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      基于HHM-RFRM的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)評估方法研究

      2019-06-04 07:39:52劉家國萬子謙
      中國管理科學(xué) 2019年5期
      關(guān)鍵詞:航行情景風(fēng)險(xiǎn)管理

      劉家國,崔 進(jìn),周 歡,萬子謙,曹 靜

      (1.大連海事大學(xué)航運(yùn)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,遼寧 大連 116026;2.哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)

      1 引言

      近幾年,國內(nèi)外發(fā)生了多起水上重大交通事故,例如“東方之星”翻沉事故、4·16韓國客輪沉沒事故,引起了公眾的廣泛關(guān)注[1-2]。在這些事故中,人們的生命和財(cái)產(chǎn)遭受了巨大的損失。隨著航運(yùn)市場的發(fā)展,由于船舶投資巨大、回收周期比較長、航運(yùn)市場不確定性強(qiáng)[3]等原因,船舶航行風(fēng)險(xiǎn)控制與管理問題將會(huì)日益突出。對船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的識(shí)別和綜合評估,能為海事部門和船舶企業(yè)實(shí)行動(dòng)態(tài)管理和安全調(diào)度提供科學(xué)依據(jù),同時(shí)也是保障船舶航行過程中人們的生命安全和財(cái)產(chǎn)安全、規(guī)避水上交通事故的一個(gè)重要手段。風(fēng)險(xiǎn)評估方法的研究一直以來在各個(gè)行業(yè)各個(gè)領(lǐng)域都很熱門,劉鐵民[4]很早便論述了定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)(QRA)的原理及意義,此后有很多針對風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生機(jī)理、風(fēng)險(xiǎn)概率、風(fēng)險(xiǎn)評估等方面的研究[5-6]。船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)評估作為一個(gè)具有重大理論意義和實(shí)踐意義的課題,國內(nèi)外學(xué)者已開展了部分研究。從風(fēng)險(xiǎn)管理理論出發(fā),目前船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)管理大多是基于現(xiàn)存的幾種事故致因理論,如事故因果連鎖理論[7-8]、能量轉(zhuǎn)移理論[9-10]等?;谝陨侠碚?,學(xué)者們對船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理的安全技術(shù)開展了研究。Huntington等[11]對速度、避碰區(qū)域等因素和航行風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行了量化分析,提出了一個(gè)航運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避體系框架。Goerlandt等[12]對海上船舶碰撞導(dǎo)致的溢油事故風(fēng)險(xiǎn)情景進(jìn)行了研究,為不確定環(huán)境下的海上交通系統(tǒng)提供了一個(gè)碰撞風(fēng)險(xiǎn)分析框架。另外,在船舶航行風(fēng)險(xiǎn)的宏觀研究方面,Balmat等[13]提出了一種模糊風(fēng)險(xiǎn)因子定義方法,用來確定船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),并將船舶風(fēng)險(xiǎn)因素分為動(dòng)態(tài)因素和靜態(tài)因素。Montewka等[14]針對客滾船的海上碰撞風(fēng)險(xiǎn),建立了一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評估框架,以芬蘭灣為例,對海上運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析與評估。Berle等[15]提出了一種結(jié)構(gòu)化的海上運(yùn)輸系統(tǒng)脆弱性評估方法,從系統(tǒng)脆弱性的角度闡釋了海上運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。劉大剛等[16]對大風(fēng)浪中航行船舶的風(fēng)險(xiǎn)體系進(jìn)行了研究,建立了相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)體系框架,確定了風(fēng)險(xiǎn)分析的主要任務(wù)主要分為風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)評估兩部分。

