基于系统动力学的高校实验室安全风险建模与应用

田志刚，周晓凤，张 燕，佟瑞鹏

（中国矿业大学（北京）a.资产与实验室管理处；b.应急管理与安全工程学院，北京 100083）

0 引言

近年来，高校实验室事故的主要类型有火灾事故、爆炸事故、中毒事故、机械伤害事故、触电事故和其他事故［1］。火灾是高校实验室常见的事故，电源使用不合理或线路老化容易造成火灾事故，易燃易爆品以及压力容器是实验室发生爆炸事故的主要危险源；机械伤害事故多发生于物理系或其他有高速旋转、运动冲击的机械实验室［2］。此外，化学实验室或生物医药实验室多发生实验室中毒事故。据统计，仪器设备使用不当最容易发生实验室安全事故，比例高达42%，其次是实验试剂使用和实验试剂储存环节，各占23%和20%，最后，废弃物处理环节发生的实验室安全事故较少，比例只占3%。具体来看，实验流程中试剂使用环节发生事故所致的伤亡人数最多。高校实验室尤其是化学类实验室的化学试剂存在危险隐患较多，很多化学试剂具有很强的易燃性和腐蚀性，试剂使用不当时，不仅会引发中毒和火灾事故，甚至还会引起爆炸［3］。因此，研究高校实验室事故发生的规律，深入剖析实验室事故发生系列原因，有针对性地实施实验室风险防控尤为重要。

1 高校实验室安全系统要素及传导流程

1.1 实验室安全风险要素

高校实验室安全风险要素是指可能增加高校实验室风险事件发生频率或后果严重程度的因素，是导致事故和损失的直接和间接原因。影响高校实验室风险形成的风险因素越多，损失的可能性就越高，损失也越难以弥补。影响高校实验安全的风险因素包括无形风险因素和有形风险因素。从无形因素转变为有形因素有多种途径。因此，查找风险因素并不是单纯地罗列风险的所有表现形式，这几乎是不可能的，也是没有必要的。高校实验室的早期阶段的风险评估，即风险因素识别阶段，重点是探讨可能的障碍和威胁实验室参与人员保持安全状态，并识别出的主要风险组合形式［4］。

1.2 实验室安全风险事件

高校实验室风险事件是指引起高校实验室风险产生或事后造成一定损失的外在表象，也是不断增加高校实验室风险的媒介，是产生后果的损失风险的事实。实验室风险事件是校园内的突发事件，可能造成人身伤害、财产损失或环境混乱的偶然事件。只有风险事件的发生，才会使风险承担方蒙受损失［5］。

1.3 实验室安全风险子系统

系统最明显的特征是层级关系。就具体实施方法而言，构建系统架构的过程往往可以看作是按照系统论对系统结构进行解构的过程［6］。要模拟一个复杂的动态系统，首先要进行分解，纵向和横向方向都可以延伸，横向表示是划分层次子系统，纵向表示不同层次子系统的划分，通过系统的划分使每个子系统具有明确而不同的功能［7］。将高校实验室安全风险系统划分为安全责任体系、安全制度体系、安全教育体系、安全条件保障、重点实验室安全、特种设备安全6 个子系统，按照内外部影响因素逐层进行架构搭建，进行要素系统层次搭建后再根据专家调研、实地走访等方式，对要素进行优化。

1.4 实验室安全风险传导流程

对整个风险传导过程进行总结可以得到高校实验室安全风险传导流程图，如图1 所示。风险传导过程就是各种风险流在日常实验室活动中迸发释放、流动、传导并且发生耦合的过程［8］。随着过程中内外部环境的变化，蕴含在风险源中处于静态的风险流开始发生变化，一旦为风险事件所触发，风险流的积累和变化速度将突破参与方系统的风险承受限度，即达到风险迸发释放的临界值时迸发释放［9］。风险流一旦冲破束缚释放出来，就会依附于各种风险载体在系统内部开始传导，它会沿着不同路径流动，将风险传导到各流程、各重要节点，形成不同属性的风险流，这些风险流会构成这一系统的各风险子系统［10］，在风险传导过程中，各子系统之间会不断地相互影响、相互作用，即发生风险耦合，进一步引发风险传导过程中风险“流量”和“性质”的变化，最终导致风险损失，给师生工作、学习带来重大损失［11］。

