基于反向模糊Petri网的应急响应条件下事故的致因分析*

周剑峰, 彭 磊

(广东工业大学 机电工程学院工业工程系, 广东 广州 510006)



基于反向模糊Petri网的应急响应条件下事故的致因分析*

周剑峰, 彭 磊

(广东工业大学 机电工程学院工业工程系, 广东 广州 510006)

分析应急响应行动对事故发展的影响，对完善应急准备具有重要作用。提出利用反向模糊Petri网进行推理，以对应急响应行动进行分析。讨论了模糊Petri网和反向模糊Petri网的推理方法，以火灾多米诺效应这一典型受应急响应影响的事故为例，建立了Petri网模型，并对主要的应急行动进行了分析，结果表明，基于模糊Petri网反向推理的分析方法对应急行动进行分析是可行的。

反向模糊Petri网；应急响应；事故；致因分析

事故发生后的应急行动，会对事故的演化造成影响，事故不同的演化方向会造成不同的后果。对影响事故演化的原因进行分析，可以帮助我们完善应急预案，在事故中采取合理的应急行动，减少事故的损失。

多米诺效应是指一个事故发生后，引起其它一系列事故相继发生。化工或流程企业的生产过程中处理或储存的危险化学品种类繁多，其中绝大多数具有易燃易爆、有毒有害或腐蚀等危险特性。危险源之间在事故中存在相互作用，例如危险化学品泄漏后，由其引发的火灾、爆炸事故中所产生的热辐射、冲击波和碎片等，还会导致附近其它危险源发生泄漏、火灾或爆炸，从而造成更大的事故。多米诺效应是初始事故发展的结果，初始事故发生后人们往往采取应急响应，应急行动会影响事故的发展，进而影响多米诺效应发生的可能性。

虽然对多米诺效应的研究已经很多[1-7]，但很少涉及应急响应对事故的影响。应急响应是由一系列应急行动构成，这些行动对事故的发展会造成很大的影响，有效的应急行动可能会阻止多米诺效应产生，但错误的行动也可能会促进多米诺效应发生。本文针对多米诺事故分析应急行动对事故的影响。

模糊Petri网(Fuzzy Petri Net，FPN)采用图形建模方法，模型直观、易于理解，又有深刻的数学内涵和基础，以及良好的形式化描述方法，可以清晰地表示相关知识，还可以表现出知识库系统中规则之间的结构化特性，并在故障诊断、知识推理等方面得到一定的应用[8-12]。本文利用模糊Petri网进行多米诺效应的致因分析。

1 反向模糊Petri网

基于模糊Petri网推理的主要目的是确定命题之间的因果关系，并计算当原因成立时后果成立的可能性。实践中存在已知结果产生的可能性，而需要计算原因的可能性，这可以利用模糊Petri网反向推理来实现[11-14]。

模糊Petri网FPN可定义为一个5元组：

FPN=(P,T,Δ,Γ,M,U)。

(1)

式中：P={p1,p2,…，pn}为库所集合；T={t1,t2, …,tm}为变迁集合；Δ为m×n矩阵，元素δi×j∈{0,1}，i=1,2…,n,j=1,2…,m，当pi是tj的输入时，δi×j为1，否则为0；Γ为m×n矩阵，元素γi×j∈{0,1}，i=1,2…,n,j=1,2…,m，当pi是tj的输出时，γi×j为1，否则为0；M是Petri网的标记，M={θ1,θ2,…,θn}，θi为库所pi的可信度；U=(uij)m×n,为m×m对角矩阵，其元素ujj为变迁tj的可信度(CF)，uij=0(j≠i)。

此外，定义ρ={ρ1,ρ2,…,ρm}，ρj表示变迁tj的输入库所的可信度的最小值。

把模糊Petri网中弧的方向反转，可以得到对应的反向模糊Petri网，因而定义反向Petri网(RFPN)为：

RFPN=(P′,T′,Δ′,Γ′,M′,V)。

(2)

式中，P′=P；T′=T；Δ′=Γ；Γ′=Δ；M′=M；V=(vij)m×n, 且vjj=1/ujj,vjj=0,j≠i。

模糊Petri网和反向模糊Petri网如图1所示，其中图1a为模糊Petri网推理过程，图1b为反向模糊Petri网推理过程。

图1 模糊Petri网和反向模糊Petri网

为形式化描述推理过程，引入两个算子：

⊕：A⊕B=C，A、B和C均为m×n矩阵，aij,bij,cij分别表示它们的元素，有cij=max{aij,bij}；

⊗：A⊗B=C，A、B和C分别是m×p、p×n和m×n矩阵，cij=max{aik×bkj}，其中k={1, 2, …,p},i={1, 2, …,n},j={1, 2, …,m}。

基于RFPN的反向推理算法为迭代计算Petri网的标记M：

M(k)=M(k-1)⊕[Δ×V⊗ρ(k)]。

(3)

2 罐区火灾多米诺效应致因分析

某油库储罐区有6个汽油常压储罐(立式圆柱储罐)，储罐间的距离30 m(底部圆心间距离)，储罐的直径均为20 m，高10 m，储罐布局如图2所示。一个储罐发生火灾(假设Tk1发生火灾，火灾范围不超过储罐直径，视为池火灾)，在应急响应下，火灾可能会被控制甚至会被扑灭，但在火灾热辐射作用下，也可能使邻近的储罐发生火灾甚至爆炸。

