基于N-K模型的铁路危险品运输系统耦合风险形成机理研究

黄文成，帅 斌，孙 妍

(西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 610031)

铁路货物运输系统承担着我国超过50%的石油、浓硫酸、浓氨水等各种危险化工原料的运输任务，这些货物一般具有易燃易爆、易挥发、剧毒等特点，极易发生火灾、爆炸、泄露等事故，一旦在人口密集的地区发生，将会造成无法估量的人员伤亡、财产损失和环境破坏[1]。当载运着危险品的列车在铁路路网上动态运行时，存在着大量引发安全事故的风险因素，如：铁路运输人员身体健康状况差、设备维修不到位、机车车辆运行状态失常、所运输危险货物的易燃易爆性等。铁路危险品运输系统安全取决于运输相关人员、机车车辆、铁路路网、周边环境、管理、教育等铁路综合系统的各个要素与环节之间的耦合协调工作，当系统中各子系统、各环节的耦合失调后，其综合反应将会导致铁路危险品运输安全事故发生。

目前大多学者研究各类系统耦合风险的形成机理，或基于耦合风险概念评估各种系统的安全性。如：薛晔等[2]基于灾害系统和灾害风险评估理论对耦合灾害风险分类，从相关性、力的合成、风险矩阵3个方面讨论风险的耦合效应，借助触发器讨论耦合灾害风险的形成机理；张津嘉等[3]基于复杂系统理论和触发器概念，界定瓦斯爆炸事故风险耦合的含义、类型、风险传导路径和内在机理，从风险涌现角度构建风险耦合层次网络模型；林嘉豪等[4]采用耦合理论分析航空事故的本质致因和耦合风险，指出耦合风险的原因是各系统组元在容错性、兼容性和标准化等方面存有缺陷；罗帆等[5]将影响空中交通安全的因素分为人、设备、环境和管理4种，利用N-K模型分别计算单、双和多因素耦合发生的概率及风险值；胡兴俊等[6]也将建设项目施工风险影响因素分为人、物、环境、管理4类，利用相互作用矩阵研究风险耦合；肖礼谆等[7]认为拥挤踩踏、火灾、爆炸和大量旅客滞留车站是高速铁路车站客运组织存在的主要安全风险事件，采用故障树分析法辨识高速铁路客运站危险源，建立耦合度模型分析高速铁路客运站风险；汪伟忠等[8]采用协调耦合理论评价风险因子耦合作用下的机加工车间安全状况；万芳杏等[9]基于系统动力学原理建立系统风险流图，采用熵值法确定权重，根据耦合关系建立系统风险非线性耦合模型并计算系统风险群耦合度与风险值；黄文成等[10-12]认为危险品运输系统风险形成是基于各风险因素间的耦合作用，并采用耦合度等方法定量研究风险的大小。

既有文献大多采用耦合理论分析航海、航空、能源、地质灾害等领域的系统风险，较少将其应用于铁路危险品运输系统风险的研究。本文采用耦合风险理论分析铁路危险品运输系统行车风险，分析其耦合风险的形成机理，采用N-K模型定量计算我国铁路危险品运输系统的耦合风险值，有助于为我国铁路危险品运输的安全事故预防控制和安全生产提供一定理论和实践支撑，对提高我国铁路危险品运输安全具有一定理论和实际意义。

1 铁路危险品运输系统耦合风险定义和类型

1.1 铁路危险品运输系统耦合风险的定义

基于物理学对耦合概念的定义，给出系统耦合内涵：某个具体系统内部存在一些相互间有某种关联的因素，因素间的相互作用将会导致系统局部或整体属性发生变化。铁路危险品运输系统风险耦合是指在铁路危险品运输活动过程中，由于不确定性可能引起不同程度的风险、或者风险因素之间相互依赖和相互影响的关系与程度。耦合将改变铁路危险品运输系统风险的局部或者整体状态，从而导致运输事故的发生。按照安全系统工程理论，对于某次具体的铁路危险品运输任务，可将其系统看作是由人(H：铁路运输相关人员及路外人员)、机(M1：铁路运输机车车辆、危险货物办理站等)、物(M2：所装载的危险品)、环(E：运输铁路网络、周边环境等)、管(M3：铁路危险品运输管理系统)等5个子系统构成的具有不确定性特点的复杂系统。各子系统均存在引发安全事故的风险因素，其中：

