賈婷婷 許開立教授

(1.新疆工程學(xué)院 安全科學(xué)與工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 650106;2.東北大學(xué) 資源與土木工程學(xué)院,遼寧 沈陽 110819)

0 引言

銅是人類最早開始使用的金屬之一[1],數(shù)千年來,人們使用銅制造武器和工具,隨著社會的不斷發(fā)展,銅的應(yīng)用更為廣泛。銅冶煉發(fā)展歷史悠久,目前主要的冶煉方式依舊是以火法冶煉為主,火法煉銅產(chǎn)量約占總產(chǎn)量的90%以上[2]。

火法煉銅工藝流程復(fù)雜,設(shè)備設(shè)施眾多,且從熔煉、吹煉到精煉涉及的工種、工序較多,多種作業(yè)混合在一起,故火法煉銅過程中存在著較多的危險(xiǎn)有害因素,其中,高溫、易燃易爆氣體及其他物質(zhì)可能引起火災(zāi)、爆炸等事故;大型機(jī)械設(shè)備、廠內(nèi)機(jī)動車輛以及熔煉爐、轉(zhuǎn)爐、陽極爐、余熱鍋爐等易造成機(jī)械傷害、車輛傷害、物體打擊等事故[2]。

造锍熔煉車間是將銅精礦熔煉轉(zhuǎn)化為冰銅的關(guān)鍵工序,涉及的奧斯麥特熔煉爐和余熱鍋爐使得該車間危險(xiǎn)性較高,且上千度的高溫熔融銅液更增加了火災(zāi)、爆炸、灼燙等事故發(fā)生的可能性。

基于此,本文以某造锍熔煉車間為例,結(jié)合城市安全中的“韌性”概念,分析構(gòu)成車間的各部分要素的安全韌性,運(yùn)用數(shù)學(xué)模型評價(jià)車間現(xiàn)狀,找出薄弱點(diǎn),為車間的安全管理提供新的突破點(diǎn)和思路。

1 系統(tǒng)安全韌性

韌性最早出現(xiàn)于物理學(xué)中,彈性、還原性等與之相對應(yīng)。C.S.Holling(1973)最早將韌性的概念引入到生態(tài)系統(tǒng)研究中,將其定義為“生態(tài)系統(tǒng)受到擾動后恢復(fù)到平衡或穩(wěn)定狀態(tài)的能力”[3]。聯(lián)合國國際減災(zāi)戰(zhàn)略署(United Nations International Strategy for Disaster Reduction,UNISDR)將安全韌性定義為暴露于災(zāi)害下的系統(tǒng)、社區(qū)或社會為達(dá)到并維持一個(gè)可接受的運(yùn)行水平而進(jìn)行抵抗或發(fā)生改變的能力[4]。近些年,韌性的概念逐漸被應(yīng)用于城市公共安全的相關(guān)研究中,逐漸形成“韌性城市”這一概念。我國著名公共安全科學(xué)專家范維澄院士認(rèn)為安全韌性城市即城市自身能夠有效應(yīng)對來自外部與內(nèi)部的對其經(jīng)濟(jì)社會、技術(shù)系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施的沖擊和壓力,能在遭受重大災(zāi)害后維持城市的基本功能、結(jié)構(gòu)和系統(tǒng),并能在災(zāi)后迅速恢復(fù)、進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整、可持續(xù)發(fā)展的城市[4]。

韌性概念的不斷應(yīng)用,使得系統(tǒng)安全領(lǐng)域的學(xué)者們開始關(guān)注“韌性”這一概念在安全領(lǐng)域的應(yīng)用。中南大學(xué)幾位老師將韌性概念引入到系統(tǒng)安全中,認(rèn)為在系統(tǒng)安全領(lǐng)域,“韌性”不同于“可靠性”,但又包含可靠性,系統(tǒng)安全韌性是指系統(tǒng)在一定時(shí)空內(nèi)面對風(fēng)險(xiǎn)的沖擊與擾動時(shí),維持、恢復(fù)和優(yōu)化系統(tǒng)安全狀態(tài)的能力[5]。系統(tǒng)的安全韌性內(nèi)涵解析,如圖1。

