基于信息熵的“育明”輪實習安全風險度量

邵秋捷，金永興

(上海海事大學 商船學院，上海 201306)

基于信息熵的“育明”輪實習安全風險度量

邵秋捷，金永興

(上海海事大學 商船學院，上海 201306)

為解決在進行“育明”輪實習安全風險度量的過程中存在的不確定因素難以量化分析的問題,以人員、船舶、環境和管理為要素構建實習船安全風險系統。采用故障樹分析法，依據ISO/IEC 27002標準的層次結構建立故障樹，提出基于信息熵的風險度量模型。將定性分析與定量計算相結合，以“育明”輪實際航次案例為例,驗證理論應用的正確性。

水路運輸;“育明”輪；實習安全；故障樹；信息熵；風險度量

教學實習船在航運人才培養方面發揮著非常顯著的作用，保證其安全性至關重要。我國各航海院校先后運營過多艘教學實習船，目前正在運營并供航海類專業學生實習的校船有：上海海事大學散貨船“育明”輪、大連海事大學雜貨船“育鵬”輪和集美大學散貨船“育德”輪等。當前對教學實習船進行系統化的安全評價的文獻較少，這里以承擔航運教學實習、科學研究、國際交流及散貨運輸等任務[1]的“育明”輪為研究對象，對實習安全的風險度量進行研究。這里提到的安全是指全體實習人員(包括教官)、全體船員、設備、船舶和貨物的安全；實習全過程的安全包括跟班安全、教學安全、水電氣火使用安全、設施設備操作安全、活動安全、幫廚安全、衛生安全、食品安全、演習安全和下地安全等。選取設備、環境、人員和管理等4個因素[2]作為教學實習船第一級子系統，依據ISO/IEC 27002標準的體系結構建立故障分析樹，在獲得某批實習生在船上實習期間相關計劃航線(見圖1)、水文氣象及自然條件等資料的基礎上，經專家評估獲取相關原始數據，采用信息熵分析算法計算各風險因素的風險值。

1 信息熵風險度量算法

信息熵用來表示信源輸出后每個消息所提供的平均信息量或信源輸出前的平均不確定度[3-5],其基本定義如下。

設離散隨機變量X有n個可能取值，即X={a1,a2,…,an}，相應的每種狀態可能出現的概率為p1，p2，…，pn，其離散概率空間為

圖1 某批實習生上下船期間“育明”輪航線

(1)

(2)

則

(3)

式(3)中：H(X)為離散隨機變量X的信息熵，用來表示系統的有序程度。

文獻[6]提出最大熵原理，定義熵為

(4)

式(4)中：k為比例系數。

利用信息熵理論計算風險因素權值原理如下。

1) 當pi取值相等時，熵最大，即Hmax=lnm，用Hmax對式(4)作歸一化處理，得到衡量安全風險因素Ri的相對重要性熵值[7]為

(5)

2) 當pij(i=1,2,…,m)取值相等時，熵為最大值1，即ei滿足0≤ei≤1。當熵值最大時，風險因素對系統風險評估的貢獻最小，此時可用1-ei度量安全風險因素Ri的權。對其歸一化得到風險因素Ri的權值為

(6)

2 風險度量模型

2.1建立故障分析樹

采用故障樹分析法[8]，依據ISO/IEC 27002標準的層次結構建立故障樹(見圖2)，過程如下：

1)確定故障樹的頂事件，即評估目標系統的總體風險，這里指“育明”輪實習安全總體風險。

2)將“育明”輪實習安全的4大類風險作為第1層，即“育明”輪實習安全風險的因；將各類風險的二級指標作為第2層，即每類風險的因。

3)確定故障樹的底事件(即故障樹底層各因素底選擇)，應參照標準選取，且各底事件之間互不交叉(見表1)。

圖2 基于ISO/IEC 27002的“育明”輪實習安全風險故障分析樹

在故障樹建立完成之后，利用信息熵風險分析算法計算目標系統的總體風險。在圖2中,故障樹的第1層、第2層和3層分別用α,β及γ來表示。

2.2信息熵權值及符合度說明

在故障樹分析的基礎上，先規定每層風險因素Ri的權值，用ai表示故障樹第1層的4個安全要項的權值；各安全要項由第2層的若干個要項指標體現，用βi,j表示第i個安全要項下的第j個要項指標的權值；各要項指標由第3層的若干個指標因素體現，用γi,j,k表示第i個安全要項、第j個要項指標下的第k個指標因素的權值(即符合度)。給出符合度的量化定義，共5個級別，見表2。符合度的量化值可在區間內任意取值。

2.3風險分析計算

“育明”輪實習安全總體風險的計算過程如下：

(7)

步驟1 取得符合度的量化值γi,j,k(如表1所示)。

步驟2 由于式(4)具有對稱性，給所有安全指標賦予同樣的權重，在研究“育明”輪實習安全系統時，應充分考慮對實習安全影響較大的指標，因此對第3級指標分別賦予權重ωi,j。結合式(5)和式(6)，計算得到第2層各要項指標的熵權系數βi,j和風險權值φi,j分別為

表1 “育明”輪實習安全風險系統各指標因素符合度及權重值

(8)

(9)

步驟3 對第2層指標分別賦予權重μi，計算得到第1層各安全要項的熵權系數αi及風險權值φi分別為

(10)

(11)

步驟4 計算育明輪實習安全總體風險的熵權系數e和總體風險值φ分別為

(12)

