人工智能＋HAZOP分析軟件介紹

文/吳重光

人工智能＋HAZOP分析軟件CAH，通過圖形化人機界面，構建了一個完整的人工智能HAZOP專家系統平臺，具有高效、快速、省時、省力的優點。目前該軟件已經為企業完成了近千項計算機輔助深度HAZOP評價項目，為我國化工、石油化工、煉油和天然氣工業降低重特大事故發生概率作出了貢獻。

人工智能＋HAZOP 分析軟件CAH（Computer Aided HAZOP ）由北京思創信息系統有限公司開發。該軟件完全融入了經過改進和擴展的領域知識本體，簡稱為SOM/SOM-G，以及過程危險分析的“方法和任務知識本體”。配合筆者提出的高效推理算法研發的推理引擎。通過圖形化人機界面，構建了一個完整的人工智能HAZOP 專家系統平臺。配套的兩本技術指南已經于2012 年由中國石化出版社出版，全國發行，如圖1 所示。

CAH 自動推理機制和人工分析是完全相同的，所不同的是要求分析小組必須建立被分析目標系統的圖形化SOM-G 模型，而且該模型的建立必須體現分析小組的集體智慧。建模看似多了一項額外的工作，其實不然。因為建模所需要的內容在人工分析過程中實際上都涉及到了，除非人工分析不遵循規范和標準。大量的應用經驗表明，高質量的SOM-G 模型使得自動評價保留了全部過程內容信息和結構信息，核查人員完全可以事后對安全分析的全過程跟蹤檢查、反復進行分析和修正、中途換人繼續或繼承以前的分析，具有高效、快速、省時、省力的優點。

圖1 人工智能+HAZOP分析軟件CAH和配套指南

軟件結構

CAH 軟件平臺采用了以事件為中心的圖形化建模方式，將危險評價的資料搜集階段和建模階段的工作統一起來，即，在軟件平臺的提示和引導下圍繞著“事件”這一核心完成資料信息輸入之后則建模的50%～70%的工作也自然完成。

圖2 表達了多引導詞智能化危險評價軟件平臺的基本結構，可明顯看出軟件采用了以關鍵事件為中心的工作機制。軟件針對事件設置了5個屬性，即設備描述、參數及引導詞、根原因、不利后果和保護層。為了幫助使用者準確地填寫屬性，提供了相關的知識庫、信息庫或數據庫。使用者在調查清楚實際工廠在該事件處所的安全措施后，僅需點擊相應選項即可（如果沒有，則無需填入信息），甚至省去了文字輸入之勞。

圖2 多引導詞自動危險評價軟件平臺CAH的結構

軟件要求原因和不利后果事件必須是確切且單一的事件，并且是發生頻率高、危險級別高的事件。其設置有一定的經驗和技巧。所有事件信息確認后進入多重條件SOM定性模型建模環境。主要任務是將每兩個事件之間涉及多引導詞的相互影響關系，通過小組集體討論確定后，以方便簡單的圖形引導方式構造SOM 模型。為了防止遺漏，軟件提供影響關系矩陣輔助功能。

多引導詞SOM 模型建成后，或部分模型建成后，都可以進入自動定性推理試驗過程。這是自動分析的優點之一，人工分析難于反復試驗，因為太耗費時間和精力。軟件允許在任意事件點設置任意偏離。軟件針對不同種類的條件采用不同的定性推理方法，即約束推理、傳播推理、多邏輯關系推斷推理等。

當確認自動定性推理結果滿意后，進入分析結果處理程序。軟件提供3 種顯示和處理模式如下：

危險劇情傳播路徑

提供直觀形象的危險劇情信息。通過危險劇情可以準確定位現有安全措施，進而分清現有安全措施中何為獨立保護層，何為非獨立保護層。非獨立保護層降低風險的作用較差。危險劇情還可以幫助確定建議安全措施的“獨立性”定位問題，即：不但要提出恰如其分的建議安全措施，還應確定安全措施安裝在什么位置才能最起作用。我們發現，這些重要因素在人工危險評價中幾乎都沒有考慮，事實上也無法考慮。

危險評價結果處理

與IEC-61882《危險與可操作性分析（HAZOP 分析）應用指南》的HAZOP 報表相比，可以在報表中加入危險劇情信息、風險矩陣分級信息、半定量發生頻率信息、半定量影響度信息、半定量響應時間信息。在此基礎上，可以將報表逐行展開，采用保護層分析（LOPA）的方法分析現有安全措施風險降低的水平，和建議措施的風險降低綜合設計。分析小組可以對報告內容任意修改或補充。

