改進廣義灰色關聯故障樹的危化品LSSC可靠性診斷*

陳 香，龔本剛 ，蔣 培

(1.安徽機電職業技術學院 經濟與貿易學院，安徽 蕪湖241002； 2. 安徽工程大學 管理工程學院，安徽 蕪湖 241000)

0 引言

近年來，隨著石化行業快速發展，危化品物流業務外包增多，安全事故頻繁發生。如： 2017年張石“5·23”危化品運輸爆炸事故等暴露出我國危化品物流運作管理存在諸多問題。?；肺锪鞣展?LSSC)是危化品物流集成化必然產物，危化品LSSC可靠性作為?；饭溈煽啃灾匾M成部分，是?；饭湻€定運作的前提和基礎，由此引起了人們對危化品LSSC可靠性問題高度關注[1-2]。?；稬SSC可靠運作需要強調鏈上成員企業能力分工協調，鏈上任一成員出現問題，都會波及其他成員無法可靠履行客戶需求。因此，研究并構建?；稬SSC可靠性失效診斷模型，查找關鍵事故因素是預防并減少?；肥鹿拾l生，提高?；饭溝到y穩定運作的重要保障。李建民等[3]研究并預測海上?；愤\輸系統的安全性；Kan等[4]運用混合整數規劃模型和啟發式解決方案對?；愤\輸路線和時間安排進行研究；Di Fazio等[5]引用歐洲全球導航衛星系統對?；愤\輸可靠性進行連續定位、控制和監控；王振全[6]對城市?；肺锪髋渌途W絡可靠性進行研究；宋維花[7]對危化品國際物流運輸動態風險和可靠性進行研究；任競舟等[8]提出基于物元分析的危化品儲存安全評價方法；Liu Xuanya等[9]提出基于Bow-Tie模型的危險化學品儲存區動態風險評估方法。以上這些研究主要集中在影響?；饭溸\行的某物流功能環節上，如：危化品運輸、倉儲、配送等，但從供應鏈集成角度對?；稬SSC系統可靠性優化較少涉及。本文在充分考慮影響?；稬SSC系統可靠運行各種事故因素基礎上，對系統失效原因進行全面診斷，快速查找出關鍵事故因素，給出相應改進措施。

本文將故障樹分析法(FTA)和改進廣義灰色關聯相結合，對?；稬SSC系統進行可靠性診斷，特點是改善FTA中系統故障特征與內部特征之間的弱相關性[10]。下文提到的改進廣義灰色關聯主要是引入文獻[11]離差最大化分配系數計算法。首先構建危化品LSSC系統失效故障樹；然后運用灰色關聯技術對以最小割集構造的標準故障模式向量和底事件概率重要度組成的待檢模式向量進行相關性分析，得到所有失效故障模式可能性排序，確定系統薄弱環節和關鍵事故因素，起到快速診斷效果，為?；稬SSC風險等級控制和分級防范措施制定提供參考和借鑒。

1 ?；稬SSC可靠性診斷的改進廣義灰色關聯故障樹模型

1.1 ?；稬SSC系統運營模型

?；芬兹家妆?， 是典型的“低概率重后果”，一旦事故發生將會對生命財產和自然環境造成極大危害[12]。?；稬SSC作為一類特殊產品服務供應鏈，是以?；肺锪鞣占缮虨楹诵?，從功能型服務分包商直至最終客戶的供應鏈結構模式[9，13]?，F實中LSSC網鏈狀較為常見，節點運作容易受多個上下游節點企業影響，導致其穩定性較差。危化品LSSC系統運營過程中，政府的宏觀監管、應急管理能力，上下游企業應急處理能力、信息反饋及時性，集成商的協調處理能力等對危化品LSSC穩定運行至關重要。本文在參照?；稬SSC內涵基礎上，構建如圖1所示的危化品LSSC運營模型，模型主要參與實體是政府、危化品服務分包商群、集成商以及目標客戶群。在政府宏觀監管下，依托政府監管服務平臺和?；肪C合信息共享平臺，?；贩占缮掏ㄟ^對鏈上成員實施有效管理，從接受客戶需求開始，合理組織分包商，形成一個嚴格的閉環危化品物流運作系統。

圖1 ?；稬SSC運營模型Fig.1 Operation model of hazardous chemicals LSSC

1.2 ?；稬SSC可靠性診斷模型構建

危化品LSSC可靠性是指在規定約束條件下，?；肺锪鞣占缮棠軌驕蚀_履行所承諾客戶服務能力的一種相對評估[1，5]。本文將FTA與改進廣義灰色關聯模型融合構建?；稬SSC可靠性診斷模型，具體步驟如下。

