楊 震 劉哲明 郭 梨

(西安建筑科技大學(xué)資源工程學(xué)院,陜西 西安 710055)

在深井礦山中,充填采礦法的應(yīng)用比重加大,主要采用膠結(jié)自流充填工藝[1]。管道輸送是充填工藝的核心,尤其管道輸送系統(tǒng)作為整個(gè)充填系統(tǒng)的咽喉要道,某些部件發(fā)生故障會(huì)影響系統(tǒng)的正常運(yùn)作,導(dǎo)致管道系統(tǒng)模式失效,甚至影響礦山的正常生產(chǎn)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估做了大量研究。鄭晶晶等[2]運(yùn)用故障模式和影響分析法(FMEA)分析得到了系統(tǒng)的失效模式,并通過各失效模式產(chǎn)生失效影響的模糊評(píng)估,得到了不同失效模式對(duì)系統(tǒng)可靠性影響的排序結(jié)果。王恩杰、王新民等[3-5]分別通過建立變權(quán)-模糊多維評(píng)估模型、變權(quán)重理論(VW)和云模型(CM)的綜合評(píng)判模型等方法,對(duì)管道風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估,驗(yàn)證了其評(píng)估模型的有效性。沙巴尼[6]使用故障概率(POF)理論估計(jì)了自由跨海海底管道的可靠性,并根據(jù)目標(biāo)安全級(jí)別進(jìn)行了分析。阿馬亞戈麥斯[7]基于實(shí)驗(yàn)和數(shù)值爆裂測(cè)試的預(yù)測(cè)技術(shù),對(duì)不同簡(jiǎn)化模型的保守性水平進(jìn)行比較,為腐蝕管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估選擇了可靠性模型。張欽禮等[8]基于某金屬礦深井開采充填料漿管道輸送系統(tǒng)運(yùn)行的工程實(shí)例,對(duì)充填料漿管道輸送的動(dòng)力學(xué)過程進(jìn)行了模擬分析,證明了該系統(tǒng)的安全可靠性。馮巨恩等[9]通過層次分析并利用二級(jí)模糊綜合評(píng)判的方法,確定了系統(tǒng)失效的可接受概率。張強(qiáng)、溫凱等[10-11]分別基于管道第三方挖掘極限狀態(tài)方程、FAD等技術(shù)的蒙特卡洛方法,證明了所選取的管道系統(tǒng)案例符合管道可靠度的要求。吳巍等[12]提出了一種新的含內(nèi)腐蝕缺陷油氣管道安全評(píng)價(jià)方法,將概率論與可靠性理論相結(jié)合,處理了隨機(jī)和模糊的不確定性,對(duì)存在腐蝕缺陷的油氣管道進(jìn)行了安全評(píng)估,得到管壁厚度對(duì)管材腐蝕失效概率的影響最大的結(jié)論?，F(xiàn)有研究大多是針對(duì)管道磨損、腐蝕等問題進(jìn)行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,而忽略了致災(zāi)因子之間的交叉影響關(guān)系,缺乏對(duì)管道系統(tǒng)內(nèi)部級(jí)聯(lián)耦合影響的系統(tǒng)性分析。如FMEA主要針對(duì)的是單體設(shè)備,無法從整個(gè)工藝系統(tǒng)角度進(jìn)行工藝風(fēng)險(xiǎn)分析;基于動(dòng)力學(xué)進(jìn)行的模擬過程和利用概率理論進(jìn)行動(dòng)態(tài)安全評(píng)價(jià)的過程中皆沒有考慮到系統(tǒng)中的“人因”影響。