      以上研究都是基于構(gòu)建一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)體系來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理,側(cè)重于各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素單獨(dú)作用對整體系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響的闡述,對于一般系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的評估有一定的參考價(jià)值,然而通常來說,許多復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)情景都是“多輸入-多輸出”的問題[17],船舶的航行風(fēng)險(xiǎn)就是屬于這一類。船舶航行過程中的不確定性主要來自于人員、設(shè)備、環(huán)境等因素的多樣性和復(fù)雜性,不同因素的交互作用會(huì)產(chǎn)生如擱淺、觸損、碰撞等不同類型的事故,而單一的風(fēng)險(xiǎn)模型只能展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)的某一面,是不可能完全闡釋風(fēng)險(xiǎn)的來源的,例如,惡劣的天氣可能會(huì)是船舶航行中發(fā)生事故的一個(gè)因素,但在良好的管理、軟硬件設(shè)施以及準(zhǔn)確的人為操作情況下,多數(shù)惡劣的環(huán)境并不足以引發(fā)航行事故;而如果惡劣的天氣環(huán)境因素與船員操作失誤的人為因素相交互作用,便大大增加了發(fā)生事故的可能性。對于此類風(fēng)險(xiǎn),研究者們提出“情景-應(yīng)對”的風(fēng)險(xiǎn)管理框架,但在此框架下還缺乏風(fēng)險(xiǎn)管理的具體方法和策略[18]。鑒于此,本文引入了等級全息建模的思想和方法論,提出以等級全息建模思想與風(fēng)險(xiǎn)過濾、評級與管理(HHM-RFRM)為基礎(chǔ)的多維風(fēng)險(xiǎn)情景危險(xiǎn)度測度模型,此模型集成了多種不同風(fēng)險(xiǎn)因素的交互評估,能夠在對船舶航行風(fēng)險(xiǎn)過濾、評級和管理的基礎(chǔ)上形成一個(gè)新的風(fēng)險(xiǎn)評估視角,進(jìn)一步地反映關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素交互作用產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)源。在單一風(fēng)險(xiǎn)因素模型中,針對惡劣天氣因素常通過預(yù)測的方法,針對設(shè)備故障等問題可采用決策樹、故障樹等方法;而利用多維風(fēng)險(xiǎn)情景危險(xiǎn)度測度模型可以將環(huán)境、軟件、硬件、人為、管理等多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的評估集成一體,從而更準(zhǔn)確地闡述并評估風(fēng)險(xiǎn)。

      2 HHM-RFRM方法

      2.1 HHM-RFRM基本方法

      HHM-RFRM理論是結(jié)合等級全息建模(Hierarchical Holographic Modeling, HHM)思想與風(fēng)險(xiǎn)過濾、評級與管理(Risk Filtering, Ranking and Management Framework, RFRM)的一種方法論,它體現(xiàn)了一種分清“主次矛盾”的哲學(xué)思想,將次要風(fēng)險(xiǎn)先過濾掉,首先分析主要風(fēng)險(xiǎn),通過定性與定量分析找出關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn),然后對關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行深入分析。其中,等級全息建模是一種全面的思想和方法論,它的目的是從各個(gè)視角捕捉和展現(xiàn)一個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)在特征和本質(zhì)[19]。HHM方法能夠?qū)⒍鄠€(gè)子模型集成于一體,也能將一個(gè)整體的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型分解為多個(gè)子模型,分別進(jìn)行定量管理。本文為簡化過程,對各個(gè)子模型的風(fēng)險(xiǎn)概率獲取皆采用基于專家證據(jù)的概率方法。

      一般來說,RFRM方法分為八個(gè)階段:(1)情景識(shí)別;(2)情景初步過濾;(3)雙重標(biāo)準(zhǔn)過濾與評級;(4)多重標(biāo)準(zhǔn)評估;(5)定量評級;(6)風(fēng)險(xiǎn)管理;(7)針對過濾掉的重要情景進(jìn)行評估;(8)運(yùn)作反饋。其中,第(7)步和第(8)步屬于“主次矛盾”中的“次要矛盾”,本文以“主要矛盾”為研究的重點(diǎn),故而主要研究以下五個(gè)步驟:

      (1)情景識(shí)別:構(gòu)建HHM模型,描述系統(tǒng)的各類風(fēng)險(xiǎn)情景;

      (2)情景過濾:通常根據(jù)專家意見根據(jù)定性的可能性和結(jié)果對風(fēng)險(xiǎn)情景進(jìn)行過濾;

