葉 飛，劉啟鋼，石 磊，孫文橋，楊 瑜，金 晶

(1.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院 研究生部，北京 100081；2.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 運(yùn)輸及經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081；3.中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司 貨運(yùn)部，北京 100844)

鐵路貨運(yùn)安全是鐵路貨運(yùn)組織的紅線和底線,是確保鐵路貨運(yùn)增量,推動(dòng)鐵路高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)支撐[1]。鐵路貨運(yùn)安全是復(fù)雜、龐大的巨系統(tǒng)工程,包括多場(chǎng)景下設(shè)備、人員、貨物、管理、環(huán)境等多種安全風(fēng)險(xiǎn)因素,運(yùn)輸集裝箱、卷鋼等非危險(xiǎn)貨物時(shí)具有事故概率低但損失巨大、影響范圍小但聯(lián)鎖反應(yīng)復(fù)雜等特點(diǎn),運(yùn)輸爆炸、易燃、毒害、感染、腐蝕、放射性等危險(xiǎn)特性的危險(xiǎn)貨物時(shí),更容易造成人身傷亡、財(cái)產(chǎn)損毀或者環(huán)境污染[2]。因此,如何根據(jù)鐵路貨運(yùn)復(fù)雜場(chǎng)景,解釋鐵路貨運(yùn)安全事故形成機(jī)理,準(zhǔn)確定位事故鏈中潛在關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)源,實(shí)現(xiàn)鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)治理成為急需解決的科學(xué)問題。

長(zhǎng)期以來,許多學(xué)者圍繞鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、因素分析等進(jìn)行了大量的研究。在安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面,杜倫平等[3]提出一種基于單目視覺三維重建的貨運(yùn)列車超限檢測(cè)方法,通過單目視覺三維重建算法對(duì)獲取的序列圖像進(jìn)行三維點(diǎn)云建模,轉(zhuǎn)換為目標(biāo)貨運(yùn)列車若干橫截面二維點(diǎn)云圖形,與標(biāo)準(zhǔn)界限圖形對(duì)比計(jì)算獲得超限狀態(tài)信息。蔣薈等[4]提出構(gòu)建車站級(jí)、車務(wù)段(直屬站)級(jí)、鐵路局級(jí)和中國(guó)鐵路總公司級(jí)4級(jí)系統(tǒng)的鐵路貨運(yùn)計(jì)量安全檢測(cè)監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)貨物裝載狀態(tài)全程追蹤與監(jiān)控。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面,韓梅等[5]為量化鐵路超限貨物運(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)并識(shí)別薄弱環(huán)節(jié),提出一種基于事故樹和模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的超限貨物運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,在確定超限貨物運(yùn)輸影響因素的基礎(chǔ)上構(gòu)建事故樹,并將其映射為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。張華鋒[6]利用網(wǎng)格化對(duì)車務(wù)系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)職工進(jìn)行精準(zhǔn)定位、歸類,并以致災(zāi)因子為核心,利用創(chuàng)新的三維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估矩陣模型及改進(jìn)的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,提出了一種車務(wù)系統(tǒng)職工安全行為風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)格化管控方法。在風(fēng)險(xiǎn)因素方面,彭麗宇[7]提出將鐵路的風(fēng)險(xiǎn)影響指標(biāo)體系與事故-風(fēng)險(xiǎn)本體中的風(fēng)險(xiǎn)源相關(guān)概念相對(duì)應(yīng),完成鐵路貨運(yùn)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)影響指標(biāo)權(quán)重的知識(shí)化,確定鐵路貨運(yùn)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)影響指標(biāo),包括人員對(duì)應(yīng)、管理對(duì)應(yīng)、環(huán)境對(duì)應(yīng)與裝備對(duì)應(yīng)4組映射規(guī)則。部分學(xué)者[8-10]圍繞貨運(yùn)場(chǎng)站安全、運(yùn)輸安全等方面探討了人員、設(shè)備、貨物等貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)影響因素。

