城鎮燃氣管網施工事故風險耦合機理及關鍵因素分析*

孫逸林,鄭小強,劉丹秀,賀艷艷,李洪兵

(1.西南石油大學 經濟管理學院,四川 成都 610500;2.西南石油大學 能源安全與低碳發展重點實驗室,四川 成都 610500;3.深圳市燃氣集團股份有限公司,廣東 深圳 518049;4.四川師范大學 工學院,四川 成都 610101)

0 引言

近年來,我國城鎮燃氣行業發展較快,燃氣管網施工與建設規模不斷擴大,但其事故呈現頻發態勢,已造成嚴重的人員傷亡、經濟損失和社會失序[1-2]。深入研究其風險耦合機理,辨識關鍵影響因素,對指導該類事故防控具有重要意義。

國內外相關學者在燃氣管網風險及事故方面已有較多研究結果。在風險評價方面,Li等[3]提出1種基于貝葉斯網絡的城市燃氣管道外力破壞風險評價方法;杜雨霽等[4]運用Logistic回歸方法,對燃氣管網風險因素進行重要程度排序。在事故分析方面,Satyam等[5]通過歸納印度50余起城市燃氣管道事故致因,總結經驗教訓并提出風險治理對策;李聰等[6]通過知識圖譜和BP神經網絡分析燃氣管網泄漏事故的演化機理。但上述研究仍有以下不足:首先,針對城鎮燃氣管網風險耦合的研究較為鮮見,而且基礎數據來源較為久遠[7],結論難以完整映射燃氣行業高速發展背景下的實際情況;其次,針對城鎮燃氣管網施工事故致因的研究囿于定性分析[8],未能從量化視角辨識關鍵因素。Kauffmans[9]提出的N-K模型是復雜系統風險耦合研究的重要工具之一,已被成功應用于煤礦、航海、鐵路等領域[10-12]。社會網絡(social network analysis,SNA)則是1種經典的系統建模方法,能定量描述系統內部要素邏輯關系并確定關鍵因素[13]。

綜上所述,本文以我國國內2016—2022年間158起城鎮燃氣管網施工事故調查報告為研究基礎,首先采用N-K模型分析風險耦合機理,測度耦合水平,探討關鍵風險類型;然后通過SNA構建風險關聯網絡,辨識關鍵風險因素與風險關系;最后提出風險防控對策并檢測其干預效果。研究結果可為城鎮燃氣管網施工事故防控提供一定參考。

1 城鎮燃氣管網施工事故風險耦合相關概念

1.1 城鎮燃氣管網施工事故風險耦合因素

根據物理學領域對耦合的定義,界定城鎮燃氣管網施工事故風險耦合為:在城鎮燃氣管網施工事故中,不同風險因素間相互依賴、聯系和影響的關系與程度。基于安全系統工程理論,可將城鎮燃氣管網施工事故視作由“人”“機”“環”“管”4類風險因素組成的復雜系統,具體說明如下:

1)“人”的風險因素

該類因素是事故系統中較活躍、積極的因素,其主體可分為燃氣企業從業人員和第三方單位人員,二者間存在密切聯系。

2)“機”的風險因素

該類因素以管網系統為核心,以施工設備、安全防護裝置等附屬設備為補充,其主體既是事故載體,又是主要致因,并受其他風險影響較大。

3)“環”的風險因素

該類因素包括自然環境與社會環境,前者是指由管網敷設環境等自然條件不佳所引發的風險,后者是指由管網系統周邊建筑違章占壓、車輛違章碾壓、第三方單位破壞等所造成的威脅。

4)“管”的風險因素

該類因素主要指由政府部門、燃氣企業、第三方單位等管網系統的監管和運營單位在安全管理方面的不到位所帶來的風險。

1.2 城鎮燃氣管網施工事故風險耦合機理

在城鎮燃氣管網施工事故中,“人”“機”“環”“管”4類風險因素間的作用規律類似物理學微觀粒子非規則運動的混沌狀態。因此,本文借鑒物理學領域的耦合器原理,定義城鎮燃氣管網施工事故風險耦合機理,如圖1所示。