      (3)多重標(biāo)準(zhǔn)評估:根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素?fù)魸⑾到y(tǒng)防御的能力標(biāo)準(zhǔn)對剩余的風(fēng)險(xiǎn)情景進(jìn)行評估;

      (4)定量化評級:基于定量化的可能性與結(jié)果等級的排序矩陣,對風(fēng)險(xiǎn)情景進(jìn)行過濾和評級;

      (5)風(fēng)險(xiǎn)管理:針對關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素的評估結(jié)果,確定相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)情景的管理方案。

      特別地,在HHM-RFRM風(fēng)險(xiǎn)管理方法中,對于風(fēng)險(xiǎn)情景的過濾和評級并不意味著只考慮關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素,而是指對于關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)情景的分析是考慮所有風(fēng)險(xiǎn)情景的先驅(qū)[20]。

      2.2 HHM-RFRM方法的改進(jìn)

      目前HHM-RFRM方法在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用較為成熟,但其主要是針對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中單一風(fēng)險(xiǎn)因素的單獨(dú)作用進(jìn)行分析,為了滿足船舶航行風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)對復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)因素交互作用的分析,本文從以下三個(gè)方面對HHM-RFRM方法進(jìn)行了改進(jìn):

      (1)

      其中,對于符號Θ,其運(yùn)算法則滿足交換律,即AΘB=BΘA。

      第二,風(fēng)險(xiǎn)定性評估角度,針對船舶航行風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜的特點(diǎn),從每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素自身擊潰船舶航行系統(tǒng)的能力出發(fā),定性分析各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素自身的特性,有助于決策者對航行風(fēng)險(xiǎn)因素及整體風(fēng)險(xiǎn)的定量評估。根據(jù)Matalas和Fiering[21]的理論,系統(tǒng)的防護(hù)能力分為復(fù)原力、強(qiáng)健性和冗余性,通過反映每個(gè)因素?fù)魸⑾到y(tǒng)的這三大防御特性的能力,可進(jìn)一步綜合評估各風(fēng)險(xiǎn)因素的特點(diǎn),進(jìn)而為定量化評估提供參考標(biāo)準(zhǔn)。作為反映這一能力的輔助,本文參考相關(guān)文獻(xiàn)[19],列出船舶航行風(fēng)險(xiǎn)評估的9個(gè)標(biāo)準(zhǔn),如表1所示。

      表1 航行風(fēng)險(xiǎn)評估多重標(biāo)準(zhǔn)

      第三,風(fēng)險(xiǎn)定量評估的角度,引入多維風(fēng)險(xiǎn)測度模型,結(jié)合貝葉斯定理從概率和后果兩個(gè)維度進(jìn)行定量化計(jì)算,定義:

      Drisk=Crisk×Prisk

      (2)

      其中Drisk為子因素的危險(xiǎn)程度,Crisk表示風(fēng)險(xiǎn)因素所能產(chǎn)生的后果,Prisk表示風(fēng)險(xiǎn)情景發(fā)生的概率(后驗(yàn)概率),取

      (3)

      假設(shè)H和E為兩個(gè)隨機(jī)變量,H=h為某一假設(shè),E=e為一組證據(jù)。那么,在不考慮E=e的情況下,有P(H=h)為先驗(yàn)概率;在考慮E=e的情況下,P(H=h|E=e)為后驗(yàn)概率。貝葉斯定理公式為:

      P(H=h|E=e)

      (4)

      根據(jù)式(3),結(jié)合經(jīng)驗(yàn)證據(jù)以及風(fēng)險(xiǎn)因素之間的耦合關(guān)系,可以計(jì)算出各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)情景的后驗(yàn)概率Prisk,進(jìn)而聯(lián)立式(1)(2)計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)情景的危險(xiǎn)度。

