基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA煤矿安全风险评价方法应用研究

2022-03-25张景钢王清焱赵淑枫

矿业安全与环保 2022年1期

张景钢，王清焱，赵淑枫

(华北科技学院安全工程学院，北京 101601)

风险分析评估是矿山安全管理工作中非常重要的环节，而传统的安全评价存在一定局限性。如煤矿生产系统，由于不同煤矿的地质条件差异较大，事故灾变的发生与煤矿生产的过程并非呈单一的线性关系，而是表现出一种错综复杂的关系[1-2]，如果操作环节存在不安全的影响因素或某一步产生失误将会给整个系统带来安全隐患。这些缺陷导致评价的结果不够精准与全面、不能精确地揭示煤矿确定性和非确定性的规律、不能随机应对各种控制参数的改变；当系统发生改变时不能进行不同状态下的安全分析，只能反映某段时间某个状态下的安全特征，不能对工作的整体系统进行全面地分析。因此研究出新的分析方法对煤矿进行安全评价迫在眉睫[3-4]。笔者通过引入基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA方法，结合煤矿具体条件建立安全风险评价体系，并对该评价体系进行实例应用验证，能为煤矿安全风险评价方法的研究提供更多的探索方法和更实用的技术。

1 危险与可操作性分析(HAZOP)

1.1 HAZOP分析方法概述

HAZOP已在石油、化工行业中得到了广泛的应用。HAZOP研究是为了识别在使用或生产高度危险材料的装置中可能存在的危险。对工艺单元、操作步骤、流程中存在的潜在风险进行分析，通过对偏差问题分析，了解偏差产生的具体原因和可能后果，然后根据实际情况研究防护方法和措施。

1.2 HAZOP法在煤矿安全风险评价应用中需改进的环节

对HAZOP法在煤矿安全风险评价应用结果的分析，认为该方法存在以下3个可改进的环节：

1)无法定量分析每一个偏差所造成的风险水平及该风险水平与可接受范围的差距有多大；无法明确分析采取的安全防护措施是否已经消除或降低风险到可以接受的水平内。

2)不能确定每项安全防护措施是否对所有偏差、后果都有防护作用，也不能明确安全措施作用大小，降低多少风险，是否会影响或降低其他安全措施的防护作用。

3)HAZOP法对于更复杂的事故场景，可以识别事故场景的始发事件，但很容易忽视条件事件和一些安全防护措施，会降低风险评估的客观性和准确性[5]。

2 LOPA与HAZOP分析方法的结合

2.1 防护层分析(LOPA)方法概述

防护层分析是半定量工艺危害分析方法之一。用于确定所分析危险场所的危险程度；定量计算危险发生的概率、现有防护层的防护能力和失效概率；若发现防护措施不足时，可计算所需防护措施的等级。

防护层是一种防护措施，一些防护层防护功能是独立的；另一些防护层则需依靠其他的防护措施相互作用以达到降低风险的目的[6]。故可把防护层分为两类：事件阻止层和后果减弱层。事件阻止层能阻止危险发生；后果减弱层是作用于已经发生的危险，在危险发生以后能把危害的程度降至最低。独立防护层是指独立、单独地存在情景之中的最初的始发事件。

2.2 HAZOP-LOPA法在煤矿安全风险评价中的可用性分析

HAZOP法的定性分析能够得到事故场景，LOPA法的半定量评价功能可以计算出事故发生的频率和防护层失效的概率。定性分析得不出危险等级具体有多高，看不出离安全还有多少等级，不能具体给出现有的安全措施对防范危险能起到多少实际的作用。单纯使用HAZOP法不能准确地对风险进行评价分析，故需要把HAZOP法与LOPA法相结合，利用HAZOP法分析得到产生偏差的可能性并对相应的原因进行LOPA法分析，通过分析判断独立防护层的措施是否合理，对危险因素严重程度的细致分析、对事故场景进行科学筛选，最后结合实际生产情况给出建议并确定防护层。然后将HAZOP分析的结果再经过LOPA分析，从而完善之前的分析评价结果，真正实现HAZOP法与LOPA法信息共享、技术结合。

2.3 LOPA法与HAZOP法的融合机理

将LOPA法应用于HAZOP法分析可有效地改进HAZOP法的缺陷与不足，细化分析结果与内容，提供更全面、准确的决策信息与内容。

LOPA法与HAZOP法的融合机理：

1)熟悉工艺分析的对象和意图，收集整理相关数据。

2)通过对工艺、设备图纸分析，了解设计资料、运行记录、相关检测资料和报告内容。

3)通过偏差识别，了解其潜在的危险问题、原因及始发事件，分析其后果和事故情景，结合具体信息确定事件内容，了解始发事件、条件事件和后果事件的具体频率。

4)分析未减轻事件的发生频率和具体等级。未减轻事件的发生频率是始发事件、条件事件和后果事件频率的乘积。

5)综合分析提供的信息，确定潜在事故及其等级，并计算事故频率等级，再进行评价分析。

6)识别、分析安全措施和独立防护层，确定失效概率，计算安全措施进行独立防护状态，确定事故隐患，降低事故风险，得到减轻事件的发生频率及未减轻事件具体发生频率与各独立防护层安全措施失效概率的乘积。