(1) H风险因素

人的不安全行为往往是铁路危险品运输过程中许多事故发生的主要原因。主要分为两类，一类是运输过程中涉及托运、装卸、贮存、运输、管理等各个环节的人员。不正确的工作态度和操作(对工作产生厌烦和怠慢心理、夹带或匿报品名、违章改变介质、押运人脱岗等)、运输各环节的技术和知识不足(如装卸作业操作失误)、人员自身身体不适、不良的工作环境(危险货物运输的服务对象通常为量多、需长途运输的危险品，工作人员需在较长的工作时间内克服生理与心理的疲劳)，均会增加其进行不安全操作的风险，在运输生产中不能正确处理人和人、人和机、人和物、人和环境、人和管理等关系因而进一步威胁到危险品运输系统的安全；另一类是影响到运输过程的路外人员，如企业人员装车过程中违规超量装载、夹带或匿报品名、非铁路人员违法扒乘、偷乘、沿途击打列车等无意或蓄意破坏危险品的行为，都极易引发安全事故。

(2) M1风险因素

机的因素一般包含两大部分，第一部分是在危险货物办理站，装卸机具技术性能故障、车辆编组作业时未禁止溜放、连挂作业时未限速连挂、未编组隔离车辆等都可能造成危险事故；另一部分为载运危险品的铁路机车车辆等设备的非正常工况运行、设备维修不到位、设备本身存在缺陷等，如：车载运输监控系统故障，车底故障，装载罐体缺陷，上次运输残留在车辆内的危险货物未清理干净，机车车辆设备疲劳、磨损、老化等。

(3) M2风险因素

所载危险品属于物子系统。目前铁路上可载运的危险品包含九大类[13]，每一类危险品均具有其独特的属性，其引发安全事故的风险因素包括：所运输危险货物的易燃易爆性、腐蚀性、毒性、感染或辐射性、危险货物包装不到位等。

(4) E风险因素

铁路货物运输网络、铁路货运线周边环境等属于环子系统，其引发安全事故风险因素包括：大风、雷电、极端温度、暴雨、铁路线路塌方、接触网电弧火花等。

(5) M3风险因素

管子系统中引发安全事故的风险因素主要指管理条例或管理过程中存在不足，如：相关法律法规和安全生产规章制度欠缺或存在疏漏、预案编制和演练管理欠缺、非法运输管理不当、不合理运输路线和运输时间、安全教育管理制度不够、安全防御措施欠缺、调度命令下达不准确等。

将铁路机车车辆、随车人员及装载的危险品定义为铁路危险品运输系统耦合风险承受体，5种子系统中的各风险因素都将直接或间接地作用于风险承受体，各类风险因素间的相互耦合将导致风险承受体的局部或者整体状态改变，当这种改变超过了一定阈值，就将导致运输事故的发生，见图1。

1.2 铁路危险品运输系统风险耦合的类型

将铁路危险品运输系统人、机、物、环、管不同情况下的风险耦合分为单因素风险耦合、双因素风险耦合及多因素风险耦合共3大类。

(1) 单因素风险耦合

单因素耦合风险指的是5种子系统各自同属性风险因素间交互作用所引发的风险，具体是指：H-H、M1-M1、M2-M2、E-E和M3-M3共5种。例如：2001年2月18日发生的液氯泄漏事故中[13]，危险品装车员在装运液氯时，因叉车作业不当，叉尖撞断一只液氯钢瓶底部易熔塞螺帽，同时在运输过程中押车人员脱岗，两种因素耦合造成液氯泄露。这就属于典型的H-H耦合风险事故。

