危险化学品公路运输事故致因分析及安全管理对策

王旭磊, 孙春薇

(1. 青岛农业大学 管理学院, 山东 青岛 266109；2. 青岛农业大学 理学与信息学院, 山东 青岛 266109)

0 引言

随着经济的快速发展，我国危化品(危险化学品)公路运输量快速增加，危化品公路运输事故也频繁发生。根据化学品事故信息网统计，2019年国内发生危化品事故1 653起，其中16.3%发生在运输环节，危化品公路运输的安全问题日益引起政府及运输企业的高度重视。相关研究表明，危化品公路运输是一个涉及众多影响因素的复杂系统，事故致因也表现出系统性特点[1]。但目前的危化品公路运输事故致因分析多采用统计分析方法，基于事故因果连锁理论构建危化品公路运输事故致因模型，通过对过往事故数据的统计分析，指明事故致因。这种分析方法便于发现引发事故的直接致因，但它忽视了事故影响因素间复杂的相互作用，难以清晰描述事故影响因素间的非线性关系。本研究从系统安全的角度出发，基于复杂网络理论，综合运用决策试验、评价实验室方法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL)及解释结构模型分析法 (Interpretative Structural Modeling，ISM)构建危化品公路运输事故致因网络模型，分析网络模型特征，确定危化品公路运输事故致因因素之间的相互关系与影响程度，提出加强危化品公路运输安全水平的建议与措施。

1 相关文献概述

自20世纪30年代海因里希提出多米诺模型以来，事故致因分析理论的研究先后经过了因果连锁理论、动态变化理论、轨迹交叉理论、扰动起源理论等多个阶段[1]。在上述理论的基础上，相关学者提出了多种事故致因分析模型，如链式事故模型、Reason流行病学事故致因模型、系统事故致因模型等[1]。国内外相关研究者利用上述事故致因模型对危化品公路运输事故致因进行了一系列研究[2-7]，为危化品公路运输事故致因分析奠定了良好基础。复杂网络以节点表示系统内部各个元素，以边表示元素间的关系，以构成的网络来表达现实复杂系统的关系，通过分析系统的结构来研究系统功能和系统性质[8]。关键节点识别是复杂网络研究的一个重要领域，它通过识别出复杂网络的关键节点并对其进行有针对性的保护以提高网络的安全性。基于上述原理，复杂网络理论广泛应用于生产安全事故的致因分析。汪送[9]将同类组元映射为事故致因因素，定义事故致因因素结构并利用DEMATEL算法生成复杂系统事故致因网络层次结构模型。赵丹等[10]基于实际道路事故数据总结公路交通事故致因要素，提出低等级公路交通事故致因复杂网络模型，并通过分析该网络的总体结构特征、节点特征和网络全局效率等指标，明确低等级公里交通事故关键致因要素及事故致因要素的相互作用机理。李小鹏等[11]基于复杂事故系统概念构建了电力 CPS 事故复杂系统，并利用 DEMATEL-ISM模型对事故因素间传递关系进行分析，得到各风险致因因素间层次结构和复杂网络结构模型。陈全等[12]在对143起化工事故数据分析的基础上，采用 Gephi 软件构建化工事故致因网络模型，通过对模型的网络规模与模型特征值分析，确定事故关键节点并提出加强化工安全管理的建议。吴贤国等[13]将动态元网络的分析方法应用于地铁施工安全事故致因分析，建立地铁施工安全事故网络节点体系，提出重点控制因素。花玲玲等[14]利用Pearson相关系数分析铁路事故致因因素间的相关性，构建铁路事故致因网络模型，并利用复杂网络指标分析铁路事故致因网络的整体结构，确定了需要防控的关键因素。危化品公路运输事故的致因分析同样是一个复杂的系统分析过程，利用复杂网络方法对危化品公路运输事故进行致因分析能够描述事故影响因素间相互作用的复杂关系，解释事故发生的致因机理，为减少事故发生提供对策依据。

