艾義奪
(上海江南長興造船有限責(zé)任公司,上海 201913)
通過建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,可以將這些因素作為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),利用歷史數(shù)據(jù)和專家知識(shí)來確定它們之間的概率關(guān)系,從而推斷事故發(fā)生的可能原因。在實(shí)際應(yīng)用中,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以幫助航運(yùn)企業(yè)、港口管理部門和監(jiān)管機(jī)構(gòu)等對(duì)船舶觸碰事故進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)防策略制定。
船舶觸碰事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括人員行為不當(dāng)、船舶條件不良、環(huán)境條件不良和管理問題四個(gè)主要部分(如圖1 所示)。每個(gè)部分都是網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn),表示可能導(dǎo)致事故發(fā)生的特定因素。
圖1 船舶觸碰故障樹
1.1.1 人員行為不當(dāng)
這個(gè)節(jié)點(diǎn)代表了船員在船舶操縱和決策過程中的行為[1]。人員行為不當(dāng)可能包括以下因素:不正確的航行決策、操作錯(cuò)誤、缺乏專業(yè)知識(shí)或培訓(xùn)、疲勞和分心等。該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的連接表示不當(dāng)行為可能導(dǎo)致船舶觸碰事故發(fā)生的概率。
1.1.2 船舶條件不良
這個(gè)節(jié)點(diǎn)代表了船舶自身的狀態(tài)和條件。船舶條件不良可能包括以下因素:機(jī)械故障、設(shè)備失效、導(dǎo)航系統(tǒng)誤差、船只結(jié)構(gòu)受損等。這些因素會(huì)增加觸碰事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的連接,表示船舶條件不良可能對(duì)事故發(fā)生的影響。
1.1.3 環(huán)境條件不良
該節(jié)點(diǎn)代表了海洋或水路的環(huán)境條件。環(huán)境條件不良可能包括以下因素:惡劣天氣、能見度差、海洋潮流和浪涌等。這些因素會(huì)增加船舶觸碰事故的風(fēng)險(xiǎn)。
1.1.4 管理出現(xiàn)問題
每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接表示不同因素之間的概率關(guān)系。模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和專家知識(shí)來確定這些概率值,從而推斷事故發(fā)生的可能原因。例如,如果糟糕的環(huán)境條件和人員行為不當(dāng)?shù)母怕识己芨?,那么船舶觸碰事故發(fā)生的概率也會(huì)增加(如圖2 所示)。
圖2 船舶觸碰事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
1.2.1 收集數(shù)據(jù)
首先,需要收集與船舶觸碰事故相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以包括歷史事故報(bào)告、調(diào)查報(bào)告、船舶設(shè)備維護(hù)記錄、船員培訓(xùn)記錄、環(huán)境數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)于構(gòu)建準(zhǔn)確的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。
1.2.2 確定變量
根據(jù)所收集的數(shù)據(jù),確定影響船舶觸碰事故的各個(gè)變量[2]。根據(jù)題目要求,主要的變量包括人員行為不當(dāng)、船舶條件不良、環(huán)境條件不良和管理出現(xiàn)問題。針對(duì)每個(gè)變量,進(jìn)一步細(xì)化其子變量以便更加詳細(xì)地建模。
1.2.3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
使用Netica 軟件,創(chuàng)建新的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目,并根據(jù)確定的變量構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在Netica 中,可以通過圖形界面進(jìn)行節(jié)點(diǎn)和連接的添加。每個(gè)變量對(duì)應(yīng)一個(gè)節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)之間的連接表示變量之間的關(guān)系。
1.2.4 設(shè)定節(jié)點(diǎn)屬性和概率表
為每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置相應(yīng)的屬性和概率表。節(jié)點(diǎn)屬性包括名稱、類型和說明。概率表用于描述每個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。概率表可以根據(jù)收集的數(shù)據(jù)、領(lǐng)域?qū)<抑R(shí)或模擬方法來確定。應(yīng)盡量使用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí),確保貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的可靠性。
1.2.5 設(shè)置節(jié)點(diǎn)之間的連接