從當(dāng)前研究現(xiàn)狀來看,學(xué)者對(duì)鐵路貨運(yùn)安全的致因分析和演化規(guī)律研究較少。本論文在鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),主要包括:①按照5M1E的要素分類思路,系統(tǒng)梳理鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)影響因素;②按照影響因素-動(dòng)作狀態(tài)-事故隱患思路,以博德和羅夫特斯構(gòu)建的事故致因鏈模型為基礎(chǔ),構(gòu)建基于5M1E的鐵路貨運(yùn)事故致因模型,系統(tǒng)揭示鐵路貨運(yùn)安全事故致因組成及演化過程;③考慮直接因素、間接因素構(gòu)建鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)影響因素、動(dòng)作狀態(tài)、事故隱患的推理規(guī)則,結(jié)合S鐵路公司2017—2018年貨運(yùn)安全事故及險(xiǎn)兆事件,運(yùn)用Apriori算法進(jìn)行計(jì)算,并通過實(shí)例分析驗(yàn)證了方法的有效性。

1 鐵路貨運(yùn)作業(yè)安全影響因素分析

全面質(zhì)量管理理論認(rèn)為,生產(chǎn)管理中的6大要素為人(man)、機(jī)(machine)、料(material)、法(method)、測(cè)(measurement)、環(huán)(environment),簡(jiǎn)稱5M1E,這6大要素概括了生產(chǎn)管理體系中所有的相關(guān)因素,從這6方面著手就能解決所有生產(chǎn)管理相關(guān)的問題[11]?；?M1E的鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)影響因素組成見圖1。

圖1 基于5M1E的鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)影響因素組成

1)人員因素。主要指鐵路作業(yè)人員、社會(huì)作業(yè)人員和非作業(yè)人員的不安全行為或狀態(tài)所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。鐵路作業(yè)人員是指貨運(yùn)員、貨檢員、裝卸司機(jī)、司索工、裝卸工等鐵路企業(yè)作業(yè)人員;社會(huì)作業(yè)人員是指參與鐵路現(xiàn)場(chǎng)裝卸作業(yè)的社會(huì)企業(yè)裝卸司機(jī)、裝卸工、駐場(chǎng)人員等社會(huì)企業(yè)作業(yè)人員;非作業(yè)人員是指除鐵路作業(yè)人員、社會(huì)作業(yè)人員以外的人員,包括管理人員、參觀人員、誤入人員等。

2)設(shè)備因素。主要指貨運(yùn)設(shè)施、貨運(yùn)設(shè)備、移動(dòng)裝備的不安全行為或狀態(tài)所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。貨運(yùn)設(shè)施是指?jìng)}庫、雨棚、堆場(chǎng)等鐵路貨運(yùn)作業(yè)設(shè)施;貨運(yùn)設(shè)備是指門吊、叉車、地牛、抑塵等貨運(yùn)設(shè)備;移動(dòng)裝備主要是指鐵路機(jī)車車輛、汽車車輛,負(fù)責(zé)運(yùn)輸和配送功能。

3)物料因素。主要是指貨物裝載加固材料、貨車門窗加固材料和其他貨運(yùn)作業(yè)物料的不安全狀態(tài)所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。貨物裝載加固材料是指鍍鋅鐵線、盤條、鋼絲繩和鋼絲繩夾、固定捆綁鐵索、稻草遮擋等用于貨物裝載加固的材料及裝置;貨車門窗加固材料是指用于車門、車窗封堵的泡沫膠、鍍鋅鐵線等加固材料及裝置;其他貨運(yùn)作業(yè)物料是指粉筆、卷尺、電工刀、鐵錘等物料。

4)方法因素。主要是指技術(shù)規(guī)章、管理制度和作業(yè)規(guī)范的規(guī)范性不足所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)規(guī)章是指《鐵路貨物運(yùn)輸管理規(guī)則》《鐵路貨物運(yùn)輸規(guī)程》《鐵路貨運(yùn)檢查規(guī)則》等規(guī)章制度。管理制度是指鐵路貨運(yùn)管理、安全管理、經(jīng)營(yíng)管理等日常工作的管理辦法。作業(yè)規(guī)范主要是指導(dǎo)各貨運(yùn)職名工種開展生產(chǎn)作業(yè)的崗位指導(dǎo)書。

