基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析方法研究*

2021-09-09 06:28米荣伟黄文成
中国安全生产科学技术 2021年8期
关键词:危险品变异性链路

雷 渝,帅 斌,米荣伟,黄文成

(1.西南交通大学 交通运输与物流学院,四川 成都 611756;2.西南交通大学 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,四川 成都 611756;3.西南交通大学 综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川 成都 611756)

0 引言

随工业、现代科学技术持续发展,危险品被广泛应用于国防、农业、工业、医药卫生、交通运输以及科学研究等领域[1]。截止2018年,我国危险品道路运输车辆共计37.3万辆,相关作业人员160万,其中道路运输危险品占总危险品运量70%[2]。道路危险品运输事故将会造成人员伤亡、财产损失,甚至引起不良社会影响。

目前针对道路危险品运输事故研究主要集中于系统风险评价、运输路径优化2方面。在系统风险评价方面:黄文成等[3]将道路危险品运输分为人、机、环、管4个子系统,利用熵权法估算系统耦合协调度,提出道路危险品运输系统风险评价方法;杨婷等[4]将危险品道路运输系统风险因素划分为人、机、物、环、管5类,运用N-K模型计算系统耦合风险;刘文龙等[5]建立事故风险评估模型,从多种视角对道路危险品事故风险进行评估。在运输路径优化方面:杨立娟等[6]考虑不同决策者对运输路径要求,建立最小化距离、成本、风险的危险品运输路径优化模型;李立等[7]通过改进NSGA-Ⅱ算法,建立动态危险品运输优化模型。道路危险品运输方面虽取得一定研究成果,但运用事故分析模型探究道路危险品运输事故致因的研究比较缺乏。

在事故分析模型研究方面:Hollnagel[8]最先提出功能共振事故模型(FRAM);部分学者将FRAM应用于事故分析,发现FRAM可以准确定位事故致因,并且解释系统动态性和非线性[9-11]。

Salmon等[12]证明道路交通系统是1个复杂的社会技术系统;Peter等[13]指出基于传统因果序列和流行病学对道路运输系统进行分析比较困难。传统事故分析方法从事故角度出发寻找事故发生原因,存在解决措施不具体、缺乏针对性等弊端,不能有效防止事故发生。FRAM作为1种系统事故分析方法可用于特定的、合理的交通场景,允许对人与技术间接口、耦合和依赖效应、子系统间非线性依赖及功能可变性进行建模,阐述系统功能共振导致事故发生机理,并对关键功能进行监督和控制,降低系统可变性,确保系统正常运行。FRAM事故分析法主要从定性角度进行分析,主观判断性较强,每个功能输出可变性及功能间耦合具有较强的不确定性,不能完全识别功能间耦合变异,导致分析结果可靠性低。

因此,本文通过引入半定量FRAM,基于系统视角研究道路危险品运输事故。半定量FRAM可量化功能间耦合变异性,能更快、更准确找出系统关键环节及环节间联系,阐述功能间耦合导致功能共振原理,为道路危险品运输事故提供1种系统分析方法。研究结果可完善道路危险品运输管理系统,降低道路危险品运输事故发生概率。

1 功能共振分析方法(FRAM)

1.1 FRAM理论基础

FRAM分析方法指几种上下耦合的功能,当某种功能性能发生变化,受功能间耦合作用影响,使其他功能性能发生变化,最终导致该相互作用超出系统正常界限的突变现象。

1.2 方法步骤

2015年,Hollnagel提出“功能的6角模型”。6角功能模块从输入(I)、输出(O)、前提(P)、资源(R)、时间(T)、控制(C)6个方面描述功能模块,如图1所示。

图1 六角功能模块

基于半定量的功能共振分析方法(FRAM)主要包括以下4个步骤:

1)识别并描述系统基本功能,绘制功能网络图

FRAM法的首要步骤是识别并描述系统基本功能。将系统转化为功能模块,并用输入(I)、输出(O)、前提(P)、资源(R)、时间(T)、控制(C)6个属性描述功能模块,将描述相同的功能属性进行连接,绘制功能网络图。

2)分析功能潜在变化

基于功能网络图,进一步识别表征函数可变性。识别可变性对理解功能间潜在耦合与实际耦合至关重要,因为功能间耦合可能导致不良后果。本文从时间和精度2种表型分析功能潜在变化,时间表型包括太早、准时、过晚、不发生4种情况,精度表型包括精确、可接受、不精确3种情况,功能变异性在时间和精度上得分见表1。分数越高,表示对应功能输出可变性越大。将时间和精度得分进行求积运算,得到功能可变性OVj如式(1)所示:

表1 功能变异性在时间或精度上的得分

(1)

3)定量系统可变性

对于整个系统而言,必须通过分析几个功能变化组合效应,才可以定位功能共振位置。“输入”、“前提”、“资源”、“时间”、“控制”是功能与上游功能联系端口,来自上游功能输出,若上游输出可变,进而引起下游功能可变时,可变性由上游功能耦合导致,这种影响可能放大变异性(放大效应),降低变异性(阻尼效应)或不影响变异性(无影响)。5个功能属性在时间和精度上可变性传播见表2。

表2 5个功能属性在时间和精度上的可变性传播

(2)

(3)

分别计算每个功能上、下游耦合变异性,用DLFCVij表示1个完整的上游功能j耦合变量对相关联下游功能i的影响,用ULFCVji表示上游功能j的传入耦合变量对下游功能i可变性的影响,DLFCVij、ULFCVji表达式如式(4)~(5)所示:

(4)

(5)

(6)

(7)

本文全局系统变异性(GSV)是整个系统内n个功能的DLFCVij与其对应下游链路数的乘积,如式(8)所示:

(8)

DLFCVij越高,上游功能j的下游链路数越多,表示该功能变量输出越关键;ULFCVji越高,下游功能i的上游链路数越多,表示该功能输出高度可变,对应功能较关键;如果ULFCV高但DLFCV较低,表示输入变化量可以接受,并且对输出变异性影响较小;全局系统变异性(GSV)表示该系统变异性大小,可用于比较不同系统设计在1个事故场景下系统变异性大小,变异性越大表示系统越不稳定,事故发生概率较大。上述参数可用以快速、准确定位系统关键功能,判断系统变异性风险大小,从而采取针对性防护措施,提高系统安全性水平。

4)分析结果,制定措施

通过监控和管理步骤1)~3)确定的功能可变性,可在系统可控情况下放大积极效应,抑制或消除消极影响,确保系统安全高效运行。一旦确定关键功能及关键链路,针对具体功能制定相应屏障措施。FRAM屏障措施包括物理屏障、功能屏障、象征屏障、隐形屏障4个方面。

2 基于半定量的FRAM道路危险品运输事故分析

2.1 事故案例简介

2014年3月1日14时45分,晋济高速山西晋城段岩后隧道内9 605 m处,2辆运输甲醇的半挂货车发生追尾,后车前部与前车尾部铰合在一起,造成前车尾部防撞设施及卸料管断裂、甲醇泄漏,后车正面损坏。为关闭主卸料管根部球阀,前车前进1.18 m后停车,后车出现电气短路,导致地面泄漏的甲醇燃烧,形成流淌火急速引燃2辆事故车辆及隧道内其他车辆。事故共造成40人死亡、12人受伤,烧毁车辆42辆,经济损失8 197万元。

2.2 基于FRAM的事故案例分析

本文将FRAM用于道路危险品运输事故分析,主要包括以下4个步骤:

1)识别并描述系统基本功能,绘制功能网络图。事故发生在危险品运输途中,从承运危险品到事故发生主要包括7个过程:F1承运危险品;F2检查危险品;F3接收危险品;F4匹配运输车辆及驾驶员;F5检查车辆;F6装载危险品;F7运输危险品。以F1为例,利用功能模块对功能进行描述,见表3。

