基于贝叶斯网络情景分析的含水土质埋压救援现场监测体系研究*

2023-02-24陈长坤谢明峰

中国安全生产科学技术 2023年1期

陈长坤，谢明峰

（中南大学防灾科学与安全技术研究所，湖南长沙 410075）

0 引言

泥石流滑坡等灾害可能形成含水土质埋压，造成人员伤亡，因埋压环境的复杂性，很可能引发二次埋压等突发情况。救援现场的安全监测可及时掌握现场人员、设备、环境状态信息，发现异常可及时预警并采取应对措施，避免二次伤亡事故发生。因此，针对含水土质埋压救援现场进行安全监测十分必要。

目前研究主要以灾害现场监测及消防员状态监测为主：李剑锋[1]基于移动端设计出可实时监测空气呼吸器压力、脉搏等信息的消防员监测系统；刘晓军[2]针对气瓶供气时间、人体姿态等信息设计出消防员监测系统；姜学赟等[3]针对灭火救援现场，建立动态信息采集与实时监测系统；刘盛兵等[4]针对油气事故救援现场构建监测系统平台。在针对泥石流滑坡及暴雨灾害监测研究中，陈龙[5]建立集降雨、泥位等参数的野外监测方法；周琬婷等[6]提出采用电学CT技术的新型泥石流传感网络；杨超等[7]提出无人机尾矿坝边坡表面变形监测方法；宋常军等[8]建立以深部位移、渗透压力、裂缝开合度等为监测单元的单体滑坡监测系统；解明恩等[9]通过引入区域雨涝指数过程强度算法，客观监测雨涝灾害强度。

上述研究主要针对单一灾害特性构建新的监测方法和指标，没有建立全面综合的监测体系，在含水土质埋压救援现场，针对多灾害多因素监测具有一定局限性。监测体系的建立是确保监测工作完成的基础，部分学者针对自然灾害防治提出监测采集体系[10]，但由于救援现场较强的不可确定性，导致救援现场安全监测体系方面的研究较少。情景分析目前被广大学者用于危化品事故[11-12]、飞行冲突[13]、地震次生灾害[14]等突发事件风险分析。在进行情景分析时，通过运用贝叶斯网络[15-16]构建情景推演网络模型，能够直观表现各情景节点间的因果关系，在情景演化路径分析方面具有明显优势。

因此，本文基于贝叶斯网络（Bayesian network，BN），对含水土质埋压人员救援现场进行情景分析，针对影响救援的典型不利场景，结合突发情况演变路径，划分救援现场监测单元，进而确定各监测单元的关键监测参数、监测手段以及监测技术要求，构建以降雨量等关键参数监测为主的多方位多因素耦合的安全监测体系，研究成果可为含水土质埋压救援现场的安全监测预警提供理论支撑。

1 含水土质埋压救援现场BN情景分析

1.1 含水土质埋压救援现场情景要素提取

情景分析实质是通过揭示不同情景要素之间的相互作用，得到在多个情景要素耦合作用下的事件演变过程，情景要素提取是进行情景分析的基础。结合含水土质埋压现场灾害特性，针对救援现场埋压人员被掩埋至埋压人员被安全救出该情景阶段，基于文献[16]将含水土质埋压现场情景要素划分为情景状态、危害因素、约束条件3 个类别，分别用符号S、M、E表示。构建的含水土质埋压救援现场情景要素见表1。

表1 含水土质埋压救援现场情景要素Table 1 On-site scenario elements of burial rescue in water-bear ing soil

1.2 含水土质埋压救援现场BN情景推演

整个埋压救援行动在危害因素和约束条件共同作用下，随时间推移由最初情景状态向预期和非预期2 个方向进行推演，最终得到含水土质埋压救援现场情景推演贝叶斯网络，如图1所示。其中，菱形表示情景状态，圆形和六边形分别表示危害因素和约束条件，用箭头表示各节点之间的因果关系，进而形成不同演化路径，坐标水平向右表示按预期救援目标演变，坐标竖直向下表示未按预期救援目标演变。