5)環(huán)境因素。主要是指場(chǎng)站作業(yè)環(huán)境、在途運(yùn)輸環(huán)境和貨物裝載環(huán)境的不安全狀態(tài)所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。場(chǎng)站作業(yè)環(huán)境是指鐵路貨場(chǎng)、物流基地、貨檢站等場(chǎng)站內(nèi)作業(yè)環(huán)境。在途運(yùn)輸環(huán)境是指在鐵路區(qū)間運(yùn)輸狀態(tài)的環(huán)境。貨物裝載環(huán)境是指鐵路貨車車輛內(nèi)或集裝箱內(nèi)貨物的裝載環(huán)境。

6)測(cè)量因素。主要指貨物交接檢查、貨物受理檢查和在途貨運(yùn)檢查的不安全行為或狀態(tài)所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。貨物交接檢查是對(duì)專用線運(yùn)輸貨物所開展的交接檢查,對(duì)貨物數(shù)量、重量、形態(tài)及其裝載狀態(tài)進(jìn)行檢查。貨物受理檢查是對(duì)鐵路貨運(yùn)場(chǎng)站受理貨物開展的狀態(tài)檢查。在途貨運(yùn)檢查是運(yùn)用視頻監(jiān)控、計(jì)量安全檢測(cè)等設(shè)備手段,對(duì)鐵路貨車裝載狀態(tài)進(jìn)行檢查。

此外,貨物自身狀態(tài)變化也是鐵路貨物運(yùn)輸重要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),如輪式履帶式貨物的活動(dòng)部位及附屬物開啟、旋轉(zhuǎn)、墜落,以及危險(xiǎn)貨物因環(huán)境變化發(fā)生泄露、燃燒、冒氣等問題。從鐵路受理承運(yùn)角度考慮,應(yīng)在辦理?xiàng)l件審核、裝載方案制定、加固措施實(shí)施等環(huán)節(jié)進(jìn)行了詳盡的風(fēng)險(xiǎn)防控。因此,貨物自身狀態(tài)變化造成的安全隱患,可納入物料因素考慮范圍。

2 事故致因模型構(gòu)建

2.1 流程分析

鐵路貨運(yùn)作業(yè)主要安全風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)見圖2,主要包括發(fā)站裝車作業(yè)安全、途中運(yùn)輸狀態(tài)安全和到站卸車作業(yè)安全3部分。發(fā)站裝車作業(yè)安全部分,主要有混裝貨物安全檢查、貨物檢斤驗(yàn)貨、集裝箱裝卸司索、裝載加固方案核實(shí)、實(shí)施貨物裝載加固、貨車裝載狀態(tài)檢查、專用線交接檢查等風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié);途中運(yùn)輸狀態(tài)安全部分,主要有貨車裝載超限狀態(tài)檢查、超偏載檢測(cè)、貨車裝載可視部位視頻檢查和其他應(yīng)檢查事項(xiàng)等風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié),其他應(yīng)檢查事項(xiàng)包括押運(yùn)人員檢查、貨車車號(hào)核對(duì)等內(nèi)容;到站卸車作業(yè)安全部分,包括集裝箱裝卸司索、貨物裝卸、專用線交接檢查、貨物交付等風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)。

圖2 鐵路貨運(yùn)作業(yè)主要安全風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)

由圖2可知,鐵路貨運(yùn)作業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)具備涉及環(huán)節(jié)多、要素多、流程長(zhǎng)特征,事故發(fā)生會(huì)波及客運(yùn)安全、行車安全。結(jié)合S鐵路公司2017—2018年貨運(yùn)安全事故及險(xiǎn)兆事件,按照5M1E的因素分類方法,可得出各影響因素在各作業(yè)環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)點(diǎn)內(nèi)容。如人員因素主要指發(fā)站裝車作業(yè)安全和到站卸車作業(yè)安全的各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的與人員相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)點(diǎn),包括輔助人員違章指揮、司機(jī)誤操作、司機(jī)違章操作、選車不當(dāng)、貨物裝載與裝載方案不符、殘貨未清理等由于人員引起的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)點(diǎn)。

