基于ISM和BN的危险品仓储系统安全风险评估

危险品在存储和作业过程中，极易发生泄漏、爆炸、火灾等重大安全事故，造成严重的人员伤亡、财产损失和环境污染等，而且事故波及面大，容易在社会上产生较大不良效应。自“8·12”天津港事故以来，我国政府高度重视危险品的安全储存工作，危险品存储管理已成为社会热点问题。开展危险品储存环节的风险评价，是预防和控制危险品事故的重要手段。在危险品存储和作业过程中，由于所涉及的安全风险复杂多变，各种风险因素关系互相影响，进行风险评估需要科学的方法。传统的风险分析方法大多采用专家打分法和AHP法，但这2类方法存在较大的主观随机性。也有学者将危险品仓储系统分成人、机、环、管4个子系统，基于耦合协调度对危险品仓储系统风险进行评价。

解释结构模型（Interpretative Structural Modeling Method，简称ISM）能分析影响系统的直接因素以及间接因素，考虑影响要素间的复杂作用关系，对因素间的层次关系进行分析。贝叶斯网络（Bayesian Network，简称BN）模型能降低系统风险分析和评价的随机性和不确定性，在安全风险分析和评价等领域得到了较好的应用。

笔者拟将两种方法结合，利用ISM找出影响危险品仓储系统安全的不同层次原因。在此基础上构建BN模型，基于BN模型对危险品仓储系统安全风险进行评估，评估结果可为危险品仓储日常安全管理作参考。

危险品仓储系统是在一定的时空范围内，由危险品和包装、搬运装卸、仓储等设备、人员、组织管理及信息技术等相关要素，构成的具有仓储物流作业及相关功能的有机整体。将危险品仓储系统安全风险定义为：危险品仓储运行过程中，由于风险因素发生异常状态，导致系统出现事故的不确定性。

扎根理论经过对资料的比较和分析，最终将概述提炼出来并且建立理论体系。扎根理论方法的数据分析和编码包括3步：对原始资料进行开放性编码、对主范畴进行主轴性编码、对范畴和范畴之间进行选择性编码，具体见图1。

数据收集以危险品仓储行业人员个人访谈和危险品仓储安全风险管理文本资料为主。

(1）个人访谈。选择危险品仓储行业的从业人员和行业专家等进行访谈，访谈的主要题目围绕“危险品仓储系统运行过程中，导致安全风险或事故的因素具体有哪些，这些因素是如何影响危险品仓储安全的”为最大限度扩展理论的样本范畴，作为原始分析资料。依据理论饱和原则，以16名受访者作样本开展访谈。

(2）风险管理的文本资料。在个人访谈中，对受访者提及的危险品仓储系统风险事件案例做记录，最终获取相关文本资料9份。此外，从应急管理部危险品安全监督管理司以及中国化学品安全协会提供的相关资料中，搜集近年危险品仓储行业安全事故案例做资料分析。

(1）开放式编码。分析访谈资料和风险管理相关文本资料，共贴出106个标签。76个用作模型构建，30个用作理论饱和度检验。标签表征的现象共赋予12个概念，经过范畴化的“组配”后，提炼出7个范畴，见表1。

(2）主轴式编码。主范畴内涵及其和次要范畴之间逻辑关系见表2。

(3）选择式编码。确定“危险品仓储系统安全风险因素分析”这一核心范畴，以“故事线”的方式描绘行为现象，概括出危险品仓储系统安全风险因素可以分为人员风险、设备风险、管理风险和环境风险等4个主范畴。

故事线如下：随着危险品仓储物流作业量和复杂度增加，安全管理难度增加。安全管理人员由于经验以及管理水平原因，导致安全管理制度不规范。作业人员由于工作疲劳或者心理疏忽，容易导致不安全行为。不安全行为引发设备设施出现不安全状态，遭遇不良环境条件，安全风险状况越来越严重。整个故事线为人员因素影响管理因素，管理因素影响环境因素和设备因素，或者人员因素直接影响环境因素和设备设施因素。从故事线可看出，“人员风险”是影响其他风险的根源所在。

(4）理论饱和度检验。将剩余的30个的访谈记录用作理论饱和度检验，进行编码和分析，确定模型概念和范畴完善与否。结果发现，危险品仓储系统安全风险因素的4个主范畴都未发现新范畴和关系，说明模型中的范畴足够。至此完成了危险品仓储系统安全风险因素的构建过程。