圖1 系統(tǒng)安全韌性內(nèi)涵Fig.1 Connotation of system safety resilience

基于現(xiàn)場實(shí)際生產(chǎn)情況,系統(tǒng)安全韌性在維持方面體現(xiàn)在對事故的承受能力;應(yīng)對方面體現(xiàn)在組織的應(yīng)對能力和事故發(fā)生后的應(yīng)急能力2個(gè)方面;恢復(fù)方面體現(xiàn)在資金投入及人員基礎(chǔ);優(yōu)化方面則體現(xiàn)在組織和人員的調(diào)整和適應(yīng)能力上。使用系統(tǒng)安全韌性的相關(guān)理論時(shí),其主要目的在于減少事故的發(fā)生概率、降低事故對系統(tǒng)的沖擊傷害程度以及縮短事故后系統(tǒng)的恢復(fù)時(shí)間以盡快達(dá)到穩(wěn)固的安全狀態(tài)。另外,系統(tǒng)安全韌性理論在傳統(tǒng)系統(tǒng)安全理論基礎(chǔ)上更強(qiáng)調(diào)人及組織抵御事故時(shí)的主動性[6]。

火法煉銅作為有色冶金行業(yè)重要的一部分,其工藝、人員、設(shè)備等方面的復(fù)雜性給生產(chǎn)帶來諸多安全隱患。一起事故的發(fā)生往往帶來巨大損失和傷害。為有效降低事故后果的嚴(yán)重程度,提高整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的“彈性”十分必要,這與安全韌性的理念不謀而合。為此,本文從安全韌性的角度去探究造锍熔煉車間整體的安全韌性水平,以便尋求提升其安全水平的途徑。

2 評價(jià)指標(biāo)體系

結(jié)合系統(tǒng)安全韌性[7-9]的內(nèi)涵,在充分調(diào)研的基礎(chǔ)上,綜合相關(guān)專家意見,建立造锍熔煉車間安全韌性評價(jià)指標(biāo)體系,見表1。

表1 造锍熔煉車間安全韌性評價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Safety resilience evaluation index system for matte smelting workshop

3 AHP-云模型

在對表1指標(biāo)體系進(jìn)行評價(jià)時(shí),將層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和云模型2種定量評價(jià)方法結(jié)合起來,能夠更準(zhǔn)確地評價(jià)系統(tǒng)的韌性水平,評價(jià)流程,如圖2。

注:Ex、En、He是云模型中的特征值,分別代表期望、熵和超熵圖2 結(jié)合AHP的云模型流程Fig.2 Cloud model flow with AHP

為盡可能減少賦值的主觀性和片面性,特邀請5位行業(yè)專家根據(jù)該造锍熔煉車間實(shí)際情況對指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行賦值參考,在進(jìn)行賦值時(shí),結(jié)合專家行業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)對5位專家的自身權(quán)重進(jìn)行賦值,見表2。

表2 專家組情況及自身權(quán)重Tab.2 Expert group and its own weight

3.1 層次分析法

AHP是一種定量與定性相結(jié)合的方法,通過把復(fù)雜的問題分解成若干因素,兩兩比較確定各層次中各元素的相對重要性,進(jìn)而確定各因素的權(quán)重。

運(yùn)用AHP確定安全韌性評價(jià)體系各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,其步驟為:建立層次結(jié)構(gòu),見表1;建立判斷矩陣;進(jìn)行權(quán)重計(jì)算。在建立判斷矩陣時(shí),采用1-9標(biāo)度法,具體步驟參考文獻(xiàn)[9],本文不再贅述。

(1)將判斷矩陣An×n=(aij)按列規(guī)范化為Bn×n=(bij),即

(1)

式中:

aij—矩陣A中第i行、第j列所對應(yīng)的數(shù)值,i=1,2,3,…,n,j=1,2,3,…,n;

bij—矩陣B中第i行、第j列所對應(yīng)的數(shù)值;

n—指標(biāo)數(shù)目,由具體指標(biāo)體系確定。

(3)計(jì)算最大特征值λmax,計(jì)算公式為:

(2)

(4)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。計(jì)算一致性指標(biāo)CI:

(3)

本文采用1-9階判斷矩陣進(jìn)行一致性指標(biāo)RI的取值。計(jì)算一致性比例CR:

(4)

式中:

RI—一致性指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值,n=5時(shí),RI=1.12;

CR—一致性比例,CR<0.10時(shí),則認(rèn)為計(jì)算結(jié)果具有滿意的一致性;否則,必須重新進(jìn)行兩兩比較確定判斷矩陣直到計(jì)算結(jié)果滿足一致性檢驗(yàn)。

3.2 云模型

在建立指標(biāo)體系和確定各指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,運(yùn)用云模型進(jìn)行安全韌性評價(jià),以獲得更為準(zhǔn)確的評價(jià)結(jié)果。

