基于贝叶斯网络的海上石油吊机作业风险分析

孟于方枝陈丛卓艾唐伟（.中海油能源发展股份有限公司天津培训分公司，天津 005；.中国地质大学（武汉）， 湖北 武汉 0000；.中海石油（中国）有限公司天津分公司渤海石油管理局渤西作业公司， 天津 塘沽 005；.辽河油田分公司钻采工艺研究院安全环保技术研究所， 辽宁 盘锦 00）



基于贝叶斯网络的海上石油吊机作业风险分析

孟于1方枝2陈丛卓3艾唐伟4
（1.中海油能源发展股份有限公司天津培训分公司，天津 300452；
2.中国地质大学（武汉）， 湖北 武汉 430000；
3.中海石油（中国）有限公司天津分公司渤海石油管理局渤西作业公司， 天津 塘沽 300452；
4.辽河油田分公司钻采工艺研究院安全环保技术研究所， 辽宁 盘锦 124010）

摘要：本文以海洋石油作业为出发点，充分考虑海洋石油作业范围内的安全风险，分析了海洋平台吊机承担多种任务的特点，针对其作业危险性大且安全风险不易分析计算的特点，根据对公司的调查资料，提出了海洋石油平台吊机安全风险分析贝叶斯网络结构模型，对各种危险有害因素的进行定量计算，找出了风险发生的概率和风险影响因素的敏感度。为海上平台吊机作业风险控制提供理论依据。

关键词：吊机，贝叶斯网络，风险分析

海洋平台吊机作为海洋工程和海洋油气开发工程的重要装备之一，在海洋平台作业中发挥重要作用。但由于海上平台吊机具有结构紧凑、作业环境多变、承载状况不稳定等特点，并且承担着海洋平台起吊、移运和人员输送等多种任务，因此对安全性和可靠性要求较高。近年来，由于各种原因，国内起重吊装事故时有发生，轻则造成设备损坏，重则造成人员伤亡的严重后果。由于事故本身属于偶然事件发生次数少，国家在这方面也缺失基础数据，对其发生概率进行计算时，使用经典的统计概率计算会因数据样本过少而使统计概率不准确，如果进行大量的数据收集来消除误差，其工作量巨大。因此，论文利用贝叶斯网络结模型风险分析法综合分析吊机吊装作业的风险概率。

1 贝叶斯网络

1.1 贝叶斯理论

贝叶斯理论［1］最早由英国数学家汤姆斯・贝叶斯提出。贝叶斯算法能够在一个灰色系统中，对某未知状态的事件运用主观概率进行估算，并且可以利用贝叶斯条件概率修正该事件的发生概率。其基本表达式如下：

贝叶斯定理反映的是条件概率，也即后验概率。贝叶斯理论经过不断发展，形成了一种与图形理论相结合的概率网络——贝叶斯网络。它是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG），基本组成部分包括若干个代表不同变量的节点和连接这些节点的有向边。

图1为最基础的贝叶斯网络，图中H1—H3表明两变量直接关联，H1称为H3的父节点，H3称为H1的子节点［2］。

根据独立性假设和D-分割定理，图1所示的贝叶斯网络的联合概率分布函数为：

贝叶斯网络的推理实际上是进行概率计算，即事先构建好一个贝叶斯网络模型，根据已知的先验概率和条件概率，利用贝叶斯概率中的条件概率的计算方法，计算出任一节点发生的概率。贝叶斯网络还可以根据观测的结果，很方便地对问题做出推断，假如已知某个变量的发生概率，则其他变量的概率分布可以通过后验概率的计算得到。例如观测到H2的一个结果是A，这个信息将通过网络进行传播从而更新先验的概率，H1 和H3后验的概率为：

1.2 贝叶斯网络的建立

贝叶斯条件概率公式是贝叶斯整套理论的基础，条件独立、D-分割是贝叶斯图论的基础，贝叶斯网络和贝叶斯网络结构是贝叶斯层次结构模型的建立原则。

贝叶斯网络的构建步骤如下。

（1）确定域变量 针对具体的分析领域，选择合适的变量来描述所分析系统的各个部位，并确定其含义。

（2）建立贝斯网络结构 通过判断各个变量间是否存在直接关系，确定各节点的层次结构。

（3）条件概率分布的确定 通过历史数据或者对该领域经验丰富的人员的主观经验来确定节点的条件概率。

1.3 节点的后验概率计算

贝叶斯网络的建立与数据输入完成后，通过后验概率计算，可以确定出引起某个节点的几个主要因素，从而采取相应的措施有针对性的控制风险因素。利用贝叶斯网络能很方便地对节点对应的底事件发生概率进行分析计算。

2 贝叶斯网络

2.1 确定风险指标

整个指标体系基本包括海上吊机起重中可能出现的因素，为了便于理解各个因素之间的关系，将各因素按照不安全行为、不安全状态两个方面按层次分析法的形式构建层次结构图。

（1）不安全行为

人的不安全行为是引起事故发生的一个主要因素。一般来说，引发人的不安全行为的因素包括违章操作和操作失误。（见图2）

图1 简单的贝叶斯网络　

图2 不安全行为引发因素

（2）不安全状态

不安全状态指在作业过程中，各类事物、环境或人所处的，容易引发事故或对事故严重程度产生影响一种状态，包括人的不安全状态、物的不安全状态以及环境条件不良三类（见图3）。