      3 航行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

      3.1 航行風(fēng)險(xiǎn)要素分析

      事故致因理論認(rèn)為,任何航行風(fēng)險(xiǎn)都是事故致因因子對船舶航行過程作用產(chǎn)生結(jié)果的描述。事故的發(fā)生來自于潛在的風(fēng)險(xiǎn),而風(fēng)險(xiǎn)又包含了三個(gè)部分:風(fēng)險(xiǎn)因素、威脅目標(biāo)和觸發(fā)機(jī)理[22]。其中,對于指定的威脅目標(biāo),風(fēng)險(xiǎn)因素的分析是理清其觸發(fā)機(jī)理從而進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)。鑒于船舶航行風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和多樣性,本文采用客觀分析與主觀判斷相結(jié)合的方式,結(jié)合文獻(xiàn)資料與專家意見分析船舶航行風(fēng)險(xiǎn)要素?;诘燃壢⒔_^程反復(fù)迭代的思想[23],本文所進(jìn)行的風(fēng)險(xiǎn)要素分析過程如圖1所示,設(shè)置兩組專家,專家1組包含了10位分別來自于中國船舶研究所、中國海事局的研究人員和工作人員,各專家都有著八年以上的工作經(jīng)驗(yàn),對船舶航行安全領(lǐng)域有著深刻的了解,對這一組專家進(jìn)行問卷調(diào)查,問卷分為兩部分,第一部分包括了本文根據(jù)所查閱文獻(xiàn)資料所提煉出的29的風(fēng)險(xiǎn)因素,第二部分設(shè)置開放型問題,使專家根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)列舉船舶航行風(fēng)險(xiǎn)因素,據(jù)此擴(kuò)展風(fēng)險(xiǎn)來源框架,并采用德爾菲法組織專家1組成員對船舶航行風(fēng)險(xiǎn)要素進(jìn)行分析,得出初步分析結(jié)果;專家2組包含了10位來自隸屬于高校的船舶工業(yè)管理研究所及系統(tǒng)工程研究所的教授和副教授,由這組專家對風(fēng)險(xiǎn)來源初步分析結(jié)果進(jìn)行審核,檢驗(yàn)其科學(xué)性、全面性和可操作性,若審核通過,則可依據(jù)此分析結(jié)果構(gòu)建HHM框架,否則,在專家2組成員提出意見的基礎(chǔ)上重復(fù)上述操作。

      圖1 風(fēng)險(xiǎn)要素迭代分析流程

      利用上述步驟完成了4次迭代過程分析,本文得到一個(gè)較為完善的風(fēng)險(xiǎn)要素分析結(jié)果,并根據(jù)船舶航行的靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)將船舶航行風(fēng)險(xiǎn)要素分為六個(gè)視角下的風(fēng)險(xiǎn)要素,如圖2所示,分別反映了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)的日常防御和隨機(jī)事件兩方面的風(fēng)險(xiǎn)來源。

      圖2 船舶航行風(fēng)險(xiǎn)來源

      (1)靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因素

      靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理反映了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理的日常防御手段,指為了提升風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對能力而對船舶航行系統(tǒng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)要素的控制和管理能力的完善。靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)主要包含人力因素(P)、硬件設(shè)備(H)、軟件服務(wù)(S)和管理控制(M)四個(gè)因素。

      人力因素主要包括船員素質(zhì)、心理狀態(tài)、生理狀態(tài)和培訓(xùn)情況。船舶航行過程中,人的因素是極其活躍的一個(gè)因素,很多船舶事故都是人為直接或間接的失誤造成的,其中,長江干線超過75%的水上交通事故都來自于人為操作不當(dāng),比如2007年8月29日于江蘇省昆山市發(fā)生的“華航機(jī)828”輪觸碰通城河橋事故,其事故主要原因之一就是船員未采取安全航速主動(dòng)避讓已進(jìn)入橋孔水域的“興良機(jī)328”輪,導(dǎo)致二者在橋孔水域相遇,從而引發(fā)了事故。

