船舶溢油事故态势演化风险排序

王海燕, 陈 洁

(武汉理工大学 交通学院， 武汉 430063)

近年来，石油进口量的迅速增加使港口和沿海运输船舶的密度迅速增大，同时船舶的大型化使原已十分繁忙的通航环境变得更加复杂，船舶溢油事故呈现高频发态势。据国际油轮船东防污联盟(International Tanker Owners Pollution Federation,ITOPF)统计，2010—2016年全球范围内总溢油量高达39 000 t，其中:大于700 t的大规模船舶溢油事故共12起，平均每年发生2起。在事故发生后，人为失误、船舶所处状态、水域环境的影响和对溢油态势演化的不确定性导致的救助延迟等都会造成事故的扩大或升级，对人命安全、财产损失与水域环境产生更加恶劣的影响。辨识和评估船舶溢油事故态势演化风险，通过风险排序找出应急处置的重点，可为制定合理可行的应急决策方案提供参考依据，有效提高溢油应急响应效率，降低溢油事故的影响。

目前，对船舶溢油事故的研究主要集中在事前对船舶溢油风险评价方法[1]和指标体系[2]的研究、事中建立溢油扩散的动力学模型[3]、事后建立应急管理体系[4]、优化应急设备配置[5]及评价船舶溢油的危害程度[6]等。很少有文献针对溢油事故发生后的态势演化风险辨识及评估进行研究。

广泛应用于工程领域中的风险排序方法主要包括风险优先数方法(Risk Priority Number, RPN)[7]或危害性矩阵分析方法(Criticality Analysis, CA)[8]。风险优先数和危害性矩阵分析方法都是以风险发生的可能性和危害程度作为基本指标综合评估风险大小的分析方法，在实际应用中存在指标不完善的缺点，且评估值往往采用精确数值，对结果的可靠性产生一定的影响。ATANASSOV[9]提出的直觉模糊集是传统模糊集的一种拓展，考虑隶属度、非隶属度和犹豫度三维，与传统的模糊集相比在处理模糊性和不确定性等方面更加实用和灵活。TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法是多目标决策分析中常用的有效方法，已被广泛应用于方案优选、决策和风险管理等多个领域。[10-13]将TOPSIS法与直觉模糊集结合，能有效克服传统风险排序方法中的缺陷，得到更加合理可靠的结果。因此，在分析影响船舶溢油事故态势演化关键因素的基础上，明确系统可能存在的风险；综合考虑风险的表征参数和应急响应的难易程度，从发生的概率O(Occurrence)、严重程度S(Severity)、探测度D(Detectability)和应急响应的难易程度R(Response)等4个方面构建风险评价指标体系；引入直觉三角模糊数描述指标的模糊性和不确定性，并利用直觉模糊熵计算指标的客观权重，建立基于逼近理想解TOPSIS法的船舶溢油事故态势演化风险排序模型，通过排序结果找出应急处置的重点，以提高应急响应的有效性和可靠性。

1 船舶溢油事故态势演化影响因素分析

1.1 船舶溢油事故态势演化的含义

船舶溢油事故态势演化是指船舶在发生溢油事故后，在内部和外部环境的综合作用下，事故态势可能得到控制或继续发展扩大的趋势。溢油事故态势演化风险排序研究是应急决策和应急资源配置的前提和关键。

根据以往学者的研究，一般按照致因因素将船舶溢油事故分为操作性溢油事故和海损性溢油事故两大类。[14]“操作性溢油”是指船员不遵守有关规定，违章排放舱底水、污油和废机油等，或因装卸油品时的工作失误，错开阀门或法兰盘接头脱落，加油时满舱外溢或输油管破裂等原因造成的污染；“海损性溢油”是指船舶因操作失误、恶劣天气或航标移位等发生碰撞、搁浅、触礁和着火爆炸等事故，造成燃油大量泄漏导致的突发性溢油事故。ITOPF2016年发布的统计数据显示:操作性溢油事故多发生在港口和码头作业时，港区内一般设有专门的应急资源库，应急救援难度相对较小;海损性溢油多发生于开放水域的在航船舶，影响因素较为复杂，且船上的应急资源有限，是应急处置的重难点。因此，本文以海损性溢油为研究对象，分析影响船舶溢油事故态势演化的关键因素，探究系统内部各要素在空间和时间上的变化，评估和排序溢油后系统态势演化的关键风险因子。

1.2 溢油事故态势演化影响因素分析

当船舶发生溢油事故后，由于受内、外部多种因素的综合作用，其在数量、物理性质和化学性质方面都会随着时间不断发生变化。对大量的事故统计数据进行分析和领域内的专家咨询表明，在应急响应前，溢油事故可能的演化方向主要包括3种情况：溢油量的持续增加、溢油范围的持续扩大和现有事故升级，引发船沉、火灾和爆炸等次生事故。从系统的角度考虑，影响船舶溢油事故态势演化的因素主要包括船员、船舶、环境、管理及油品自身特性等5个方面。

