基于模糊贝叶斯网络的水下生产系统人因可靠性

王红红，刘延波

(1.中海油研究总院有限责任公司，北京 100028；2.哈尔滨工程大学船舶工程学院，哈尔滨 150001)

水下生产系统是海洋油气开发的一种重要模式，它具有降低开发成本、缩短建造周期、有效降低平台负荷等优势[1-2]。由于水下维修的高难度和高成本特点，水下生产系统的可靠性对保障油田的安全性和经济性具有重要意义[3]。

人为因素在事故发生中起着重要的作用，据统计，60%～90%的事故由人为错误和组织错误引起[4]。随着水下生产系统的广泛应用，人为因素导致的操作失误已经成为水下生产系统可靠性的主要风险源之一[5]。人因可靠性理论有着50多年的发展历史，但是在水下生产系统领域，还没有形成系统人因可靠性分析的理论基础和方法。中国的水下生产系统研究起步较晚，近年来在可靠性分析方面取得了一定进展，但是在人因可靠性分析方面近乎空白。建立一种水下生产系统人因可靠性定量分析方法，对降低人因失误率、减少人因事故发生和提高系统的可靠性具有重要意义。

中外对人因可靠性研究主要借助于核电系统的分析方法[6-7]。郭云东等[8]结合认知可靠性和失误分析方法(cognitive reliability and error analysis method，CREAM)建立贝叶斯网络模型，提出了一种基于FBCREAM的飞机驾驶人因可靠性评估方法。陈涛威等[9]通过建立人因可靠性的时变概率模型，提出了一种考虑人因可靠性的电网调度操作风险评估方法。在海洋油气开发人因可靠性研究方面，Noroozi等[10]考虑管理、操作和设备等因素，提出了一种用于海上油气设施的改进人因失误评估与减少技术来评估寒冷对人因失误可能性的影响。Cai等[11]结合动态贝叶斯网络，将其应用于在海上井喷人为因素定量风险评估中。柴松等[12]基于CREAM方法，对渤海某平台海上油气生产作业进行风险识别，提出一种简便的人因失误概率计算方法。

现通过建立水下生产系统人因风险因素体系，构建贝叶斯网络，利用模糊理论量化人因概率，评估水下生产系统的人因风险水平，并以南海某水下生产系统为例进行实证分析，探究其薄弱环节，为相关的风险控制和管理提供参考。

1 研究方法

1.1 人因风险因素的确定

水下生产系统是一个复杂的以人为主导的系统，基于国际海事机构相关研究成果以及相关领域的分析报告[13-17]总结筛选出18个影响水下生产系统人因可靠性的风险因素，如表1所示。

表1 水下生产系统人因风险因素

将18个人因风险因素分成5类，分别为个人、组织、管理、设备和环境，构建水下生产系统人因风险评价指标体系，如表2所示。

表2 水下生产系统人因风险评价指标体系

1.2 数据合理性分析

在进行人因可靠性分析之前，需要对所得评分数据的合理性进行分析，主要包括信度分析和效度分析。

信度分析是一种用于评估综合测量体系是否具有一定程度可靠性和稳定性的有效评估手段，结果一致性越高，说明调查对象越是可信。主要采用克隆巴赫系数来验证问卷结果的一致性。

效度是指有效性，效度分析包括内在效度和外在效度，内在效度是指研究叙述的正确性和真实性，外在效度是指研究推论的正确性。通过KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)值、Bartlett球形度检验等指标进行综合分析，验证数据的效度水平情况。

1.3 风险因素的权重分析

影响因素的权重确定主要通过对构建的结构方程模型进行验证性因子分析来实现，在此之前，需要对模型进行变量检验，只有满足检验规则，才能进行验证性因子分析，公式为

(1)

式(1)中：a为共需估计参数的个数；b为二级影响因素的个数；c为外部相关系数的个数。

对该模型进行验证性因子分析，一方面可以验证实际归纳的影响因素数据是否与结构模型契合，若符合验证结果，则说明结构模型中假设的内源变量和外源变量、观测变量和外源变量两组间的因果关系成立，为构建贝叶斯网络和计算中间节点的概率提供依据；另一方面，根据两组变量间的关系进行权重分析，可以计算得到各个因素在人因可靠性中的相对重要程度。

1.4 人因概率量化

对调查问卷数据进行三角模糊转换后，需要将三角模糊数汇总，转化为人因概率，从而得到贝叶斯网络根节点发生的概率值。转化的过程由均值化、概率计算和归一化组成。

均值化是指通过算数平均的方法，去除极端数值的影响，使评价结果更加客观合理[15]。根据专家的人数，将解模糊后的评价数据进行算数平均，公式为

(2)

概率计算是指通过均值面积法，把模糊的人因概率值转化为准确的概率值P′，公式为

(3)

归一化是指为了得到后续推理计算所需的概率值，更好地进行人因概率的大小比较，通过将各影响因素的概率进行归一化处理，使不同风险等级下影响因素的概率值和为1，公式为

(4)

式(4)中：P′为归一化后人因概率值；Pi为某个人因风险因素的发生概率。

1.5 贝叶斯网络

贝叶斯网络是一种基于概率图、用于进行推断和描述不确定性的模型。贝叶斯网络主体部位用于描述节点之间的关系和影响程度的大小，每个节点包含每一个变量的基本信息要素，表现形式为有向无环图，呈网络结构。为了更加清晰明了地描述节点之间的相互关系，贝叶斯网络使用图形的方法表示节点与节点的关系。有向的连接用于描述节点间的关系，不同的条件概率描述各个节点间相互因素的程度。