根據(jù)變量之間的關(guān)系,設(shè)置節(jié)點(diǎn)之間的連接。連接可以是直接連接,也可以是通過其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行傳遞。Netica 軟件提供了直觀的圖形界面,可以輕松設(shè)置和調(diào)整節(jié)點(diǎn)之間的連接。
1.2.6 驗(yàn)證和調(diào)整網(wǎng)絡(luò)
完成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和概率表的設(shè)置后,需要進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整。使用已有的數(shù)據(jù)集對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試,并與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,以評(píng)估網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性。如果發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)模型存在問題,可以通過添加更多的數(shù)據(jù)、重新設(shè)定節(jié)點(diǎn)的概率表或修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。
1.2.7 進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)
在完成網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證和調(diào)整后,可以利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)。通過輸入特定的觀察值或變量值,可以計(jì)算出其他變量的概率分布。這樣可以得到關(guān)于船舶觸碰事故可能原因的推斷和預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí),還可以通過Netica 軟件提供的圖形界面進(jìn)行結(jié)果可視化,以便更好地理解和解釋網(wǎng)絡(luò)的輸出。
研究人員為分析船舶觸碰事故原因,在引入貝葉斯公式的基礎(chǔ)上,對(duì)各種致因元素出現(xiàn)的概率進(jìn)行求解:
基于該公式,船舶觸碰事故致因的分析過程可分為以下七個(gè)步驟:
2.1.1 確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
2.1.2 收集觀測(cè)數(shù)據(jù)
在進(jìn)行推理之前,我們需要收集一些觀測(cè)數(shù)據(jù)作為已知條件。觀測(cè)數(shù)據(jù)是指在實(shí)際情況中獲得的、與所要推斷的變量相關(guān)的信息[3]。
2.1.3 設(shè)置觀測(cè)節(jié)點(diǎn)
在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中,我們需要將收集到的觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)上。這些節(jié)點(diǎn)稱為觀測(cè)節(jié)點(diǎn),它們的狀態(tài)已知,作為推理的起點(diǎn)。在此過程中,研究人員引入條件概率公式,該公式能夠推導(dǎo)一個(gè)事件在另一個(gè)事件發(fā)生的條件下的概率。在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理中,條件概率用于計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系。其公式為:
2.1.4 進(jìn)行前向推理
通過給定的觀測(cè)節(jié)點(diǎn),我們可以使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的前向推理算法來計(jì)算其他未知節(jié)點(diǎn)的概率。前向推理是從觀測(cè)節(jié)點(diǎn)開始,逐步向目標(biāo)變量進(jìn)行推理的過程。
首先,我們需要對(duì)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置相應(yīng)的值。這些值可以是具體的數(shù)值,也可以是模糊的狀態(tài)(如高、中、低)。
其次,我們從網(wǎng)絡(luò)中的根節(jié)點(diǎn)開始,根據(jù)已知觀測(cè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算子節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。這些條件概率分布描述了節(jié)點(diǎn)與其父節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系[4]。
再次,根據(jù)已知觀測(cè)節(jié)點(diǎn)和計(jì)算得到的條件概率分布,我們可以計(jì)算下一層節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。這個(gè)過程會(huì)一直持續(xù)下去,直到到達(dá)目標(biāo)變量。
最后,當(dāng)?shù)竭_(dá)目標(biāo)變量時(shí),我們可以通過累積所有路徑上的概率來計(jì)算目標(biāo)變量的邊際概率分布。這個(gè)分布表示了目標(biāo)變量各個(gè)取值的概率。
2.1.5 進(jìn)行后向推理
除了前向推理之外,我們還可以使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的后向推理算法來計(jì)算已知目標(biāo)變量情況下其他變量的概率。后向推理是從目標(biāo)變量開始,逐步向觀測(cè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行推理的過程。