因此,本項(xiàng)目在已有研究的基礎(chǔ)上,從情景—應(yīng)對(duì)視角出發(fā),充分考慮致災(zāi)因子之間的交叉影響關(guān)系和系統(tǒng)層次之間的涌現(xiàn)性,將權(quán)重質(zhì)心法(ROC)、交叉影響分析(CIA)和阻尼解釋結(jié)構(gòu)模型(DISM)進(jìn)行結(jié)合,構(gòu)建了一個(gè)深井充填管道系統(tǒng)失效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,分析深井充填管道系統(tǒng)失效的情景演化過程。通過層級(jí)有向圖,實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵影響因素的可視化分析,為探究充填管道系統(tǒng)級(jí)聯(lián)失效演化過程提供新的思路,也為礦山企業(yè)充填管道系統(tǒng)的管理與事故預(yù)防工作提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1 CIA-DISM風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建

研究在案例收集和文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合深井充填管道系統(tǒng)在實(shí)際生產(chǎn)中自身存在問題,綜合考慮人、設(shè)備、環(huán)境等屬性,提出阻尼解釋結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)分析模型。該模型作為一種可視化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別分析方法,能夠厘清風(fēng)險(xiǎn)因素間復(fù)雜混亂的直接與間接影響關(guān)系,為風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別分析提供了一種新思路。

1.1 確定因素發(fā)生概率

深井充填管道系統(tǒng)的失效通常是由多種因素共同作用所導(dǎo)致,合理計(jì)算各因素的發(fā)生概率對(duì)于分析事故的深層機(jī)理尤為重要。針對(duì)引發(fā)系統(tǒng)失效事件的低概率性和專家需要檢查大量事件的主觀性,權(quán)重質(zhì)心法(Rank-order centroid,ROC)是一種基于最大熵原理從排序中近似得出概率的算法,通過運(yùn)用多迭代決策分析的順序排序方法為各事件提供了一個(gè)快速的非數(shù)值概率引出過程,阿巴斯遵循的推理與此類似[13]。本算法就消除專家主觀性與算法計(jì)算時(shí)間而言具有顯著優(yōu)勢(shì)。

該變換算法進(jìn)行改進(jìn)后以引出低概率事件(LowPrb)概率。

(1)專家通過數(shù)值評(píng)估得到一個(gè)沒有特定事件(不確定事件)發(fā)生的概率,此概率可通過傳統(tǒng)方法得到。對(duì)于列表中的風(fēng)險(xiǎn)因素,即使各事件不太可能發(fā)生,但概率仍在可以引發(fā)的范圍內(nèi)。

(2)排序完成后,各事件分配以似然度量(即所謂的β度量)—與Ludke等使用的相對(duì)似然測(cè)度相似[16]。此分配的算法取決于事件的類型,本研究中應(yīng)用的是小概率事件SInd,表示為

(3)β是事件可能性的比例尺度度量,由于概率P也是事件可能性的比例尺度度量,因此兩者可以通過正乘法變換相互映射。且β1總是等于1。因此,bij是事件i和事件j之間的似然比:

在j=1的情況下,

因此,Pi的計(jì)算如下:

對(duì)于SInd事件,本文使用了補(bǔ)充事件也是SInd的事實(shí)。因此,沒有指定事件發(fā)生的概率必須等于所有事件概率的乘積。由此條件導(dǎo)出的方程用于歸一化如下:

由于式(4)是P1中的一個(gè)n階多項(xiàng)式,因此它最多可以有n個(gè)解。然而,根據(jù)給定方程的性質(zhì),它在單位區(qū)間內(nèi)的P1總是有一個(gè)也只有一個(gè)解。并且P1是一個(gè)概率,只在單位區(qū)間內(nèi)定義,因此歸一化問題有一個(gè)唯一的解。一般來說,n階多項(xiàng)式對(duì)于n大于4沒有解析解。但是區(qū)間[0,1]的二分法可以得到式(4)的解。一旦從求解式(4)中找到P1,其他概率遵循式(3)。

(4)如果一共n個(gè)事件,m個(gè)事件排序相同并且在q個(gè)事件之后,那它們之間的似然比βi的計(jì)算如式(5),連續(xù)排名的事件排名從第q+m-1級(jí)開始。