ISM模型能直观地表示各影响因素之间的关联关系，BN模型能较好地处理不确定性问题，将ISM模型与BN模型相结合用于危险品仓储系统安全风险评估研究。

ISM模型是一种复杂系统结构模型化技术。该模型将系统分解为若干子系统要素，构成一个多级递阶的结构模型。

(1）建立邻接矩阵。用邻接矩阵A来描述系统结构图，其中矩阵行和列的交叉点代表系统要素间的关系。A矩阵的元素aij=1表示因素Si对Sj有直接影响，否则aij=0。

(2）建立可达矩阵。根据邻接矩阵A加单位矩阵I，经过计算可得可达矩阵，对可达矩阵的分解可实现系统要素分层。令矩阵A1=(A+I)，表示各节点经长度不大于1的通路可到达程度，由布尔矩阵运算法则证明可得式（1）。

则矩阵A2=(A+I)2，表示各节点经长度不大于2的通路可到达程度，同理可证明：(A+I)k=I+A+A2+A3+⋯+Ak。

如果矩阵A满足A1≠A2≠⋯≠Ar-1=Ar=(A+I)r-1=M，则M即为邻接矩阵A经运算后的可达矩阵，表现了系统要素间的连接关系。m阶可达矩阵，其路径长度不超过m-1。

(3）各因素级别分配。找出每个要素的可达集M(Si)，即从要素Si出发可以到达的全部要素的集合；前因集A(Si)，即可以到达要素Si的全部元素的集合；再求满足式（2）条件的要素集合Li。

Li中要素处于有向图第一级。从原来可达矩阵R中删去对应Li中要素的行和列，得矩阵R/，对R/同样操作确定属于第二级L2的要素。继续重复操作，依次求出L3,L4，⋯，把各要素分派到相应级别。

(4）根据层级划分和因素间关系确定各层级因素间的关系，结构模型构建完成。

BN模型是在Bayes公式的基础上扩展出的一种不确定性知识表达和推理模型。贝叶斯网络是由网络节点V、表示节点间因果关系的有向边E，以及表示节点间依赖关系的条件概率分布P组成的有向非循环网络，表示为B=(G,P)。其中，G=(V,E)为有向无环图。

贝叶斯网络是一种综合了定量分析和定性分析的方法，是通过节点、边、条件概率表表示变量之间关系的概率图模型。节点代表变量，边代表变量之间的关系，节点和边构成网络模型。网络参数用条件概率表进行表示，说明变量之间关联性的局部概率分布。

贝叶斯网络可以通过由点集和边集组成的有向无环表示。在贝叶斯网络中，如果一个节点z指向另一个节点x，那么节点z是节点x的父节点。每个节点及其代表的变量用Xk表示，用Pak表示某个节点Xk的父节点集。这样，所有变量集的联合概率分布可表示为式（3）。

贝叶斯网络参数在无法获得精确概率值的情况下，可选择三角模糊数来表达网络参数的概率值。三角模糊数表示为，其隶属度函数见式（4）。

三角模糊数A1=(a1,b1,c1)与A2=(a2,b2,c2)的“⊕”运算表示为式（5）。

危险品仓储系统安全风险评估具体步骤如下：

(1）确定系统安全风险因素S1,S2,…,Sn,以及系统目标因素。

(2）构建ISM模型。以可达矩阵为基础，按最高集定义确定本层级因素，同时删除可达矩阵中对应元素的行与列。类似地确定不同层级因素。在级间划分和可达矩阵关系的基础上建立结构模型。

(3）建立贝叶斯网络结构。首先确定系统安全风险因素状态，设各因素风险等级有3种状态：j=0忽略，j=1能接受，j=2不接受。然后进行贝叶斯网络节点转换，结构模型中各因素转为贝叶斯网络节点集V。最后进行贝叶斯网络有向边转换，结构模型因素之间的关系转为贝叶斯网络有向边E。