图2 储罐区油罐布局

图2中所示的储罐区，若Tk1发生火灾，根据池火热辐射模型，可以估算出邻近的Tk2和Tk3所受到的热辐射强度最大，最可能先发生多米诺事故。经估算，Tk2和Tk3所受的热辐射约12.5 kW/m2，对应的失效时间约17 min，因此，应急响应应在17 min内采取措施降低储罐Tk2和Tk3受到的热辐射强度，若超过17 min热辐射仍没有降低，可认为Tk2和Tk3将发引发多米诺效应，从而使事故扩大。若Tk1发生火灾后，不采取任何应急响应行动，根据其容量和汽油燃烧速率估算，火灾持续时间会超过2 000 min(假设汽油不外溢)，Tk2和Tk3甚至其它储罐会在热辐射的作用下产生多米诺效应，生成更严重的事故。

初始火灾事故发生后，企业和社会的应急组织和人员会采取应急响应行动，以减少事故的损失。应急响应中许多因素对事故的发展都有影响，如人员的素质、资源的配置、采取的行动、相互配合等，这里只考虑两种行动的事故的影响，一是应急人员到现场延误，二是灭火行动不正确。相应的规则如下，

R1：IF 到达现场延误(p1) THEN 延迟灭火(p2) AND延迟对邻罐喷水降温(p3)，CF=0.8；

R2：IF延迟灭火(p2) THEN 着火储罐的热辐射未及时降低(p5)，CF=0.9；

R3：IF延迟对邻罐喷水降温(p3) THEN邻近储罐接收的热辐射未及时降低(p6)，CF=0.9；

R4：IF 灭火行动不正确(p4) THEN着火储罐的热辐射未及时降低(p5)，CF=0.95；

R5：IF着火储罐的热辐射未及时降低(p5) AND邻近储罐接收的热辐射未及时降低(p6) THEN 多米诺效应产生(p7)，CF=0.95。

建立相应的模糊Petri网如图3所示。

图3 应急响应对多米诺效应影响的模糊Petri网

基于文献[15]中的多米诺效应概率分析方法，以及我国消防响应时间的统计规律，估算出在储罐Tk1发生池火灾，Tk2和Tk3发生多米诺效应的概率为28%。现在要分析在上述规则下，各应急行动因素对多米诺效应的影响程度，建立反向模糊Petri网如图4所示。

图4 应急响应对多米诺效应影响的反向模糊Petri网

从图4可得：

(4)

M(0)=[0 0 0 0 0 0 0.28]T，ρ(0)=[0 0 0 0 0.28]T。

(5)

通过迭代计算可得：

M(1)=[0 0 0 0 0.29 0.29 0.28]T，

(6)

M(2)=[0 0.32 0.32 0.31 0.29 0.29 0.28]T，

(7)

M(3)=[0.4 0.32 0.32 0.31 0.29 0.29 0.28]T，

(8)

M(4)=[0.4 0.32 0.32 0.31 0.29 0.29 0.28]T。

(9)

因M(4)=M(3)，迭代计算结束。从结果可知，在已知多米诺效应发生的可信度为0.28基础上，根据前述的推理规则，可知到达事故现场延误的可信度为0.4，灭火行动不正确的可信度为0.31，这样的原因分析可以为相应企业的应急准备提供参考。

3 结论

事故发生后的应急响应可以影响事故的发展，在知道结果发生的可能性，对原因进行分析，可以帮助我们完善应急准备。本文提出利用反向模糊Petri网对应急响应结果进行致因分析，以确定各应急响应因素的可能性。

因火灾造成多米诺效应是典型的受应急响应行动影响的事故，初始火灾发生后通常会采取应急响应和救援，这会对事故的发展产生影响，并影响多米诺效应的产生。本文以油库储罐区火灾事故为对象，分析影响多米诺效应的应急响应行动，结果表明，利用反向模糊Petri网进行致因分析是可行的。

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ReversedFuzzyPetri-netsBasedAccidentCausationAnalysisunderEmergencyResponse

Zhou Jianfeng and Peng Lei

(DepartmentofIndustrialEngineering,SchoolofElectromechanicalEngineering,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006,China)

Analyzingtheimpactsofemergencyresponseactionsonthedevelopmentofanaccidentisimportantforimprovingemergencypreparedness.ReversedfuzzyPetrinetsbasedreasoningmethodisproposedtoanalyzeemergencyresponseactions.ReasoningapproachesoffuzzyPetrinetsandreversedfuzzyPetrinetsarediscussed.Dominoeffecttriggeredbyfirewhichisatypicalaccidentinfluencedbyemergencyresponseistakenasanexampletoillustratethemethod.ThereversedfuzzyPetrinetisestablishedandtheemergencyactionsareanalyzed.Theresultsshowthatthemethodisfeasibleforemergencyactionsanalysis.

reversedfuzzyPetrinets;emergencyresponse;accident;causationanalysis

2014-11-18

2015-01-12

广东省自然科学基金资助(S2011040003990)

周剑峰(1970-)，男，重庆人，博士，副教授，硕士研究生导师，主要从事系统安全与风险分析研究.E-mail: jf.zhou@gdut.edu.cn

X43

A

1000-811X(2015)03-0124-03

10.3969/j.issn.1000-811X.2015.03.023

周剑峰, 彭磊. 基于反向模糊Petri网的应急响应条件下事故的致因分析[J].灾害学, 2015, 30(3):124-126. [Zhou Jianfeng and Peng Lei. Reversed fuzzy Petri nets based accident causation analysis under emergency response[J].Journal of Catastrophology, 2015,30(3)：124-126.]