1.2 確定因素間交叉影響關(guān)系

在初始關(guān)系矩陣中,行i和列j代表事件,交叉影響矩陣中Cij代表元素Ei對(duì)Ej的影響關(guān)系。正值表示Ei對(duì)Ej具有促進(jìn)作用,而負(fù)值則具有相反功能。概率的變化可以充分辨明影響方向,給決策者指明明確的決策方向,使決策目標(biāo)更為清楚。

已知各事件發(fā)生的初始概率值Pi(i=1,2,3,…,n)后,將各事件間的相互影響程度定量化分類如表1所示。

表1 影響程度量化Table 1 Quantification of impact

交叉影響問題是從不同的世界觀中推斷因果關(guān)系,這是通過根據(jù)個(gè)別事件的結(jié)果來擾亂參與者的初始觀點(diǎn)而建立的,應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)決策中,可以對(duì)決策問題的影響事件做出全面的考慮。因此,由Gordon T J和Hayward H[17]提出的概率估計(jì)公式為

式中,Cij為Ei對(duì)Ej的影響,負(fù)值意味著降低Ej發(fā)生的概率,正值表示提高Ej發(fā)生的概率;Pi為Ei發(fā)生的概率;Pj為Ej發(fā)生的概率。

1.3 構(gòu)建事故情景模型

CIA-DISM的本質(zhì)是把一類含有負(fù)數(shù)的矩陣,按照一定的數(shù)理邏輯轉(zhuǎn)化成一個(gè)布爾矩陣,再進(jìn)行求解。該模型將要素之間的關(guān)系進(jìn)行了拓展,論域從[0,1]拓展到了[-1,1],即把模糊性擴(kuò)展到負(fù)數(shù)的區(qū)間。對(duì)于模糊數(shù)學(xué)中最基本概念模糊數(shù)從[0,1]區(qū)間拓展到[-1,1],其區(qū)間符合事實(shí)[18]?，F(xiàn)實(shí)中也存在著基于負(fù)數(shù)的關(guān)系判斷,這種關(guān)系被稱之為破壞性的、阻撓性的關(guān)系。而這種關(guān)系是使得原因要素、可達(dá)要素之間產(chǎn)生性質(zhì)相左的影響。比如要素:工人對(duì)設(shè)備隱患排查及維修周期長(zhǎng),對(duì)于系統(tǒng)失效就是關(guān)系為負(fù)。

圖1展示了 ROC、CIA和 DISM的協(xié)同建模過程。

圖1 CIA-DISM模型流程Fig.1 Model flow chart of CIA-DISM

并規(guī)定:當(dāng)兩要素對(duì)之間有正影響時(shí),矩陣元素為正數(shù),其值為對(duì)應(yīng)的權(quán)值;要素對(duì)之間有負(fù)影響時(shí),矩陣元素為負(fù)數(shù),其值為對(duì)應(yīng)的權(quán)值,其中負(fù)的性質(zhì)可以用不同的顏色加以區(qū)分,或者在有向邊上標(biāo)注數(shù)值加以區(qū)分;要素對(duì)無影響時(shí),矩陣元素為0。 阻尼矩陣中取值描述如下:

上述可簡(jiǎn)化為

式中,Ei表示為要素i,Ej表示為要素j。

2 系統(tǒng)失效機(jī)理分析

管道輸送是充填工藝的核心,在充填管網(wǎng)系統(tǒng)中,料漿一般為非滿管流狀態(tài),它具有2種流動(dòng)形式,空氣—料漿界面上部為自由降落段、下部為滿管流段。采用膠結(jié)自流充填管道系統(tǒng)充填的管道的失效是一個(gè)長(zhǎng)期且復(fù)雜的消耗過程,包含了客觀因素與人工因素,如圖2所示。一個(gè)因素可能會(huì)觸發(fā)另一個(gè)因素產(chǎn)生級(jí)聯(lián)作用,在生產(chǎn)過程中人、物、環(huán)境方面難免存在各種潛在的風(fēng)險(xiǎn),系統(tǒng)中的某些部件發(fā)生故障會(huì)影響系統(tǒng)的正常運(yùn)作,增加工人勞動(dòng)強(qiáng)度,發(fā)生嚴(yán)重的安全事故。