自動生成并打印HAZOP 分析報表

提供簡單的選項對話框，通過方便的選擇對報表內容進行組合，既可以輸出簡單的報表格式，也可以輸出信息量多的報表格式，例如原因到原因（CBC）表、偏離到偏離（DBD）表、純安全措施表、領結表等。

軟件特點

CAH 軟件的特點是：能夠精準定位“團隊會議”討論的內容和細節，提供強有力的桌面圖形化集體討論和記錄支持功能。

即：可以使每一步討論都切中要害，使每一步討論內容都是集體可視、一目了然的；直觀地提供集體智慧修正邏輯和概念錯誤功能；所有討論步驟都可以事后集體檢查和尋蹤；提供經會議討論確定的內容提示和“加鎖”保護功能。

一旦圖形化團隊會議完成，圖形化討論結果就是定性模型，可立即實施基于人工智能的自動推理，進行完備高效的危險劇情搜索，即知識圖譜結構信息的深度學習，提高了結果的完備性和精準度，免除了大量重復勞動。

CAH 可以將多種危險評價方法集成，優勢互補；軟件提供可擴展的知識庫和數據庫支持，有利于使用和評價經驗的積累。

CAH 軟件所集成的主要危險評價技術是：將最常用的檢查表法、“如果-怎么樣？”法、定性事件樹、定性故障樹、“領結”法、HAZOP和LOPA 方法聯合集成應用，優勢互補；允許任意多種引導詞分析，大大擴展了HAZOP 的危險評價能力和范圍。

將危險劇情的概念貫穿于危險分析的全過程，不但有利于實現完備的精準的分析，而且大大提高了分析結果的實用性、可審查性和可擴展性。

將HAZOP 國際標準IEC-61882 引入“幫助”菜單隨時參考；將風險矩陣集成在HAZOP 分析中；將根原因分析方法（RCA）引入初始原因知識庫；將使能事件和條件事件引入危險劇情分析。

HAZOP 報表可以按不同企業和組織的要求任意組合；將人員因素導致的危險分析方法引入HAZOP 分析過程；將工程常用安全分析數據，例如初始原因頻率、后果嚴重度、常用保護層信用度等數據引入數據庫（包括主要數據的確定規則）以便參考；將針對過程工業常見變量（參數）的常用引導詞引入知識庫，提供參考；將工業常見的安全措施科學分類后引入知識庫，供用戶選擇。

大規模工業應用

圖3 大型液化天然氣裝置智能HAZOP評估案例

本軟件的前期研發工作是國家863 項目，獲得了原國家安全生產監督管理總局頒發的科技成果一等獎。面向工業應用，北京思創信息系統有限公司已經使用CAH 軟件為企業完成了：大型煉油各種裝置，大型乙烯、合成氨、氯堿、聚丙烯、烷基化、苯乙烯、芳烴、甲醇、煤氣化、PTA（精對苯二甲酸）、LNG（液化天然氣）、鍋爐、污水處理裝置等近千項計算機輔助深度HAZOP 評價項目。通過100 多期技術培訓班，其輻射效應已經使得上萬人學會使用CAH 軟件。

智能分析軟件不但全面實現了與人工HAZOP 分析100%的一致性和兼容性，而且提高了分析質量和效率。為我國化工、石油化工、煉油和天然氣工業降低重特大事故發生概率作出了貢獻。大型液化天然氣裝置智能HAZOP 評估案例截圖見圖3 所示。

實踐證明CAH 軟件實現了危險評價的可復查、可復制、可反復、可存檔、可換人、可繼承、可傳遞、可聯網、可討論、可修改、可共享和可視化。

將CAH 軟件直接應用于仿真培訓，學生可以實施操作規程HAZOP 分析和誤操作的原因分析和不利后果預測分析。CAH 是一個非常有效的培訓指導分析工具，可自學習、個性化和智能化決策；也是一個案例仿真培訓HAZOP 分析的工具。

一些已經應用CAH 軟件完成了HAZOP 分析的企業，采用所完成的有針對性的HAZOP 分析知識本體模型SOM-G，利用模型隱含有海量的危險劇情作為案例周期性培訓操作工。提高了操作工事故預防和事故排除決策分析能力，實用效果令企業非常滿意。以前的人工HAZOP分析由于評價過程和細節沒有知識本體跟蹤保留，只有參加HAZOP分析會議的少數人知道，而且分析過后兩周左右基本上都忘記了，將HAZOP 分析結果作為“活的教材”事后用于長期的安全培訓是完全不可想象的。