1387，其發(fā)生概率不高，狀態(tài)出現(xiàn)時投入的人力物力不高，通常沒有糧食損失發(fā)生，通過有效的通風作業(yè)可使發(fā)熱得到控制。

對于狀態(tài)S3發(fā)生概率為0.6418，其發(fā)生概率較高，狀態(tài)出現(xiàn)時會發(fā)生糧食生蟲，需要投入較大的人力物力去控制，若處置得當其損失一般在可接受范圍內。

對于狀態(tài)S4，發(fā)生概率S4=0.1706，盡管發(fā)生概率不高，然而一旦發(fā)生糧食生霉，糧食安全受到威脅，其損失通常不可逆轉。

對于糧堆局部發(fā)熱事件，受倉房型式、所在區(qū)域、技術條件、管理水平等影響，其糧食損失會有較大差異，需分別制定有效方案予以控制。

4 控制措施

4.1 對于原因方面的控制

（1）改造儲糧倉房功能，強調倉儲工藝與倉房設計相配套，使之達到儲糧倉房防潮、防滲、隔熱、通風與氣密性要求，倉房的氣密性對熏蒸劑的殺蟲效果有一定的影響，氣密性越好越有利于熏蒸殺蟲。

（2）依照操作規(guī)程進行通風作業(yè)，依據(jù)倉外空氣的溫度、濕度與此狀態(tài)下糧食溫度、平衡水分的關系，選擇合理通風時機。

（3）按要求清理原糧，糧食中存在許多的糧食作物的桿莖和糧食殼體，當糧食在存儲時極易產生大量的熱量，這樣將使糧食產生污染、發(fā)霉、蟲害等[9-11]。目前，用于糧食清理的主流設備是振動清理篩。

4.2 對于后果方面的控制

（1）制定科學的通風方案與操作規(guī)程。

（2）制定合理的熏蒸方案與操作規(guī)程。

（3）提升業(yè)務技能，做好安全培訓。

（4）加強安全作業(yè)管理。

5 結論

采用CCA 法對糧溫升高事件進行定性定量分析，可以有效規(guī)避事件中的風險因子，對于本次糧溫升高事件確定頂上事件發(fā)生概率T1=0.8125，T2=0.24，T3=0.21；在T1故障樹中，通過結構重要度分析，確定X3（通風條件錯誤）底事件的重要度最大，即X3（通風條件錯誤）為最重要的基本事件，在T2、T3故障樹中各底事件對頂事件的重要程度相同；通過概率重要度分析，可知在T1故障樹中，X3（通風條件錯誤）底事件發(fā)生概率降低，可以使糧堆局部發(fā)熱發(fā)生概率降低，說明正確的通風條件可以改變糧堆發(fā)熱，即糧堆局部發(fā)熱可控；通過臨界重要度分析，確定在T2故障樹中，X4（原糧含蟲卵）、X5（清理不達標）底事件對生蟲頂事件影響較為重要；在T1故障樹中，與X3（通風條件錯誤）相比，X1（氣密性不良）和X2（隔熱不佳）對糧堆局部發(fā)熱頂事件影響較小。在事件樹分析中，確定無發(fā)熱、發(fā)熱可控、發(fā)熱可控性差為糧溫升高相對安全狀態(tài)，此條件下安全狀態(tài)的發(fā)生概率為0.968，危險狀態(tài)的概率為0.1706，通過分析可知在危險狀態(tài)下，生蟲生霉是糧溫升高的重要因素。

糧堆中微生物的呼吸作用及害蟲的生命活動所產生的熱量，是引起糧食發(fā)熱的主要熱源，可使糧堆發(fā)熱、糧溫升高，造成倉儲企業(yè)不可挽回的損失。在日常糧食倉儲作業(yè)管理中，要把蟲霉防治作為一項重要基礎性工作，保證儲糧良好品質，真正做到儲糧安全。