圖2 深井充填管道系統(tǒng)失效事故機(jī)理Fig.2 Mechanism diagram of failure accident of deep well filling pipeline system

3 案例分析

以我國(guó)某金屬礦山充填管道系統(tǒng)為例,提出基于CIA-DISM的管道系統(tǒng)事故災(zāi)害情景分析模型,對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。該礦山自2006年開始生產(chǎn),主要采用高濃度自流輸送充填,現(xiàn)階段垂直高度為600～800 m。井下充填管網(wǎng)系統(tǒng)主要分為主礦廠和子礦廠兩部分,充填管線主要由鉆孔、充填井和沿采準(zhǔn)斜坡道布設(shè)的充填管組成,具有管網(wǎng)系統(tǒng)復(fù)雜、部分管道高差大等特點(diǎn)。地表充填料漿通過管道輸送系統(tǒng),利用自流方式輸送到采空區(qū)。以“事件”的概念對(duì)影響該礦山管道事故的主要因素進(jìn)行融合,分析事件之間的交叉影響關(guān)系建立情景分析模型,并根據(jù)此方法對(duì)礦山管道系統(tǒng)事故災(zāi)害過程進(jìn)行情景分析和推理,為決策者提供參考決策,進(jìn)而提高企業(yè)安全生產(chǎn)管理和應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的能力。

3.1 構(gòu)建事件集

事件集的構(gòu)建中綜合考量了礦業(yè)專家的相關(guān)意見、礦山工作人員的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和大量參考文獻(xiàn),總共選取了與料漿特性、管路屬性、人員管理等有關(guān)的30個(gè)影響水平充填管道的具體因素事件,根據(jù)事件的性質(zhì),分為初始事件、動(dòng)態(tài)事件和輸出事件,見表2。

表2 充填管道系統(tǒng)失效過程事件集Table 2 Filling pipeline system failure process event set

初始事件:初始條件是假設(shè)、或源事件,這些事件在管道失效之前已經(jīng)發(fā)生,或在管道失效時(shí)可能正在發(fā)生。以此來反映深井充填管道系統(tǒng)應(yīng)急管理和其他可能對(duì)后續(xù)事件產(chǎn)生重大影響的關(guān)鍵事件的狀態(tài)。

動(dòng)態(tài)事件:動(dòng)態(tài)事件是當(dāng)金屬礦深井充填管道系統(tǒng)失效模式發(fā)生后的相關(guān)事件,以此來反映充填管道系統(tǒng)失效時(shí)影響因素的狀態(tài)和可能造成的級(jí)聯(lián)災(zāi)害。

輸出事件:輸出事件是指深井充填管道系統(tǒng)發(fā)生失效后產(chǎn)生的后果,列舉了4種典型的負(fù)面結(jié)果,如財(cái)產(chǎn)損失、公眾對(duì)礦產(chǎn)行業(yè)安全期望度降低等其他可能的情況。

3.2 情景分析

事件集確定之后,需要獲得每個(gè)事件可能發(fā)生的初始概率。由于該領(lǐng)域數(shù)據(jù)的缺乏,本項(xiàng)目采用專家打分的方式為事件集進(jìn)行由高到低的排序。為了更好地消除專家之間意見的差異性,減少專家意見主觀性的影響,邀請(qǐng)多名礦業(yè)相關(guān)專家及應(yīng)急管理領(lǐng)域的專家、礦山一線工作人員以及管理人員組成專家小組,以取得共識(shí)事件排序結(jié)果,通過ROC方法對(duì)各事件的排序進(jìn)行匯總并取得科學(xué)合理的初始概率表。

