基于本体的HAZOP因果知识描述模型

冯夏源，戴一阳，吉旭，周利

（四川大学化学工程学院，四川 成都 610065）

危险与可操作性分析（HAZOP）是现代安全工程的核心技术之一。传统的人工HAZOP 分析通过与会专家头脑风暴式讨论完成，该分析过程耗时耗力且价格昂贵，导致许多小型工厂无力负担，进而无法排除安全隐患，同时，人工分析对于人工经验的高度依赖性，使得分析结果的完备性和分析深度无法得到保障。针对HAZOP分析方法以上缺陷，各国学者先后通过数学模型、物理模型和语义模型进行HAZOP分析方法的改进研究。

数学模型方面，主要是基于流程模拟软件针对特定化工过程的定量模拟分析。中国石油大学的石艳娟等[1]以某汽提塔抽提工艺为例，将HAZOP分析过程与化工模拟软件（HYSYS）相结合，使用HYSYS 对HAZOP 分析结果中的高风险偏差进行量化模拟，从而定量描述高风险偏差的后果。青岛科技大学的程希安等[2]以天然气凝液脱轻烃工艺为例，同样借助HYSYS对HAZOP分析中的偏差进行定量模拟，以获得偏差偏离正常值所达到的具体量，一定程度上解决HAZOP 分析中偏差的模糊性问题。但以上方法均基于特定的化工过程展开，难以进行知识迁移和推广。

物理模型将化工过程的各个装置抽象为节点，通过对节点间关系的定性表示建立模型。主要有基于符号有向图（signed directed graph，SDG）的模型、基于多级流（multilevel flow models，MFM）的模型和基于工艺流程图的模型等。北京化工大学的孟令慧[3]提出了基于SDG 的定量HAZOP 分析模型，通过贝叶斯网络将传统的SDG 简化，使得每一条路径的传播均有其概率意义，从而实现了对最终后果的定量分析。Kościelny 等[4]提出了基于流程图的定性分析模型，将工艺流程图的工艺变量节点、控制信号节点等表达为模型变量，基于模型变量进行HAZOP 分析。但物理模型无法对化工安全分析中诸如“反应器点火失败、物料浓度异常”这类非常规偏差进行表述，因此仍然存在改进空间。

针对上述物理模型的缺陷，将语义模型引入HAZOP 分析的改进研究中。语义模型通过语义建模可将HAZOP 领域共性知识抽象化，借助本体论和OWL本体语言，将自然语言表述的HAZOP知识结构化为机器可读的文件，可辅助人工HAZOP 分析。在HAZOP 改进方法研究领域，基于语义模型领域方法与物理模型和数学模型相比较少，尚处于起步阶段。

国内，北京化工大学、清华大学的学者[5]提出了基于案例推理（case-based reasoning，CBR）的HAZOP 的自动化分析框架，在实现案例推理的过程中，基于本体论的概念开发出6种本体，分别是过程本体、过程单元本体、单元操作本体、设备本体、物料本体以及HAZOP 本体，基于6 种本体将案例进行结构化剖析，通过相似性匹配辅助HAZOP 分析过程。北京化工大学的高东等[6]以HAZOP分析国际标准IEC 61882为基础，根据偏差的传播路径，抽提归纳了HAZOP信息标准化框架，实现了人工HAZOP分析结果的自动识别与标准化。

国外，Aziz 等[7]针对危险信息表述的标准化问题提出了一种基于场景且可进行量化推理的动态危险识别方法。利用本体进行知识模型的构建，从事故发生过程的角度将整个事故分为初始事件、中间事件、最终事件，不但促进了危险信息表述的标准化，还极大增加了危险信息的可重用性。

在以上3个研究方向中，语义模型能够充分利用专家经验和现有化工事故案例知识，可在一定程度上辅助、修正人工HAZOP 分析过程。但仍有不足，基于事故案例的本体对未发生过的新事故难以进行准确的判断；基于事件传播的本体在整合、划分事件的过程中带有一定的主观意识；基于偏差传播路径的本体标准化框架，强调对于HAZOP 分析结果文本的形式化本体构建。三者均未对HAZOP分析中的化工分析知识进行本体的构建。因此，本研究针对这一缺陷，提出基于本体的HAZOP 因果知识描述模型，不依赖于现有事故案例，不依赖于较主观的事故划分，也不依赖于HAZOP 分析结果所呈现的文本形式，直接面对HAZOP 分析中的化工安全知识和专家经验知识进行语义建模，将专家知识进行结构化表示，一方面克服传统专家系统知识堆积的缺陷，将自然语言描述的HAZOP 知识转化为机器可读的形式；另一方面，语义模型通过对HAZOP 分析过程的共性问题进行有效提取，可辅助指导人工HAZOP分析。

