●吳聯忠
(福州市消防支隊,福建福州 350005)
隨著我國經濟的快速發展,危險化學品的使用和運輸日益增多,危險化學品災害事故逐年上升。給消防部隊應急救援帶來了巨大的挑戰。總結原因,一方面是由于危險化學品本身具有很大的危害性,另一方面主要由于在事故處置過程中,警戒區內出現點火源導致危險化學品發生爆炸或者未能對危險區域內的人員有效疏散,造成嚴重后果。在危險化學品事故的處置過程中,如何有效劃定警戒范圍是決定事故能否造成重大損失的關鍵因素。
目前,我國消防部隊在處置危險化學品事故確定警戒范圍時,主要有兩種方法。一種方法是根據危險化學品性質,依據氣體擴散理論和模型,通過查表的方法,確定警戒范圍。這種方法理論性強,查表快速簡單,但是對現場環境考慮不足,與實際情況相去甚遠[1]。另一種主要依靠決策者主觀經驗劃定警戒范圍,這種方法能夠充分考慮現場態勢,但是主觀性較強,沒有理論或法規依據,需要決策者積累大量的事故處置經驗,對決策者要求較高。針對以上問題,本文利用案例推理技術,參考以往成功處置的類似案例,依據以前案例的警戒范圍劃定辦法,對當前案例提供輔助決策。
基于案例的推理(Case-Based Reasoning,簡稱CBR)是人工智能領域的一個重要分支,旨在利用已有的經驗和案例去解決新問題。案例推理技術廣泛應用于診斷、設計、法律等諸多領域[2]。案例推理的主要流程是:(1)案例表示。案例表示就是指對以往發生過的案例內容進行有效描述,所謂的有效描述就是指不僅能夠充分的表現案例中的內容,而且通過對案例內容的檢索,能夠對當前所希望達到的目的提供指導。(2)案例匹配。案例檢索就是遵循一定的規則從案例庫中選取與當前案例相似的案例,從而對災害現場輔助決策提供指導。(3)輔助決策的實現。僅通過以上步驟,對于危險化學品泄漏警戒范圍的確定是沒有意義的。只有將檢索結果以具體方法的形式呈現在決策者面前才能達到指導決策的目的。本文將基于消防部隊的實際需求對輔助決策的實現進行研究。
危險化學品災害事故的發生具有明顯的不確定性,這種不確定性主要表現在災害環境不確定,承災體不確定和災害發展方向不確定。災害環境包括自然環境和社會環境,災害環境不確定是指危險化學品災害事故往往事發突然,事發地點和時間都具有極大的不確定性。承災體的不確定就是指泄漏物質不確定。目前的偵檢手段是無法在毫不知情的情況下實現對危險化學品準確偵檢[3]。因此對于危險化學品災害事故的案例表示的重點應該是環境要素和承災要素。
自然環境主要包括地理環境和氣象條件,具體分類和表示方法見表1。由于環境要素對警戒范圍的確定影響較大,在進行案例匹配時,各要素值不可缺省。

表1 自然環境要素屬性分類表
2.3.1 客觀承災體及受災人員的屬性表示
危險化學品事故主要發生于運輸和生產存儲兩個環節,其承災要素主要有槽車、倉庫,具體見表2。被困人員(C)只對被困人員數量(C1)和被困人員行動能力(C2)兩個屬性進行表示。依據我國對災害等級的劃分標準將被困人員數量分為:無人員被困(c11)、少量人員被困(0~10人)(c12)、部分人員被困(10~50人)(c13)、較多人員被困(50~100人)(c14)和大量人員被困(100人以上)(c15)。被困人員行動能力則分為無行動能力(c21)、有行動能力(c22)和在別人幫助下具有行動能力(c23)。

表2 客觀承災要素及屬性表
2.3.2 重大危險源的表示
重大危險源屬于承災要素的子項,重大危險源的分類有多種方法。但是對于危險化學品災害現場決策,過于詳細的分類辦法會降低案例檢索的命中率。因此,本文參照《危險化學品重大危險源辨識》(GB 18218-2009)的辨識及分類方法,從危險化學品危險性和災害現場決策的角度出發,對危險品進行了分類[4]。具體見表3。

表3 重大危險源及屬性表
2.3.3 危險化學品災害事故狀態的表示
危險化學品災害事故各個要素所處的狀態決定災害現場決策者的決策,警戒范圍的劃分有所不同。因此深入分析要素狀態烈度有利于高效確定警戒范圍。具體分類見表4。

表4 要素狀態分類表
危險化學品災害事故的檢索就是檢索出與當前事故相似的案例,判定之前的案例與當前事故匹配的依據就是通過相似度計算[5]。
相似度計算就是指按照一定的算法計算屬性之間的相似度。基于距離的算法是案例推理技術的基本算法。之后又出現了基于幾率模型、基于規律和基于對比模型的算法[6]。最鄰近算法是使用最廣泛的一種算法。它適用于難以定量研究的案例屬性的相似度計算。它將屬性的權重和相似度相結合,從而計算全局相似度[7]。“假設案例A有n個要素,給定一個查詢q和一個案例庫B,最鄰近算法在B中檢索最為相似的案例X。”則新案例q和歷史案例x的全局相似度定義為:

式中,wc是案例屬性c的權重;sim(xc,qc)是新舊案例屬性wc的相似度。
確定危險化學品災害事故要素的權重是為了確定各個要素對事故影響的重要程度,為要素賦予一個精確的權值在一定程度上決定著檢索出的案例是否有效。由于危險化學品事故各要素之間層次結構差異較大,因此很難從最末層對事故進行賦權,所以采用逆向賦權法,首先對組成危險化學品災害事故的5個要素賦權。由于篇幅有限此處不討論層次分析法的具體步驟。采用1~9標度法,由10位專家依據對危險化學品警戒范圍的影響程度對5個要素打分。最終權重見表5。