图1 高校实验室安全风险传导流程图

以风险流为对象，研究其在传导过程中“量”与“质”的变化过程与规律，将有助于进一步揭示风险传导的机理，认清风险的传导原理及规律，为更好地管理和控制风险提供重要的理论指导［12］。

2 高校实验室安全风险系统动力学模型构建

2.1 高校实验室安全风险因果回路图

依据高校实验室安全系统风险的传导机制，利用Vensim软件绘制系统因果关系，如图2 所示。由因果回路路径可以发现，各个系统因素之间是相互影响、相互作用的，即在实验室安全管理过程中，既存在正反馈影响，也存在负反馈影响［13］。因此，可以利用各因素之间的反馈关系进行风险的预防与控制，从而保障实验室的安全稳定［14-15］。

图2 高校实验室安全风险因果回路图

2.2 模型构建

（1）变量和方程设定。①积累变量：Sr、Se、Sc、Sd、Sk是安全制度体系系统分别在安全责任体系、安全教育体系、安全保障条件、特种设备安全、重点实验安全5 个子系统产生的风险结果。Rs、Rr、Er、Es、Ee、Ce、Cs、Cc、Dr、Dc、Ds、Dd、Kr、Ke、Kc、Kd、Kk 同理。②速率变量：积累变量对应的速率变量rater、ratee、ratec、rated、ratek、raters、raterr、rateer、ratees、rateee、ratece、ratecc、ratecs、ratedr、ratedc、ratedd、rateds、ratekr、rateke、ratekc、ratekd、ratekk、rateks。③辅助变量：各风险传导过程的传递函数pss、prs、prr、per、pes、pee、pce、pcc、pcs、pdr、pdc、pdd、pds、pkr、pke、pkc、pkd、pkk、pks；各系统的时间脉冲函数pulser、pulsee、pulsec、pulsed、pulsek、pulser1、pulsee1、pulsec1、pulsed1、pulsed2、pulsek1；风险传导扩散函数：ks1、ks2、ks3、ks4、ks5、ks6、ks7；风险传导耦合函数：rf、ef、cf、df、kf；Si、ti（i=1，2，…，19）分别是传递函数的致灾率和风险作用时间；Sri、Sei、Sci、Sdi、Ski 节点风险状态；Sr2、Se2、Sc2、Sd2、Sk2 别为各传导过程的风险事件；S、R、E、C、D、K为各系统的风险流；SI 为实验室安全总投入，mi为各系统的安全投入比例，ni为投入费用的转化率，mb 为安全风险目标值，cy是需要调节的风险值水平。

系统动力学模型（SD模型）中变量之间的因果关系都是根据不同的函数方程建立的，模型的内部结构也是通过变量之间的精确关系建立的［16］。不同变量的设置以及如何调整对模型有很大的影响，这决定了模型是否合理，能否进行准确的计算和预测。SD模型主要使用了Vensim函数，该函数如表1 所示。

表1 风险传导模型中的函数关系

（2）绘制高校实验室安全风险系统动力学模型。利用积累变量、速率变量和辅助变量构建高校实验室安全风险系统动力学模型，如图3 所示。

3 案例应用分析

3.1 案例选取

通过选取北京市I、G、H 3 所工科高校为案例，结合实际情况对实验室安全风险传导模型进行实证研究。通过调研发现，所选取的高校实验室涵盖化学类实验、生物类实验、机电类实验及辐射类实验，实验环节涉及特种设备安全，均建立了安全制度体系与安全教育培训体系，管理过程中对校级、院系级和实验室层级不同责任主体的安全责任有明确的规定及相应的监督，学校在安全保障方面也提供了相应支持。

3.2 仿真模拟

分别从实验室安全总投入、6 个风险子系统安全投入分配比例以及6 个风险子系统的实际作用率3 个角度出发，分析3 所高校的实验室安全风险总水平值的变化，以明确实验室安全管理过程中的管理重点，并为实验室安全风险管理的安全投入政策的制定提供理论依据。