      硬件設(shè)備主要包括船齡、船舶動(dòng)力、船舶載態(tài)、重要組件和船舶性能。其中,對于船舶載態(tài)和船舶性能,專家根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)文獻(xiàn)[24]列出了主機(jī)、輪機(jī)、供電設(shè)備及船舶速度、水密性、船體強(qiáng)度這六個(gè)關(guān)鍵子風(fēng)險(xiǎn)要素。硬件設(shè)備的失靈會(huì)導(dǎo)致船舶失控,很容易引發(fā)船舶碰撞、船舶擱淺、觸礁等事故。例如2010年5月15日發(fā)生的忠縣“海天448”輪自沉事故,其事故主要直接原因之一為“海天448”輪改建過程中在瀝水水槽兩側(cè)縱壁開孔,船舶水密性被破壞,引發(fā)空艙進(jìn)水,船舶穩(wěn)性惡化,導(dǎo)致翻覆。

      軟件服務(wù)主要涉及船舶航行服務(wù)的系統(tǒng)程序,包括導(dǎo)航服務(wù)、航行狀態(tài)監(jiān)測、信息交互和環(huán)境監(jiān)測。信息化時(shí)代的船舶航行需要數(shù)據(jù)的支持,以實(shí)現(xiàn)更有效率的航行,另一方面,船舶航行及事故發(fā)生后的風(fēng)險(xiǎn)控制也依賴于軟件服務(wù),例如,就信息交互服務(wù)而言,在2014年的4.16韓國客輪沉船事件中,由于良好的軟件服務(wù)支持,保證了良好的信息交互,從而在極大程度上控制了傷亡損失。

      管理控制主要包括船舶公司的監(jiān)管控制、通信指揮、海事監(jiān)管、危險(xiǎn)品控制和船舶維護(hù)方案。監(jiān)管部門對船舶公司、船舶運(yùn)輸?shù)纫蛩氐囊?guī)范化管理是抵御風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要因素,同樣,船舶的定期維護(hù)也是航行安全的保障,管理控制要素是從源頭上進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制的要素。特別是危險(xiǎn)品的管理,若控制不當(dāng),會(huì)造成重大損失,比如2004年4月7日發(fā)生的“建江油3號”油船火災(zāi)爆炸事故中,船員在無危險(xiǎn)品船舶專項(xiàng)培訓(xùn)記錄的情況下在船上使用液化氣明火作業(yè),違反了相關(guān)危險(xiǎn)品運(yùn)輸管理規(guī)定,導(dǎo)致了事故的發(fā)生。

      (2)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因素

      動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理反映了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)的隨機(jī)事件應(yīng)對,指船舶航行過程中對航行外界信息掌控和對突發(fā)狀況處理能力的提升。動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)主要包含環(huán)境因素(E)和應(yīng)急反應(yīng)(R)兩個(gè)因素。

      環(huán)境因素主要分為地理、交通和氣候三個(gè)方面。由于航行過程中外界環(huán)境情況是不確定的,準(zhǔn)確把握環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素,才能保證航行的安全。在2015年6月1日于湖北監(jiān)利發(fā)生的“東方之星”輪翻沉事件中,誘發(fā)事故發(fā)生的主要客觀因素便是遭遇了極端天氣。在航行風(fēng)險(xiǎn)管理中,應(yīng)該預(yù)先對環(huán)境條件進(jìn)行了解,避免遭遇不利航行條件。

      應(yīng)急反應(yīng)主要包括對事故做出反應(yīng)的三個(gè)環(huán)節(jié):應(yīng)急排險(xiǎn)、應(yīng)急救援和應(yīng)急支持。應(yīng)急排險(xiǎn)是指通過現(xiàn)有的應(yīng)急設(shè)備對事故進(jìn)行現(xiàn)場風(fēng)險(xiǎn)抵抗,應(yīng)急救援是指事故發(fā)生后對人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失進(jìn)行救急和控制,應(yīng)急支持是指對于應(yīng)急反應(yīng)所需要的技術(shù)支持、通信保障和后勤保障。應(yīng)急反應(yīng)因素導(dǎo)致事故的例子有很多,例如,2003年11月6日,某無船名小型機(jī)動(dòng)船于黑龍江省農(nóng)墾總局寶泉嶺分局所屬梧桐河農(nóng)場6隊(duì)轄區(qū)水域沉沒,由于該船未配備救生設(shè)備,造成了9人死亡1人重傷的嚴(yán)重后果。