在得到根节点的人因概率后，需要通过贝叶斯网络的因果推理计算中间节点和子系统的人因概率。因果推理是从根节点到中间节点和目标节点的推理，根据已知根节点代表的因素发生的概率，结合贝叶斯网络的结构和参数，由贝叶斯公式计算结果发生的概率，公式为

(5)

式(5)中：P(A)为先验概率，表示事件A发生的概率，并且不考虑事件B的影响；P(A|B)为中间节点的条件概率，表示在事件B发生的前提下，事件A发生的概率。

系统的人因可靠度随着时间的增加而降低，假设系统人因失效前的分布为以λ为参数的指数分布，则可以得到系统的人因可靠度，公式为

(6)

式(6)中：R(t)为人因可靠度与运行时间t的函数；λ为常数，即失效率；ξ为积分变量。

2 数据采集与分析

2.1 问卷数据统计

根据主要的人因风险因素设计调查问卷，问卷分为人员基本信息和人因风险因素评分两个部分。在人因风险因素评分中，按照李克特五点计分法设计不同等级对应的分数，将影响程度分为影响程度非常小、影响程度小、影响程度一般、影响程度大和影响程度非常大5个等级，与三角模糊数形成对应关系，如表3所示。

表3 评分等级与对应关系

调查从2019年6月1日开始，到2019年6月30日截止，历时一个月，调查对象为南海某水下生产系统相关岗位工作人员，共回收有效问卷48份。通过统计调查问卷中第一部分的人员基本信息，可以大致了解该水下生产系统相关岗位人员的整体素质，如表4所示。

表4 人员基本信息统计表

该水下生产系统相关岗位工作人员的年龄主要集中在30～40岁；学历以高学历为主，其中本科生占52%左右，硕士研究生占44%左右；员工工龄集中在1～5年，此区间内人数占总体的80%以上。

2.2 数据合理性分析

在进行人因风险评估之前，需要对评分数据进行合理性分析，借助SPSS 26.0软件对调查问卷的数据进行信度分析，如表5所示。

表5 信度分析结果

从信度分析结果可以看出，总量表及分量表的克隆巴赫系数均在0.5以上，表明变量的结果具有内在一致性，调查数据的可靠性较高。同理，可得效度分析结果，如表6所示。

表6 效度分析结果

从效度分析结果可以看出，总量表及分量表的KMO系数均在0.5以上，表明变量结果的正确性和真实性较高。综上所述可知，调查问卷数据的合理性较高，可以进行下一步的人因风险评估。

3 模型应用

3.1 人因风险因素权重分析

根据检验规则，a=23，b=18，c=0，故问卷数据和人因风险因素数量满足结构模型的要求。借助AMOS 24.0软件构建水下生产系统人因可靠性结构方程模型，求解路径系数，为了更加直观地显示和比较，对其进行标准化，得到权重系数，如表7所示。

表7 结构方程模型系数标准化结果

从权重分析结果可以看出，权重系数较大的一级因素有C和B，二级因素有D3、C3、C4和C1，表明这些人因风险因素对水下生产系统人因可靠性影响较大。

3.2 人因失效概率计算

根据评价等级与三角模糊数的对应关系，将评价结果与三角模糊数一一对应，得到问卷评级三角模糊数统计表，在此基础上，对评价结果进行算数平均，得到发生概率三角模糊数均值，将三角模糊数均值化后的结果带入均值面积法公式进行解模糊，得到人因失效概率，为了直观地显示和比较结果，对得到的概率值进行归一化，如表8所示。

表8 影响因素的概率值

通过前文分析，已明确影响水下生产系统人因可靠性的5个一级因素、18个子因素以及它们之间的因果关系，将这些因素变量作为水下生产系统人因可靠性贝叶斯网络的节点，建立对应的贝叶斯网络，计算得到五个一级因素的人因失效概率，如表9所示。

表9 中间节点与根节点概率汇总

可以看出，在二级人因风险因素中，C1、A2、B2、D3和E2发生的概率较大，在一级人因风险因素中，D和E发生的概率较大。

3.3 人因可靠性分析

根据贝叶斯公式，计算得到水下生产系统人因失效概率，假设发生人因失效前服从参数为λ的指数分布，得到人因可靠度，如表10所示。

表10 水下生产系统人因可靠性

由此可知，调查分析的南海某水下生产系统失效概率较低，可靠性尚佳，根据人因可靠度函数，绘制人因可靠度曲线，如图1所示。

由图1可得，系统的人因可靠度随着运行时间的增加而减小，当持续运行时间达到250 h，可靠度下降到0.9，当持续运行时间达到500 h，可靠度下降到0.8。

图1 人因可靠度曲线

4 结论

(1)在南海某水下生产系统人因风险影响因素中，疲劳程度、奖罚措施、团队合作、人员沟通和操作条件等影响因素所占权重系数较高，表明以上几个方面出现人因失误的可能性较大，可针对这几方面进行改进，以期提高系统的人因可靠性。

(2)基于模糊贝叶斯网络的人因风险分析方法，能根据风险因素状态评估系统人因风险概率，实现对人因风险的预测和评估，针对影响因素的概率值高低，制定有效地人为干预策略，以此达到降低失误率，提高系统工作效率，最大程度提升水下生产系统的可靠性以及工作效率和人员的安全系数。