基于交叉影響分析法得到交叉影響矩陣,交叉影響矩陣中Cij的數(shù)值大小代表事件之間的方向和影響程度。在構(gòu)建解釋結(jié)構(gòu)模型時(shí),根據(jù)需要將影響相對(duì)較小的事件之間的關(guān)系舍去,保留影響較大的事件間的影響系數(shù)。本文整理了所有影響系數(shù)Cij的絕對(duì)值的頻次和分布情況,將|Cij|的數(shù)值按照由高到低排序,分析處理數(shù)據(jù)后選擇了前30%的強(qiáng)關(guān)系構(gòu)造新的交叉影響矩陣(極限值|Cij|≥0.524(占比為30%),可以推斷出關(guān)鍵元素。統(tǒng)計(jì)和構(gòu)建了以0.1為區(qū)間的可以顯示出元素之間的層次關(guān)系的頻次直方圖,如圖3所示。

圖3 影響系數(shù)|Cij|的頻率統(tǒng)計(jì)Fig.3 Frequency statistical graph of influence coefficient|Cij|

在構(gòu)建了極限值為0.524的新交叉影響矩陣之后,應(yīng)用阻尼解釋結(jié)構(gòu)模型將初始阻尼矩陣轉(zhuǎn)化為手性矩陣,在阻尼矩陣中,通過改變矩陣元素方向,不改變大小得到手性對(duì)稱矩陣。在情景庫(kù)構(gòu)建中,通過手性矩陣的轉(zhuǎn)化實(shí)現(xiàn)對(duì)情景演化機(jī)理的覆蓋。最后計(jì)算出可達(dá)矩陣并且得到多級(jí)有向圖。多級(jí)有向圖表現(xiàn)了結(jié)構(gòu)之間層次的涌現(xiàn)性,追根溯源得到導(dǎo)致深井充填管道系統(tǒng)中最關(guān)鍵的因素,從而從根本上遏制事故風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

表3 專家打分排序及計(jì)算結(jié)果Table 3 Expert scoring ranking and calculation result

由圖4的遞進(jìn)關(guān)系可知,該模型是一個(gè)5級(jí)層次結(jié)構(gòu)模型,本文可將深井充填管道系統(tǒng)失效的導(dǎo)致原因具體劃分:

圖4各節(jié)點(diǎn)圖形的形狀反映了各事件對(duì)系統(tǒng)失效的促進(jìn)和抑制關(guān)系,圖中事件的形狀分為圓形和方形,圓形代表積極影響,方形代表消極影響,圖中灰色圓形代表輸出事件,沒有影響。圖4第一層L1代表該層的因素是影響管道系統(tǒng)失效的最關(guān)鍵最根源的因素,稱之為深層因素,深層因素是事故發(fā)生的根源,影響著情景中其他因素的發(fā)生,因此在礦井失效事故的管理中,應(yīng)當(dāng)從深層因素出發(fā)采取相關(guān)措施。L2～L3為中層因素,中層因素是系統(tǒng)事故發(fā)生的關(guān)鍵性因素,在結(jié)構(gòu)中起到承下啟上的作用。L4～L5為表層因素,表層因素受各層因素的制約是中層因素和深層因素的直接表現(xiàn)形式[19]。

圖4 深井充填管道系統(tǒng)失效事故因素層次結(jié)構(gòu)模型Fig.4 Hierarchical structure model diagram of failure accident factors of deep well filling pipeline

由層次結(jié)構(gòu)模型可知導(dǎo)致深井充填管道系統(tǒng)失效最根本的因素全部來自物的因素和人的因素,有充填倍線、骨料剛度、溶解氧含量、管道壁薄厚以及安裝質(zhì)量和管理者的事故預(yù)防意識(shí)。因此,為了減少事故的發(fā)生,從影響充填管道系統(tǒng)的參與主體出發(fā),合理設(shè)計(jì)充填倍線、科學(xué)選擇管道壁厚,認(rèn)真提高安裝質(zhì)量,加強(qiáng)管理者安全防范意識(shí)與技能培訓(xùn)是降低事故發(fā)生的必要途徑。