表3 功能F1的6角功能模块

根据系统功能描述,将描述相同属性进行连接,绘制系统功能网络,如图2所示。

图2 系统功能网络

2)分析功能潜在变化。从时间和精度方面分别表征每个功能潜在变异性。根据实际情况,对每个功能在时间和精度2个方面的表现形式进行描述,得到系统功能在时间和精度的表型,见表4。根据表1结合式(1)得到每个功能可变性得分OVj。

表4 系统功能在时间和精度的表型

3)定量系统的可变性

图3 功能的耦合变异性及链路数

根据图3功能耦合变异性和链路数可知,在道路危险品运输事件中,功能F5的DLFCV最高,且下游链路数较多,说明该功能输出特别关键,如果该功能发生变异,极易造成下游功能变异,增大事故发生可能性;功能F4的ULFCV较高,且上游链路数较多,说明该功能发生变异性可能较大,应重点关注;功能F6的ULFCV和DLFCV均较高,且上、下游链路数均较多,说明该功能在道路危险品运输中较关键且发生变异性的可能性较大,应对功能F6进行重点监控;功能F7的ULFCV较高,上游链路数较多,说明该功能容易受上游功能变异性影响发生变化,最终导致道路运输事故发生。通过对功能间耦合变异性及链路数进行分析,绘制系统关键功能及关键链路网络,如图4所示。图中虚线方框表示传给下游功能输入、前提、时间、资源、控制的存在变异的上游功能输出,6角功能上方为功能ULFCV值,下方为功能DLFCV值,DLFCV值较高的功能即关键功能,用粗实线6边形突出显示,其输出与相连接的下游功能属性用加粗圆圈突出显示,连接(即关键链路)用粗实线突出显示,线上数字代表功能间耦合可变性CVij的值,其中“双斜线”代表失效链接,“×”代表断裂链接。图4可直观表现系统关键功能和关键链路,梳理功能变异性耦合导致功能共振原理,找到事故致因。

图4 关键功能和关键链路网络

4)分析结果,制定措施

由图4可知,道路运输危险品事故因功能F5产生较大变异导致功能失效,使其与下游功能链接F5(O)-F4(P)、F5(O)-F6(I)、F5(O)-F7(P)失效,使下游功能F4、F6、F7变异并失效,在功能共振作用下,F6(O)-F7(I)链接断裂,最终导致事故发生。由步骤3)可知,系统中功能F5与F6发生变异可能性较大,应重点监控,导致2个功能失效直接原因是人为因素,包括检查人员检查不仔细,态度不端正,工作懈怠;驾驶人安全意识较为薄弱,违规操作;装载人员未按标准装载等。因此,为预防事故发生需要对2个功能制定屏障措施,防止功能性能变化超出系统承受范围引发事故的同时,重点监控人为因素影响较大的功能环节[14]。功能F5与F6性能变化防护措施见表5~6。

表5 功能F5性能变化防护措施

表6 功能F6性能变化防护措施

3 结论

1)基于半定量FRAM的道路危险品运输事故分析方法相比基于因果链的传统事故分析方法,能更充分捕捉道路交通系统各要素间相互影响作用,找出事故致因,发现系统薄弱环节以及各环节间联系,并针对薄弱环节提出有效防控措施,为道路交通系统事故分析提供新的方法。

2)传统FRAM方法主观判断严重,结果误差较大,基于半定量FRAM分析方法定量化功能间耦合变异性,更快速、准确找出系统关键功能及关键链路,理清功能间相互耦合导致事故发生原理,削弱FRAM对主观判断依赖性,加强FRAM实用性。

3)后续研究可以考虑将FRAM分析方法与其他方法结合,在功能识别、功能变异性确定等环节提高FRAM分析方法准确性和适用性。

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