（3）环境条件不良

海上吊机起重作业基本上都是处于露天作业，环境复杂、恶劣，受环境因素影响大。根据环境因素的类型进行分类，环境因素基本可分为自然条件、现场作业环境等因素（见图4）。

2.2 建立贝叶斯网络

贝叶斯网络构建角度众多，Pearl提出了以因果关系的角度，按照原因在前，结果在后的形式决定各变量之间的先后顺序建立的贝叶斯网络，其结构简单、逻辑关系合理。在进行风险评价指标的选取时，各指标的相互关系实际上可以看做是以因果关系建立起来的，和以因果关系建立贝叶斯网络在思想上具有一致性。因此，可以将风险评估指标体系转化成一个相对应的贝叶斯网络。其转化过程如图5、图6所示。

2.3 确定贝叶斯网络参数

为了能够计算顶事件的发生概率值，需要获取各个节点的条件概率和各基本事件的先验概率。对于所需要的节点概率和先验概率可以向施工单位从事安全管理人员、技术人员和从事该领域的专家发放问卷调查。对于条件概率和先验概率问卷调查形式以图6中以A1、A11、A12为例编制以下调查表。

图3 不安全状态引发因素　

图4 环境条件不良引发因素

图5 风险评估指标体系图

图6 风险评估指标贝叶斯网络图

表1 先验概率表

表2 条件概率表

当通过问卷调查得到所有需要的数据后，由于调查人员主观因素不同，需要对已经获取的各类数据均值化处理，然后将各风险因素概率输入到贝叶斯网络中。

3 实例分析

图7 海上石油吊机作业条件概率计算模型

论文以某公司项目海上浮吊作业为例，综合各种文献及公司历史资料，为方便数据的统计与分类，对于海上吊机起重作业，选取典型的节点分析。其中，根据公司海上石油吊机起重作业的特点，对图中的典型节点进行了归类［3-5］，比如：起重伤害事故包括对高空坠物、吊机倾覆、物体撞压、打击、货码倒塌等典型事故的统计；违章操作包括未执行行业规范、摘钩时未遵守有关规定、用吊机进行撞击作业等；操作失误包括应急处置上出现错误操作、偶然失误等；设备关键处存在故障包括属索具磨损超限、吊钩护钩装置失效、吊口开口度变形过大、控制器、制动器故障失灵等隐患；作业区域有人包括在吊机旁工作、作业区域有人通过等；另外，着重考虑了自然条件因素中的温度和风速对作业的影响。

在进行概率计算时，各底层事件的先验概率可以通过对项目人员的调查和公司的安全台账进行确定，对于各节点的条件概率通过专家打分法获得。其中，概率值通过将所有参与问卷调查人员的打分进行求平均值得出。

本文采用Netica［6］来构建贝叶斯网络。将底层事件和各节点事件的条件概率输入到贝叶斯网络，各节点事件名称及计算结果及如图7所示。

对海上石油吊机起重作业风险分析结果看，公司发生起重伤害事故的风险概率为20.7%，其风险等级为显著风险，需要采取措施进行整改。

对海上石油吊机起重作业进行后验概率计算，设置发生起重伤害事件的概率为100%，对海上石油吊机作业风险进行后验概率计算，结果如图8所示。

图8 海上石油吊机作业风险后验概率

通过后验概率对底层事件进行分析，可知、风速过大（42.1%）、场地窄乱（27%）、操作失误（22.3%）、设备关键处存在隐患（21.4%）是造成事故的发生的几个关键节点，公司须对这几个节点存在的风险有针对性地加以控制。

4 结语

由于过多子节点对父节点的运算会产生影响，论文设置的子节点数没有超过三个，因此影响了对吊机作业事故的进一步详细分析。但论文应用贝叶斯网络对公司海上石油吊机作业进行了风险分析，将贝叶斯网络方法和假设性分析相结合，解决了公司在吊机作业管理中历史数据缺乏的问题。风险分析的结果表明，贝叶斯能够更直观清晰地反映风险因子之间的相关性，评估各个因素之间的交叉影响，更容易地评价不确定性因素对风险管理的影响程度，有利于公司安全人员制定相应的风险控制措施。

参考文献：

［1］钟文奇.基于贝叶斯网络的列车故障诊断研究［D］.北京交通大学，2012.

［2］Straub D. Natural hazards risk assessment using Bayesian networks［C］//Proceedings of the 9th International Conference on Structural Safety and Reliability. Edited by Augusti G， Schueller G I，Ciamp oliM，Millpress，Rotterdam，2005：2509-2516.

［3］钟烈发.港口起重伤害事故案例剖析［J］.上海劳动保护，1990，Vol.（1）：3-7．

［4］钟永祺.港口轮胎式起重机的常见事故［J］.起重运输机械，1992，Vol.3：38-41．

［5］刘建军，等.港口装卸作业的安全性分析［J］．中国安全科学学报，2003，Vol.13（1）：26-29．

［6］Norsys and Netica are trademarks of Norsys Software Corp.

作者简介：孟于（1984- ），硕士研究生，HSE工程师，中海油能源发展股份有限公司天津培训分公司高级培训师，主要从事海洋石油安全管理、应急管理研究和培训。