      3.2 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別HHM框架的構(gòu)建

      船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理作為一個(gè)大規(guī)模、復(fù)雜的、等級結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)工程,其內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)要素相互之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜,外部環(huán)境與內(nèi)部組織、硬件、軟件之間交互作用產(chǎn)生不同視角下的風(fēng)險(xiǎn)源,在風(fēng)險(xiǎn)管理中若是只考慮局部風(fēng)險(xiǎn)因素是無法達(dá)到有效地控制風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)的,所以,利用HHM對其分層次進(jìn)行全方位、多視角的分析,是極其有效的。本文經(jīng)過以上風(fēng)險(xiǎn)要素分析,為了全面而準(zhǔn)確地捕捉和反映其風(fēng)險(xiǎn)來源,在其基礎(chǔ)上建立了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)HHM模型框架,如圖3所示。

      圖3 船舶航行風(fēng)險(xiǎn)HHM框架

      3.3 航行風(fēng)險(xiǎn)情景識(shí)別

      以上HHM框架完整地描述了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理的基本情況,在此基礎(chǔ)上,為了對船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行全方位、多視角的識(shí)別,本文將此框架進(jìn)一步分解為多個(gè)HHM子模型,即HHM風(fēng)險(xiǎn)情景,每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)情景即是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)特性耦合分析的視角,由兩個(gè)或三個(gè)主要素構(gòu)成,將不同層面和角度的風(fēng)險(xiǎn)要素萃取出來,進(jìn)而進(jìn)行船舶航行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,這是HHM在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面最大的優(yōu)勢。圖4給出了船舶航行風(fēng)險(xiǎn)六個(gè)主要素之間彼此影響的耦合關(guān)系。由圖可知,六個(gè)主要素之間可以相互影響,兩兩之間或者任意三個(gè)組合皆可形成HHM風(fēng)險(xiǎn)情景。

      圖4 船舶航行風(fēng)險(xiǎn)要素耦合關(guān)系

      表2 船舶航行二維風(fēng)險(xiǎn)情景

      具體分析每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)情景,通過對每個(gè)兩個(gè)或三個(gè)主因素下所包含的子因素進(jìn)行交錯(cuò)分析,可進(jìn)一步對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別,得到不同視角下的風(fēng)險(xiǎn)來源。例如,對于二維PΘH風(fēng)險(xiǎn)情景,如圖5(a)所示,培訓(xùn)情況與船舶載態(tài)兩個(gè)子因素相交互產(chǎn)生了一個(gè)新視角下的風(fēng)險(xiǎn),即在船舶在不同載重、運(yùn)輸不同的物品的情況下,船員的培訓(xùn)情況、運(yùn)輸作業(yè)資格是有不同的要求的,如若兩者匹配不當(dāng),極易產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。同理,對于三維風(fēng)險(xiǎn)情景,以PΘHΘS風(fēng)險(xiǎn)情景為例,如圖5(b)所示,培訓(xùn)情況、信息交互和船齡三個(gè)子因素交互作用形成了一個(gè)新的三維視角下的風(fēng)險(xiǎn),例如對于不同船齡的船舶來說,由于其硬件條件限制,其信息服務(wù)能力是有差異的,這就要求船員根據(jù)船舶的實(shí)際狀況進(jìn)行相應(yīng)的培訓(xùn),否則在航行過程中會(huì)造成一定程度上的操作障礙或信息障礙。根據(jù)這種方法,可逐一識(shí)別出各個(gè)視角下多個(gè)子因素交互作用所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn),由于篇幅受限,本文不在此一一詳述。

      表3 船舶航行三維風(fēng)險(xiǎn)情景

      圖5 人力因素-硬件設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)情景

      另外,在圖5所示坐標(biāo)系中,交互作用所產(chǎn)生的幾何圖形的邊長可用每個(gè)子因素影響作用的概率或后果來衡量,由此得出的幾何圖形面積或體積即可用來衡量某風(fēng)險(xiǎn)情景中的各因素交互作用下的危險(xiǎn)度,以概率衡量為例,當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)情景維數(shù)小于等于3時(shí),有