(2) 双因素风险耦合

双因素耦合风险指的是5种子系统中两种不同属性风险因素间交互作用所引发的风险，具体是指：H-M1、H-M2、H-E、H-M3、M1-M2、M1-E、M1-M3、M2-E、M2-M3和E-M3共10种，例如：2009年1月3日发生在西北某路局的原油泄漏事故[13]，装车员发现罐车排油口盖松动后，未及时上报有关部门，仅用塑料薄膜缠绕；在运输过程中排油口盖无法承受罐内原油重压使得螺栓座一侧开焊，导致原油沿路全部漏尽。这起安全事故属于典型的H-M1耦合风险事故。

(3) 多因素风险耦合

多因素耦合风险指的是5种子系统中3种或3种以上不同属性风险因素间交互作用所引发的风险，具体是指：H-M1-M2、H-M1-E、H-M1-M3、H-M2-E、H-M2-M3、H-E-M3、M1-M2-E、M1-M2-M3、M1-E-M3、M2-E-M3、H-M1-M2-E、H-M1-M2-M3、H-M1-E-M3、H-M2-E-M3、M1-M2-E-M3、H-M1-M2-E-M3共16种。例如：2007年6月18日西南某站1车人造棉起火事故[13]，原因是本次运输的人造棉含水率达17.2%，超过国家规定值，人造棉蓄热自燃所致；同时承运该批货物的西南某站运输人员违反原铁道部铁总运〔2017〕164号《铁路危险货物运输管理规则》[14]规定，未上报铁路局，直接按照普通货物办理运输。这次事故是典型的H-M2-M3耦合风险事故，见图2。

2 铁路危险品运输系统耦合风险形成机理

铁路危险品运输系统属于典型的复杂系统，任何微小的缺陷都可能引起风险因素对5个子系统的干扰或冲击，部分或整体打破原来耦合风险承受体的有序平衡性。各子系统间存在物质、能量和信息交换，其中某一个子系统的崩溃都有可能破坏其它与其交换物质、能量和信息的子系统的有序状态，被破坏的子系统越多，越容易导致整个铁路危险品运输系统的局部或整体崩溃，越容易发生安全事故。为了便于分析铁路危险品运输系统各风险因素及子系统的内在关联性，针对不同危险品引起的不同类型事故，应建立不同的危险品运输系统安全事故风险因素的总体结构及内在关联图[13]。以2001年9月4日华东某车站夹带危险货物爆炸事故为例[13]，建立该次事故风险因素的总体结构及内在关联图以说明该方法的具体操作流程，见图3。

为进一步厘清各子系统风险因素是怎样部分或整体破坏了原有耦合风险承受体有序而平衡的防御系统，本文采用触发器的概念分析铁路危险品运输系统耦合风险的形成机理。在数字电路中包含大量的存储单元，当存储单元上的电流或电压达到某一临界值时，产生电子脉冲，此时存储单元电路触发器开始工作，启动下一步工作程序。利用耦合触发器原理检验风险因素间的耦合程度是否能刺激触发器产生新脉冲，从而破坏铁路危险品运输系统的平衡状态，导致耦合风险的急剧增强或产生新的风险，见图4。

图4中,T为某时间周期；R(t1)为t1时刻出现的风险因素脉冲；R(t2)为t2时刻出现的耦合风险因素脉冲；DH(t1)为t1时刻人子系统的风险性阈值；DM1(t1)为t1时刻机子系统的风险性阈值；DM2(t1)为t1时刻物子系统的风险性阈值；DE(t1)为t1时刻环子系统的风险性阈值；DM3(t1)为t1时刻管子系统的风险性阈值。具体风险耦合过程解释如下：

(1)t1时刻出现了一个风险因素脉冲R(t1)，此时5个子系统的防御系统开始启动，若

(1)

则表明风险因素脉冲R(t1)无法冲破各子系统的防御系统，此时系统将处于安全状态；若

(2)