图1 含水土质埋压救援现场情景推演贝叶斯网络Fig.1 Deduction network for on-site scenario of burial rescue in water-bearing soil

1.3 含水土质埋压救援现场情景路径分析

通过上述演化结果可知，从最初始情景状态S0开始向前演化，在理想状态下演化出预期路径，在预期路径演化过程中，不同情景节点受不同危害因素和约束条件干扰，开始出现情景转折，使演化路径分叉，出现不同演化路径。为进一步对情景路径及其关键节点进行分析，将情景推演网络中主要演化路径进行汇总，见表2，共有4 条情景路径，包括1 条预期演化路径和3 条非预期演化路径。

结合图1和表2可知，在路径1 中，当含水土质埋压形成后，救援队伍迅速赶往现场，开展伤员搜寻，在没有受到二次伤害前提下，确保埋压人员被迅速救出，救援任务完成。在路径2 中，救援人员抵达现场后，降雨作用使土体强度较弱，随埋压土体颗粒间隙变大，土体含水率增加；在沟壑山坡坡度过大地区，导致初始埋压堆积体快速位移，进而发生二次泥石流滑坡，如果救援指挥人员没有及时做出正确预判决策或应急响应不及时，都可能导致一线救援人员撤离现场不及时，进而引发二次埋压。同时，救援设备故障可能使救援现场发生机械损伤、物体打击等伤害事故，最终造成人员伤亡。在路径3 和路径4 中，当救援人员实施救援时，埋压土体内有毒有害物质可能会使埋压人员伤情恶化，同时，救援设备不够齐全、埋压伤员失去意识无法配合救援以及救援人员误操作，均会使救援时间延长，整体救援效率降低，在二次泥石流滑坡发生前，埋压人员未被及时救出，进而发生二次埋压。

表2 含水土质埋压救援现场情景路径Table 2 Paths for on-site scenario of bur ial r escue in water-bear ing soil

在4 条情景路径中，路径1 具有最理想的预期演变趋势，但埋压救援现场具有较多不确定性和未知性危害因素，使路径1 在节点S1，S2，S3发生分叉，向非预期方向演变，出现路径2～4。路径2 演变过程中，在节点S7，S8发生二次分叉，同时与路径3，4 在节点S14处交汇，可见路径2 分叉交汇节点相对较多，说明其不确定性相对较大，是所有路径中最快向非预期方向演变的路径。此外，路径3 和路径4 是2 条不同演变路径，均在节点S16处交汇，共同向非预期趋势演变，最终在节点S14与路径1 交汇，至此，3 条非预期路径同时向非预期结果演变。所有情景状态节点中，共有7 个分叉交汇点，表征救援现场的不确定性和未知性，是整个情景推演网络中的关键节点，决定救援情景的实际情景发展去向。

2 含水土质埋压救援现场监测体系构建

将前文确定情景状态及其危害因素和约束条件的状态监测，作为现场实际情景预测及干预措施依据。根据不同情景演化路径和路径节点，明确救援现场可能出现的突发危险事件和不利情景，划分监测单元。以现有文献中埋压救援评价指标与泥石流滑坡相关监测技术作为参考，明确各监测指标的关键监测参数与技术手段，构建多方位多因素耦合的监测体系，如图2所示。

图2 含水土质埋压救援现场监测体系构建原理与框架Fig.2 Construction principle and framework of on-site monitor ing system of burial rescue in water-bearing soil

2.1 监测单元与监测指标

基于情景分析确定的情景路径及关键节点，结合系统安全监测思想，将含水土质埋压救援现场监测按照不同监测对象划分为灾害环境监测、救援人员状态监测、埋压人员状态监测、救援设备状态监测、整体救援进展跟踪5 个监测子系统，对各监测子系统监测单元及监测指标进行细分，得到含水土质埋压救援现场监测指标体系，见表3。