      PRisk=pxpypz

      (5)

      4 航行風(fēng)險(xiǎn)評估

      4.1 航行風(fēng)險(xiǎn)雙重標(biāo)準(zhǔn)過濾

      通過上述風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別過程,本文辨識(shí)出44種船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)因素,為從中找出關(guān)鍵因素,以便對主要風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先進(jìn)行分析,本文首先對44個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定性分析,對其采用可能性與后果兩項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行雙重標(biāo)準(zhǔn)過濾,此過濾過程通過對專家進(jìn)行訪問和對有關(guān)專業(yè)人士進(jìn)行問卷調(diào)查完成,專家依據(jù)自身對船舶航行領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)對各項(xiàng)因素出現(xiàn)故障所產(chǎn)生的后果和其發(fā)生的可能性進(jìn)行一個(gè)主觀判斷,然后根據(jù)其判斷設(shè)計(jì)調(diào)查問卷,從而征詢二十位船舶行業(yè)具有豐富經(jīng)驗(yàn)的工作人員的意見,得到結(jié)果如表4所示。

      船舶航行風(fēng)險(xiǎn)排序矩陣給出了對各風(fēng)險(xiǎn)因素的一個(gè)初步評級,過濾掉極低風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)和一般風(fēng)險(xiǎn)后,氣象監(jiān)測、航道特征、危險(xiǎn)品、船齡、風(fēng)、流、船員素質(zhì)、培訓(xùn)情況、實(shí)時(shí)交通、海事監(jiān)管、反應(yīng)速度、處理效率、救援效率、技術(shù)支持和能見度一共15個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素作為主要風(fēng)險(xiǎn)因素被保留下來。但是,另外29個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素并不是被排除在外,它們被過濾掉只是表示相對于被保留下來的15個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素來說,危險(xiǎn)度沒有那么高,對于船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)分析,應(yīng)該首先從主要風(fēng)險(xiǎn)因素開始。

      表4 雙重標(biāo)準(zhǔn)過濾風(fēng)險(xiǎn)排序矩陣

      4.2 航行風(fēng)險(xiǎn)多重標(biāo)準(zhǔn)評估

      根據(jù)表1,專家組對15個(gè)船舶航行關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行進(jìn)一步的評估,將各評判標(biāo)準(zhǔn)分為“高(H)”“中(M)”“低(L)”三個(gè)檔次,評估結(jié)果如表5所示。

      表5 航行風(fēng)險(xiǎn)多重標(biāo)準(zhǔn)評估矩陣

      4.3 定量化評級

      Pr(S41|E1)=

      求得Pr(S41|E1)=0.206,同理,可求得其他風(fēng)險(xiǎn)因素的后驗(yàn)概率,如表6所示。

      表6 航行風(fēng)險(xiǎn)因素概率

      根據(jù)計(jì)算所得后驗(yàn)概率,將15個(gè)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素的可能性劃分為五個(gè)區(qū)間,對其進(jìn)行定量化評級,如表7所示。

      表7 船舶航行風(fēng)險(xiǎn)定量風(fēng)險(xiǎn)排序矩陣

      由此,本文過濾出該貨船航行的最為關(guān)鍵的7個(gè)風(fēng)險(xiǎn)要素,即氣象監(jiān)測、航道特征、風(fēng)、流、船員素質(zhì)、培訓(xùn)狀況和危險(xiǎn)品。所以,對于該貨船的航行風(fēng)險(xiǎn)管理,應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注以上7個(gè)風(fēng)險(xiǎn)要素所構(gòu)成的風(fēng)險(xiǎn)情景。

      4.4 關(guān)鍵子場景風(fēng)險(xiǎn)評估

      在船舶航行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評級的基礎(chǔ)上,基于船舶航行HHM框架和全息理論,對最終得到的7個(gè)風(fēng)險(xiǎn)要素的交互作用進(jìn)行分析,以對關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素所組成的風(fēng)險(xiǎn)情景進(jìn)行評估,從而進(jìn)一步地輔助船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理決策。該船舶的航行關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素HHM子模型如圖6所示。