2.2 模型構(gòu)建

事故致因理論是建立在對(duì)眾多典型事故調(diào)查分析的基礎(chǔ)上所得的事故發(fā)生機(jī)理,其目的是協(xié)助管理者識(shí)別并控制風(fēng)險(xiǎn)源,防止類似事故再次發(fā)生[12]。大量研究與實(shí)踐已經(jīng)證明,事故致因模型在安全科學(xué)理論研究與事故預(yù)防實(shí)踐中的重要性。事故致因鏈大體可以分為古典事故致因鏈、近代事故致因鏈和現(xiàn)代事故致因鏈3個(gè)階段[13]。在海因里希的事故致因鏈基礎(chǔ)上,博德和羅夫特斯第一次將管理(活動(dòng))明確地引入事故致因鏈中,較大程度更新了海因里希的事故致因鏈?；诓┑潞土_夫特斯構(gòu)建的事故致因鏈模型,以S鐵路公司2017—2018年鐵路貨運(yùn)事故及險(xiǎn)兆事件情況為基礎(chǔ),結(jié)合鐵路貨運(yùn)安全管理特征,形成鐵路貨運(yùn)事故致因機(jī)理,基于5M1E的鐵路貨運(yùn)作業(yè)事故致因概念模型見圖3。

圖3 基于5M1E的鐵路貨運(yùn)作業(yè)事故致因概念模型

1)不同場(chǎng)景鐵路貨運(yùn)事故存在干擾和傳播。一是由于不同鐵路貨運(yùn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的影響因素的風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)不同,按照?qǐng)鼍胺治鲨F路貨運(yùn)事故有利于準(zhǔn)確把握風(fēng)險(xiǎn)源。鐵路貨運(yùn)事故按照?qǐng)鼍翱蓜澐譃樨涍\(yùn)場(chǎng)站、貨檢站、專用線、運(yùn)輸區(qū)間等類型。二是由于鐵路運(yùn)輸客貨共線的系統(tǒng)性、網(wǎng)絡(luò)化特征,單一貨運(yùn)事故可能會(huì)引發(fā)客運(yùn)事故、行車事故等其他系統(tǒng)安全事故,即事故存在延伸和升級(jí)的特點(diǎn)。

2)不安全動(dòng)作或狀態(tài)由多種因素共同作用。鐵路貨運(yùn)作業(yè)場(chǎng)景下,各因素間存在較為復(fù)雜的作用關(guān)系。根據(jù)博德和羅夫特斯構(gòu)建的事故致因鏈,方法因素是所有影響因素的根本原因,同時(shí)也是導(dǎo)致不安全狀態(tài)或不安全動(dòng)作的直接原因。結(jié)合鐵路貨運(yùn)事故和場(chǎng)景情況可以看出,一是方法因素(根本原因)與其他因素(直接原因)間存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系;二是人員、設(shè)備、物料、方法、環(huán)境、測(cè)量等因素間存在相互作用的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3)影響因素與事故間存在復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系。鐵路貨運(yùn)安全事故存在單一因素、多因素并發(fā)、多因素串聯(lián)等多種模式,事故致因方式較為復(fù)雜。一是單一因素造成的貨運(yùn)安全事故,如因設(shè)備自身故障造成貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)或事故;二是多因素并發(fā)造成貨運(yùn)安全事故,如設(shè)備故障且人工懈怠,使問題風(fēng)險(xiǎn)未及時(shí)處理所產(chǎn)生的事故;三是多因素串聯(lián)造成的貨運(yùn)安全事故,如設(shè)備故障、人工懈怠、暴雨暴雪天氣等同時(shí)發(fā)生造成安全風(fēng)險(xiǎn)未及時(shí)處置所產(chǎn)生的安全事故。以某車站發(fā)生事故為例,裝車使用的凹形草支墊型號(hào)與卷鋼規(guī)格不匹配,凹形草支墊規(guī)格尺寸、捆扎道數(shù)不符合規(guī)定,加固線拴接位置有誤,加固后未使用絞棍將加固鐵線絞緊,選用的貨車車地板有破損,車地板殘貨未清理干凈,交接檢查不認(rèn)真,造成貨物列車出發(fā)時(shí)貨物竄動(dòng),超偏載檢測(cè)裝置報(bào)警機(jī)后第13位前偏重19 t,影響本列1 h。所形成的事故致因概念模型見圖4。