（1）实验室安全风险总水平值与实验室安全总投入费用的关系。为分析实验室安全风险总水平值与实验室安全总投入的关系，需要3 所高校实验室的各自实验室安全风险水平初始值，通过对实验室安全风险水平评价指标进行评价，采取0～1 区间评分，（1，0.8），（0.8，0.6），（0.6，0.4），（0.4，0.2），（0.2，0）分别对应很差、差、中等、良好及优秀5 个等级，并运用层次分析法计算评价指标之间的权重关系。首先，通过邀请10 位专家对高校实验室安全风险评价指标进行评分，经过对各指标值的加权计算得出I、G、H 3 所院校实验室安全风险初始水平值分别为0.2、0.21、0.24，然后，将上述参数代入建立的实验室安全风险系统动力学模型，设定仿真时间为12 个月，时间步长取1，安全风险目标水平值设置为低于0.1，设定安全制度体系子系统、安全责任体系子系统、安全教育体系子系统、安全条件保障子系统、重点实验安全子系统投入比例相同，总和为1。通过运行Vensim 软件仿真，输出仿真模拟结果，即得到实验室安全风险水平值与实验室安全总投入费用的关系，如图4～6 所示。

图4 高校I实验室安全风险总水平值与实验室安全总投入费用的关系曲线

图5 高校G实验室安全风险总水平值与实验室安全总投入费用的关系曲线

图6 高校H实验室安全风险总水平值与实验室安全总投入费用的关系曲线

由图4～6 可见，高校I的实验室安全风险总水平值在第1 月达到安全风险目标水平值；高校G 在第1.3个月达到安全风险目标水平值；高校H 在第2 月达到安全风险目标水平值。由此说明，在相同管理措施下，初始状态好的高校I更容易达到目标要求，其次是高校G，最后为高校H。因此，在总投入费用及投入比例相同的情况下，实验室安全风险水平初始值越低，越容易达到目标状态。由于各种资源的投入与实验室安全管理总水平之间存在时间上的延迟，因此当达到安全风险总水平值的一段时间里，降低不为零；各种资源的投入决策处于实验室安全风险总水平值与各种资源总费用投入构成的负反馈系统结构之中，当实验室安全风险总水平值达不到安全风险目标水平值时，实验室安全风险总水平值与安全风险目标水平值之间便会存在偏差，系统便依据偏差值判断并决策进行各种资源的投入；随着实验室安全风险总水平值的降低，相应的各种资源的投入费用也将逐渐减少。

（2）3 所高校实验室安全风险总水平值与6 个子系统的关系。因为各子系统对于实验室安全的整体状态影响效果不同，设定3 所高校实验室安全总投入费用不变，本部分选取了重点实验安全子系统、安全制度体系子系统来进行验证，设置了3 种不同的模拟情境，情境1 为高校I 保持重点实验安全子系统（K）、安全制度体系子系统（S）、安全责任体系子系统（R）、安全教育体系子系统（E）、安全条件保障子系统（C）、特种设备安全子系统（D）6 个子系统的投入比例不变；情境2 为高校G 将重点实验安全子系统的安全投入比例调高至0.25，其余5 个子系统安全投入比例相同；情境3 为高校H 将安全制度体系子系统的投入比例调高至0.25，其余5 个子系统的安全投入比例相同。按照以上的3 种情境分对I、G、H 3 所高校实验室安全整体风险，实验方案如表2 所示，模拟仿真结果如图7所示。

表2 实验方案设计

图7 表明，高校I各子系统的安全投入比例一致，达到目标的时间为1 个月；高校G 通过加大重点实验安全子系统的安全投入比例，达到目标值的时间在1.1个月，较各子系统安全投入均匀分配时间提升了0.2个月；高校H通过调节安全制度子系统的安全投入比例，在1.9 个月达到目标值，较各子系统安全投入均匀分配时间提升了0.1 个月；高校H、G的安全风险水平调节与高校I的安全风险水平之间的差距有所缩小。因此，高校G、H 加强初始风险水平的管控的同时，可以通过调节各子系统安全投入比例分配，对实验室安全风险进行针对性管理，以便达到最佳的管理效果。