1 传统HAZOP分析方法及结果分析

1.1 HAZOP分析方法定义

危险与可操作性（HAZOP：Hazard、Operability各取首字母组成）分析法建立之初是为了在已投产的化工工厂中识别可能存在的危险源（表现形式多为偏差），分析其可能的非正常原因以及造成的不利后果。涉及的术语见表1、表2，首先将被分析工厂划分为片段，再将每个片段中的设备、装置用节点的形式表示，每个节点代表一种变量（如压力、温度、组成、液位、流量），将引导词nolessmorepart ofas well as everseother than 与变量相结合组成“偏差”，在专家小组组长的引导下，通过专家小组成员头脑风暴式的会议、讨论得到该偏差可能的非正常原因以及不利后果，对可能造成危险后果的偏差给出对应的维修措施或建议并以文档的形式记录下来。HAZOP 分析过程[8-9]涉及的术语见表1，常见工艺参数有流量、时间、频率、压力等，常见引导词见表2。

表1 HAZOP术语

表2 常见引导词

在分析组长带领下，HAZOP 分析小组按照拟定的分析流程遍历每一个有意义的引导词和工艺参数的组合并找到原因、结果，给出适用的建议措施。

1.2 实例分析

进行HAZOP 专家系统的知识模型分析，首先要了解HAZOP分析需要哪些知识、是如何进行的。

因此本文以某化工厂的苯储罐、浓硫酸储罐为例，从物料性质、人的失误、环境因素、机械故障4 个方面对苯、93%硫酸储罐进行了HAZOP 分析。并对原因、结果以及建议措施分别编号。

从表3、表4 可以看出，尽管浓硫酸与苯的理化性质有着较大的差异，但是两种物料的分析结果相似度高即可重复性高。证明从分析信息中提取具有共同特征的概念从而构建HAZOP 分析的本体是可行的。

表3 苯储罐HAZOP分析结果

表4 93%硫酸储罐HAZOP分析

2 本体论与HAZOP结合

传统的人工HAZOP 分析采用专家头脑风暴的形式进行，其分析过程耗时耗力，分析结果存在较多的重复性内容，同时纯人工的分析方法导致分析结果的完备性无法得到保障。因此，本研究将用于描述事物本质的本体论引入传统纯人工HAZOP 分析方法的改进中，通过本体论对领域概念知识的集成、梳理，构建HAZOP 因果知识语义模型，加快HAZOP 分析速度，保障HAZOP 分析结果的完备性。

2.1 本体论概述

2.1.1 本体论

本体[10]（ontology）是一种对知识进行集成、建模的工具。它通过对特定领域提取共同概念作为标准化术语并定义其之间的关系来表示、管理数据信息。通过其对关键概念的提取、精确标准的描述，为领域提供一个共享的知识库以及相应编码，使得机器也可以解析、读取。截至目前，关于本体有很多不同的定义，至今受到较多学者认可的是T. Gruber 给出的定义，即“本体是概念化的明确说明”。

2.1.2 本体描述语言

本体的描述语言[11]有多种，如KIF、XML、RDF、DAML+OIL、OWL等，它通过三元组的形式储存内容，将知识分为主语、谓语、宾语，便于存储与查询，目前利用较为广泛的为OWL 语言。OWL建立在XMLRDF 等已有标准的基础上，通过添加大量的基于描述逻辑的语义原语来描述和构建各种本体。与XML、RDF 等语言相比，OWL 语言表达语义和用途的功能更强。

2.1.3 本体编辑软件Protégé

Protégé 是斯坦福大学基于Java 开发出的可用于编辑、操作本体的软件，有着清晰的GUI可在线或线下进行本体构建。Protégé 中用户可以根据具体应用领域的知识结构通过定义Class（类）、表述Class之间关系的Object Properties（对象属性），以及向Class中填充Instance（实例）来构建本体，还可通过JTP、SPARQL 等可读取本体文件的查询、推理系统对构建好的本体根据需求进行查询。图1为该软件的GUI。

图1 Protégé操作界面

2.1.4 本体构建步骤

本体的相关研究历时已久，不同领域的专家总结出了多种本体构建方法。比较典型的有SENSUS法、骨架法、TOVE法、七步法等。其中应用范围最广的本体构建方法是斯坦福大学提出的七步法，具体流程如图2所示[12]。