若剩余风险达到可接受的水平，则无需采取措施和建议。否则，就要根据实际情况提出安全对策和措施，把剩余风险减少到可接受的范围。

在对煤矿安全风险评价时，由HAZOP法到LOPA法从定性到半定量层层推进，具体方法步骤如图1所示。

图1 HAZOP-LOPA方法流程图

采用HAZOP法分析时，首先确定要分析的对象并获取过程或设备的相关数据；然后将被分析对象划分为几个单元，划分节点，通过相关参数和关键字的组合建立偏差，分析偏差导致的后果，根据企业自身的事故后果分级，确定后果等级，并确定现有的防护措施(独立防护层和非独立防护层)；如果事故的后果等级较小，则提出相应的建议和措施，准备报告，并结束分析。

采用HAZOP法分析之后，根据确定的危害和危害等级，进行风险矩阵的伤害估计和风险评估，确定已识别危害的风险等级。对于低风险方案，只进行定性分析；对于高风险和复杂的事故，使用LOPA法进行分析，根据HAZOP法分析得到的数据，从数据库中找出事件概率(IEF)和独立防护层(IPL)的所需故障率(PFD)，并计算降低风险后的事件发生频率，计算公式如下：

(1)

通过与煤矿可接受的风险标准比较，可以判断剩余风险水平是否能被接受。如可以接受，则结束分析；如风险仍然高于可接受的水平，则需要增加额外的防护层。

2.4 HAZOP-LOPA分析方法的特点

1)由HAZOP法分析可以初步筛选出风险比较高的事故场景，针对HAZOP法无法分析偏差导致的不良风险后果及安全防护措施等问题，通过LOPA法对事故场景的风险及防护层是否有效进行评价，确定在事故场景中剩余风险的等级，找出降低风险的科学办法，分析结果会更加精准可靠。

2)HAZOP法是一种定性的分析方法，而LOPA法是采用半定量的方式对事故进行分析，LOPA法在HAZOP法分析中的应用可以有效地改进HAZOP法的缺陷与不足、细化分析结果与内容、提供更全面与准确的决策信息和内容。实现优势互补，让安全评价既得到定性分析又得到定量分析结果。

3 贝叶斯网络模型的应用

3.1 贝叶斯网络原理

贝叶斯网络模型的关键是有向无环图(DAG)，有向无环图是通过节点和有向弧组成的视觉形式向人们传达复杂的变量关系。研究变量反映在节点上，变量中的因果关系反映在由父节点传递到子节点的有向弧上。所有节点均以联合概率分布的方式被定义在贝叶斯网络中。条件频率分布是贝叶斯网络对问题进行推理的关键，贝叶斯网络的概率分布公式如下：

P(A,B,C)=P(A,B)P(C|A,B)=P(A)P(B)·P(C|A,B)

(2)

就事件A来说，假如影响事件的集合为V=(V1，V2，…，Vn)，V为总共发生的事件数，则其贝叶斯公式如下:

(3)

式中：P(Vi|A)为Vi后验概率，i=1，2，…，n；P(A|Vi)为事件Vi发生时事件A发生的概率，即条件概率；P(Vi)为Vi先验概率；P(A)为事件A发生的概率。

节点联合概率分布P(V)为:

(4)

式中Va(Vi)为节点Vi的所有父节点。

3.2 基于贝叶斯网络的LOPA分析方法

采用LOPA法时，首先找出较危险事故的场景，估算场景存在的风险，计算发生事故的概率是多少、可能导致后果的严重性及独立防护层的失效概率。对系统整个过程中所有可能出现事故的场景进行分析，然后分析是否可以通过加装防护措施把风险降到企业可以接受的程度以下[7]。

采用LOPA方法，通过计算机械设备的失效概率对整个系统场景中的风险进行定量分析[7]，若得到的结果风险等级过高，则必须采取一定的措施使风险等级被控制在企业能承受的分险等级范围内。在确立事件发生时可以参考网络模型中的事件发生的条件和各个事件之间的关系，得到各个事件的后验概率，明确指出现场风险的控制方向。在LOPA法的各个防护层中插入贝叶斯网络模型，能极大地提高计算结果的准确度。

在完成LOPA方法的分析后，独立防护层的失效概率通过贝叶斯网络算法进行分析，在贝叶斯可视化软件“GeNie”中进行操作，构建贝叶斯模型，完成贝叶斯网络模型的分析和计算。