图7 调节子系统不同投入比例I、G、H高校实验室安全风险总水平值的模拟仿真结果

（3）各子系统对实验室安全风险总水平值实际作用率。在验证了不同子系统投入比例对实验室安全风险状态有影响的基础上，进行子系统对实验室安全风险总水平的实际作用率的分析，实际作用率是指调控某个子系统各因子增加量增加至一定值，其他子系统增加量保持不变的情况下，对比分析调控某个子系统各因子增加量变动的前后实验室安全风险总水平值的变化情况。实验方案设计如表3 所示，仿真得到增加各子系统相同增加量时实验室安全风险总水平值的变化情况。

表3 实验方案设计

以原始方案中current 0 为计算基准，求得方案current 0 时I、G、H 3 所高校实验室安全风险总水平每月平均值为分别为0.084 6、0.091 5、0.098 7，计算得到方案current 1 实验室安全管理总水平每月平均值分别为0.077 6、0.083 1、0.093 6，求得差值后，再除以方案current 0 实验室安全风险总水平每月平均值，即得到各子系统的实际作用率。由此分别计算6 个方案得到I、G、H 3 所高校实验室各子系统的实际作用率如图8 所示。

图8 I、G、H 3所高校实验室各子系统实际作用率

通过对6 种方案的模拟分析，最终实验室安全风险水平值为：高校H ＞高校G ＞高校I。其中，高校H的各子系统实际作用率为：重点实验安全子系统（0.077 2）＞安全制度体系子系统（0.051 4）＞安全责任体系子系统（0.042 9）＞安全教育体系子系统（0.034 3）＞安全条件保障子系统（0.017 1）＞特种设备安全子系统（0.008 6）。高校G的各子系统实际作用率为：重点实验安全子系统（0.092 4）＞安全制度体系子系统（0.050 4）＞安全责任体系子系统（0.033 6）=安全教育体系子系统（0.033 6）＞安全条件保障子系统（0.016 8）＞特种设备安全子系统（0.008 4）。高校I 的各子系统实际作用率为：重点实验安全子系统（0.081 8）＞安全制度体系子系统（0.072 7）＞安全责任体系子系统（0.045 4）＞安全教育体系子系统（0.027 2）＞安全条件保障子系统（0.018 1）＞特种设备安全子系统（0.009 0）。

通过将作用率转化为百分比形式，如图9 所示，可归纳为以下几个区间，重点实验安全的实际作用率比例高于30%，安全制度子系统实际作用率百分比在20%～30%，安全责任体系子系统与安全教育体系子系统实际作用率百分比在10%～20%，安全条件保障系统与特种设备安全子系统实际作用率百分比低于10%。

图9 I、G、H 3所高校实验室各子系统的实际作用比例

4 结语

通过对3 所高校实验室安全风险案例模拟仿真分析，验证了在实验室安全管理过程中，应注重不同子系统的属性特征，进行针对性管理措施的制定。通过对比分析发现，高校I 的实验室安全风险值水平低于高校G，低于高校H，同等管理强度下，对于高校I 更易于实现安全目标；通过调节不同的子系统投入比例，效果会有一定的提升，对于6 个子系统的敏感性趋势一致为：重点实验安全子系统＞安全制度体系子系统＞安全责任体系子系统≥安全教育体系子系统＞安全条件保障子系统＞特种设备安全子系统。本文通过研究认为，高校实验室安全6 个子系统不是独立的，并不是其中一个子系统安全就能保证高校实验室安全，只有满足一定的内部和外部条件，高校实验室各个子系统之间协调运转时，高校实验室安全才能达到本质安全。因此，必须处理好各个子系统之间的关系，呈现“安全制度—外部约束、安全责任—风险分解、安全条件—资金投入、重点实验—学科分类、安全教育—文化氛围、特种设备—硬件管理”的系统效果。上述各个子系统在高校实验室安全保障中的作用和地位不尽相同。具体来讲：安全制度、安全责任是系统实施的前提，安全条件是系统顺利实施的保障，重点实验、安全教育和特种设备管理是系统的持续力量。