圖1 城鎮燃氣管網施工事故風險耦合機理Fig.1 Risk coupling mechanism of construction accidents in urban gas pipeline network

分析圖1可知,各類風險可通過交互耦合,誘發系統內部隱性問題,打破系統常規運行態勢,進而產生風險脈沖,突破各子系統安全閾值與風險載荷,最終破壞系統性能并引發事故。

2 城鎮燃氣管網施工事故風險耦合分析

2.1 N-K模型概述

N-K模型如式(1)所示。

(1)

式中:T代表耦合水平,與事故概率成正比;a,b,c,d代表“人”“機”“環”“管”4類風險中參與耦合的因素;H,I,J,K代表“人”“機”“環”“管”4類風險因素;h,i,j,k分別代表“人”“機”“環”“管”4類風險可能處于的狀態;Phijk代表當“人”“機”“環”“管”風險分別處于h,i,j,k狀態時的耦合概率;Ph...代表當“人”風險處于h狀態時各類情況的耦合概率;P.i..代表當“機”風險處于i狀態時各類情況的耦合概率;P..j.代表當“環”風險處于j狀態時各類情況的耦合概率;P...k代表當“管”風險處于k狀態時各類情況的耦合概率。

2.2 風險耦合類型分析

城鎮燃氣管網施工事故風險耦合可劃分為單因素、雙因素、多因素耦合3類。其中,單因素耦合是指4類風險因素內部同屬性因素間交互影響;雙因素耦合是指城鎮燃氣管網施工事故的4類風險因素兩兩耦合的情況,如式(2)～(7)所示;多因素耦合是指4類風險因素中的3類或4類因素耦合作用的情況,如式(8)～(12)所示。

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

式中:T21(a,b),T22(a,c),T23(a,d),T24(b,c),T25(b,d),T26(c,d),T31(a,b,c),T32(a,b,d),T33(a,c,d),T34(b,c,d),T4(a,b,c,d)分別代表人-機、人-環、人-管、機-環、機-管、環-管、人-機-環、人-機-管、人-環-管、機-環-管、人-機-環-管的風險耦合情況;Phi代表“人”“機”風險因素分別處于h,i狀態時,2種因素的耦合概率;Phj代表“人”“環”風險因素分別處于h,j狀態時,2種因素的耦合概率;Phk代表“人”“管”風險因素分別處于h,k狀態時,2種因素的耦合概率;Pij代表“機”“環”風險因素分別處于i,j狀態時,2種因素的耦合概率;Pik代表“機”“管”風險因素分別處于i,k狀態時,2種因素的耦合概率;Pjk代表“環”“管”風險因素分別處于j,k狀態時,2種因素的耦合概率;Phij代表“人”“機”“環”風險因素分別處于h,i,j狀態時,3種因素的耦合概率;Phik代表“人”“機”“管”風險因素分別處于h,i,k狀態時,3種因素的耦合概率;Phjk代表“人”“環”“管”風險因素分別處于h,j,k狀態時,3種因素的耦合概率;Pijk代表“機”“環”“管”風險因素分別處于i,j,k狀態時,3種因素的耦合概率;Phijk代表“人”“機”“環”“管”風險因素分別處于h,i,j,k狀態時,4種因素的耦合概率。

2.3 風險耦合水平測度

本文通過政府部門官網、“燃氣爆炸”微信公眾號和文獻[14],收集2016—2022年間我國國內158起城鎮燃氣管網施工事故調查報告,分析事故的基本情況和主要原因,總結不同風險耦合形式的頻數和頻率,結果如表1所示。表1中,“0”和“1”分別表示“未發生耦合”與“發生耦合”,參與耦合因素的對應順序為“人”“機”“環”“管”。例如:“1100”代表“人”“機”風險發生,而“環”“管”風險不發生,其他情況同理。根據上文所述計算各類風險耦合情況的發生概率,再通過式(2)～(12)計算不同事件的風險耦合水平,結果如表2所示。

表1 城鎮燃氣管網施工事故風險耦合形式頻數與頻率Table 1 Frequencies and probabilities of risk coupling forms for construction accidents in urban gas pipeline network