φ=1-e,e≥0,φ≤1

(13)

表2 符合度定義

步驟5 對照目標系統的總體風險φ和表3的風險等級定義，評價目標信息系統的風險等級。

3 模型實例分析

依據模型計算步驟，計算得到“育明”輪實習安全各層次要素的熵權系數和總體風險值(見表4)。

根據計算結果可判斷總體風險。對照風險等級定義可知，目標系統的總體風險φ=0.042 09，介于0～0.2，處于極低風險區域，可判定該實習安全風險系統相對安全可靠。

表3 風險等級定義

表4 風險權值計算結果

以上評價結果表明“育明”輪上有先進的儀器設備、舒適的實習環境、優秀的管理人員及良好的管理模式,其設備、環境、人員和管理的有效協調可使實習安全風險降到最低。此外，仍可發現該船在學生實習期間存在以下相對薄弱的環節：

1) 電子海圖中缺少大量數據，需有關部門上船更新；實習駕駛臺的部分設備無法正常工作，應加強管理和維護保養。

2) 廚房、冰庫等生活設施需改善;相關備件需及時補充。

3) 存在實習生安全價值觀和應急反應能力不強等問題，應采取安全教育、技術培訓、應急演練和演習等措施，同時從制度上約束實習生的日常安全行為。[9]

4) 教學部人員應監督和督促實習生執行船舶的各項規章制度和學生實習守則，隨時掌握其思想動態和行為情況，發現問題及時采取相應的措施予以解決。大副及輪機長應積極配合和支持教學部人員的工作，做好學生現場實操的安排。

5) 加強學生在各港口下船的管理，做好應變部署。下船前由船長、政委或教官介紹港口的地理環境、風土人情、生活禁忌、船旗國和港口國檢查的基本情況、國家外事紀律和船舶在國外的活動規定與海關規定等。下船學生應根據教官的指示行動，全體師生應注重組織紀律、外事紀律和時間觀念，時刻將安全放在首位。

4 結束語

根據ISO/IEC 27002標準的要求及其體系結構，定性分析“育明”輪實習安全風險因素指標；在建立風險故障分析樹的基礎上，提出一種基于信息熵的系統安全性定量計算方法，并形成完整的風險分析模型。在通過專家評估獲得初始數據之后，利用信息熵風險分析模型計算“育明”輪實習安全系統的風險，實現數據與理論分析的有機統一。通過對“育明”輪進行數據調查發現，船舶日常生產作業和管理中存在相對薄弱的環節。對此，有針對地提出改進措施，以保證船舶的安全。

目前的研究工作仍存在一定的不足，需在以后作進一步的完善。研究過程中，該模型的初始數據是通過專家評估調查獲得的，具有主觀、模糊和不確定性。[10]同時，在對各項指標及指標因素權重進行確定時，只是過于簡單地取其平均值，在以后的研究中，需研究能使賦值更科學、準確、客觀的方法，例如幾何平均法、和積法及方根法等。

[1] 吳棟奎.淺談教學實習船育明輪的安全管理[J].珠江水運，2016(3)：51-55.

[2] 李建民.基于耗散理論的海上危化品運輸安全研究[D].大連：大連海事大學，2014.

[3] SHANNON C E.A Mathematical Theory of Communication[J].The Bell System Technical Journal,1948,27:379-423,623-656.

[4] WANG C H,GOPAL R D.ZIONTS S.Use of Data Envelopment Analysis in Assessing Information Teachnology Impact on Firm Performance[J].Annals of Operations Research,1997,73(1):191-213.

[5] SEIFORD L M,ZHU J.Profitability and Marketability of the Top 55 US Commercial Banks[J].Management Science,1999,45(9):1270-1288.

[6] JAYNES E T.Information Theory and Statistical Mechanics[J].Physical Review,1957,106(4):620-630.

[7] KAO C,HWANG S N.Efficiency Decopposition in Ttwo-Stage Data Envelopment Analysis:An Application to Non-Life Insurance Companies in Taiwan[J].European Journal of Operations Research,2008,185(1):418-429.

[8] 姜茸，錢泓澎.一種度量國家經濟安全風險的方法與預警[J].生態經濟，2015，31(4)：14-19.

[9] 劉立國.教學實習船綜合安全評價[D].大連：大連海事大學，2010.

[10] 鮑君忠.面向綜合安全評估的多屬性專家決策模型研究[D].大連：大連海事大學，2011.

SafetyRiskMeasurementwithInformationEntropyforTrainingonVesselYuming

SHAOQiujie，JINYongxing

(Merchant Marine College,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China)

In view of the fact that quite a few factors involved in the training ship operation,the safety risk evaluation is difficult to quantification,a comprehensive safety evaluation system of training ship is proposed on the basic of the factors of man-ship-environment-management.A fault tree of the hierarchical structure is built according to the ISO/IEC 27002 standard.An information-entropy-based risk measurement model is constructed.The measuring process combining qualitative analysis and quantitative calculations is illustrated.The actual operation records of the vessel Yuming verifies the correctness of the method.

waterway transportation; vessel Yuming; training safety; fault tree; information entropy; risk measurement

U676.1

A

2017-02-25

邵秋捷(1992—),女,江蘇南通人，碩士生，研究方向為載運工具運用工程。E-mail:1084785678@qq.com

金永興(1959—),男,上海人,教授,博士生導師,研究方向為船舶結構特性及運行品質。E-mail:yxjin@shmtu.edu.cn

1000-4653(2017)02-0083-05