基于事故样本熵权法对石化企业安全管理评估指标权重的修正

2019-03-28凌元锦

山东化工 2019年4期

陈超，王勇，凌元锦

(青岛科技大学环境与安全工程学院，山东青岛 266000)

石油化工行业作为国民经济的支柱产业之一，在经济发展的过程中起到了至关重要的作用，是国家经济发展的基石。但是石油化工行业危险性较高，事故频发，且事故后果严重。如2010年发生的兰州石化“1.7”火灾事故、大连“7.16”火灾爆炸事故、2013年黄岛“11.22”输油管道爆炸事故等，表明当前的安全管理体系在重特大安全事故的预防和控制方面仍存在相当的不足。为此企业纷纷建立了健康(Health)、安全(Safety)和环境(Environment)等安全管理体系，但该体系的运行状态有待评估[1]。

安全管理水平评估国内外已有一些研究[2-5]。对石化企业的安全管理水平的量化评估国际上比较知名的有德国BASF公司责任关怀管理体系评审[6]、挪威DNV公司的国际安全评级系统(International Safety Rating System，简写ISRS)[7-9]、南非IRCA公司CAP体系评审[10]、杜邦公司行为安全管理系统评估[11-12]等，美国化学工程师协会化学工艺安全中心(CCPS)也于2010年出版了过程安全管理体系审核指南[13]。其中ISRS已发展到第八版，综合了ISO9001、ISO14001、OHSAS18001及国际上某些知名标准，整个系统由15个一级要素、137个二级要素共742个评估要点构成，已被国际许多知名企业所认可和接受。

中国石油化工股份有限公司通过对比分析美国职业安全健康局(OSHA)颁布的高度危险化学品过程安全管理系统的相关要求(PSM)、CCPS出版的基于风险的过程安全指南(RBPS)和我国发布的《AQ/T3034 化工企业工艺安全管理实施导则》，结合国内大部分石油化工企业安全管理现状，根据“过程安全承诺、了解危害与风险、管理风险、经验教训”四个原则，提出了16要素的石油化工企业过程安全管理评估系统，并通过改进层次分析法、安全管理专家评分等得到各要素的权重[14]。在实践中这16要素为：要素1-领导作用、要素2-风险评价、要素3-法规、要求与合规性评价、要素4-组织机构、职责和资源、要素5-人力资源和培训、要素6-沟通和参与、要素7-项目设计和建设、要素8-承包商和供应商管理、要素9-设备完好性、要素10-生产运行与操作规程、要素11-作业风险控制、要素12-变更管理、要素13-应急管理、要素14-风险监视和测量、要素15-事故事件管理、要素16-审核和评审，对应于92个二级要素和540个问题项。

层次分析法等传统确定权重的方法主观性强，会对评估效果产生一定影响。而熵权法能够克服传统方法中主观思维缺陷及判断矩阵一致性较差等问题，能有效提高评估的可信度[15]。该过程安全管理评估系统目前在中国石化下属的武汉石化、石家庄炼化等企业得到应用，定期确定出企业的安全管理等级。更进一步地，其评估结果到底能够给企业什么启示和指导，例如基于评估结果能否预测事故、能够根据某企业的事故特点定制化该评估系统或调整要素权重以帮助企业有针对性地改善管理水平。

为此，本研究采集事故样本并对其进行分析，确定事故原因与过程安全管理评估系统各要素之间的关联性，据此可根据管理要素评估结果预测事故，并进一步基于事故样本熵权法分析各要素权重的修正方向。

1 事故样本的采集及关联分析

1.1 事故案例的自动采集

事故案例的采集主要来源于互联网。利用中文搜索引擎的分词技术、Non-clustered索引方法等特点，设计面向各新闻网站搜索引擎的数据请求程序，获取搜索引擎返回的相关数据。通过增量式网络爬虫技术[16]，对已下载网页采取增量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化的网页。采用关键词及关键词组合的形式进行数据爬取，通过设置筛选条件自动剔除非化工类事故，关键词包括化工、泄漏、爆炸、火灾、中毒、天然气、煤气、一氧化碳、槽罐车等。截至2017年10月30日从互联网信息中爬取了39732条化工事故新闻。

1.2 事故案例的筛选及分类

基于SimHash算法和Hamming distance算法[17]，结合化工事故新闻文本特征，根据事故过程、事故原因等描述内容的完整性，设计化工事故新闻去重算法，自动去除重复的事故文章。最后得到1191起事故案例作为事故样本。

基于机器学习的Logistic regression算法，设计化工事故新闻分类器，快速准确的对信息进行分类处理。事故分类分别按照时间阶段、事故等级、事故企业类型、事故类型等划分。其中事故等级依据事故报导的人员伤害、财产损失、环境影响和声誉影响分为7个等级，分别赋值120、90、75、60、45、30、15，分值越高事故影响越大。

1.3 事故样本与安全管理要素的关联分析

首先对事故案例的文本进行自动识别，提取出各事故的原因事件，并按照主要直接原因E5p、次要直接原因E4q、主要间接原因E3r和次要间接原因E2s进行分类。然后通过近义词检索等方式将每个事故案例的(p+q+r+s)个原因事件与安全管理要素进行语义关联，得到m(m=540)个问题项为行n(n=1191)起事故为列的矩阵Amn，某问题项i与某事故j的原因事件Exy(x=5,4,3,2;y=p,q,r,s)相关时，则该矩阵元素Aij=x，不相关时该矩阵元素取值为1。对该矩阵进行分析可以得到某问题项相关事故的类型、事故频次等信息。