2 基于复杂网络的危化品公路运输事故致因网络模型的建立

2.1 危化品公路运输事故影响因素分析与处理

危化品公路运输是一个涉及危化品、驾驶及作业人员、车辆、安全监管、道路和天气等环境的复杂系统。根据系统安全理论，事故系统主要涉及4个要素，即人的不安全行为、物的不安全状态、环境因素以及安全管理的欠缺[1]。同样危化品公路运输事故也主要涉及上述4个因素。根据对危化品运输企业的实地调研和相关参考文献，给出表1 所示的危化品公路运输事故影响因素。

表1 危化品公路运输事故影响因素Tab.1 Influencing factors of accidents in hazardous chemicals road transport

为了构建反映危化品公路运输事故影响因素间关系的复杂网络，结合复杂网络中的有关概念与危化品公路运输事故特点，提出如下假设。

假设1： 危化品公路运输事故致因因素用事故致因网络模型中的节点表示，事故致因因素间作用关系用节点间的弧表示。

将事故致因因素作为复杂网络的节点，将事故致因因素间复杂的相互作用关系定义为节点之间的弧。

假设2：危化品公路运输事故致因网络模型为有向网络模型。

危化品公路运输事故致因因素之间的作用存在方向性，弧的方向表示影响因素的作用方向。例如运输企业管理失误会导致车辆的维护检修出现问题，二者之间存在正向诱导与反向反馈的作用，其关系用图1表示。因此将本研究提出的危化品公路运输事故致因网络模型假设为一种有向网络模型。

图1 事故影响因素间的关系Fig.1 Relationship between accident influencing factors

2.2 基于DEMATEL和ISM 算法构建危化品公路运输事故应影响因素网络模型

构建复杂网络的关键是判定节点间的联系，本研究综合利用DEMATEL和ISM方法来确认危化品公路运输事故影响因素间复杂的相互关系。首先借助 DEMATEL 法确定事故影响因素间的相互作用关系，在此基础上利用 ISM对各因素影响关系进行分层，从而获得危化品公路运输事故影响因素的层次结构[9-11]，步骤如下。

步骤 1：创建危化品公路运输事故影响因素体系，设为a1,a2,…,an。

步骤2：构建危化品公路运输事故影响因素直接影响矩阵X。选取9位对危化品公路运输事故分析具有丰富经验的专家对事故影响因素之间的相互影响程度打分，对结果取其平均值得到危化品公路运输事故初始直接影响矩阵X。其中，危化品公路运输事故影响因素之间的相互影响程度用0-4标度衡量，0表示不存在影响，1表示影响程度较弱，2表示影响程度中等，3表示影响程度一般，4表示影响程度很强。

(1)

步骤3：

(2)

利用式(2)对初始直接影响矩阵X进行规范化处理，得规范化矩阵G。式中xij是危化品公路运输直接影响矩阵X中元素。

步骤4：

T=G(I-G)-1。

(3)

利用式(3)计算危化品公路运输事故系统影响因素间的综合影响矩阵T，式中I为单位矩阵。

步骤5：

(4)

(5)

分别利用式(4)和式(5)计算危化品公路运输事故影响因素ai的影响度fi和被影响度ei。

步骤6：

mi=fi+ei,i=1, 2,…,n，

(6)

ni=fi-ei,i=1, 2,…,n。

(7)

分别利用式(6)和(7)计算危化品公路运输事故影响因素ai的中心度mi与原因度ni。

中心度表示事故致因因素的重要性程度，中心度越大的致因因素在系统安全中的重要度越高。原因度表示致因因素对其他所有事故致因因素的影响程度，若其值为正，表示该因素对其他致因因素的影响大，为原因因素；若其值为负，则表示该因素受其他致因因素的影响大，为结果因素。

为进一步明确影响因素之间的层次关系，利用ISM方法确定事故致因因素之间的层次关系。

步骤7：

H=T+I。

(8)

利用式(8)获得危化品公路运输事故影响因素整体影响矩阵H。由于因素与自身是一一对应的，因此影响因素与其自身的关系可用单位矩阵表示，为反映系统影响因素的整体关系，在综合影响矩阵T的基础上加上单位矩阵I，获得事故影响因素整体影响矩阵H。

步骤8：计算危化品公路运输事故影响因素可达矩阵K。对于整体影响矩阵H，确定阈值λ，当hij≥λ时，取kij=1；当hij<λ时，取kij=0， 从而获得由 0，1 元素组成的危化品公路运输事故影响因素可达矩阵K。

