基于多源异构数据融合的化工安全风险动态量化评估方法

刘庆龙，曲秋影，赵东风，刘尚志，王劲

（1 青岛欧赛斯环境与安全技术有限责任公司，山东青岛266520； 2 中国石油大学（华东）机电工程学院，山东青岛266580； 3 中国石油大学（华东）化学工程学院，山东青岛266580）

引 言

石油化工行业是我国的支柱产业之一，对于推动我国经济发展发挥着重要作用。在化工生产过程中，通常包含大量易燃易爆及有毒有害的危险物质，伴随着高温、高压的生产环境，极易引发事故，发生灾难性后果。近年来，化工行业安全生产形势整体有所好转，但情况依然不容乐观[1]。因此，在石化企业中，评估过程系统的安全风险预测事故发生情况，将潜在的安全风险保持在风险可接受水平以下尤为重要。

传统的定量风险分析方法已较为成熟，但也存在许多缺陷，如事件树、事故树以及Bow-tie 等方法[2-5]无法考虑基本事件之间的条件依赖性，并且其本质是静态的，无法更新事件概率以及随之而来的风险。近年来，贝叶斯网络被广泛应用于动态风险评估工作[6-8]，但其需要大量先验数据，而实际生产过程中历史故障数据的获取往往比较困难，使得该方法不易实施。符号有向图（SDG）是一种基于过程知识的因果性建模方法，该方法通过分析节点间关系及状态变化描述系统故障[9]，但其缺乏对故障路径的标记，在风险的动态传播方面缺乏直观性。模糊Petri网（FPN）是研究风险动态传播机理的有效手段，可建立各风险节点之间的联系，从而对初始事件到发生事故的演化过程进行直观分析，得到事故演化路径。……