(4）求出贝叶斯网络节点的先验概率以及条件概率分布。

为方便专家评价，引入自然语言变量：非常高、高、偏高、中等、偏低、低和非常低。将专家评判结果转化为三角模糊概率。自然语言变量与三角模糊数的对应关系见表3。

对于第k名专家评判节点Si的风险等级状态j，三角模糊概率表示为Pij,k=(aij,k,bij,k,cij,k)。

三角模糊概率均值化，见式（6）。

解模糊，将均值概率转为最能代表模糊集合的概率值，具体见式（7）。

归一化，见式（8）。

(5）按照最大隶属度准则，取最大概率值对应的等级为各因素风险概率等级。通过贝叶斯网络模型的反向诊断推理能力，可找到事故关键影响因素。

某物流公司经营场所由2个仓库、1个辅助用房、1个办公用房组成，场地面积12 197.36 m2，已取得危化品经营储存许可，主要从事危险品物流仓储业务。仓库内储存危化品12种合计742.187 t。现市应急局委托第三方安全评价机构对该危险品仓储企业为进行系统安全风险评估，具体评估过程如下。

(1）根据前文研究，从人员、设备、环境、管理因素4个方面归纳出危险品仓储系统安全风险因素为12个，具体如表4所示。

(2）进行危险品仓储系统安全风险因素ISM模型构建。对各风险因素进行分析，设计调查问卷发放给有关专家，汇总专家意见建立危险品仓储系统安全风险因素邻接矩阵A后，建立可达矩阵D。

找出每个要素的可达集M(Si)，前因集N(Si)，再求要素集合Li。Li中的要素处于有向图的第一级见表5。从可达矩阵D中删除对应Li中要素的行与列，得矩阵D/，对D/同样处理确定第二级L2要素。重复操作求出L3,L4,⋯,将各要素放到相应级别。

从表5中可以看出，Li=M(Si)⋂N(Si)的要素有{S1,S4,S5,S7}，确定为第1级要素。划去可达矩阵中所对应的行和列，得到第二层因素集{S2,S3,S6,S8,S12}，同理可得第三层要素集合{S9,S11}、最底层要素集合{S10}。

画出危险品仓储系统安全风险因素结构模型如图2所示。

(3）将危险品仓储系统安全风险因素层次结构模型转换为贝叶斯网络结构。

(4）邀请4位专家分别对危险品仓储系统安全风险因素的贝叶斯网络根节点S10的每种风险等级状态给出评判意见。专家意见如表6所示。

设所有专家权重一样，由表6及式（6）～式（8）得出根节点先验概率P(S10)=(0.310,0.655,0.035)。同理可得出其他节点的条件概率分布。

(5）将计算获得的先验概率和条件概率分布，用软件Netica做贝叶斯网络参数学习，得出所有节点在不同风险等级下的概率值。设目标节点风险等级为不接受状态，反向推理其他节点的概率，具体如表7所示。表中，序号0代表危险品仓储系统安全风险水平。

(6）确定各企业以及各安全风险因素风险等级。依最大隶属度准则，可知案例企业安全风险等级为可接受，并且该企业安全风险因素概率等级均为可接受。虽然风险可接受，但没有处于低风险的安全风险因素，这说明该企业的安全管理工作虽然合格，但还有一定的提升空间。日常的安全管理工作中，应该根据评估结果，仔细地排查人、机、环境和管理中的事故隐患，不断降低安全风险因素的风险水平。当目标因素0的安全风险概率等级处于不接受时，因素2“安全意识”和因素3“专业技术水平”的概率值发生较大变化，风险等级由能接受转为不接受。说明“安全意识”和“专业技术水平”对该危险品仓储企业安全水平影响较大，应加强对这些因素的管理。

安全风险评估是危险品仓储安全管理中的重要环节，评估结果的准确合理性对于实际安全管理工作的指导有重要价值。提出一种基于ISM和BN模型的危险品仓储安全风险评估方法，主要结论如下：

(1）基于扎根理论和收集的资料，对危险品仓储系统安全风险因素进行识别，共赋予12个概念，经过范畴化的“组配”后，提炼出7个范畴，以此为基础建立危险品仓储系统安全风险因素体系。

(2）在分析危险品仓储系统安全风险因素相互关系的基础上，采用ISM模型建立贝叶斯网络结构，利用贝叶斯网络模型进行安全风险定量评估。较之传统定性评估方法，该方法能使危险品仓储系统安全风险评估结果更科学准确。

(3）通过案例分析得出：案例危险品仓储企业安全风险等级为能接受；当其系统安全风险等级设为不接受时，关键影响因素为“安全意识”“专业技术水平”，说明“安全意识”和“专业技术水平”对该危险品仓储企业安全风险水平影响较大，应加强对这些因素的管理。