步骤9：

(10)

(11)

对于致因因素i，利用式(10)获得其驱动力Qi，表征该因素对其他致因因素的影响程度；利用式(11)获得该因素的依赖性Yi，表征该因素受其他致因因素影响的程度。

对可达矩阵K中各行按其因素驱动力大小排序，列因素排序则以行因素的顺序为准，从而得到重新排序的可达矩阵K′。在K′中根据驱动力的大小将事故致因因素划分为不同的结构层级，获得危化品公路运输事故影响因素的递阶层次结构[17]。

3 结果分析

针对表1中14个事故影响因素，调查分别来自高校、危化品运输企业、科研机构的9位专家，对专家们给出的事故影响因素间相互作用关系打分表取平均值后，利用步骤2～4获得表2所示的危化品公路运输事故影响因素间综合影响关系。

由步骤6获得危化品公路运输事故各影响因素的影响度、被影响度、中心度和原因度，结果如表3所示。

3.1 事故致因因素的中心度和原因度分析

由表3数据可知，危化品公路运输事故影响因素的中心度在(1, 1.5)区间内分布密集，取(1,1.5)区间的中间值1.3作为标准，将中心度大于1.3因素定为中心度关键因素，分别为S12，S13，S22，S23，S61，S62，说明这6个因素对危化品公路运输事故的发生起关键作用。表3中原因度大于零的为原因因素，反之为结果因素。结果因素对危化品公路运输事故起根本性作用，需对其进行重点关注和监管。原因因素与事故的发生有紧密的直接联系，需要严格实时监督。若其出现问题容易直接导致事故发生，因此如果在运输过程中发现原因因素出现问题，则危化品公路运输应该立即停止，待问题解决后才可以继续运输。

表2 危化品公路运输事故系统影响因素间的综合关系Tab.2 Comprehensive relationship among influencing factors of accidents in hazardous chemicals road transport

表3 影响因素的影响度、被影响度、中心度、原因度Tab.3 Influencing degree, affected degree, centrality and cause degree of influencing factors

3.2 危化品公路运输事故影响因素复杂网络拓扑性质分析

根据表2中危化品公路运输事故系统影响因素间的综合影响关系数据，利用Pajek软件绘制危化品公路运输事故影响因素关系网络。利用Pajek获得网络相关指标，见表4、表5。

由表4可知，危化品公路运输事故致因网络模型节点平均距离为1.37，表明事故影响因素间存在紧密联系，平均只需要 1～2步就可实现2个致因因素间的相互作用，导致故障的传播路径短，相互作用强烈，极易由于故障快速传播引发事故。为避免事故发生，需要对出现问题的致因因素尽快进行干预。

有向网络中衡量节点的重要性指标主要包括节点的权威值(Authority)和枢纽值(Hub)[8]。由于危化品公路运输事故影响因素网络也是有向网络，因此采用这2个指标评价事故影响因素的重要程度。其中，权威值反映事故影响因素受其事故影响因素的影响程度，而枢纽值反映该事故影响因素对其他事故影响因素产生的影响。由表5可知，权威值较高的影响因素是S22(0.42)，S23(0.41)，S32(0.44)，说明这些事故影响因素容易受其他事故因素影响导致事故发生，往往是事故发生的直接影响因素，应加强对这些影响因素的实时监管。枢纽值较高的影响因素是S13(0.40)，S61(0.53)，S62(0.46)，说明这些影响因素影响范围广，容易对其他事故影响产生影响，要重视对这类因素的预防控制和定期监督检查。

表4 危化品公路运输事故影响因素复杂网络整体指标Tab.4 Overall indicators of complex network ofinfluencing factors of accidents in hazardous chemicals road transport

表5 危化品公路运输事故影响因素复杂网络节点指标Tab.5 Node indicators of complex network of influencing factors of accidents in hazardous chemicals road transport