圖4 事故致因概念模型示例

由圖4可知,鐵路貨運(yùn)事故涉及影響因素眾多且相互關(guān)系復(fù)雜,揭示事故與因素間、因素與因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,對(duì)豐富和完善鐵路貨運(yùn)事故致因模型,提升鐵路貨運(yùn)本質(zhì)安全管理水平具有重要意義。

3 風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)分析及規(guī)則挖掘

基于5M1E的鐵路貨運(yùn)事故致因模型形成事故鏈描述方法,能夠?qū)L(fēng)險(xiǎn)影響因素與事故隱患之間人的不安全行為或物的不安全狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確提取,更有利于事故隱患傾向判斷。進(jìn)一步從鐵路貨運(yùn)事故隱患數(shù)據(jù)庫找出鐵路貨運(yùn)安全事故與多影響因素間的關(guān)聯(lián)規(guī)則,有利于前置環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)管控。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本模型見圖5。

圖5 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本模型

其中,數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)是按照統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式,將逐項(xiàng)事故數(shù)據(jù)分解為影響因素、動(dòng)作狀態(tài)、事故隱患;算法分析環(huán)節(jié)是采用Apriori算法,通過逐層搜索迭代的方式逐步從低維頻繁項(xiàng)集獲取高維頻繁項(xiàng)集,即頻繁K-項(xiàng)集的生成來源于對(duì)已有的頻繁(K-1)-項(xiàng)集的推算,最終得到符合最小支持度和置信度的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3.1 推理規(guī)則分析

在鐵路貨運(yùn)安全事故鏈信息中,管理決策者關(guān)注的是影響因素與動(dòng)作狀態(tài)、動(dòng)作狀態(tài)與事故隱患的關(guān)聯(lián)關(guān)系。其中,影響因素分為間接因素和直接因素,在日常事故分析中主要強(qiáng)調(diào)的是直接因素(即極其重要的因素),需要對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與管控;間接因素會(huì)影響和誘發(fā)直接因素的風(fēng)險(xiǎn)升級(jí),需要對(duì)其進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)防范[14-16]。但在事故鏈中,對(duì)某一影響因素而言,即可以是直接因素,又可以是間接因素,即兩者間存在交集,無法直接建立事故鏈關(guān)系。為有效表達(dá)間接因素對(duì)事故隱患的影響,按照影響因素、直接因素分別與動(dòng)作狀態(tài)、事故隱患進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。因此,管理決策者感興趣的規(guī)則為:影響因素、動(dòng)作狀態(tài)與事故隱患,直接因素、動(dòng)作狀態(tài)與事故隱患。關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本定義描述如下:

通過分析S鐵路公司2017—2018年鐵路貨運(yùn)安全事故及險(xiǎn)兆事件數(shù)據(jù)可知,記錄的安全事故或隱患問題最多有4項(xiàng)影響因素。因此,本文關(guān)聯(lián)規(guī)則中影響因素?cái)?shù)量最多設(shè)置為4。不同因素下的關(guān)聯(lián)規(guī)則描述如下。

1個(gè)因素

(1)

2個(gè)因素

(2)

3個(gè)因素

(3)

4個(gè)因素

(4)

式中:n′=(1,2,3,…n);n″=(1,2,3,…n);n?=(1,2,3,…n);n″″=(1,2,3,…n);l′=(1,2,3,…l);s′=(1,2,3,…s)

式( 1 )闡述了僅一項(xiàng)影響因素條件下出現(xiàn)人的不安全行為或物的不安全狀態(tài),進(jìn)而造成事故隱患的關(guān)聯(lián)規(guī)則,該項(xiàng)影響因素為直接影響因素;式( 2 )闡述了2個(gè)因素條件下出現(xiàn)人的不安全行為或物的不安全狀態(tài),進(jìn)而造成事故隱患的關(guān)聯(lián)規(guī)則,雙因素由一項(xiàng)直接影響因素和一項(xiàng)間接影響因素組成;式( 3 )闡述了3個(gè)因素條件下出現(xiàn)人的不安全行為或物的不安全狀態(tài),進(jìn)而造成事故隱患的關(guān)聯(lián)規(guī)則,3個(gè)因素由一項(xiàng)直接影響因素和2項(xiàng)間接影響因素組成;式( 4 )闡述了4個(gè)因素條件下出現(xiàn)人的不安全行為或物的不安全狀態(tài),進(jìn)而造成事故隱患的關(guān)聯(lián)規(guī)則,4個(gè)因素由一項(xiàng)直接影響因素和3項(xiàng)間接影響因素組成。