除此之外,由層次結(jié)構(gòu)模型圖易知現(xiàn)場(chǎng)人員是否及時(shí)報(bào)告管道的初始磨損情況與工人檢查周期長(zhǎng)短有關(guān),而工人對(duì)隱患排查周期長(zhǎng)短則由管理者培訓(xùn)演練周期決定,人的因素是層層遞進(jìn)有根可源;充填倍線的大小和管道的安裝質(zhì)量?jī)蓚€(gè)因素決定著管道的敷設(shè)狀況,并且充填倍線小會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)高差大,進(jìn)而導(dǎo)致料漿在管道內(nèi)運(yùn)行速度高、管道的承受壓力大。充填管道系統(tǒng)發(fā)生的磨損、堵塞、爆漿、漏漿等事故都與管道的直徑大小、骨料顆粒形狀有著直接聯(lián)系,因此選擇合適恰當(dāng)?shù)闹睆胶托螤钜?guī)則的骨料顆粒對(duì)管道系統(tǒng)有著積極影響。漿體的pH值與溶解氧含量有著直接關(guān)聯(lián),溶解氧含量越高,漿體pH越低;溶解氧含量越低,漿體pH越高。結(jié)構(gòu)中有兩個(gè)微場(chǎng)景集,料漿濃度大小和料漿配比兩個(gè)事件之間具有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,要素之間的相互作用將形成一個(gè)循環(huán)。輸出事件:財(cái)產(chǎn)損失、工人勞動(dòng)強(qiáng)度和系統(tǒng)失效造成的大眾對(duì)礦產(chǎn)行業(yè)非理性看法等與人、物、環(huán)境的因素有關(guān),因此加強(qiáng)管道系統(tǒng)的科學(xué)設(shè)計(jì)、因地制宜,強(qiáng)化企業(yè)管理人員的安全意識(shí)、加強(qiáng)一線工人培訓(xùn),能夠有效減少中間動(dòng)態(tài)事件的發(fā)生并降低事故的發(fā)生率。

4 結(jié) 論

(1)本文引出概率方法的設(shè)計(jì)使專家只受到最低限度的認(rèn)知偏見,具有很強(qiáng)的魯棒性。在已知各事件概率的基礎(chǔ)上,應(yīng)用交叉影響分析法獲得兩事件之間的交叉影響關(guān)系系數(shù),節(jié)省了大量的操作步驟。應(yīng)用情景演化方法探究出系統(tǒng)層次之間的涌現(xiàn)性和風(fēng)險(xiǎn)因素之間的因果關(guān)系。

(2)通過情景感知、情景構(gòu)造和情景演繹,建立深井充填管道系統(tǒng)失效模式分析模型。結(jié)果表明:滿水點(diǎn)位置、骨料顆粒形狀、管道直徑及其敷設(shè)情況都是系統(tǒng)中關(guān)鍵性的環(huán)節(jié)。充填管道系統(tǒng)失效的特征不僅表現(xiàn)為事件之間的連鎖效應(yīng),還表現(xiàn)為次級(jí)事件造成的影響比初始事件更大的放大效應(yīng),在管理上體現(xiàn)得尤為明顯,例如由于現(xiàn)場(chǎng)人員未及時(shí)報(bào)告初始磨損情況從而導(dǎo)致的增加工人勞動(dòng)強(qiáng)度等。

(3)充填管道系統(tǒng)失效模型的構(gòu)建可以為失效前的準(zhǔn)備、過程和整個(gè)周期管理提供基礎(chǔ)。并且,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中所存在的問題,通過構(gòu)建不同層次的次級(jí)事故情景,找到脆弱性最強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)因素,可以進(jìn)一步完善金屬礦深井充填管道管理體系,為礦山工貿(mào)企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)管理提供有益的建議。