首先,我們需要對(duì)目標(biāo)變量設(shè)置相應(yīng)的值,即已知的觀測(cè)節(jié)點(diǎn)。
其次,我們從網(wǎng)絡(luò)中的子節(jié)點(diǎn)開始,根據(jù)已知目標(biāo)變量計(jì)算父節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。
再次,根據(jù)已知目標(biāo)變量和計(jì)算得到的條件概率分布,我們可以計(jì)算上一層節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。這個(gè)過程會(huì)一直持續(xù)下去,直到達(dá)到觀測(cè)節(jié)點(diǎn)。
最后,當(dāng)?shù)竭_(dá)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)時(shí),我們可以通過累積所有路徑上的概率來計(jì)算觀測(cè)節(jié)點(diǎn)的邊際概率分布。這個(gè)分布表示了觀測(cè)節(jié)點(diǎn)各個(gè)取值的概率。
2.1.6 進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)與模型更新
在實(shí)際應(yīng)用中,我們可能需要根據(jù)新的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)與更新。參數(shù)學(xué)習(xí)是指利用觀測(cè)數(shù)據(jù)來估計(jì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的條件概率表。通過學(xué)習(xí)到的參數(shù),可以更準(zhǔn)確地進(jìn)行推理。其公式為:
2.1.7 進(jìn)行推理結(jié)果評(píng)估與解釋
通過觀察概率分布、計(jì)算期望值等方法來評(píng)估推理結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí),需要將推理結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行解釋,提供有意義的結(jié)論和建議。
本次研究中使用局部分析作為靈敏度分析手段,并對(duì)觸碰事故節(jié)點(diǎn)發(fā)生狀態(tài)進(jìn)行不同輸入?yún)?shù)值的采樣,使用各節(jié)點(diǎn)后驗(yàn)概率值的方差來衡量靈敏度大小。通過分析SF、HF、EF、MF 四大因素,研究人員對(duì)船舶觸碰故障致因進(jìn)行總結(jié):
船舶觸碰事故是航運(yùn)領(lǐng)域中常見的事故類型之一,通常由多個(gè)因素共同作用引起。在進(jìn)行致因分析時(shí),可以從人員行為不當(dāng)、船舶條件不良、環(huán)境條件不良和管理出現(xiàn)問題四個(gè)方面入手,以深入探究船舶觸碰事故的潛在原因[5]。
2.2.1 人員行為不當(dāng)
人員行為不當(dāng)是船舶觸碰事故中最為常見的致因之一。它涉及船員的技能水平、專業(yè)素養(yǎng)以及對(duì)安全操作規(guī)程的遵守情況。以下是可能導(dǎo)致船舶觸碰事故的相關(guān)人員行為不當(dāng):
(1)疏忽駕駛:船員未能始終保持集中注意力,或存在疲勞駕駛情況,導(dǎo)致未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在危險(xiǎn)或采取適當(dāng)?shù)拇胧?/p>
(2)操縱錯(cuò)誤:船員在操作船舶的過程中,可能存在操縱錯(cuò)誤的情況,如誤操作操縱設(shè)備、舵機(jī)操作不當(dāng)?shù)取?/p>
(3)通信失誤:船員之間的溝通存在問題,導(dǎo)致信息傳遞不暢或存在誤解,進(jìn)而影響船舶的操縱和決策。
2.2.2 船舶條件不良
船舶本身的狀態(tài)和條件對(duì)于船舶觸碰事故具有重要影響。以下是可能導(dǎo)致船舶觸碰事故的相關(guān)船舶條件不良:
(1)設(shè)備故障:船舶關(guān)鍵設(shè)備(如操縱系統(tǒng)、通訊設(shè)備等)存在故障或運(yùn)行不良,影響到船舶的操縱和監(jiān)控。
(2)船舶維護(hù)不善:船舶的定期維護(hù)保養(yǎng)工作未能得到有效執(zhí)行,導(dǎo)致船舶設(shè)備狀況下降、船體結(jié)構(gòu)損壞等。
本文對(duì)船舶觸碰事故的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建及事故原因分析進(jìn)行了總結(jié)。在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方面,本文通過確定關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、建立節(jié)點(diǎn)間的依賴關(guān)系,并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)和歷史數(shù)據(jù)來設(shè)定節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)和概率值。這樣的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以有效地表達(dá)各因素之間的關(guān)系,并推斷出各節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率值。通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行事故原因分析,可以識(shí)別出導(dǎo)致船舶觸碰事故的主要因素。