3.2 Apriori算法實(shí)現(xiàn)

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是從現(xiàn)存數(shù)據(jù)庫中找到所有的頻繁模式,再?gòu)念l繁模式中找到強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則[17-18]。Apriori 算法是Agrawal等于1994年提出的,通過采用逐層搜索的策略,由頻繁k項(xiàng)集不斷探索k+1項(xiàng)集,直到不能再形成候選項(xiàng)集為止,算法即結(jié)束。

T={T1,T2,T3,…,Tu}是任務(wù)相關(guān)的事務(wù)數(shù)據(jù)庫集合,即S鐵路公司2017—2018年貨運(yùn)安全事故及險(xiǎn)兆事件問題,每個(gè)事務(wù)是一個(gè)非空項(xiàng)集(項(xiàng)的集合成為項(xiàng)集,包括k個(gè)項(xiàng)的項(xiàng)集成為k項(xiàng)集),且T?I(1≤k≤u)。

設(shè)A(A?T)和B(B?T)都是一個(gè)項(xiàng)集,且滿足A?I,B?I,A≠?,B≠?,A∩B=?,關(guān)聯(lián)規(guī)則就形成如“A?B”的蘊(yùn)含式,A為蘊(yùn)含式的前件,B為蘊(yùn)含式的后件,每條關(guān)聯(lián)規(guī)則都要求出對(duì)應(yīng)項(xiàng)目集的支持度和置信度。

項(xiàng)目集的支持度是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中包含該項(xiàng)集的事務(wù)占比,是用來衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則重要性的關(guān)鍵量,支持度越高,則關(guān)聯(lián)規(guī)則越重要。如,A?B支持度Ssupport為

項(xiàng)目集的置信度是用來衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則可靠性的關(guān)鍵參數(shù),置信度的高低代表關(guān)聯(lián)規(guī)則可信程度的高低。如A?B置信度Ccon為

Ccon(A?B)=Ssupport(A∪B)/Ssupport(A)

(5)

由式( 5 )可知,置信度容易由支持度導(dǎo)出,因而關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘很大程度上受頻繁模式的挖掘效率影響。

3.3 事故隱患數(shù)據(jù)處理

S鐵路公司每月發(fā)布的安全情況通報(bào)中,對(duì)當(dāng)月發(fā)生的貨運(yùn)相關(guān)安全事故及主要問題進(jìn)行通報(bào)。每條事故或問題隱患的描述,主要包括時(shí)間、地點(diǎn)、車站、主體、原因、過程、結(jié)果等信息。從月度安全通報(bào)中看出,不同事故或問題隱患的描述存在表達(dá)差異,對(duì)原因描述部分采用主要原因、次要原因,部分采用主要責(zé)任、次要責(zé)任,部分未明確主要和次要關(guān)系[19]。因此,需要對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,形成統(tǒng)一的風(fēng)險(xiǎn)隱患庫數(shù)據(jù)格式見表1。

表1 風(fēng)險(xiǎn)隱患數(shù)據(jù)格式

4 實(shí)例分析

由于鐵路行業(yè)具有事故發(fā)生率低,但事故損失巨大的特殊性,因此設(shè)定關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘標(biāo)準(zhǔn)為支持度0.001,置信度大于0.25。以S鐵路公司2017—2018年貨運(yùn)安全事故及險(xiǎn)兆事件為基礎(chǔ),共獲取337條,形成項(xiàng)集,部分事故隱患信息見表2。

表2 S鐵路公司2017—2018年貨運(yùn)安全事故及險(xiǎn)兆事件數(shù)據(jù)