则表明风险因素脉冲R(t1)将冲破各子系统的防御系统。

(2) 冲破各子系统的防御系统的风险因素脉冲R(t1)经由耦合触发器的耦合滤波器过滤之后，在t2时刻产生新的脉冲R(t2)。新脉冲R(t2)经过耦合触发器的耦合振荡器后产生耦合振动冲破铁路危险品运输系统产生的综合防御系统，若未冲破该防御系统，系统仍将保持安全状态；若冲破了该防御系统，原有系统的状态就将被打破，从而导致危险性急剧增大或产生新的风险因素。

3 N-K模型度量铁路危险品运输系统风险耦合效应

用于刻画耦合关系的数学模型较多，如SHEL模型、解释结构模型、耦合度模型及N-K模型，本文采用N-K模型研究铁路危险品运输系统风险耦合关系。N-K模型最初用于研究生物有机体进化的适应度景观理论，是解决复杂问题的通用模型[15]。针对铁路危险品运输系统，N为构成整体的子系统数目，K为子系统间相互依赖、耦合作用的子系统数目，它同时也体现了系统适应度。假设子系统间有n种交互方式(状态)，则总的交互组合方式有nN种。如图4所示，根据风险因素脉冲R(t1)是否能冲破各子系统的防御系统，用0-1变量表示两种状态：n=0为未能冲破防御系统(式(1))；n=1表示冲破防御系统(式(2))。通过计算铁路危险品运输系统中5种子系统风险因素之间的交互信息，评价耦合作用形成新的风险状态。一般情况下，耦合次数越多，该耦合方式出现的概率越大，该耦合风险越大，导致事故发生的概率越大。交互信息U(H,M1,M2,E,M3)的计算公式为

{pijklm·log2[pijklm/(pi·pj·pk·pl·pm)]}

(3)

i∈{0,1}j∈{0,1}k∈{0,1}

l∈{0,1}m∈{0,1}

(4)

式中：pijklm为人在第i种状态、机在第j种状态、物在第k种状态、环在第l种状态、管在第m种状态下，5种子系统风险因素耦合发生的概率。pi,pj,pk,pl,pm分别为各子系统在各状态下的变化风险概率，以人子系统为例

(5)

由于单因素风险耦合属于单系统内部信息、能量交换，无法采用交互信息计算耦合情况，本文仅计算双因素和多因素两种情况下的耦合情况。如图2所示，双因素风险耦合共10种，具体的计算公式为

(6)

式中:pij,pik,pil,pim,pjk,pjl,pjm,pkl,pkm,plm为两两交互的子系统在各状态下的变化风险概率。

以人-机耦合为例

(7)

多因素风险耦合共16种，其中五因素U5人-机-物-环-管耦合见式(3)，三因素风险耦合U3计算式为

(8)

式中:pijk,pijl,pijm,pikl,pikm,pilm,pjkl,pjkm,pjlm,pklm为三种交互的子系统在各状态下的变化风险概率。

以人-机-物耦合为例

(9)

四因素风险耦合U4计算式为

(10)

式中:pijkl、pijkm、pijlm、piklm、pjklm为四种交互子系统在各状态下的变化风险概率，以人-机-物-环耦合为例

(11)

最后对U2,U3,U4,U5进行排序分析，可进一步研究铁路危险品运输系统的风险耦合情况，并基于分析结果提出相关建议和意见，为铁路危险品运输系统风险的相关理论研究和现场工作实践奠定一点基础。

4 案例分析

按照引发事故的原因收集1985—2016年中国发生的铁路危险品运输安全事故件数，并计算相应的事故发生概率(1985—2008年数据来自文献[10]，2008年以后由网上收集)，结果见表1。人、机、物、环、管的状态用0和1表示，0表示未冲破该防御系统，1表示冲破该防御系统。单、双、多因素变化风险概率计算结果见表2。双、多因素的风险耦合值及对应的排序见表3。