4 HAZOP-LOPA分析方法在煤矿安全生产中的应用

将HAZOP-LOPA分析方法应用于煤矿瓦斯爆炸事故分析中，从人、机、环、管4个方面找出最能导致瓦斯爆炸的因素，先采用HAZOP法对每个因素进行相关性分析；搭建与煤矿瓦斯爆炸致因相关的贝叶斯网络模型，利用LOPA法分析煤矿瓦斯爆炸事故发生过程中最能导致事故发生的因素及发生风险的概率，判断预防煤矿瓦斯爆炸事故的措施是否有效、煤矿瓦斯爆炸防范的理论依据是否可靠。

4.1 相关参数和数据的选取

以2010—2018年为时间段，参考国家矿山安全监察局煤矿事故分析报告[8]，共检索到58起比较严重的煤矿瓦斯爆炸事故分析的调查报告。选取能引起煤矿瓦斯爆炸事故发生的危险因素，从58起煤矿瓦斯爆炸事故中提炼出关键词，并进行频率统计，结果如表1所示。

表1 煤矿瓦斯事故调查报告关键词

以关键词频率作为基础，结合实际情况，参考相关文献，对人、机、环、管4个方面进行综合全面的分析，最后得到作为研究要素的19个变量[9]。瓦斯爆炸致因研究要素如表2所示。

表2 瓦斯爆炸致因研究要素

4.2 贝叶斯网络模型构建及验证

1)贝叶斯网络模型构建

在贝叶斯网络软件“GeNie”中输入已经得到的样本信息，建立初步的贝叶斯网络模型。后期在对贝叶斯网格模型进行调整改进时要参考相关的变量，最后得到反映煤矿瓦斯爆炸事故致因的贝叶斯网络模型，如图2所示。

图2 反映煤矿瓦斯爆炸事故致因的贝叶斯网络模型

图2能明确反映出煤矿瓦斯爆炸事故发生的诱导因素，以及各个因素之间的关联关系。选取B节点即“瓦斯爆炸”作为本次研究的对象，其他节点为导致瓦斯爆炸的各种相关要素；其余节点间的连线反映原因与结果的关系。

2)模型验证

对所设计的贝叶斯网络模型进行交叉验证(Cross-Validation)，增加模型预测的准确性和可靠性。使用交叉验证方法(Leave One Out Cross Validation， LOO-CV)，在工具栏中选取“GeNie”中的按钮“Validate”，选择验证方法 “Leave oneout”，计算各节点在模型中的精度，验证结果如表3所示。

表3 贝叶斯网络模型交叉验证结果

由表3可知，预测精度最高为0.986，通过计算得到整体预测精度为0.886。因此，所建立的反映煤矿瓦斯爆炸事故致因的贝叶斯网络模型的预测精度较高，可用于致因分析和推理。

3)节点后验概率分布

在贝叶斯网络模型中，证据节点被确定为B节点(以确定瓦斯爆炸事故发生的概率为100%)，如果瓦斯爆炸已发生，最可能发生的致因是瓦斯含量超标(E4取值为1)，发生的概率最高可达到96%；其次较可能发生的致因是概率为91%的瓦斯漏检(H3取值为1)；有66%的概率可能发生违规生产、开采(M9取值为1)；有55%的概率可能产生电火花(D2取值为1)；有53%的概率可能发生违章爆破(H2取值为1)；还有44%的概率是因为顶板不稳定(E5取值为0)。故在本文中选取最可能导致事故发生的致因进行分析[10-12]。

4.3 HAZOP-LOPA方法与贝叶斯网络技术风险分析

由上述分析可知，瓦斯超限风险是贝叶斯网络故障节点，对该节点所包含的采空区瓦斯涌出量的程度采用HAZOP-LOPA方法进行风险分析，分析结果如表4、表5所示。

表4 基于HAZOP法分析后的LOPA法分析结果(一)

表5 基于HAZOP法分析后的LOPA法分析结果(二)

由表4、表5可知，采空区瓦斯含量高这一事故场景没有降低事件的频率，未减轻事件频率为2.00×10-5，超过了其风险的可接受值(容许值)1.00×10-5，在采取优化通风系统及设置瓦斯传感器报警 2种独立防护层措施后，事故发生频率由2.00×10-5降至4.00×10-8，且风险等级由未减轻事件的8级降至减轻事件的4级剩余风险等级，使剩余风险下降到了可以接受的范围内。因此，说明设置瓦斯传感器和优化通风系统2种独立防护层可起到降低风险的作用，分析结果表明不需要增加其他的安全防护措施。如果现有的瓦斯传感器和优化的通风系统不能将剩余的风险降低到可接受的范围，则有必要进一步增加适当的安全防护措施，直到将剩余风险降低到可接受范围内。由此可知，LOPA法进一步丰富了HAZOP法的分析结果，为管理者的安全决策提供了更直接、更清晰、更可靠的信息。如果将LOPA法的分析结果返回HAZOP法进行分析，则可得到更完善的分析结果，如表6、表7所示[13]。