介数中心性指在复杂网络中经过某个节点的最短路径的数目[18]，它定义了一个节点对于网络节点之间沿着最短路径传输信息的控制能力。从信息传输的角度而言，介数越高的节点其重要性也越大，因此对于危化品公路运输事故复杂网络而言，网络中介数越高的节点对事故及其他因素的影响程度也越高。由表5可知，S21的介数值最大，S11，S13，S61次之，其余节点介数值近乎为零。从网络结构性质而言，介数值较大的节点失效或出现问题会导致整个网络瘫痪或失效，在危化品公路运输安全管理中，加强上述致因因素的预防管理以及出现问题后的应急处置能有效降低事故发生概率，减轻事故带来的伤害。

由表4可知，整个网络的聚类系数平均值为0.63，表明该网络整体离散程度较低，事故致因因素间存在紧密联系，任何一个影响因素出现问题其影响都容易在相关影响因素间传播，造成复杂的链式反映事故。具体来看，S32(防护设备安全)、S51(道路状况)和S62(政府部门监管)的聚类系数较高(0.65)，反映出这3个致因的相邻节点间存在高连接性和集聚效应，相互作用强烈。从加强危化品公路运输安全角度而言，日常管理中应加强对这些影响因素的检查和管理，避免这些因素出现问题，若出现问题则应尽可能在最短时间内消除故障，避免这类故障发生后快速引发其他故障，造成连锁反应以致发生事故。

分析发现，危化品公路运输事故致因模型的平均路径长度(1.37)较短，而聚类系数(0.63)较高，具有典型的小世界网络效应。事故致因因素之间通过较少的路径便能互相作用，导致影响因素故障间的传播速度极快，增加了控制故障传播的难度。为了降低事故发生，一定要加强平时检查，对于问题强调早发现，早解决。

3.3 危化品公路运输事故致因因素层次结构分析

对于整体影响矩阵，根据致因因素层次划分的需要， 取λ=0.06，由步骤7，8，9获得影响因素重排列可达矩阵，如表6所示。

表6 危化品公路运输事故影响因素重排列可达矩阵Tab.6 Re-arrangement reachable matrix of influencing factors of accidents in hazardous chemicals road transport

根据事故分析需要，将事故影响因素根据驱动力大小分为3个层级，即直接影响因素、间接影响因素、深层影响因素，获得如图2所示的事故影响因素层次结构。从图2可知，S13，S41，S61，S62大多是安全事故的根源，即事故的深层影响因素。S11，S12，S31，S33，S51是关联直接影响因素和深层影响因素的间接影响因素，S21，S22，S23，S32，S42是事故的直接影响因素。对于事故的直接影响因素要加强实时监管、监控，出现问题时需及时解决。底层的深层影响因素是引发安全事故的基础致因，中间的间接影响因素起着桥梁作用。由于直接影响因素出现问题往往是瞬间发生，难以立即发现和及时干预，因此要从根本上预防安全事故，除了加强对事故直接影响因素的监控和检查外，更要强调平时加强对事故深层影响因素的整改和监管。

图2 危化品公路运输事故影响因素层次结构Fig.2 Hierarchical structure of influencing factors of accidents in hazardous chemicals road transport

4 结论

在系统事故理论的基础上，结合复杂网络理论，以危化品公路运输事故影响因素为节点，以影响因素间因果关系为链接弧，基于DEMATEL和ISM方法建立危化品公路运输事故致因复杂网络模型。分析发现：

(1)危化品公路运输事故影响因素中关键因素是操作失误、安全意识不足、危险化学品包装及装卸失误、企业管理及政府部门监管力度是危险化学品公路运输事故中的重要致因，这6个因素对危化品公路运输事故的发生起关键作用。降低危化品公路运输事故发生率应加强这些影响因素的监管和控制。

(2)危化品公路运输事故致因模型具有小世界网络特性，事故影响因素间相互作用广泛，传播速度极快。为了降低事故发生，对于任何细小的安全隐患均不能轻视，要加强对事故影响因素的平时检查和监督。

(3)危化品公路运输事故影响因素可分为直接影响因素、间接影响因素和深层影响因素3个层次。从安全监管的角度而言，运输企业及安全监管部门在运输过程中对于事故直接影响因素应重点关注，强调运输过程中的全面实时监管，当事故直接影响因素出现问题时，要及时解决或终止运输。对于中间层和深层影响因素要注重平时的监督和整改，尽量避免其故障影响的存在和传播。