1.2.1 確定待檢驗模式向量和特征矩陣

在FTA中，最小割集代表系統失效故障模式，假設最小割集之間相互獨立，則系統最小割集結構函數和頂事件失效概率[14]分別見式(1)和式(2)。實際工作中，最小割集對頂事件發生貢獻程度不一樣，本文選擇概率重要度作為待檢驗模式向量[11，14]，見式(3)。

(1)

(2)

(3)

式中：pUk代表第K個最小割集Uk發生的概率。根據式(3)所求m個最小割集概率重要度組成1組待檢驗模式向量，如式(4)所示：

(4)

設特征矩陣為X，其中第i行向量Xi代表每個割集中基本事件組合，且X中元素取值規定只有0和非0這2種[11]，n為故障樹基本事件個數，m為最小割集數。即：

(5)

1.2.2 絕對和相對灰色關聯度計算

1)絕對灰色關聯度計算

絕對灰色關聯度反映特征矩陣和待檢驗模式向量之間縱向差異，引入FTA后可理解為故障模式表征的特征矩陣與底事件概率重要度組成的待檢驗模式向量之間縱向差異。假設Xi=(xi(1),xi(2),…xi(n))為系統內部因素特征序列，Ii為系統總特征待檢測序列，則絕對灰色關聯度αoi[11，15]計算如式(6)所示：

(6)

式中：|so|為待檢測序列波動幅值和；|si|為特征矩陣內部因素所組成的波動幅值和；|si-so|為待檢測序列與特征序列對應各因素波動幅值的差值和；i=1,2,…,m。

2)相對灰色關聯度計算

相對灰色關聯度可反映總特征序列與各分序列之間的縱向變化差異，引入FTA后可綜合反映特征矩陣內每行值變化對待檢驗模式向量內各因素值變化的影響程度。設相對灰色關聯度初始值待檢測序列和特征矩陣分別為Ii′和Xi′，Xi′為Xi零像化處理[11]，如式(7)所示。

(7)

式中：i=1,2,…,m;j=1,2,…,n，則相對灰色關聯度βoi[11，15]計算如式(8)所示。

(8)

1.2.3 計算廣義灰色關聯度系數

廣義灰色關聯度ρoi實質是2序列曲線之間所夾面積的絕對值，從整體上去度量2序列曲線相似性，采用離差最大化分配系數法定義，如式(9)所示[11，15]。

(9)

式中：Bαi和Bβi分別表示絕對和相對灰色關聯度的總離差；θ為離差最大化分配系數。

2 應用分析

本文以集成商主導的?；稬SSC為研究對象，運用改進廣義灰色關聯故障樹對?；稬SSC進行失效診斷，結果驗證該算法在實際應用中具有切實可行性。

2.1 ?；稬SSC可靠性診斷故障樹編制

假設某地區高危行業危化品LSSC由1個物流集成商，1個化工制造商以及2個?；贩职?運輸與配送、倉儲)所組成。政府負責政策監管、應急救援等服務；集成商負責組織協調；分包商負責功能業務運作。本文將面向終端客戶為化工制造商的危化品LSSC服務能力失效作為頂事件，結合該地區?；穼＜抑R, 在調查?；肺锪鞣障到y日常運作發生風險概率較高事件等基礎上得出系統失效風險的主要事故因素。政治、自然、社會、經濟等外因發生概率小，故不予考慮，由圖1可知，?；肺锪骷缮?、分包商及政府中任何一方失效都可導致頂事件發生，故采用邏輯或連接，并根據邏輯關系從中間事件分析至基本事件，構建?；稬SSC系統失效故障樹(見圖2)，其中T為頂事件，E為中間事件，u為未開展事件，x為基本事件。

圖2 危化品LSSC系統失效故障樹Fig.2 Fault tree of hazardous chemicals LSSC system failure

圖2中基本事件涵義分別為：集成信息共享不充分(x1)；監控人員失誤(x2)；監控設備故障(x3)；危化品分包商選擇不當(x4)；任務分配不合理(x5)；配送不準確(x6)；配送質量問題(x7)；駕駛員技術操作有誤(x8)；駕駛員應急響應不及時(x9)；運輸車輛資質選擇不當(x10)；交通布局不合理(x11)；儲存環境控制不當(x12)；?；穬Υ媸┰O備老化(x13)；倉儲管理人員違規操作(x14)；倉儲內部信息監控有誤(x15)；職能部門分工不明確(x16)；企業教育與培訓引導不當(x17)；應急響應不及時(x18)；政府違規審查?；菲髽I(x19)；督促檢查不及時(x20)。