為便于計(jì)算,避免數(shù)據(jù)為空的單元對(duì)計(jì)算結(jié)果的干擾,對(duì)項(xiàng)集中337條數(shù)據(jù)的空項(xiàng)數(shù)據(jù)補(bǔ)充無重復(fù)的變量。由于計(jì)算過程未進(jìn)行定向去除重復(fù)規(guī)則,部分規(guī)則存在重復(fù)項(xiàng),如{“裝車檢查不到位”,“車輛質(zhì)量不良”}的支持度為0.059、置信度為0.500、提升度為8.500,{“車輛質(zhì)量不良”,“裝車檢查不到位”}的支持度為0.059、置信度為1.000、提升度為8.500?？紤]支持度越高代表項(xiàng)集出現(xiàn)頻率越高、置信度越高代表關(guān)聯(lián)性越強(qiáng),對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行去重處理,即相同規(guī)則優(yōu)先保留支持度高的。去除相同規(guī)則后,最終共計(jì)挖掘53條規(guī)則。53條規(guī)則中,部分規(guī)則見表3。

表3 關(guān)聯(lián)規(guī)則示例

以第一項(xiàng)關(guān)聯(lián)規(guī)則為例,貨物的不安全狀態(tài)為“偏重”,其直接原因?yàn)椤柏浳锔Z動(dòng)”,間接原因?yàn)椤熬幗M站違規(guī)解編”,該關(guān)聯(lián)規(guī)則支持度為0.063、置信度為0.778,即貨物偏重發(fā)生時(shí),編組站違規(guī)解編、貨物竄動(dòng)發(fā)生的概率為77.8%。本文提出的基于5M1E的鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)推理方法,與當(dāng)前按字段篩選、查找、統(tǒng)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)分析方法相比,能夠按場(chǎng)景精準(zhǔn)定位事故致因,有效提升鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與防控能力,為科學(xué)采取貨運(yùn)安全專項(xiàng)整治措施提供可靠技術(shù)支撐。

5 結(jié)論

本文針對(duì)鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)推理開展研究,提出了基于5M1E的鐵路貨運(yùn)作業(yè)事故致因概念模型,該模型能夠揭示“影響因素-動(dòng)作狀態(tài)-事故隱患”的演化關(guān)系,形成鐵路貨運(yùn)事故鏈描述方法,避免不同場(chǎng)景下因素模糊不清造成的致因難以定位的問題。運(yùn)用Apriori算法計(jì)算影響因素、動(dòng)作狀態(tài)與事故隱患的關(guān)聯(lián)規(guī)則,以S鐵路公司2017—2018年貨運(yùn)安全事故及險(xiǎn)兆事件為基礎(chǔ),構(gòu)建包括337條的項(xiàng)集。經(jīng)過案例計(jì)算,得到如下結(jié)論:

1)與傳統(tǒng)管理人員進(jìn)行分類篩選、統(tǒng)計(jì)累加相比,本文所述方法能夠快速定位一段時(shí)期內(nèi)鐵路貨運(yùn)安全事故隱患和影響因素的關(guān)聯(lián)規(guī)則,具備很好的可操作性。

2)本文提出的基于5M1E的鐵路貨運(yùn)作業(yè)事故致因概念模型,能夠揭示“影響因素-動(dòng)作狀態(tài)-事故隱患”的演化關(guān)系,準(zhǔn)確表達(dá)鐵路貨運(yùn)作業(yè)中各生產(chǎn)要素、管理要素在風(fēng)險(xiǎn)傳遞和演化中的作用和功能,能夠?yàn)殍F路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)管理頂層設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。

3)本文方法充分考慮鐵路貨運(yùn)作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié),將貨運(yùn)檢查、裝車檢查、卸車檢查等檢查風(fēng)險(xiǎn)歸類為測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)類,便于按環(huán)節(jié)快速定位貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)點(diǎn)。

當(dāng)前在鐵路貨運(yùn)持續(xù)增量形勢(shì)下,鐵路面臨著承運(yùn)品類多、裝運(yùn)貨車多、風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)點(diǎn)分散的貨運(yùn)安全管理形勢(shì),故本文提出的鐵路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)管理推理方法,能夠基于歷史數(shù)據(jù)快速定位該時(shí)期內(nèi)的安全風(fēng)險(xiǎn)隱患苗頭,為鐵路貨運(yùn)安全事故與隱患的致因分析提供可靠的方法手段和技術(shù)支撐。