表5 特征要素及要素屬性權重
3.3.1 屬性類型分類
綜合分析危險化學品災害事故的要素及要素屬性。其屬性類型主要有以下幾種:(1)數值型屬性:這種屬性可以是一個具體的數字也可以是一個函數;(2)符號型屬性:符號性屬性可以理解為文本型屬性,這種屬性沒有閾值,只有是或否的選擇;(3)模糊屬性:模糊屬性和數值型屬性值相對應,所謂模糊即不確定,對模糊屬性的表示只能通過屬性的劇烈程度。對比危險化學品災害事故要素及要素屬性,可以對其屬性類型進行分類,具體見表6。

表6 危險化學品特征要素屬性類型分類表
3.3.2 屬性相似度計算
符號型屬性是客觀事物的直接表征方法,屬于區別度為1的案例特征要素。計算符號型屬性相似度,只有兩個結果就是完全相似或完全不相似,即相似度為0或1。這種特點符合布爾代數特點,因此符號型屬性的相似度可以表示為:

式中,xai是當前符號型屬性;qai是案例庫內案例符號型屬性。
數字型屬性可以用案例推理技術最基本的基于距離的相似度計算方法。其相似度可以表示為:

式中,max(xai,qai)表示屬性值域中的最大值;min(xai,qai)表示屬性值域中的最小值。
模糊屬性依據定性的原則對屬性進行分類,相鄰屬性之間沒有明顯界限。因此,對于模糊屬性,其相鄰屬性之間亦存在相似性,而相間屬性相似度為0。利用兩個標度間的重疊面積計算兩個屬性間的相似度。計算公式如下:

基于案例的警戒范圍確定需要建立在功能完善、內容豐富的數據庫,由于本文只是理論分析,因此不模擬整個案例推理過程。本文以湖南郴州“11·8”液化石油氣槽罐車側翻泄漏事故為例,實現警戒范圍確定的輔助決策。案例數據庫以內蒙古“10·22”天然氣槽車泄漏事故、北京“5·19”氯磺酸運輸槽罐車泄漏事故、京滬高速淮安段“3·29”液氯泄漏事故為例,對案例進行相似度排序,并依據相似度最高案例的警戒范圍劃定方法,對郴州“11·8”石油液化氣槽罐車泄漏事故提供輔助決策。根據上文中對案例特征要素的研究,現將該案例及案例庫案例特征要素進行抽取并對局部相似度進行計算,如表7所示。

表7 屬性相似度計算表
以60%作為案例是否相似的依據,比較案例庫3個案例與當前案例的全局相似度,內蒙古“10·22”天然氣槽車泄漏事故的相似度與當前案例最高。內蒙古“10·22”天然氣槽車泄漏事故警戒措施如下:現場指揮部決定成立警戒組、疏散組、交通管制組等,設立警戒區和安全觀察哨,在500 m范圍內實施警戒,雙向封閉高速及國道,道上車輛全部熄火并切斷車載一切電路,疏散居民及司乘人員,撤離工作人員,利用加油站內部滅火毯對加油機實施包裹,現場禁絕明火,禁止使用電氣設備,非防爆通信、攝像、照相設備一律不得進入警戒區。
參考以上警戒方法,根據現場情況,可以對郴州“11·8”液化石油氣槽罐車側翻泄漏事故的現場警戒提供輔助決策。決策內容如下:(1)高速交警和路政對高速公路實施雙向交通管制。(2)由公安巡(特)警、交警、路政負責在上風方向500 m、下風方向1 000 m處設置警戒線,嚴格控制人員出入,禁絕火種。(3)進入重危區必須著避火服、攜帶防爆對講機、佩戴空氣呼吸器,經指揮部批準后方可進入。(4)由疏散組負責事故地點1 km內群眾的疏散和臨時安置工作。以上決策內容在湖南郴州“11·8”事故中都有體現,事實證明基于案例推理技術對危險化學品事故現場警戒提供輔助決策是可行的。
5.1 通過對案例推理技術應用于災害現場警戒范圍確定關鍵技術的探討,得到了危險化學品泄漏的案例表示的適用方法,并研究了適用于警戒范圍確定的案例匹配相似度計算方法。
5.2 基于對警戒范圍劃定提供輔助決策的目的,利用層次分析法對案例關鍵要素屬性賦權。但是這種權值能否作為達到其他決策目的的要素權值有待下一步研究。
5.3 以郴州“11·8”液化石油氣泄漏事故案例為例,利用案例推理技術,實現了案例匹配,將案例庫案例的警戒范圍劃定方法,應用到當前案例,通過與實際對比,證明是可行的,有實際借鑒意義。
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[2]魏青,張世波.基于案例推理的研究綜述[J].人工智能識別技術,2009,5(30):8518-8519.
[3]李建華,黃鄭華.災害現場應急指揮決策[M].北京:中國人民公安大學出版社,2011:150-151.
[4]GB 18218-2009,危險化學品重大危險源辨識[S].
[5]柳玉,賁可榮.案例推理的故障診斷技術研究綜述[J].計算機科學與探索,2011,5(10):867-868.
[6]何笑.基于CBR的水路危險貨物運輸事故應急決策系統研究[D].南京:南京理工大學,2008:36-38.
[7]張英菊,仲秋雁.基于案例推理的應急救援輔助決策方法研究[J].計算機應用研究,2009,26(4):1413-1415.