李博，董姣姣

大连交通大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116028

0 引言

随着工业气体的广泛应用，气体类危险货物运输量逐年上升，装载气体类危险货物罐车的数量逐年增加，其中，罐车装运液化石油气(liquefied petroleum gas, LPG)的数量最多[1]。液化石油气在运输中一旦发生事故，将会造成严重后果。为此，研究液化石油气铁路罐车运输风险的影响因素，对保证运输安全尤为重要。刘洪亮等[2]从提高铁路罐车安全附件安全性能的角度出发，分析其技术可行性和经济可行性，以达到消除或最大限度降低安全风险的目的。边可[3]运用危险与可操作性分析方法识别安全风险因子，建立评价指标体系，根据概率神经网络理论并借助MATLAB软件实现安全风险识别模型的构建与检验。黄定仪[4]通过总结经验和事故树方法分析2类泄漏事故的安全影响因素，建立液化气体铁路罐车泄漏事故运输系统模型，利用马尔科夫方法对已知故障率的罐车运输系统进行可靠性分析。

LPG铁路罐车运输风险的影响因素很多，各因素间存在复杂的相互影响关系。铁路罐车运输事故不是单一影响因素的作用结果，而是由多个影响因素协同作用所致，但目前针对LPG铁路罐车运输风险的研究较少，且大都未考虑指标间的相互作用对运输风险的影响，故本文研究采用改进的相互作用矩阵分析各影响因素间的耦合协同作用，建立适用于LPG铁路罐车运输风险的评价模型，以期能准确评价LPG铁路罐车的运输风险。

1 评价指标体系构建

1.1 LPG铁路罐车运输风险评价指标体系

建立客观合理的风险评价指标体系是做好风险评价的前提。分析国内外LPG铁路罐车运输事故案例，结合国家有关生产法规、标准及铁路罐车运输实践相关规章制度，采用安全科学系统理论中的5M分析方法，从人员、环境、机械设施、管理和LPG自身5方面出发，遵循科学性、完备性和简便性的基本原则，构建LPG铁路罐车运输风险评价指标体系，如图1 所示。

图1 LPG铁路罐车运输风险评价指标体系

1.2 LPG铁路罐车运输风险指标说明

1)人员。在LPG铁路罐车运输过程中，工作人员的素质是保证运输安全的重要条件，合格的工作人员应具有符合相关规范要求的资质证书、较高的业务技术水平和较强的安全防范意识。当有事故隐患时可及时纠正不适当的作业行为和错误操作，或当事故已发生时能及时采取相应的补救措施以阻止事故进一步扩大。

2)环境。装卸车作业线的布置对保证安全运输至关重要；复杂的道路条件会使罐车剧烈颠簸或受到其他不良影响，导致安全附件阀门密封不良[5-6]；罐车周围环境存在静电(火花)或明火时LPG易发生泄漏[7]，也将导致事故。

3)机械设施。LPG罐车焊缝较多，当检修手段不全面时，存在安全隐患，可能会造成事故[8-9]；LPG罐车的安全附件种类繁多，在众多事故中，往往是安全附件出现故障造成LPG泄漏，若泄漏未及时处理，则会导致火灾和爆炸等次生事故。铁路罐车液位计的正常工作是保证LPG充装量的关键，温度计和压力表是测量罐内LPG技术参数的重要仪表。此外，与LPG储运有关的场所都应配置符合规范的消防设施，用于火灾事故的施救。

4)管理。在安全管理过程中，为了充分发挥管理工作人员和设备的作用，必须有完善的管理制度；工作人员需定期进行安全教育培训，使其作业技能不断提高；作业区等应设有火灾自动报警系统和可燃气体检测报警仪等。

5)LPG。随着压力和温度升高，LPG的膨胀系数和密度增大。LPG的温度每升高1 ℃，体积将膨胀0.3%～0.4%，压力上升2.2～3.2 MPa，若罐车设计压力低于此时LPG的压力，将发生物理性爆炸，故需要时刻关注罐内LPG的温度和压力[10-13]。

2 改进的相互作用矩阵

2.1 相互作用矩阵

相互作用矩阵[14]运用到风险评价中的主要思想是：将风险评价对象看作是一个系统，利用影响系统的主要风险因素形成一个表示多因素互相作用、彼此影响的矩阵，进而借助该矩阵对各因素的作用程度进行定量评价。此方法一方面遵循常规评价的研究思路，研究各因素对系统的影响程度；另一方面，特别考虑各影响因素间的耦合作用对系统的影响，尤其适用于研究多影响因素协同作用下的复杂问题[15-16]。