表2 風險耦合水平分析結果Table 2 Analysis results of risk coupling level

2.4 風險耦合測度結果分析

分析表2可知,風險耦合水平從高到低的總排序為:T4(a,b,c,d)>T22(a,c)>T31(a,b,c)>T33(a,c,d)>T32(a,b,d)>T34(b,c,d)>T21(a,b)>T23(a,d)>T25(b,d)>T26(c,d)>T24(b,c)。其中,4因素耦合水平較高,其次為人-環耦合情況與3因素耦合情況;除人-環耦合外的其他雙因素耦合水平均偏低。因此,隨著參與耦合因素數量的增加,風險耦合水平與事故發生概率也隨之提高;3因素耦合排序為:T31(a,b,c)>T33(a,c,d)>T32(a,b,d)>T34(b,c,d)。這說明人員風險在城鎮燃氣管網施工事故中較為突出,環境風險因素次之。管理風險因素屬于隱性因素,其排序偏低;雙因素耦合排序為:T22(a,c)>T21(a,b)>T23(a,d)>T25(b,d)>T26(c,d)>T24(b,c)。其中,人-環耦合情況在總排序中排列第2位,進一步說明人員與環境風險因素的作用較為顯著,二者耦合更容易引發事故,應予以重點管控。

2.5 風險耦合防控對策分析

1)各主體在風險耦合前應基于“慣性解耦”原理,遏制管理風險與外部風險交互,避免因風險耦合導致新風險涌現或原風險強度增加。耦合中應基于“彈性解耦”原理,加強對“人”“機”“環”等風險載體的管控,及時阻斷其風險流動與耦合;耦合后應基于“激勵解耦”原理,提高管控韌性,并及時引導風險轉移。

2)應重點管控“人”“環”2類風險因素。人員風險因素方面,應通過完善安全管理制度和加強安全培訓教育,提高安全意識和安全能力,避免違規作業、違規指揮、違反程序等情況發生;環境風險因素方面,應通過加強管網巡檢、維護和外部協作,降低不良環境與第三方破壞等負面影響。

3 城鎮燃氣管網施工事故關鍵風險因素分析

3.1 風險關聯網絡構建

N-K模型能準確度量城鎮燃氣管網施工事故的風險耦合水平,但該方法僅能指明關鍵風險類型,難以反映具體因素的性質。因此,本文采用SNA方法構建城鎮燃氣管網施工事故風險關聯網絡,并通過拓撲參數分析辨識關鍵風險因素與風險關系[15]。主要步驟為:首先,基于158份事故調查報告,按照“人”“機”“環”“管”4類風險因素維度,通過扎根理論思想辨識出30項細分風險因素,如圖2所示;其次,結合事故實際情況,辨識風險因素間邏輯關系;最后,通過Ucinet實現風險網絡可視化,如圖3所示。

圖2 城鎮燃氣管網施工事故風險因素Fig.2 Risk factors of construction accidents in urban gas pipeline network

3.2 風險網絡整體性質分析

1)網絡密度

根據上文分析,得到本文風險網絡的網絡密度為0.207,說明網絡內部要素聯系緊密,網絡結構穩定,整體凝聚水平較高。

2)塊模型

塊模型能夠度量節點在網絡內部的相對位置。首先計算分塊矩陣和密度矩陣,再以整體網絡密度為指標計算像矩陣。塊模型組成結構和塊模型像矩陣分別如表3和表4所示。

表3 塊模型組成結構Table 3 Composition structure of block model

表4 塊模型像矩陣Table 4 Image matrix of block model

分析表4可知,塊2,3既有發出關系,也有接收關系,還有內部關系;塊8擁有較強的發出關系,一定程度上能夠影響塊3,4,6,7,且在擁有內部關系的同時沒有接收關系,不受其他塊影響。因此,將塊2,3,8視作核心塊。