图2 本体构建七步法流程

2.2 HAZOP知识本体构建

本研究使用斯坦福大学的本体构建七步法构建HAZOP 知识本体，但由于目前并无公开的HAZOP知识本体，因此不进行第二步“考虑重用现有本体”，去掉第二步后，可将七步法分为两部分，分别为：①本体构建的准备阶段；②本体的形式化构建阶段。其中“确定本体领域及范围”“列举本体中的重要术语”属于①，后四步属于②，本章节主要介绍本体的准备阶段，该阶段的主要目的是提取HAZOP领域知识的专业术语和共性概念。

2.2.1 确定领域及范围

（1）应用领域 本研究HAZOP 分析过程中的因果知识做本体构建。

（2）应用目的 希望构建HAZOP 知识本体可以将化工生产中涉及的可能偏差、非正常事件、物料性质等做出明确的关联关系脉络，辅助人工HAZOP分析。

2.2.2 列举本体中的重要术语

列举本体中的重要术语是本体构建准备阶段的最后一步，也是将领域具象事物抽象为具有某种共同特征的一系列概念的过程。

通过对上一章节中苯储罐、浓硫酸储罐HAZOP 分析结果进行共性概念总结，得到HAZOP因果知识本体结构如图3所示。

图3 HAZOP知识概念结构

Morbach等[13]曾面向化工过程构建本体OntoCAPE，对本文本体的构建具有指导、参考意义，其中的“chemical_process_system”本体包含概念层与应用层两部分，概念层位于应用层之上，在不同的应用场景下，只需对应用层进行扩展。但本研究认为，HAZOP 分析中的因果知识同时包含抽象概念与实体概念两部分，这两部分均可基于不同的应用场景进行扩展，因此在本文本体结构的设计中，将HAZOP 分析因果知识分为实体概念和抽象概念，其中实体概念包含“化工设备”和“物料”，抽象概念包含“事故机理”和“非正常事件”，其中化工设备包含设备信息（设备位号、设备名称等）和设备运行情况（正常运行、故障等），物料包含物料的相态（气体、液体等）和理化性质（挥发性、可燃性等）。事故机理包括物料的变化（扩散、反应等）和危险阈值（气体点火能等），非正常事件包含事件呈现的表观现象（偏差）和事件的内部原因（人为事件、环境事件等）。

3 HAZOP知识本体的构建

经过本体构建的准备阶段，本研究获得HAZOP 分析因果知识的共性概念，下一步开始基于OWL本体语言进行形式化本体的构建。

3.1 本体构建方式

如图2的本体构建流程所示，本节进行第四步：定义类和类的层次结构关系。目前构建本体的方式按自动化程度分为两种：自动构建（本体学习）、手动构建。表5为两种本体构建方式的比较[14]。

本体构建的质量直接影响其应用效果，且HAZOP 分析是一个基于经验的动态过程，具有较多的非包含关系，为了保证本体构建的严谨性以及其对知识表述的准确性，本研究采用手动构建的方法。

3.2 本体构建的具体过程

3.2.1 定义类及类的层次结构

类是本体中表示共性概念的集合。本研究将图3所示的知识结构通过OWL 本体语言定义为本体的类及类的层次结构，在Protégé中定义的结果如图4所示。本节将展开物料类展示其定义过程及意义。

图4 本体主要概念类及其层次结构

如图5所示，物料类包含物料的理化性质和物料相态。对于物料的理化性质类，本研究认为物料的理化性质对于偏差在化工生产中的传播、推理具有重要意义，因此将“凝固点”“可燃性”等定义为类，以便于定义理化性质与其他影响因素之间的关系；对于物料相态类，其包含的液体、气体两个子类为互斥关系。图6所示为OWL语言定义“液体和气体是物料相态的子类，且液体与气体无交集”HAZOP 知识的代码。进一步将物料相态与其他类间的层次结构展开。由图7可知，物料相态类通过与“物料变化”类相关联，可表示物料由于处于某种相态而可能产生的自身物理或化学变化。图8所示为OWL 本体语言所定义的“气态的物料会导致扩散（物料变化）发生”HAZOP知识的代码。

图5 物料类及其层次结构

图6 OWL语言定义HAZOP知识-1

图7 物料相态类与其他类的关联结构

图8 OWL语言定义HAZOP知识-2

3.2.2 定义属性及属性约束

上一节中本文定义了对进行HAZOP分析所涉及知识的“类”及其层次结构，下面进行类间的定义。在本体中类与类之间的关系叫做“属性”。在Protégé中一般使用英文表示对象属性关系，属性关系字符串中每个单词之间不加空格同时首字母大写。

