基于IVM-AHP的人-机-环耦合系统应急救援脆弱性分析

2015-12-05 07:30李威君张来斌
安全与环境工程 2015年2期
关键词:脆弱性一致性救援

梁 伟,李威君,张来斌,唐 倩

(中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京 102249)

应急救援是防止事故扩大、减少事故损失的有效措施,有效的应急救援可以将事故损失降低到无应急救援时的6%,而不当的应急救援会使事故扩大蔓延[1]。我国青岛“11·22”输油管道泄漏爆炸特别重大事故的原因之一,就是在抢维修过程引入不安全因素。可见,保障应急救援工作的可靠性对事故现场应急救援具有重大意义。

脆弱性能够反映出暴露在灾害下的系统、子系统或系统组分可能经历的损害程度[2],因此许多学者从脆弱性的角度评价应急救援。如唐士晟等[3]在研究铁路交通事故应急救援体系脆弱性时,从法律、调度、现场、通信、组织机构等方面综合评估了救援体系的脆弱性;程正刚等[4]用脆弱性的方法研究了电网应急系统,编制了评估电力应急体系脆弱性的指标体系;赵伟娟等[5]根据国家相关预案要求,对城市突发公共事件应急救援进行了体系研究。目前国内外对应急救援脆弱性的研究主要集中在应急救援体系的研究上,对事故现场的应急救援影响因素的分析相对较少。其难点在于:绝大部分事故发生于人、设备、环境共同作用的场所,导致事故具有极大的复杂性和多变性,而以往的安全分析模型(如事故树、事件树、FMEA 等)适用性较低。本文提出构建人-机-环耦合系统应急救援脆弱性模型,并进行定性和定量分析。首先通过改进的脆弱性模型(Improved Vulnerability Model,IVM)定性分析出现场应急救援过程的人、设备、环境的脆弱性影响因素,然后由专家评分确定各影响因素的权重,最后运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)计算不同因素对事故应急救援脆弱性的影响大小,得到关键影响因素的排序,进而指导事故现场应急救援工作。

1 基于IVM-AHP 的应急救援脆弱性分析原理

脆弱性分析的思想来自于20世纪60年代末期的自然灾害研究[6],随后,国外学术界又将脆弱性研究应用到生态学、土地利用、气候变化、公共健康、可持续性科学、经济学、工程学等领域[7-8]。脆弱性评估的目的就是通过识别和分析系统的脆弱性,找出系统中相对薄弱的要素[9]。脆弱性分析方法包含定性分析与定量评估两大类。脆弱性定性分析的方法主要 有RH 模 型、PAR 模 型、HOP 模 型、VF 模型[10-11]。脆弱性定量分析的方法主要有综合指数法、图层叠置法、模糊评价法、脆弱性函数模型分析法、模糊物元分析法[12-15]等,其中,综合指数法由于其操作简单、适用领域广,是目前脆弱性分析中常用的一种方法。综合指数法中常用的数学统计方法有加权求和法、层次分析法、模糊综合分析法[16]等。

鉴于事故现场应急救援过程具有多目标层级、多专家群体决策、人-机-环三大系统相互作用等特点,本文将定性与定量分析相结合,综合运用改进的脆弱性模型和层次分析法构建IVM-AHP 模型来分析该耦合系统的脆弱性。脆弱性定性分析方法中,Turner等[11]在利用脆弱性模型分析全球环境脆弱性时,考虑了人-环境耦合系统;而事故救援现场是一个典型的人-机-环耦合系统,因此在以往脆弱性模型的基础上需加入设备因素,改进后的应急救援脆弱性模型框架如图1所示。

图1 改进后的应急救援脆弱性模型框架Fig.1 Framework of the improved vulnerability model of emergency rescue

从纵向结构可知,脆弱性的构成要素主要包括暴露性、敏感性和适应性[17]。其中,暴露性反映的是系统遭遇灾害或危险的程度,其决定了系统在灾害事件影响下潜在损失的大小,主要取决于人和区域暴露在危险事件中的概率;敏感性反映的是系统对外部干扰易于感受的性质,主要取决于系统结构的稳定性[18];适应性指的是系统对灾害事件的响应与应对能力,以及从灾害损失中的恢复能力,反映了系统可避免损害的程度[19]。因此,事故应急救援的脆弱性可以表达成暴露性、敏感性和适应性的函数。通常随着暴露性和敏感性的增加,系统的脆弱性会增大,而适应性的增加则会降低系统的脆弱性[20]。

从横向结构可知,在分析人-机-环耦合系统的脆弱性时,可将耦合系统的脆弱性按照其特征划分三个准则:暴露性、敏感性、适应性,每个准则下面可从人、机、环境三个角度确定描述系统脆弱性的指标,从而构成人-机-环耦合系统的脆弱性模型。因此,在对应急救援脆弱性进行定量层次分析时,可以通过脆弱性模型快速、准确地构建目标层和准则层,指标层可通过专家与事故经验获得。其脆弱性分析原理如图2所示。

