基于GM（1,1）的化工企業生產事故預測

顧明華，笪可寧

（沈陽化工大學，遼寧 沈陽 110142）

新形勢下，我國化工企業安全生產和管理存在許多薄弱環節，體制不健全、責任不明確、設備陳舊等問題較為突出，安全事故時有發生。實際上，化工生產屬于高危行業，會涉及到大量危險品的使用，一旦出現安全事故便會造成不可估量的損失，對人民群眾的生命健康也會帶來巨大的威脅。近年來，化工企業頻繁發生生產事故，造成嚴重的人員傷亡、財產損失和環境污染，引起了國內外高度關注[1]。如果不能及時較好地解決和預防生產事故，將會遲滯化工企業的健康發展。

1 化工企業生產事故概述

1.1 安全事故統計

中國是生產和使用化工產品的傳統大國，其生產能力位居世界前列。據統計，在2012—2018年期間，全國共發生化工事故1 161 起，造成1 520 人死亡[2]。具體分析來看，2012—2015年，化工事故從187起下降至97起、死亡人數從267人降至157人，年均分別減少22.5 起、27.5 人；2016—2018年，化工事故從226 起下降至176 起、死亡人數從234 人降至223 人，年均分別減少16.7 起、3.7 人。

2012—2018年化工事故統計見圖1。

1.2 典型生產事故

伴隨著社會經濟的發展，我國對化工產品的需求量逐年增大。化工行業生產工藝復雜、危險系數高，使用的原材料大都屬于易燃易爆的危險品，這些原材料經過生產、運輸、存儲等一系列過程，都需要十分注意，一旦出現問題，很容易發生中毒、泄漏甚至爆炸等安全事故，造成不可估量的損失。因此，在實際工作中，必須明確化工企業安全生產存在的問題，從源頭上做好安全管理，降低生產事故的發生率。

2017—2019年部分化工企業重大及特大生產事故見表1。

圖1 2012—2018年化工事故統計

2 事故預測理論

事故預測起源于20世紀30年代美國保險業所開展的安全分析評價工作，對主動掌握事故預防和降低事故發生率有重要指導作用。目前常用預測方法主要有回歸分析預測、時間序列預測、馬爾科夫預測、灰色預測、貝葉斯網絡預測、神經網絡預測法以及這幾種方法的交叉運用和相互滲透。其中，灰色預測法的應用最為廣泛，另外灰色-馬爾科夫鏈、灰色-BP 網絡常被應用于礦山、城市火災、石油化工爆炸、隧道交通塌方等重大事故預測中[3-6]。

表1 2017—2019年部分化工企業重大及特大生產事故

表2 6 種常用的事故預測方法

3 構建灰色預測模型

3.1 數據來源

通過查閱文獻資料[7-9]，收集整理2012—2018年全國化工企業較大生產事故起數、死亡人數如表3所示。由于2015年統計口徑發生變化，大量一般事故的統計數據難以完整獲取，無法準確地開展統計。因此，本文只對較大事故（除2014年特別重大1 起、2017年和2018年重大事故各2 起）進行統計分析。

表3 2012—2018年全國化工企業較大生產事故統計

3.2 模型選擇

對2012—2018年全國化工企業較大生產事故的統計分析發現，由于此次采集樣本數量較少且數據呈波動性變化，結合第二章預測方法的適用性，最終采用灰色預測模型對全國化工企業未來幾年的安全生產趨勢進行宏觀預測，利用預測結果來改善企業日常的安全管理工作，謀求最大程度降低企業損失。

3.3 建立灰色GM（1,1）模型

1）設x(0)為對應于時間序列t的原始數據序列，即有:

2）為弱化原始數據的隨機性，對其進行累加處理，生成新的數列：

3）建立灰色預測模型的微分方程：

式中a、b 為待定系數，一般由最小二乘法確定。其中：

根據還原序列，得：

4 實證分析

4.1 數據驗證

為了保證灰色預測模型的可行性，須要對數據作檢驗處理。這里引入級比這一概念，即，如果所有級比均落在，則原始數列可以作為GM （1，1）的數據進行灰色預測。經計算結果如下：