3.2.1 基礎(chǔ)理論

云模型能夠充分反映某一不確定概念的模糊性與隨機(jī)性[10]。給定一個(gè)論域U,M是U上對應(yīng)的定性概念,x是滿足x∈M的一個(gè)隨機(jī)數(shù)值[10]。x對于M的隸屬度u(x)應(yīng)是滿足u(x)∈(0,1)的具有穩(wěn)定傾向性的隨機(jī)數(shù),則x及其在U上的分布分別叫作云滴和云,云模型的云及其特征值,如圖3。

圖3 云模型及其特征值Fig.3 Cloud model and its characteristic values

云模型通過Ex、En、He反映數(shù)據(jù)的不確定性。其中,Ex是期望,在論域空間中最能夠集中體現(xiàn)這一定性概念的點(diǎn),是云重心位置;En是熵,反映評價(jià)結(jié)果的可取范圍和云滴的聚散程度[11],即它的不確定性和模糊性;He是超熵,反映云滴的離散程度。根據(jù)得到的云模型數(shù)字特征(Ex,En,He)利用正向云發(fā)生器生成正太隨機(jī)數(shù)x,x～N(Ex,E′n),E′n～N(En,He2),E′n為正態(tài)隨機(jī)數(shù)的方差。然后計(jì)算云滴隸屬度[12-13],則(x,μ(x))為一個(gè)云滴。重復(fù)上述步驟,直到生成需要的云滴數(shù)為止。

3.2.2 評語集云模型

評語集為R={差,較差,一般,良好,優(yōu)秀},取值范圍分別對應(yīng)(0,2],(2,4],(4,6],(6,8],(8,10),根據(jù)劃分的等級范圍利用云參數(shù)計(jì)算公式為:

(5)

式中:

Mmax、Mmin—評語區(qū)間的最大、最小邊界值;

k—常數(shù),取值0.05。

3.2.3 確定下級云特征值

對各二級指標(biāo)進(jìn)行打分并確定各二級指標(biāo)特征值[14-15],利用式(6)-(8)得到各二級指標(biāo)云特征值并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

(6)

(7)

(8)

式中:

Xi—第i個(gè)指標(biāo)的分值;

E′n—正態(tài)隨機(jī)數(shù)的方差,E′n～N(En,He2);

C—一致性檢驗(yàn)指標(biāo),C<1,說明評價(jià)結(jié)果較為可靠,C越小說明評價(jià)結(jié)果越可靠。

3.2.4 確定上級指標(biāo)云特征值

下級指標(biāo)云特征值確定后需進(jìn)一步向上計(jì)算,得到上級指標(biāo)及目標(biāo)層的云特征值,其算法如下:

(9)

4 應(yīng)用實(shí)例

以葫蘆島某有色金屬集團(tuán)公司造锍熔煉車間的實(shí)際情況為例,進(jìn)行分析。

4.1 AHP確定指標(biāo)權(quán)重

以一級指標(biāo)為例,建立判斷矩陣,并運(yùn)用AHP得到各一級指標(biāo)的權(quán)重,見表3。

表3 一級指標(biāo)判斷矩陣Tab.3 Primary indicator judgment matrix

判斷矩陣為:

經(jīng)過歸一化處理得到一級指標(biāo)的權(quán)重向量為:

由式(2)得出最大特征值λmax為5.2448,由式(3)-(4)求出一致性檢驗(yàn)比例CR為0.0546,小于0.10,滿足一致性檢驗(yàn)要求。

重復(fù)上述過程,計(jì)算各二級指標(biāo)的權(quán)重,見表4。

表4 評價(jià)指標(biāo)及其權(quán)重Tab.4 Evaluation indicators and their weights

4.2 云模型綜合評價(jià)

將表4中各指標(biāo)權(quán)重應(yīng)用于云模型可進(jìn)一步獲得更為精確的評價(jià)結(jié)果。

4.2.1 確定評語集云模型

由式(5)得出標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的安全韌性評語云特征值(Ex,En,He),見表5。

表5 安全韌性評語云特征值Tab.5 Safety resilience evaluation cloud characteristic values

利用Matlab將評語集仿真在云標(biāo)尺上,即可得到云發(fā)生器,如圖4。

圖4 云發(fā)生器Fig.4 Cloud generator

4.2.2 計(jì)算指標(biāo)云特征值

根據(jù)鎖定評語集對各二級指標(biāo)進(jìn)行打分并計(jì)算各二級指標(biāo)特征值,利用式(6)-(8)得到各二級指標(biāo)云特征值并進(jìn)行一致性檢驗(yàn),見表6。

表6 二級指標(biāo)云特征值及一致性檢驗(yàn)Tab.6 Cloud characteristic values and consistency test of secondary indicators