1.4 基于熵权法定量分析指标权重

熵信息理论中熵是对不确定性的一种度量，熵值越大表明评估指标的有序程度越高(无序程度越小)，包含的信息量就越少，其权重也就越小；反之，熵值越小表明评估计指标的有序程度越低(无序程度越高)，其包含的信息量就越多，其权重相应也就越大。本文主要考虑事故时间、事故等级、样本质量等因素。主要原则为：

(1)新信息优先原则：事故时间越近，则该事故案例的权重越大。发生时间距离当前时间为t的事故j的时间权重为：

Tj(t)=Δ/(t+Δ)

(1)

其中Δ为某固定的时间长度，如50年。

(2)事故等级越高其权重Uj越大：

Uj=事故等级分值/120

(2)

(3)事故案例与安全管理要素的关联分析质量越高，则该组关联信息权重越大。采用信息熵评判关联分析的质量，事故j的关联分析对应于矩阵A的第j列数据，其信息熵为：

(3)

式中Pk为矩阵A第j列中某个数值k(k=1,2,…,5)出现的次数在所有数值出现次数(m=540)中的比例。

考虑上述因素后矩阵Amn转化为Bmn，

(4)

(5)

基于事故样本分析，问题项i的权重为。

(6)

各一级和二级安全管理要素的权重根据其所包含问题项的权重的加和来确定。根据事故样本分析的问题项权重Wi可提出评估体系的权重修正建议：若矩阵A中有x个问题项的行全部取值为1，则该x个问题项始终保持其原始权重W0i；对于其他(m-x)个问题项，按下式进行修正得到建议权重。

(7)

其中，z为系数，本文取值0.5。

2 事故样本的分布特征

从2017年11月1日之前的互联网信息中自动爬取39732起事故，信息来源分布如图1所示，主要为化学品事故信息网、中国消防在线。经过分类去重等技术筛选出1191起事故案例作为事故样本，其分布特征如图2至图5所示。

事故样本中损失大的事故占比较高，事故等级120、90、75、60的事故起数分别占40%、29%、10%和10%。1980-2000年之间的事故起数最多，占42%，2000年之后的事故起数占31%，1960-1980年之间的事故起数占26%。事故类型主要是中毒和窒息21%、容器爆炸19%、其它爆炸19%、火灾13%。发生事故的企业类型集中在一般化工企业59%、其它21%和石油炼化10%。

图1 事故案例的信息来源分布

图2 事故等级分布

图3 事故时间分布

图4 事故类型分布

图5 事故的企业类型分布

3 安全管理要素的事故相关性及权重建议

记ai=与某要素i相关的某类型事故的起数/与所有要素相关的某类型事故的起数，其值越大则一般该安全管理要素对该类型事故越重要。与各类型事故相关的安全管理要素占比见图6。因淹溺事故仅南化公司"8.1"操作工落水后触电溺亡这一起事故，事故起数太少不具有分析意义，因而未在图中列出。起重伤害事故只有3起，因而其分布较为集中，要素9的占比明显大于其它要素。车辆伤害事故起数也较少，分布也较集中要素5、8、11等。从总体上来看，要素9、10、11的重要性较大，在各类型事故中都占比较大。其中要素11对各种类型事故的发生都起到较大的影响。而要素1、要素16、要素15等与事故的关联并不大，或事故调查报告中的事故原因基本不涉及到这些要素。

类似地，记bi=与某要素i相关的某等级事故的起数/与所有要素相关的某等级事故的起数，其值越大则通常该安全管理要素对该等级事故越重要。除要素9-11依然重要外，要素8和要素12也较重要，可能是因为2000年后发生的“7.16”中石油大连输油管道爆炸特别重大事故、中石化广州分公司“1.16”爆燃伤亡事故、山东石油分公司承包商“9.8”油罐闪爆事故、“8.27”兰州石化分公司硫化氢中毒重大事故、“10.27”大庆一炼油厂硫磺装置酸性水罐爆炸事故、“3.26”青岛海怡精细化工有限公司爆炸火灾事故、青岛东方化工股份有限公司“10.15”硫酸泄漏事故、昆明云天化国际化工股份有限公司三环分公司“1.13”硫磺仓库爆炸事故等数起事故与承包商、工艺变更等有关。要素13也具有一定的重要性，且往往是应急不当导致较高等级事故的发生，如临沂金誉石化“6.5”罐车泄漏爆炸重大事故。要素5和14也较为重要。

图6 各类型事故对应安全管理要素的频次比例

图7 各等级事故对应安全管理要素的频次比例

通过熵权法定量分析给出16个一级要素权重的修正建议如图8所示，可以看出，该方法建议要素8、9、11、12应提高权重，这与近年来发生的承包商、变更管理等方面的事故有关，与国内工艺安全管理开始重视这些要素的管理方向相契合。要素1、16基本不变，其原因可能是这些因素是企业运营和保障安全的前期基础工作，事故原因追查与之牵涉较少，这表明事故样本熵权法可用于修正但不适合单独用于确定安全管理基础要素权重。而要素2、3、7等建议适当降低权重，这可能是保持权重加和为1时部分要素权重提高导致的。因此事故样本分析或许更适合于建议强化某些要素，而不必减弱相关性较低的要素。

对于540个问题项，通过事故样本熵权分析，最终建议提高分值的问题项共111项(占20.56%)，建议降低分值的问题项共126项(占23.33%)；建议分值保持不变的问题项共108项，事故分析未涉及、分值未变的问题项195项，即540个问题项中303项(占56.1%)无须调整权重。若考虑事故样本分析可能存在的缺陷，忽略降低分值的部分，则该分析建议强化的111个问题项只是该安全管理评估体系的较少部分，即基于事故样本分析修正安全管理评估体系权重的方法适合作为其它全面确定评估体系权重的补充方法。