化工生产是一个复杂的过程，其各项概念之间的关系也错综复杂，本研究提出的HAZOP 因果知识本体中共定义6种“属性”关系分别为：包含关系、定性影响关系、定量影响关系、需要实验测量的关系、位置关系和对象关系。本节以定量影响关系为例进行阐述。

图9所示为定量影响关系在Protégé本体软件中的定义，它表示随着工艺参数的定量变化，可能会导致物料的理化性质发生变化，同时可能会导致物料自身发生反应。如温度升高可能会导致部分物质自燃。压力的变化会影响物料的“挥发性”等。图10为定义定量影响关系的OWL本体语言代码。

图9 定量影响关系的定义

图10 OWL语言定义HAZOP知识-3

3.2.3 进行实例化

实例化即将相应的经验知识、企业实际情况并入本体相应类的过程。实例化是本体构建过程中的最后一步，也是下游企业应用本体的关键步骤。由于该步对本体结构无影响，因此本文以某化工厂储罐区为例，将其苯储罐相关信息以及相关非正常事件信息加入HAZOP 知识本体，在Protégé 本体构建软件中进行实例化后的结果如图11所示。

图11 Protégé中进行本体实例化

3.3 本体构建结果

以上步骤进行完毕后，使用Hemit推理机进行冲突检查，结果显示无冲突，并获得经过推理的本体结构，可以在Protégé 的OWL Viz 可视化插件中查看，如图12所示，可直观看出该HAZOP因果知识本体各个知识单元间的从属关系。

图12 HAZOP知识本体结构

3.4 本体应用案例分析

本研究构建了基于本体的化工HAZOP 因果知识描述模型，可以辅助人工HAZOP 分析提高分析效率，保障分析的完备性。本节中，将以寻找“液位变化”的致因、后果为例，依据该本体所定义的知识类、类间关系做简要的HAZOP分析推理阐述。

如图13 所示，首先，由“液位”的关系“hasInfluenceOn”（定性影响关系）连接“泄漏”可知，液位的变化可能是由于“物料变化”的子类“泄漏”引起的，因此可从物料泄漏的角度出发考虑当前偏差可能引起的不利后果。但这只是对浅层知识的利用。

图13 HAZOP本体结构展开（部分）

再由“泄漏”出发，通过其“hasObject”（对象关系）选择当前分析节点下可能发生泄漏的物料相态，这里选择“液体”，由“液体”的对象关系“挥发性”以及与“挥发性”具有定量影响关系的“湿度”、“气温”可知，液位的变化与环境因素亦相关，因此需要从“环境事件”类（“湿度”、“气温”的父类）的角度考虑可能引发“液位变化”的致因以及不利后果。

由此，在该HAZOP 因果知识本体结构的指导推理下，对“液位变化”进行因果分析：一方面，需要从外部原因的角度出发，“液位变化”有可能是由于外部发生“泄漏”事件引起的；另一方面，从物料理化性质和环境条件的角度出发，“液位变化”可能是由于天气的湿度、气温变化所引起的。综上，该本体通过对HAZOP 因果知识及其关系的定义，可有效辅助HAZOP 分析人员根据化工知识的内在联系，对于化工企业安全问题进行全面、专业的分析，同时保证一定的分析深度。

4 结论

针对传统纯人工HAZOP 分析耗时耗力、重复内容较多、分析结果完备性不足等问题，提出了基于本体的HAZOP 因果知识描述模型。本研究将用于描述知识及知识间关系的“本体”工具与HAZOP分析相结合，基于HAZOP分析结果提取出HAZOP 分析领域的共同概念、术语并对其分“类”、建立层次关系、定义“属性”关系、添加实例，最后借助Protégé 软件利用OWL 本体语言构建了HAZOP 因果知识本体，但本体的构建过程较依赖经验，因此对于HAZOP 因果知识中的类及类间关系的定义有进一步细化的空间。

本研究所构建的知识本体将分析中的偏差、物料性质、非正常事件做出了明确的关联，可辅助HAZOP 分析过程、为化工安全领域专家建立专家知识库提供思路指导。同时，通过对本研究所构建的知识本体添加不同的实例，该本体还可应用在生产过程、工艺物料完全不同的化工企业的HAZOP分析过程中去。