陈 晨，侯瑞瑞，张新梅，平 硕，张俊杰

(1.中国石油大学(华东) 经济管理学院，山东 青岛 266580； 2.中国石油大学(华东) 机电工程学院，山东 青岛 266580)

0 引言

近年来，国内已采取一系列重大危化品安全措施和策略，事故数量有所下降，但其整体态势依然严峻，事故总量和死亡人数仍处在高位[1-2]。系统深入地分析已发生的事故，并找出其发生的根本原因和规律，是改善危化品安全生产状况的重要途径。

事故案例包含大量的事故原因和应急处置相关知识，这些知识对于事故预防和应急决策来说具有重要意义[3]。事实上，许多国家均已建立事故案例数据库以期从历史事故中挖掘有价值的信息，包括MARS，PSID，ARIA等。随着数据的积累，统计分析、数据挖掘等方法越来越多地被用于发现历史资料中的知识。Nivolianitou等[4]对MARS中重大石化行业事故涉及的危险物质、设备运行状况等进行统计分析；而Lecue等[5]关注涉及化学物质的650起港口事故。设备设计错误、设备故障等角度被国外研究者用来探讨危化品事故的特点[6-7]。中国危化品事故的统计调查主要是对企业类型、事故类型等描述性因素的频率分析。例如，Duan等[8]、李健等[9]、胡鑫升等[10]分别对我国2000—2006年，2011—2013年，2011—2015年的危化品事故进行统计分析。相比于国外研究，中国现有的危化品事故统计分析以单个描述性因素的频率分析为主，缺乏对多因素间相互作用的探讨。

关联规则可用于识别经常在事故中共同发生的一组促成因素，有助于了解事故发生背后的原因，制定有效的安全改进对策。Jiang等[11]基于关联规则框架识别与摩托车伤害严重性相关的关键因素；Mirabadi等[12]通过关联规则揭示伊朗铁路过去的事故数据之间未知的关系和模式；Cheng等[13]结合遗传算法和关联规则探讨台湾建筑业事故中多层次的缺陷模式。上述的规则挖掘研究均将各类事故的发生过程视为单阶段的“原因—结果”模型，缺乏对事故演化发展过程的细致探究。本文从中国化工行业的175起事故案例入手，通过扎根理论全面深度挖掘事故致因，并提出基于事故生命周期的危化品事故致因框架，进而利用改进的Gra-Apriori算法从不同事故阶段揭示每类危化品事故中被隐藏的关键数据组合或规律，以总结过去的事故经验。

1 改进Gra-Apriori算法

Apriori的规则形式为“X⟹Y”，其中X是先行词，Y是结果。然而，Apriori同等看待每个属性，难以考虑属性之间的类别层次关系。而灰色关联分析属于灰色系统理论，具有适用于小样本和不确定性数据的优点，可用于分析影响因素对目标因素的贡献程度。考虑以上问题，本文提出改进的Gra-Apriori算法，实现对危化品事故“条件属性(事故致因)⟹决策属性(事故类型)”的决策规则挖掘。改进的Gra-Apriori算法流程如图1所示。

图1 改进的Gra-Apriori算法Fig.1 Improved Gra-Apriori algorithm

步骤1：利用灰色关联分析对各事故阶段的因果性致因集进行约简，以确定各事故阶段的关键因果性致因集。

步骤2：将各事故阶段的关键因果性致因集和描述性致因集汇总成条件致因集并分别进行频繁项集挖掘，根据条件支持度对其筛选以获得各事故阶段的条件频繁项集。条件支持度计算如式(1)所示:

(1)

式中:X为事故致因集；Condition-Support(X)为事故致因集X的条件支持度;|X|为具有事故致因集X的案例数量;N为总案例数量。

步骤3：引入决策属性，计算决策支持度和决策置信度并获得决策规则。决策支持度和决策置信度的计算如式(2)～(3)所示：

(2)

(3)

式中:Y为事故类型；X⟹Y为决策规则；Decision-Support(X⟹Y)为该规则的决策支持度;Decision-Confidence(X⟹Y)为该规则的决策置信度；|X∪Y|为同时具有事故致因集X和事故类型Y的案例数量。