表1 1985—2016年我国铁路危险品运输事故件数及对应概率

表2 单、双、多因素变化风险概率

表3 风险耦合值及排序

通过上述计算结果可知：(1)安全事故的发生取决取于风险耦和值大小，而耦合值大小则与参与耦合的风险因素多少成正比。五因素耦合风险值最大，其次是四因素耦合风险值、三因素耦合风险值，双因素耦合风险值最小。(2)四因素耦合中，H-M1-E-M3造成的风险最大，其次是H-M2-E-M3、M1-M2-E-M3、H-M1-M2-M3人-机-物-管，最小的是H-M1-M2-E。风险耦合值较大时，管理这一风险因素均有参与，说明管理缺陷可能是导致铁路危险品运输发生事故的实质原因之一，管理失误时，有较大可能引起其他风险发生。为此铁路危险品运输部门应注重管理水平的提升，从人员、设备、危险品到环境全面加强管理。(3)三因素耦合中，M2-E-M3造成的风险最大，其次是H-E-M3、H-M1-E、M1-E-M3、H-M1-M2、M1-M2-M3、H-M2-E、H-M2-M3、H-M1-M3，最小为M1-M2-E。其中人和管的因素对三因素风险耦合影响极大。(4)双因素耦合中，E-M3造成的风险最大，其次是H-E、M1-M2、H-M1、H-M3、M1-E、M2-M3、H-M2、M1-M3，最小的是M2-E。同样，人和管的因素对双因素耦合的影响最大，由设备和危险品本身性质造成的风险耦合也不容忽视。

基于上述分析，对铁路危险品运输相关管理部门提出如下建议：(1)管控人和管等关键因素。计算结果显示人和管理因素参与时，耦合产生的风险最大。为健全铁路危险品运输系统风险预控机制，应注重系统的全过程管理，实现风险预控从策划、实施、检查到处理的反馈闭合循环；建立尽可能完善的铁路危险品运输系统风险人员管理制度，能够及时消除隐患，避免隐患后效性；(2)尽量避免多因素风险耦合。当系统中某一风险因素出现时，若其它风险因素也存在的话，将极易形成多因素耦合。因此，在注意消除单风险因素时，也需仔细检查其他容易发生的风险因素是否存在隐患，以免多风险因素耦合导致风险强度显著增加或产生其他新风险；(3)注重监管铁路危险品运输系统薄弱环节。一般的，在风险系统薄弱环节，较易聚集风险因素并产生耦合作用。以危险货物的包装装载过程为例，就属于系统薄弱处，在风险耦合预控时，应高度注意，减少其风险触发可能性，同时保证与其他薄弱环节的联系在控制范围内，将有助于提高铁路危险品运输系统安全性。

5 结束语

本文采用耦合风险理论分析了铁路危险品运输系统行车耦合风险的形成机理，旨在为我国铁路危险品运输安全事故的预防控制和安全生产提供一定理论和实践支撑。首先将铁路危险品运输行车系统分为人、机、物、环、管5个子系统并分析造成各子系统造成安全事故的风险因素，将风险耦合分为单因素、双因素和多因素风险耦合3大类；针对不同类型的事故，采用风险因素的总体结构及内在关联图识别、分析不同类型的铁路危险品运输系统安全事故。利用耦合触发器原理检验风险因素间的耦合程度是否能刺激触发器产生新脉冲，从而破坏铁路危险品运输系统的平衡状态，导致耦合风险的急剧增强或产生新的风险；采用N-K模型定量描述铁路危险品运输系统的内部耦合关系。

以1985—2016年中国发生的铁路危险品运输安全事故统计数据为例进行N-K模型实例研究，结果表明：参与耦合的风险因素越多，最后形成的风险耦合值越大，越容易发生安全事故；人和管的因素对双因素耦合的影响最大。铁路危险品运输管理部门应该从管控人和管等关键因素、尽可能避免多因素耦合作用、尽可能避免在铁路危险品运输系统脆弱处发生耦合作用等方面入手，提高铁路危险品运输系统安全性。同时，本文仅基于统计资料研究了铁路危险品运输系统风险的一般性，不同危险品具有不一样的危险性质，造成的耦合后果可能不同，针对不同危险品研究其耦合性也是下一步研究计划；基于触发器原理的形成机理中，还有风险脉冲的度量、子系统风险阈值、防御体系的度量、风险的传递形式等需要做进一步深入研究。