王 蕾，代养勇

（1.山东省食品药品检验研究院山东省食品药品安全检测工程技术研究中心，济南 250101；2.山东农业大学食品科学与工程学院，山东泰安 271018）

0 引言

近些年，实验室事故时有出现，引发了社会的普遍关注。据相关媒体报道：2018 年北京交通大学东校区化学实验室爆炸，3 名学生死亡；2016 年上海东华大学环境与生物工程学院实验室发生爆炸，2 名学生重伤；2015 清华大学化学系实验室发生一起爆炸事故，1 名博士生当场死亡。高校科研实验室的安全事故频发，尤其是化学实验室，已经成为实验安全的“重灾区”。传统的评价方法，如故障树、失效模式和影响分析（FMEA）、危险与可操作性分析（HAZOP）、保护层分析（LOPA），均为静态评价方法只适用于评价某个时间点的风险，而无法得知整个实验室的风险动态变化［1］。

目前对实验室安全风险评价的研究多集中在以职业健康管理体系要求进行危险源识别，然后根据历年的数据和发生的概率人为附加分值进行判断。刘婷婷等［2］《重大危险源辨识》（GB18218—2014）和《职业性接触毒物危害程度分析》（GB50844—1985），重点进行危险源的识别；魏永前等［3］构建实验室安全“双体系”预防机制从制度建设和专项整治方面进行控制，真正运用风险评估模型进行风险评估的凤毛麟角。因此本文引入蝴蝶结模型（Bow-Tie model，下文简称为BT）和贝叶斯网络（Bayesian Network，下文简称为BN）模型，通过条件概率对各事件的依赖程度进行分析评价，利用贝叶斯网络软件进行反向推理，对影响实验室火灾爆炸事故的因素进行分析评价，实现对高校实验室火灾爆炸事故的风险预测和故障诊断的双重功能。……