图2 基于IVM-AHP的人-机-环耦合系统应急救援脆弱性分析原理Fig.2 Principle of the vulnerability analysis of the emergency rescue of coupled man-machineenvironment system based on IVM-AHP

2 人-机-环耦合系统应急救援脆弱性分析

2.1 利用改进的脆弱性模型定性分析脆弱性影响因素

依照脆弱性模型和层次分析法的原理,在目标层“事故应急救援脆弱性”下设“暴露性”、“敏感性”、“适应性”构成准则层,进一步结合德尔菲法专家判断确定指标层的具体指标或因素,见图3。

2.2 利用层次分析法定量计算各影响因素的权重

2.2.1 构造判断矩阵并赋值

在确定各层次因素之间的权重时,通过一致矩阵法对所有要素进行两两比较,并构造判断矩阵。为了得到量化的判断矩阵,引入经典的1~9标度法,并结合德尔菲法专家咨询结果对所有因素赋值,分别构建判断矩阵A-B、B1-C、B2-C、B3-C,详见表1至表4。

图3 基于IVM 的应急救援脆弱性模型的层次结构Fig.3 Hierarchical structure of vulnerability evaluation of emergency rescue based on IVM

表1 A-B 判断矩阵Table 1 Judgment matrix table of A-B

2.2.2 层次单排序及一致性检验

根据特征根法计算每一个判断矩阵各因素针对其上一层因素的相对权重,对判断矩阵进行层次单排序;然后利用MATLAB 软件编程计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量,并对特征向量进行归一化处理。

表2 B1-C 判断矩阵Table 2 Judgment matrix table of B1-C

判断矩阵A-B 的最大特征向量为W=(w1,w2,w3),其中w1、w2、w3为准则层B 中相对于目标层A 的权重;判断矩阵B1-C、B2-C、B3-C 的最大特征向量为P=(p1、p2、p3),其中p1、p2、p3分量为指标层C 中指标相对于准则层B 的权重。

表3 B2-C 判断矩阵Table 3 Judgment matrix table of B2-C

表4 B3-C 判断矩阵Table 4 Judgment matrix table of B3-C

通常用一致性指标CI对判断矩阵进行一致性检验,其计算式为

式中:λmax为判断矩阵的最大特征根;n 为判断矩阵的阶数。

为了放宽对高维判断矩阵的一致性要求,引入平均随机一致性指标RI(见表5),并取一致性比例CR 作为衡量判断矩阵一致性的标准。一致性比例CR(Consistency Ratio)的计算式为

表5 平均随机一致性指标(RI)Table 5 Average random consistency index(RI)

按照式(2)计算得到的一致性比例CR 如表1至表4最后一列所示,可以看出所有的CR<0.1,因此认为每个判断矩阵符合一致性检验。

2.2.3 层次总排序

由以上计算结果可得准则层B 相对于目标层A 的权重W 和指标层C相对于准则层B的权重P。而指标层C相对于目标层A 的权重G 可按下式计算:

式中:当i=1时,j=1,2,3,4,5,6,7;当i=2时,j=8,9,10,11,12,13,14;当i=3时,j=15,16,17,18,19,20,21,22。

按照式(3)计算得到的指标层C 相对于目标A的权重G 详见表6。

表6 指标层C 相对于目标A 的权重值Table 6 Weight values of index layer Crelative to target A

由表6可以看出:C3(事故致死范围)、C10(设备内介质危险性)、C11(设备自身可靠性)、C13(周边环境中的危险源)、C17(紧急停车可靠性)、C18(设备安全屏障可靠性)等因素对事故应急救援脆弱性的影响较大;而C6(周边设施的密集程度)、C7(事故影响区域大小)、C22(环境自愈能力)等因素对事故应急救援脆弱性的影响较小。因此,在事故现场应急救援过程中,决策者应当重点关注事故致死范围、设备内介质危险性、设备自身可靠性、周边环境中的危险源等影响因素,全面地做出应急救援计划。

3 结论

(1)为了提高事故现场应急救援过程的安全性,引入脆弱性的概念和方法,通过改进并构建脆弱性模型得到人-机-环耦合系统的脆弱性要素,能够更加全面地掌握系统的影响因素,为事故现场应急救援工作提供指导。

(2)结合脆弱性定性分析方法和层次分析定量方法构建IVM-AHP模型,从暴露性、敏感性和适应性三个准则层面分析人-机-环境耦合系统的脆弱性,综合考虑了造成应急救援过程脆弱性的各个要素。

(3)通过层次分析计算出各个影响因素的权重大小及排序,得到对事故现场应急救援影响较大的因素,在此基础上可采取相应的安全策略和控制措施来降低系统的脆弱性。

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