1.2.1船 员

船员在系统中处于中心和灵魂的地位。人的作为使系统中各个因素相互关联。据国际权威统计，80%的系统不安全事件是由人为因素造成的。[15]在溢油事故发生后，船员和外部救助力量的应急处置正确与否在很大程度上决定着事故的走向。从溢油事故可能的演化方向来看，船员失误可能导致的风险事件主要包括两个方面。

(1) 未能及时找出溢油点的位置，不能从根源上切断溢油源，贻误溢油处置的最佳时机，造成溢油量的持续增加，导致不必要的应急物资和人力的投入;

(2) 船员不遵守船上的安全管理规定，在禁烟区吸烟或动火作业，使船上货油或燃油发生反应引发火灾，甚至导致爆炸。

1.2.2船 舶

船舶因素是指在事故发生后船舶的即时状态能否满足船舶稳性的要求和涉油设备能否满足安全环保的要求。海损性溢油多由碰撞、搁浅事故引起，事故发生后船体受损程度往往较大。专家表明：在溢油事故发生后，受船舶即时状态的影响，可能发生的风险事件主要包括3种情况：

(1) 船体受损严重导致船体进水沉没；

(2) 碰撞后船体失稳导致机械摩擦起火，引发火源导致火灾爆炸等次生事故；

(3) 涉油设备损毁严重引发电火花，导致火灾爆炸事故。

1.2.3环 境

外部环境的影响因素可分为气象及水文条件两类。大量的统计案例表明：大风及水流流速对船舶溢油事故的恶化有显著影响，如2010年我国大连港溢油事故、2018年巴拿马籍油船“桑吉”轮溢油事故等都是如此。溢出的油品会随水流的运动而扩散，流速越快，扩散范围也越大。大风对溢油事故的作用效果与水流类似，不仅会加速溢油的扩散速度，也会增加应急救援的难度。

1.2.4管 理

管理因素主要是指船上应急预案的齐备性和应急物资配备的充足性等。在溢油事故发生后，船方应第一时间按照预先设定的应急响应程序启动相应的应急预案，同时，将船舶溢油的基本情况向辖区海事部门报告，并视事故的严重程度和自然条件、应急物资的配备等情况，做出是否进行先期处理的判断。一般而言，船上的应急管理水平越高，对溢油事故的应急响应能力越大，事故向乐观态势发展的可能性越大。

1.2.5油 品

虽然以“油”作为溢出油的统称，但这种称呼并不能体现出不同油种具有的特殊性质。比如,气象海况条件对不同性质油种的作用均不相同，燃点低的油种一旦泄漏更容易发生火灾爆炸事故。从应急响应的角度考虑，油种不同，实施应急响应所需的物资也不同，在使用分散剂时表现得尤为突出，导致响应策略也有区别。因此，油品特性也是影响溢油事故态势发展的关键因素。

2 船舶溢油事故态势演化风险评价指标构建

2.1 船舶溢油事故态势演化风险评价指标集

按照传统风险的定义，风险的大小取决于事故发生的概率O和事故后果S两项因素。REASON等[16]提出的“瑞士奶酪模型”理论将一个有序运行的安全系统比作一摞瑞士奶酪，每一片奶酪代表一道安全防线，而奶酪上的孔洞就是潜在的漏洞，如人为失误、设备故障等。若奶酪上的孔洞碰巧连成一条可以直穿而过的通道，事故将会发生。在船员—船舶—环境构成的系统中，事故是3种隐患在时间和空间上的交集，由于系统中包含人的因素，可以认为系统具备一定的自我检测能力；另一方面，在应急响应前，船上的检测设备以及外部的监测设备等能在一定程度上传递物或环境的不安全信息，可认为系统具有发现潜在风险的能力，以事故探测度D来反映。从应急响应的角度考虑，事故态势演化的方向决定了应急响应的难易程度。若事故升级扩大，对应急物资的需求越大，应急响应的难度也越大，因此可用应急响应R(Response)的难易程度来反映事故演化的风险大小。基于以上分析，将风险评价的指标扩展为事故发生的概率O(Occurrence)、事故后果S、事故探测度D和应急响应的难易程度R等4个指标。定义风险评价的指标集为

u={u1,u2,u3,u4}

(1)