2.2 改進灰色關聯故障樹的危化品LSSC可靠性診斷模型

2.2.1 故障樹基本信息與待檢驗模式向量確定

?；稬SSC運行環境復雜，涉及眾多利益實體，基本事件發生具有隨機性、不確定性。因此本文在沒有充分統計數據資料情況下，采用專家經驗、事故調查法，并結合模糊數學等相關理論對基本事件進行概率估算，分別為：P1=0.016；P2=0.025；P3=0.026；P4=0.012；P5=0.015；P6=0.018；P7=0.014；P8=0.048；P9=0.045；P10=0.040；P11=0.046；P12=0.043；P13=0.038；P14=0.042；P15=0.047；P16=0.034；P17=0.028；P18=0.030；P19=0.036；P20=0.020。

假設FTA最小割集分別為U1,U2,…,Uk，采用下行法求解最小割集[14]，經簡化吸收后有14個： {x1}，{x2,x3}，{x4}，{x5}，{x6,x7}，{x8}，{x9}，{x10,x11}，{x12}，{x13}，{x14,x15}，{x16,x17}，{x18}，{x19,x20}，根據式(1)和式(2)計算頂事件概率，如式(10)所示。

P(T)=x1+x2x3+x4+x5+x6x7+x8+x9+x10x11+
x12+x13+x14x15+x16x17+x18+x19x20

(10)

將基本事件概率代入式(10)可得：算例中?；稬SSC系統失效概率P(T)=22.7% ，需立即進行可靠性診斷，其中政府、集成商、運輸與配送商、倉儲商失效概率分別為：

P(E2)=3.2%；P(E11)=4.3%；P(E12)=9.3%；P(E13)=8.1% 。根據式(2)和式(3)可得最小割集的底事件組合概率重要度，即系統待檢驗模式向量，如表1所示。

表1 各底事件組合概率重要度IiTable 1 Combination probability importance Ii of each bottom event

2.2.2 絕對和相對灰色關聯度計算

1)絕對灰色關聯度計算

以待檢驗模式向量表示系統總特征矩陣，首先根據式 (5)可得出分序列特征矩陣X(見式 (11))，然后根據式 (6) 計算得出絕對關聯系數，如表2所示。

2)相對灰色關聯度計算

2.2.3 廣義灰色關聯度計算

根據式(9)計算廣義灰色關聯度系數ρoi見表5所示。

0.016000000000000000000000.0250.026000000000000000000000.012000000000000000000000.015000000000000000000000.0180.014000000000000000000000.048000000000000000000000.045000000000000000000000.040.046000000000000000000000.043000000000000000000000.038000000000000000000000.0420.047000000000000000000000.0340.028000000000000000000000.030000000000000000000000.0360.02

(11)

表2 絕對灰色關聯度αoiTable 2 Absolute grey correlation αoi

表3 待檢驗模式向量Table 3 Pattern vector to be tested

表4 相對關聯度βoiTable 4 Relative correlation βoi

(12)

表5 廣義灰色關聯度ρoi計算表Table 5 Calculation table of generalized grey correlation ρoi

通過上述計算方法得到算例中導致?；稬SSC系統失效14種故障模式的廣義關聯度系數ρoi排序為：r2>r11>r12>r5>r8>r14>r7=r9>r10>r6>r1>r4>r3>r13。參考20/80原則，可選取{r2,r11,r12}3個作為?；稬SSC系統執行失效關鍵故障模式，對應基本事件組合為：{x2,x3}{x14,x15}{x16,x17}，決策者應重點關注該組合對應的關鍵故障因素，其余故障模式關聯值域在[0,0.5]內變化不大，均應時刻保持關注。根據上述計算危化品LSSC系統及鏈上成員失效概率，參考文獻[16]可知算例中?；稬SSC系統執行失效等級概率為5，處于高風險區，需要立即檢查。而集成商、分包商失效概率等級為4，處于中高風險區，因此可確定為系統關鍵薄弱環節。

綜上所述，為了預防并減少?；稬SSC系統運作事故發生，集成商應該高度重視監控人員和設備問題；倉儲商應多關注倉管人員違規操作、內部信息監控誤差等；政府應加強監督，明確職能部門職責分工，加強?；菲髽I相關安全教育與培訓引導，提高?；菲髽I和相關從業人員的安全意識。

3 結論

1) 將基于離差最大化分配系數的改進廣義灰色關聯法與FTA結合運用到集成商主導的危化品LSSC系統可靠性診斷中，該方法可綜合反映出標準故障模式與待檢驗模式向量二者的相關性，使得診斷結果更加準確。

2)診斷結果有助于集成商快速識別?；稬SSC系統關鍵事故因素，起到快速診斷作用；有助于政府及時進行職能評估，根據診斷結果加強監管。

3)本文研究重點是危化品LSSC系統可靠性診斷與驗證，未來可對危化品事故應急處理能力、應急響應時間等動態因素對危化品LSSC系統可靠性影響進行探討，為危化品物流動態化、科學化監管進一步提供參考。