      圖6 船舶航行關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素HHM子模型

      根據(jù)式(3)計(jì)算關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)子情景的后果值,由于此處各風(fēng)險(xiǎn)因素都是災(zāi)難性因素,故Crisk取1,即用概率來衡量風(fēng)險(xiǎn)情景的危險(xiǎn)程度,根據(jù)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)情景所對應(yīng)的px、py、pz值,聯(lián)立式(2)可求得每個(gè)只包含關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素的二維風(fēng)險(xiǎn)情景的危險(xiǎn)度如表8所示,一般地,對于二維風(fēng)險(xiǎn)情景,我們認(rèn)為危險(xiǎn)度高于0.05便為高風(fēng)險(xiǎn)。而對于此船舶航行的三維風(fēng)險(xiǎn)情景,由于其概率過小,在此不作討論。

      由求得結(jié)果可知,在此貨船的關(guān)鍵二維風(fēng)險(xiǎn)情景中,危險(xiǎn)度超過0.05的子風(fēng)險(xiǎn)情景有6個(gè),其分別反映了對于此船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)管理中的人力因素-環(huán)境因素和軟件服務(wù)-環(huán)境因素風(fēng)險(xiǎn)情景的危險(xiǎn)性,從中可以分析得出,當(dāng)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素和人為、軟件風(fēng)險(xiǎn)因素相交互時(shí),危險(xiǎn)度是非常大的,即當(dāng)航行時(shí)碰到惡劣天氣、能見度低等不良條件下,船員的避碰操作、應(yīng)急處理行為以及氣象、航道的監(jiān)測服務(wù)相對于其他風(fēng)險(xiǎn)因素來說是更應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注的,所以此船舶的航行風(fēng)險(xiǎn)管理需要優(yōu)先關(guān)注船員的培訓(xùn)和軟件服務(wù)能力,以提高船員應(yīng)對惡劣環(huán)境條件的能力,并加強(qiáng)對航行時(shí)的氣候和航道的監(jiān)測。

      表8 關(guān)鍵二維風(fēng)險(xiǎn)情景危險(xiǎn)度

      5 結(jié)語

      本文基于HHM-RFRM理論,對船舶航行風(fēng)險(xiǎn)評估方法進(jìn)行了研究,構(gòu)建了HHM框架對風(fēng)險(xiǎn)情景進(jìn)行識(shí)別,以大連港某從事商務(wù)活動(dòng)的貨船為例,在運(yùn)用雙重標(biāo)準(zhǔn)過濾矩陣和多重標(biāo)準(zhǔn)評估矩陣對其航行風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定性過濾,并運(yùn)用貝葉斯定理和風(fēng)險(xiǎn)排序矩陣對航行風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定量的過濾、評級之后,又結(jié)合等級全息建模的指導(dǎo)思想,提出風(fēng)險(xiǎn)因素之間的耦合作用會(huì)產(chǎn)生新的視角下的風(fēng)險(xiǎn)源,通過引進(jìn)多維風(fēng)險(xiǎn)情景危險(xiǎn)度測度模型來改進(jìn)船舶航行HHM-RFRM風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法,對風(fēng)險(xiǎn)情景的交互作用進(jìn)行了進(jìn)一步的分析,為船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理與決策提供了一個(gè)新的視角。但是,船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理是一個(gè)復(fù)雜的、大規(guī)模的系統(tǒng)工程,本文所確定的航行風(fēng)險(xiǎn)HHM框架并不是最完善的,對于此框架的動(dòng)態(tài)調(diào)整方法還有待進(jìn)一步研究。另外,本文所研究的方法只是為船舶航行風(fēng)險(xiǎn)管理提供了一個(gè)框架,在此方法的基礎(chǔ)上,管理者和決策者可以對于每一個(gè)耦合的具體風(fēng)險(xiǎn)場景運(yùn)用決策樹、故障樹、網(wǎng)絡(luò)圖、影響圖表等方法進(jìn)行具體的深入分析。

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