相互作用矩阵较传统评价方法的优势在于计算多个影响因素对目标共同作用时，考虑了诸多因素之间的交互作用。以m个影响因素形成一个m×m的方阵为例，把目标相关因素的风险值列在主对角线上，把一个因素对另一个因素的作用对系统产生影响的风险值分别列在非主对角线上[17-18]，即得到相互作用矩阵

(1)

式中：p1，p2，…，pm分别为影响系统的m个因素的风险值，位于相互作用矩阵的主对角线上；矩阵非主对角线上pij为因素xi对因素xj的作用对系统的影响，pij、pji通常通过经验判断、数值分析、实验研究等方法获取[19]。

由于多数情况下两个因素之间的相互影响程度不一致，故该矩阵一般不具有对称性。采取“专家半定量取值法”对因素间相互作用的影响程度进行赋值：无影响或影响微小、影响小、影响中等、影响大、影响很大的赋值分别为0、1、2、3、4，相互作用程度越大，说明该因素在系统中的作用越大，因此可利用相互作用矩阵确定研究问题中各因素的重要程度[20]。

确定第i个影响因素的权重

(2)

2.2 C-OWA算子确定矩阵元素

传统赋权方法在确定指标权重的过程中均不可避免地受到被调查专家主观偏好的影响，C-OWA算子可较好地解决这一问题，故将该算子引入相互作用矩阵模型[21-23]。

1)邀请n位专家对指标xi进行风险性赋值(0,1,2,…，10)，将专家的打分由高到低降序排列，且从0开始编号，即得b0≥b1≥bh…≥bk，k=0,1,2,…，n-1。

2)确定bh的权重

(3)

3)利用σh+1对数据bh加权，得第i个影响因素的风险值

(4)

同理得非主对角线上的pij和pji。

2.3 LPG铁路罐车运输风险等级划分

为定量描述LPG铁路罐车的运输风险程度，可借助铁路罐车运输风险评价系数来评判其风险等级，根据实际的铁路罐车运输管理及国内外综合评价经验可知，该系数越大，LPG铁路罐车运输的安全风险等级越高。风险评价系数

(5)

式中：RLm为第m个指标的风险评价系数；fi(p1，p2，…，pm)为第i个风险因素影响值函数，fi=pi/max[d]，其中，d为18个指标的风险赋值，d=(0，1，2，…，10)。

依据相关标准对安全风险等级进行划分，按照RL的大小将风险分为5级，从Ⅰ～Ⅴ风险依次升高，如表1所示。

表1 风险等级划分

3 案例分析

3.1 利用C-OWA算子确定矩阵元素

以河北某企业LPG铁路罐车运输为例，邀请5位专家按照相互作用矩阵对风险影响因素及相互影响程度分别赋值，分值高低代表指标的风险大小，列出5位专家(编号为1～5)对图1中18个指标风险赋值的结果，如表2所示。

表2 5位专家对指标风险赋值

同理计算得到矩阵中其他主对角线元素和非主对角线上元素的风险值。

3.2 结果计算与分析

依据相互作用矩阵计算原理，通过式(2)～(4)计算出各影响因素的权重并排序。通过式(5)计算出风险评价系数RL，如：RL1=W1f1=0.054 2×6/10=0.003 3，同理计算RL2～RL18，由此得到RL，具体计算结果如表3所示。

由表1及表3可知：

该LPG铁路罐车运输处于重度风险状态。表3中人员的培训及安全防范意识、安全附件工作状态影响权重较大。计算结果与实际相符，由此可说明该评价方法具有可靠性。

表3 LPG铁路罐车运输影响因素的风险值、权重及风险评价系数

为杜绝重大安全事故发生，针对权重较大的风险因素，采取有效的措施降低风险。如：加强人员的业务培训，制定各岗位责任、定期召开安全例会、进行应急演练等提高工作人员的业务能力和安全防范意识。同时，加强罐车日常保养，提高罐车检修质量，确保检修以后的罐车能够安全运行[24-26]。

4 结论

1)从人员、环境、机械设备、管理和液化石油气5个方面提取18个LPG铁路罐车运输风险影响因素，建立LPG铁路罐车运输风险评价指标体系。

2)在考虑多个影响因素耦合协同作用的基础上，运用相互作用矩阵对LPG铁路罐车运输风险影响因素间的相互作用进行分析，并引入C-OWA算子以减少专家主观偏好的影响，建立适用于LPG铁路罐车运输风险的评价模型，得到影响因素的权重及权重排序，针对权重较大的影响因素可采取针对性的预防措施，避免LPG铁路罐车运输事故的发生。