式(1)中:u1为事故发生的概率，表示风险事件发生的可能性大小。对事故发生概率的评价主要依靠相关专家经验，并参考以往事故报告综合确定。u2为事故后果，表示风险事件的危害程度。溢油事故的危害主要体现在对环境的影响。石油本身具有一定的毒性，一旦泄漏不仅使水域生态环境在一段较长的周期内受到危害，且污染后的修复需要巨大的费用，若溢油事故伴随火灾爆炸等次生灾害或溢油范围波及渔业养殖区或近岸水域，还可能造成船员伤亡或对周围居民的健康产生影响。因此,事故后果主要从人员伤亡、财产损失以及环境污染程度等3方面综合评价。u3为事故探测度，表示某项风险事件被船员发现并补救纠正或设备监测发现的可能性。一般认为，环境中的不安全因素，如风、流的大小对溢油事故的影响被检测到的可能性较大，而船员失误被发现并纠正的可能性较小。u4为应急响应的难易程度，取决于油品的特性以及事故影响范围的大小。

2.2 直觉三角模糊数

溢油态势演化受很多因素影响，具有较强的不确定性，因此,溢油态势演化风险指标具有模糊性，通常以模糊数的形式给出指标的等级。但传统的模糊集中元素的隶属度只能定义为一个。1986年ATANASSOV通过将非隶属度和犹豫度引入模糊集中，提出直觉模糊集的概念，对指标的刻画更为全面，在处理数据时比传统模糊集更加细腻和客观，已被广泛应用于不同的领域。

定义1[17]设X是论域，则X上的一个直觉模糊集A定义为集合：

A={(x,μA(x),vA(x))|x∈X}

(2)

式(2)中:映射μA:X→[0,1],νA:X→[0,1]满足条件0≤μA(x)+νA(x)≤1,∀x∈X,μA(x)和νA(x)分别称为x对直觉模糊集A的隶属度和非隶属度。非隶属度表示决策者认为不属于x的程度。在特殊情况下，当μA=1、vA=0时，A退化为传统的三角模糊数(见图1)。其中:横轴为三角模糊数的取值范围，l、u分别为三角模糊数的上、下界，纵轴表示其隶属度。

图1 三角模糊数几何图示

定义2[18]设A1=([a1,b1,c1];μa1,νa1)和A2=([a2,b2,c2];μa2,νa2)为两个直觉三角模糊数，则A1和A2的Hamming距离为

(1+μa2-νa2)a2|+2|(1+μa1-νa1)b1-(1+μa2-νa2)b2|+|(1+μa1-νa1)c1-(1+μa2-νa2)c2|

(3)

3 基于TOPSIS的船舶溢油事故风险排序模型

TOPSIS法是最著名的排序方法之一，引入了理想解和负理想解两个基本概念。方案的排序规则是把各备选方案与理想解和负理想解进行比较，通过最接近理想解且远离负理想解来确定最优选择，其结果能精确反映各评价方案之间的差距，实现方案的排序或优选。

3.1 确定正、负理想解

(4)

(5)

3.2 指标权重的确定

目前关于权重的确定方法很多，可根据计算时原始数据的来源不同，分为主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法等3类。主观赋权法由专家根据自身经验给出对实际问题的判断，常见的方法包括层次分析法、专家调查法等，其优点在于结果不至于出现权重与属性实际重要程度相悖的情况，但决策或评价结果具有较强的主观随意性。客观赋权法则完全依据原始数据之间的关系，有较强的数学理论依据,但判断结果不依赖于人的主观判断可能出现与实际情况不一致的现象，且计算方法大都比较繁琐，因此通用性较差。考虑风险指标数据的特性，在直觉三角模糊数的基础上，采用直觉模糊熵法计算指标权重。

对直觉三角模糊数A=([a,b,c,d];μa,νa)，称πa(x)=1-μa(x)-νa(x)为对A的犹豫程度,称fa(x)=1-|μa(x)-νa(x)|为对A的模糊程度。

定义指标uj的直觉模糊熵为

i=1,2,…,m;j=1,2,3,4

(6)

模糊熵E(uij)值越大，表明uij的模糊程度和不确定程度越高，该指标的所获的权重应越小。因此指标uj的权重为

(7)

3.3 计算距离及相对接近度

各待排序风险事件与正、负理想解的加权距离为

(8)

(9)

计算相对接近度

(10)

首先由专家针对已识别出的风险事件，就4项指标给出等级评价的直觉模糊评价值，并由式(4)和式(5)确定正理想解和负理想解,由式(6)～式(9)计算各指标的直觉模糊熵和各风险事件与理想解和负理想解的相对接近度。最后按照相对接近度越大，风险越大的规则，根据相对接近度的大小对各风险事件进行排序，从而得出船舶溢油事故后各风险事件的等级。