表3 含水土质埋压救援现场监测指标体系Table 3 Index system of on-site monitoring for bur ial r escue in water-bear ing soil

灾害环境监测主要对埋压土体等外部环境进行监测，防止次生衍生灾害出现，是救援活动持续开展的重要保障。救援人员状态监测主要针对其生命体征、个体安全防护装备、定位更新及通信联络进行监测，一方面监测救援人员在高强度救援行动中是否出现生理不适，另一方面防止救援人员在救援过程中出现二次伤害或失联。埋压人员状态监测主要针对其生命体征、伤情程度和位置分布进行监测，生命体征和伤情程度监测是救援人员采取分级救援的重要参考依据。救援设备状态监测主要是确保机械挖掘设备、支护围挡装置及其安全防护与隔离装置能够正常运行。整体救援进展跟踪是为了实时掌握现场救援情况、整体救援效率以及后勤保障与物资运输信息，从宏观角度把握救援进度，是对救援现场组织管理进行宏观调控的重要参考依据。

2.2 关键监测参数与技术手段

考虑含水土质埋压现场实际监测需求不同，根据实际情况对上述指标体系进行监测指标筛选和监测参数确定。以含水土质埋压救援现场关键情景节点中危害因素为主要参考依据，结合救援现场灾害事故预警需求，筛选出关键监测指标，确定关键监测参数，借鉴文献[5]明确其监测技术手段，见表4。

表4 含水土质埋压救援现场关键监测参数与技术手段Table 4 Key monitoring parameters and technology means of burial rescue site in water-bearing soil

土体强度是对土体位移导致二次埋压做出预警的核心监测指标，土质压力变化表征救援开挖过程以及外界环境对土体强度的影响，确定土体堆积深度能够对发生二次位移时可能波及的范围做出预测。土体水理性质监测主要对土体含水量与地下水位进行监测，在含水量达到土体松动并发生位移的临界值前做出预警。降雨强度的监测通过单位时间降雨量计算，采用雨量计对降雨量进行自动监测，一方面对暴雨灾害做出预警，另一方面监测降雨对土体水理性质的影响。边坡稳定性监测主要对边坡水平位移以及深部位移变化进行监测，对于超过一定速度的位移变化应做出预警。通过地声监测得到泥石流流速，监测泥石流与地表之间产生的振动频率与波形，可及时对泥石流进行识别预警。其次，在救援行动开展时，还需对现场易燃易爆气体浓度进行监测，在浓度达到爆炸极限前发出预警。最后，对安全防护装置无故障时间、设备启用关闭时间、伤员救出时间进行视频监测，宏观把握救援整体进展情况。

2.3 监测实施机制

含水土质埋压救援现场监测实施主体由救援现场指挥中心、专家应急组、医疗救护组、救援抢险组、设备技术组以及后勤保障组组成，整个救援现场的监测实施运作以该职能主体为核心展开，包括救援安全性评估、监测数据管理以及监测结果反馈处理3 个实施阶段，形成1 个循环运转的监测机制，如图3所示。

图3 含水土质埋压救援现场监测实施机制Fig.3 Implementation mechanism of on-site monitoring for burial rescue in water-bearing soil

在救援安全性评估阶段，以监测数据分析研判结果为依据，结合现场实际情况，对救援现场进行风险实时评估，根据救援是否可持续进行，明确不利情景和有利情景，以预期情景演化结果导向为目的，对监测目标和需求做出实时调整更新。在监测数据管理阶段，将各监测职能负责主体收集的监测数据进行储存传输和研判分析，为救援安全性评估提供依据。在监测结果反馈处理阶段，如果出现不可控的不利场景，则需要及时发布预警信息，由指挥中心进行应急决策指挥，其他职能主体做出协调联动响应。