λ（2）=1.0667，λ（3）=1.0714，λ（4）=1以及λ（5）=1.1667，λ（6）=0.8均落在可溶覆蓋范圍為（0.7515，1.284）內，符合建模要求[10]。

4.2 模型運算

1）計算出表3 中原始時間序列：

2）生成一次累加數據序列：

3）由相應微分方程（5），計算可得：

4）根據式（4），計算可得：

5）根據式（7），求得預測模型：

6）根據式（8）、（9）還原序列：

4.3 結果預測

通過上述計算可以求出2012—2018 歷年化工企業較大生產事故發生次數的擬合值及絕對誤差，如表4所示。

根據表4作出2012—2018年化工企業歷年較大生產事故發生起數的預測曲線。分析圖2 可知，近7年生產事故總體呈下降趨勢。據此，可以大致預測未來3年化工企業較大生產事故分別為11 起、11起、10 起，安全形勢持續向好。

表4 2012—2018 歷年化工企業較大生產事故發生起數擬合值及誤差

圖2 2012—2018 歷年化工企業較大生產事故發生起數GM（1，1）預測

4.4 綜合評價

針對個別年份預測值和實際值偏差略大，歸納以下幾點：①GM（1，1）預測模型的局限性，要提高預測精度，后期須結合其他模型綜合使用；②鑒于2015年以后統計部門對數據統計口徑發生變化，個別數據的準確性對預測模型產生一定的影響；③近兩年化工企業數量增長迅速，企業設備更新不及時，生產技術相對滯后，導致事故頻發；④安全管理制度不健全，企業領導職責不明確；⑤企業員工安全意識有待進一步加強。

5 結束語

1）強化部門責任制，明確第一責任人。各地主管部門應切實把防控化解危險化學品擺在更加突出的位置，堅持底線思維和紅線意識，牢固樹立新發展理念，緊緊圍繞經濟高質量發展要求，大力推進科學發展、綠色發展、安全發展。企業主要負責人必須在崗履責，明確專業管理技術團隊能力和安全環保業績要求，達不到標準的堅決不準辦廠辦企。大力推進安全生產標準化建設，依靠科技進步提升企業本質安全水平。

2）建立健全安全管理制度，充分發揮法律法規的效用。為了更好地提高化工企業安全生產的能力，國家對舊的法律法規體系進行不斷的修訂更新，頒布更符合實際需求的安全生產法律法規，這就要求企業要及時對其環境與職業健康安全管理體系進行更新，完善其內容體系。改善環境安全管理體系和職業健康體系不僅須要把握國家法律法規的更新動態，也要及時評價各項目的安全管理工作，聯系實際情況制定完善相關體系。

3）落實標準化管理，推動化工產業轉型升級。企業必須改變傳統觀念，不能認為沒有重大事故發生，現有的施工作業行為就是正確的工作方式，不能存在僥幸心理，強化安全管理標準化和規范化工作。定時地安排各項目部輪流學習上級會議精神，并組織項目部之間的交流，將特別優秀的項目部提出來在全項目部內進行學習，用榜樣力量推動安全管理標準化和規范化工作的推行。適時修訂發布國家產業結構調整指導目錄和淘汰落后安全技術裝備目錄，細化制定化工行業技術規范，對不符合要求的堅決關閉退出，并實行全國“一盤棋”管理，嚴防落后產能異地落戶、風險轉移。

4）加大企業員工安全教育力度，做好獎懲工作。安全教育是通過各種形式的學習和培養，努力提高員工安全意識和素質，學會從安全的角度觀察和理解所從事的生產活動[11]。通過獎懲措施，在企業中樹立人人遵守安全制度的良好風氣。①獎勵。定期檢查和不定時抽查安全工作，對表現優異的安全生產人員給予充分肯定。企業安全管理部可以在每年年末組織所有部門參與安全工作評比，推薦安全工作作風優良的員工參與評比，對在評比中名次較好的給予一次性物質獎勵。②處罰。依據企業自身制定的安全生產標準，結合國家法律法規，針對員工在生產過程中存在的違章行為，對相關責任人和當事安全生產人員給予處罰，以達到督促相關負責人安全管理、生產人員安全作業的目的。