在此基礎(chǔ)上運(yùn)用式(9)計(jì)算一級指標(biāo)及目標(biāo)層的云特征值,見表7。

表7 目標(biāo)層及一級指標(biāo)云特征值Tab.7 Cloud characteristic values of target layer and primary indicators

4.3 評價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)以上計(jì)算結(jié)果,利用Matlab和Origin模擬出安全韌性較高的承受事故能力A1(如圖5)和安全韌性較低的恢復(fù)能力A2(如圖6)的云模型,以及整個(gè)造锍熔煉車間安全韌性的云模型,如圖7。

圖5 承受事故能力云模型Fig.5 Cloud model of contingency capacity

圖6 恢復(fù)能力云模型Fig.6 Recovery capability cloud model

結(jié)合表7中各一級指標(biāo)的云特征值及圖5-7的分析結(jié)果,得到結(jié)論:在安全韌性方面,承受事故能力>組織應(yīng)對能力>應(yīng)急能力>適應(yīng)調(diào)整能力>恢復(fù)能力。

(1)承受事故能力基本落在“良好”和“優(yōu)秀”之間,相對于其他指標(biāo)較高。承受事故能力主要來自設(shè)備設(shè)施的安全可靠性。物的不安全狀態(tài)是導(dǎo)致事故發(fā)生的重要原因,尤其是冶金行業(yè),涉及的大型冶煉爐和機(jī)械設(shè)備較多,故基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施的韌性和安全可靠性是系統(tǒng)抵御事故的關(guān)鍵部分。通過本質(zhì)安全設(shè)計(jì)盡可能提高可靠性,通過安全設(shè)施增強(qiáng)其韌性,包括氧槍系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng)的穩(wěn)定性和爐體本身的安全性,是預(yù)防和減少事故發(fā)生、應(yīng)對事故發(fā)生的重要途徑。

(2)恢復(fù)能力基本落在“良好”的安全韌性范圍內(nèi),相對于其他指標(biāo)較低。恢復(fù)能力主要包括人員的文化素質(zhì)、基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施的建設(shè)及安全投入,在事故后的恢復(fù)工作中大量的安全投入是所有工作的首要前提;基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施的恢復(fù)是保證生產(chǎn)得以繼續(xù)的首要保障;人員的文化素質(zhì)決定著恢復(fù)的速度和質(zhì)量。因此,提升事故后的恢復(fù)能力,關(guān)鍵是要在安全方面加強(qiáng)資金投入,不僅有利于基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施的建設(shè),也有利于加強(qiáng)對人員的培訓(xùn)教育。

(3)火法煉銅造锍熔煉車間的整體安全韌性水平基本在“良好”。造锍熔煉車間是火法煉銅的第一個(gè)關(guān)鍵步驟,大型冶煉爐的存在使得該車間的危險(xiǎn)性較高,故企業(yè)在生產(chǎn)中要注重和加強(qiáng)對安全的認(rèn)識,尤其是安全韌性水平較低的可燃和有毒氣體檢測報(bào)警裝置、管理機(jī)構(gòu)人員與其他人員的文化素質(zhì)、安全投入、人員安全知識技能,以及人員對防災(zāi)空間和設(shè)施的認(rèn)識,企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)改善其現(xiàn)狀。

以上結(jié)果和該造锍熔煉車間實(shí)際檢查結(jié)果較為一致,符合車間生產(chǎn)安全實(shí)際狀況,對提升車間整體安全韌性水平具有實(shí)際參考價(jià)值。

5 結(jié)論

造锍熔煉車間作為火法煉銅工藝中最重要的一道工序,因大型熔煉爐和其工藝的特性決定了該工序具有較大的危險(xiǎn)性。

(1)以葫蘆島某有色金屬集團(tuán)公司造锍熔煉車間為例,在對其生產(chǎn)現(xiàn)場進(jìn)行詳細(xì)調(diào)研的基礎(chǔ)上,結(jié)合安全韌性理念從5個(gè)方面建立該車間的安全韌性評價(jià)指標(biāo)體系。

(2)運(yùn)用層次分析法和云模型分別對該車間承受事故的能力、組織應(yīng)對的能力、應(yīng)急管理的能力、適應(yīng)調(diào)整的能力、事故后的恢復(fù)能力進(jìn)行評價(jià),從評價(jià)結(jié)果上看該車間的各方面安全韌性基本良好,其中,恢復(fù)能力相對較差,很大程度上取決于該車間的生產(chǎn)特性。

此外,金屬冶煉企業(yè)生產(chǎn)工序繁多、工藝復(fù)雜、涉及人員設(shè)備廣泛,文中所建立指標(biāo)體系有待進(jìn)一步結(jié)合實(shí)踐進(jìn)行完善。