2 危化品事故致因分析

2.1 数据源

根据事故后果来看，泄漏带来的事故危害依然为中毒或火灾爆炸。因此，本文重点分析中毒和火灾爆炸事故。本文从政府各级应急管理部门网站并通过易安网、安全管理网等网站进行补充，共收集中国化工行业内2000—2020年间的175起危化品事故案例，包括中毒事故69例和火灾爆炸事故106例。

2.2 事故致因提取

考虑事故案例属于文本资源，本文选用扎根理论以系统地归纳案例的共性信息。扎根理论是根植于资料基础之上进行分析和建立相关理论的1种定性研究方法，研究开始之前不需要理论假设，直接从原始资料中概括归纳经验[14]。该方法有1套标准的系统化程序，依次通过开放式编码、轴心式编码、选择式编码将某一现象概念化并最终上升到理论。

行为安全“2-4”模型归属于职业安全理论，重视个人和企业的不安全行为，而工艺安全管理要素更加关注过程安全。但二者并不相互独立，双方的相互补充才能更好地减少事故隐患。在刻画某一突发事件时，除因果性致因外，还应关注“聚类型”情景，这可为编制应急预案提供1种导引和蓝图[15]。鉴于此，本文在提取过程中引入行为安全“2-4”模型及工艺安全管理要素，共获得包括5个子系统、19个因素及80个子因素的事故致因清单，见表1。其中，因素包含描述性因素和因果性因素，前者关注事件的客观属性，旨在从宏观层面找出无数同类事件的共性，后者更为关注影响事件发展过程的事故致因。

表1 事故致因清单Table 1 List of accident causes

2.3 基于事故生命周期的事故致因框架

根据《生产安全事故情景构建导则》(征求意见稿)[16]对事故演化过程的划分，并考虑事故致因的作用阶段，本文进一步构建基于事故生命周期的事故致因框架，如图2所示。该框架可为细致探究危化品事故的不同发展过程中隐藏的决策规则奠定基础。

3 关键决策规则提取

3.1 基于Apriori生成的规则

支持度和置信度是发现关联规则的重要指标。前者被定义为前因和后果共同出现的频数除以数据库中的事务总数，一般取10%～50%。后者为在前因条件为真的情况下后果发生的概率，一般取70%～90%。考虑案例数量，本文将支持度设为0.1，置信度设为0.8，利用Apriori获得每个事故阶段的规则，见表2。可见，经典算法的固有特点不能给予规则形式的用户约束。此外，表2的规则无现实意义，如规则2，3和4，2类事故中某些重要的因果关联被忽略。

图2 基于事故生命周期的事故致因框架Fig.2 Accident cause framework based on accident life cycle

表2 基于Apriori生成的规则Table 2 Generated rules based on Apriori

3.2 基于改进Gra-Apriori生成的规则

3.2.1 因果因素约简

考虑每1层的事故致因数量，本文选择事故致因清单的因素层面进行灰色关联分析，并分别获得各事故阶段的原始序列，见表3。

表3 原始序列Table 3 Original sequence

为取消绝对量的影响，需要对原始序列依据初值化算子进行标准化处理，并获得初值像。以潜伏期为例，初值像计算如式(4)所示：

(4)

依然以2类事故的案例数量为母序列，发生期和扩大期的初值像可同理获得。

根据上一步的初值像，一般取ρ=0.5，可获得灰色关联系数。仍以潜伏期为例，灰色关联系数计算如式(5)所示：

(5)

同理可获得发生期和扩大期各致因的灰色关联系数。事故致因i的总体贡献程度为灰色关联度。灰色关联度计算如式(6)所示：

(6)

式中：γi(i=1,2,…,11)为事故致因i的灰色关联度。

最终，本文获得各事故阶段的各事故致因的灰色关联系数和灰色关联度，见表4。以灰色关联度是否≥0.8作为因素保留的标准，在潜伏期，隐患排查、项目许可、项目验收和其他因素等事故致因的灰色关联度因未达到阈值被排除，发生期阶段的被删除因子为环境因素。尽管人为加剧因素的灰色关联度小于0.8，本文仍然保留以挖掘扩大期的规则。