4 实例验证

以“桑吉”轮与香港籍货船“长峰水晶”轮碰撞事故为例，验证模型的可行性。

北京时间2018年1月6日20时，巴拿马籍油船“桑吉”轮与香港籍货船“长峰水晶”轮在长江口以东约160 n mile处相撞，导致“桑吉”轮溢油并起火。根据上海海事局公布的信息，“桑吉”轮载有大约13.6万t凝析油。这种凝析油不同于普通原油，是一种黄色至浅褐色的超轻型油，比漏油事故中常见的原油黏度低得多，更易挥发爆燃，致癌性较低，但急性毒性更大。此外，船上还载有一定量的燃料油，属于相对难挥发的重油，一旦泄漏将对海域环境和生物造成很大的威胁。事故海域风急浪高，船内和周边水域泄漏的燃油火势凶猛，应急响应面临多重风险。

4.1 溢油事故态势演化风险识别

溢油事故态势演化风险识别是在对船员—船舶—环境构成的系统进行分析的基础上，识别影响溢油事故发展的风险因素，明确可能发生的风险事件。此次溢油事故的发生伴随着火灾，事故向恶化态势发展可能性更大。凝析油自身特性极易挥发，很难通过物理方式围堵移除；无论是用分散剂还是生物降解都难以达到理想的效果，给应急处置带来极大的难度。

选择具有十几年溢油应急响应经验和专业知识的专家，结合历年的溢油事故分析，“桑吉”轮碰撞后系统可能存在的或潜在的风险见表1。

4.2 直觉三角模糊评价矩阵构建

针对已辨识出的5项风险事件，由专家分别从事故发生概率u1、事果后果u2、事故探测度u3以及应急处置难易程度u4给出模糊化的评定等级以及隶属度和非隶属度信息。为便于专家将其经验形成的语言描述与计算所需的模糊数对应起来，给出三角模糊评价矩阵见表2。

表1 溢油事故态势演化风险识别表

表2 三角模糊评价矩阵

专家可根据表2给出各待排序风险事件评价指标的模糊化评价，并同时给出该指标相对于模糊数的隶属度和非隶属度,见表3。

表3 溢油事故态势演化风险评价矩阵

4.3 “桑吉”轮船舶溢油事故态势演化风险排序

由式(3)和式(4)确定正理想解和负理想解分别为

u+={([0.75，1，1]；1，0)，([0.75，1，1]；1，0)，

([0.25，0.50，0.75]；1，0)，([0.75，1，1]；1，0)}

(11)

u-={([0，0.25，0.5]；1，0)，([0，0.25，0.50]；1，0)，

([0，0，0.25]；1，0)，([0.25，0.5，0.75]；1，0)}

(12)

根据式(5)和式(6)直觉模糊熵法计算各指标权重为

w=(0.255,0.258,0.226,0.261)

(13)

将上述数值代入式(8)和式(9)计算各待排序风险事件与理想解和负理想解的加权距离,将其代入式(9)得到各风险事件的相对接近度，并据此进行排序。计算结果见表4。

表4 溢油事故态势演化风险排序表

4.4 研究结果分析

根据模型计算结果得出：风险事件的相对接近度从大到小依次为：0.534>0.462>0.390>0.360>0.174。依据相对接近度越大风险水平越高的排序规则，对应各事件风险水平从高到底依次为R2>R5>R3>R4>R1。

从排序结果可看出，风险最高的事件是“火势未得到控制发生爆炸事故且船体沉没(R2)”，其相对接近度为0.534。爆炸事故一旦发生，不仅给应急处置带来更大的难度，而且从长期考虑，船体沉入海底，缓慢释放出装载的凝析油，对附近海域的环境和生物都是极大的威胁，因此海事部门应当重点做好爆炸事故后的应急响应方案。“溢出的凝析油或燃料油随洋流迁移影响江浙沪地区(R5)”的相对接近度为0.462、“持续溢出的凝析油在海面剧烈燃烧产生大气污染物(R3)”的相对接近度为0.390、“燃料油(重油)泄漏影响海域环境(R4)”的相对接近度为0.360，3类风险事件的影响后果主要与油品特性有关。凝析油与重油相比更难在第一时间检测到，因而更难控制油污的扩散。因此,应急处置的重点除了控制当前的火势，还应扩大范围，持续关注海域的污染物浓度，尤其是靠近人口密集的江浙沪地区。排序结果与当前相关媒体发布的专家评定基本符合，验证排序方法的适用性。

5 结束语

1) 从系统角度识别船舶溢油事故态势演化过程中可能的风险事件，从事件发生的可能性、严重程度、事故探测性及应急处置难易程度等4个方面建立风险评价指标，根据模型计算结果得出船舶溢油事故态势演化风险排序结果，海事部门可根据排序结果合理安排有限的应急资源，制定应急响应方案，以取得最佳的安全效益。

2) 利用改进的TPOSIS方法结合直觉三角模糊数的优势，构建风险排序模型，为风险分析和排序提供一种新的途径和方法。

3) 研究重点在船舶溢油事故态势演化风险识别及排序，而风险事件间相互转化及影响方面的关系在未来需要进行深入研究。