3.3 風險網絡個體性質分析

1)點度中心度分析

點度中心度被定義為與某個因素直接相連的邊的數量,其排序能夠反映節點在網絡中的地位。有向網絡的點度中心度為出度與入度之和,出度能夠反映某因素對其他因素和整體網絡的影響力,入度能夠反映某因素受其他因素的影響程度。點度中心度分析結果如圖4所示。分析圖4可知,在所有因素中,出度的排序為:D9(出度為14,下同)>D1(12)=D4(12)=D8(12)>D5(11)>D10(11)>D11(10)>C5(9)=D2(9)=D3(9)。上述細分因素大多屬于“管”類風險,說明相關政府和企業安全生產主體責任落實缺欠、安全管理制度執行不力等是事故的深層組織致因,可將上述10項因素視作“推薦關鍵風險因素”;入度最高從高到低的排序是B4,A1,A5,A2,B5,C5,A3,A4,A6,D2,上述細分因素大多屬于“人”“機”類風險,主要體現為相關事故的直接原因或外在表現,通常是環境與管理風險負面干擾的結果。

圖4 點度中心度分析結果Fig.4 Analysis results of points centrality

2)中間中心度分析

中間中心度能夠反映某因素的風險傳導能力,本文風險網絡中間中心勢為4.55%,各節點中間中心度分析結果如表5所示。分析表5可知,中間中心度從高到低的排序是B5,C5,B6,D10,D1,D3,D11,C3,D2,D5,上述細分因素主要屬于“機”“環”“管”類風險,同樣將其視作“推薦關鍵風險因素”。

表5 中間中心度分析結果Table 5 Analysis results of betweenness centrality

3.4 關鍵風險因素分析

將出度和中間中心度排序前10位的“推薦關鍵風險因素”取并集,得到13項“推薦核心關鍵風險因素”;再將其與屬于核心塊的風險因素取交集,共得到5項關鍵風險因素,分別為B6,C5,D2,D3,D10。

從N-K模型測度結果來看,“人”“環”風險因素參與耦合的積極性更強,“管”的風險較弱,但這并不代表其重要程度偏低。相反,中間中心度排序前10位的因素中,管理風險占大多數。主要原因在于“人”“機”“環”風險因素屬于淺層顯性直接致因,而“管”的風險因素屬于深層隱性根源致因。上述分析也解釋了N-K模型與SNA分析結果間差異的成因。

3.5 關鍵風險關系分析

通過線中間中心度辨識關鍵風險關系。風險關系共900項,遴選線中間中心度大于0者,共180項;再選取從高到低排序的前10%者(共18項)視作“推薦關鍵風險關系”。剔除涉及關鍵風險因素的風險關系后,得到關鍵風險關系共6項,如表6所示。

表6 關鍵風險關系分析結果Table 6 Analysis results of key risk relationships

3.6 風險防控對策分析

基于消除關鍵風險因素和阻斷關鍵風險關系的思想,制訂如表7所示的風險防控對策。通過風險因素和風險關系的數量、網絡密度、中間中心勢等參數檢測風險防控效果[15]。在風險防控對策實施后,風險因素由30個減少至25個,降低約16.67%;風險關系由180個減少至98個,降低約45.56%;網絡密度從0.207降低至0.163,降低約21.26%;中間中心勢從4.55%降低至3.40%,降低約25.28%。這說明風險在一定程度上得到了有效控制。

表7 城鎮燃氣管網施工事故風險防控對策Table 7 Risk prevention and control countermeasures of construction accidents in urban gas pipeline network

4 結論

1)城鎮燃氣管網施工事故的風險耦合水平與參與耦合因素的數量成正比,應避免多風險因素耦合;事故與人員和環境風險聯系密切,管理風險因素屬于深層隱性根源致因,應予以特別重視。

2)對城鎮燃氣管網施工事故的關鍵風險因素和風險關系實施靶向干預,可使風險因素與風險關系數量、網絡密度和中間中心勢等指標下降。基于消除關鍵風險因素和阻斷關鍵風險關系思想制訂的風險防控對策具有良好的治理效果。

3)本文所用數據源自2016—2022年間,后續研究應通過對案例樣本和數據規模的擴充提高結論的準確性。此外,既有研究在事故防控方面側重于從單一主體視角出發制定對策,因此有必要對城鎮燃氣管網的風險協同治理模式進行更深一步探討。