3.2.2 条件频繁项集及决策规则

3个事故阶段的规则定义见表5。每个阶段的条件属性包括2个部分：关键因果性致因集和描述性致因集，决策属性均为事故类型。同样给定支持度阈值(条件支持度和决策支持度)为0.1和决策置信度阈值为0.8，获得14条决策规则，见表6。

在化工行业，火灾爆炸事故在潜伏期的主要原因为设备日常的检维修不足、操作规程不完善以及安全培训不足(规则1，2)。其制造过程使用各种复杂的机器和设备，在前期对设备结构或质量维护的忽视使得危险物质常常通过阀门等缝隙溢出，并最终导致事故。此外，化工企业发生火灾爆炸事故与操作不当直接相关(规则6，7)。同时，虽然化工企业具有严格规范的危险动火作业制度，但存在对该类作业证审批把关不严的问题(规则5，7，9，10)。在维护/更换工厂设备时，车间内设备和生产线的常年运转使得该空间内危险物质积聚，如果这些类型的设备存在设计缺陷或者未完全配备安全保护装置，并且这些故障与工人操作不当结合在一起，如操作时无视标准的安全程序，则经常会发生火灾爆炸事故(规则5，6，7，8)。通常，这些事故的发生是由于设备裂缝/损坏或连接器结构和布局中的缺陷导致的材料泄漏，再加上操作前无法进行工作场所检查而引起的(规则6，8)。因此，考虑化工行业的员工安全保护和预防管理，检查、安全运营等有关危险物质化学反应的风险评估应由经过培训的合格专业人员进行。

表4 灰色关联系数&灰色关联度Table 4 Grey relational coefficients & grey relational grades

表5 规则定义Table 5 Rules definition

表6 基于改进Gra-Apriori生成的规则Table 6 Generated rules based on improved Gra-Apriori

表6(续)

安全培训不足、不完善的操作规程同样是导致化工企业发生中毒事故的前期因素，但更加注意的是劳动防护用品不足(规则3，4)。在发生期，员工在从事受限空间作业时常常因为未穿戴防护用品和作业前未做有毒气体检测分析造成事故(规则11)。这与在潜伏期获得的该类型的决策规则相符，正是由于在日常工作中化工生产企业不重视受限空间作业规程以及对员工这方面的培训不足，为后面发生事故埋下了隐患。对设备的清淤一般需要在设备内部(受限空间)进行，与引起火灾爆炸事故的作业证审批不严格相反，这种简单的工作容易令员工忽视办理作业许可的重要性(规则11，12，13)。而化工企业的长期生产工作为有害气体积聚提供了可能，如果在该环境中的工人未正确使用PPE，再加上作业前不重视检测工作环境，则极易发生中毒事故。此外，化工企业发生中毒事故时，员工容易忽略佩戴防护用品的重要性并盲目施救，从而造成事故扩大(规则14)。

4 结论

1)以175起危化品事故案例作为扎根理论的分析资源，共确定5个子系统、19个因素、80个子因素，并考虑危化品事故的演化特点，进一步提出基于事故生命周期的危化品事故致因框架。

2)通过事故致因清单，提出改进的Gra-Apriori算法，根据不同阶段的规则定义获得14条决策规则。对于火灾爆炸事故，除了对主要危险工作环境进行监控之外，还应及时报告或修复管道破裂或生锈等异常生产环境；化工企业应着力于改善动火作业的操作规程，如设备维修。对于中毒事故，应制定高质量的有限空间作业程序，严格控制安全防护用品的磨损，并时刻强调在设备清理疏通作业前进行有毒气体检测和分析。对于员工的不当行为，通过实施良好的预防性管理方法或惩罚措施，可以控制或预防2种类型的事故。

3)提出危化品事故案例知识表达和挖掘的1种新范式，可为未来危化品事故案例中经验知识的沉淀与挖掘奠定基础。案例数据的不断丰富及决策属性的多元化扩充将是未来进一步深入研究的方向。