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      基于耦合理論的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏致災(zāi)模型研究*

      2023-05-10 08:18:34楊應(yīng)迪
      關(guān)鍵詞:燃?xì)夤?/a>燃?xì)?/a>耦合

      張 倩 楊應(yīng)迪

      (安徽理工大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院 安徽淮南 232001)

      隨著城市化進(jìn)程加快,居民對燃?xì)獾男枨蟛粩嘣黾樱芫W(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜。燃?xì)庾鳛槌鞘猩€的重要一環(huán),燃?xì)馐鹿实陌l(fā)生會影響整個城市生命線,造成巨大的人員傷亡及財產(chǎn)損失。國內(nèi)外對于風(fēng)險耦合已有一定的研究,周洪波等[1]融合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和N-K模型,研究并確定了塔吊事故中的關(guān)鍵因素;Yue C等[2]考慮災(zāi)害的起源和演變,利用FLACS模擬和分析了液化天然氣儲罐泄漏災(zāi)害。王淺寧等[3]利用Mike系列模型分析了城市超標(biāo)準(zhǔn)洪澇災(zāi)害的影響。李浩然等[4]統(tǒng)計分析156起地鐵重大事故,應(yīng)用災(zāi)害鏈和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,分析了致災(zāi)因子對地鐵風(fēng)險防控的影響。彭琳等[5]應(yīng)用ALOHA軟件研究單因素對天然氣管道泄漏擴(kuò)散的影響。付邦穩(wěn)[6]應(yīng)用軌跡交叉理論分析管道失效機(jī)理,闡述了燃?xì)夤艿朗У挠绊憽?/p>

      從上述文獻(xiàn)可以看出,國內(nèi)外關(guān)于風(fēng)險耦合的研究已在不同方向取得了階段性的成就,而對燃?xì)夤艿朗鹿实姆治黾性谛孤┍旧砑笆鹿视绊懙确矫?,缺乏針對多因素耦合致?zāi)機(jī)制及事故關(guān)鍵因素的研究探索。文章通過統(tǒng)計分析典型案例,建立燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險因素耦合模型并定量計算耦合風(fēng)險值,分別確定了致災(zāi)因素之間的耦合關(guān)系及大小,其次引入社會網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中心度分析,進(jìn)一步識別耦合中關(guān)鍵風(fēng)險因素,為燃?xì)獍踩鹿实念A(yù)防提供一定理論和實(shí)踐支撐。

      1 燃?xì)馐鹿拾踩L(fēng)險耦合機(jī)理分析

      燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險耦合主要為單因素耦合、雙因素耦合及多因素耦合。以國家應(yīng)急管理部、各省市相關(guān)網(wǎng)站、博燃網(wǎng)發(fā)布的事故案例為指引信息,再通過網(wǎng)絡(luò)查找、文獻(xiàn)查閱等方法,補(bǔ)全事故過程及原因,最終篩選出2016-2021發(fā)生的146起燃?xì)馐鹿?,對這些案例進(jìn)行分析歸類,將燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險因素分為人-機(jī)-環(huán)-管四個一級因素以及20個二級子因素,風(fēng)險耦合模型如圖1。

      圖 1 不同風(fēng)險因素耦合模型

      2 N-K模型與SNA模型下的燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險耦合分析

      2.1 N-K模型構(gòu)建

      N-K模型由Kauffman提出,通過N-K模型可以計算系統(tǒng)風(fēng)險因素間的交互式信息,比較不同風(fēng)險因素耦合對系統(tǒng)的影響程度大小。很多學(xué)者用該模型解決復(fù)雜耦合系統(tǒng)問題[7-8]。燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險因素一旦突破自身極限值,就可能引起事故。因此利用N-K模型,計算風(fēng)險因素耦合值,耦合值T的計算公式如下:

      h=1,2,···;i=1,2,···;j=1,2,···;k=1,2,···;

      (1)

      式(1)中:T4指人-機(jī)-環(huán)-管完全耦合的數(shù)量化評估,結(jié)果越大耦合程度越高,風(fēng)險越大。ph,i,j,k代表了當(dāng)人、設(shè)備、環(huán)境和管理分別在h、i、j、k狀態(tài)下燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險耦合發(fā)生的概率。

      2.2 SNA模型構(gòu)建

      社會網(wǎng)絡(luò)分析(social network analysis)通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型,研究復(fù)雜個體之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系[9-10]。以燃?xì)馐鹿史治龅玫降亩夛L(fēng)險因素構(gòu)建致因網(wǎng)絡(luò),當(dāng)不同因素在出現(xiàn)在同一個事故報告中,共現(xiàn)次數(shù)為1,得到共現(xiàn)矩陣。在Ucinet 6.0中輸入共現(xiàn)矩陣,通過Visualize-NetDraw得到燃?xì)馐鹿手乱蚓W(wǎng)絡(luò)圖,如圖2。節(jié)點(diǎn)代表燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險因素,連線表示風(fēng)險因素間的直接聯(lián)系,連線越粗則聯(lián)系強(qiáng)度越強(qiáng)。

      圖2 燃?xì)馐鹿手乱蚓W(wǎng)絡(luò)圖

      文章通過SNA的點(diǎn)度中心度、中介中心度和親近中心度進(jìn)行分析。點(diǎn)度中心度表示社會網(wǎng)絡(luò)中各風(fēng)險因素和其他因素的聯(lián)系。點(diǎn)度中心度越高,對其他風(fēng)險影響越大,該風(fēng)險越關(guān)鍵。中介中心度反映風(fēng)險因素對風(fēng)險傳遞的影響程度,中介中心度高則表明其為控制系統(tǒng)風(fēng)險傳遞的關(guān)鍵因素。接近中心度指節(jié)點(diǎn)在風(fēng)險因素網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵程度。接近中心度越高,風(fēng)險因素越處于中心,越會影響其他因素。

      2.3 N-K/SNA模型構(gòu)建

      N-K模型雖然降低了分析的主觀偏好,但只能計算一級風(fēng)險因素耦合值,無法進(jìn)一步確定關(guān)鍵因素,而SNA模型能基于風(fēng)險因素間的關(guān)系獲得關(guān)鍵因素。將N-K和SNA融合,用N-K模型計算一級風(fēng)險因素的耦合值,用SNA模型分析各二級因素的可達(dá)性,并對應(yīng)到N-K模型,確定其潛在耦合形式。同時,利用SNA計算二級風(fēng)險因素的中心度,得到關(guān)鍵風(fēng)險因素排序,最后對關(guān)鍵因素進(jìn)行耦合分析。

      3 燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險因素實(shí)證分析

      3.1 N-K模型計算結(jié)果分析

      燃?xì)馐鹿实娘L(fēng)險因素都有發(fā)生或未發(fā)生兩種狀態(tài),用1或0表示,風(fēng)險耦合形式有16種。對收集的146起燃?xì)馐鹿蔬M(jìn)行分類統(tǒng)計,得到了風(fēng)險耦合發(fā)生的次數(shù)以及概率,見表1。

      表1 燃?xì)馐鹿曙L(fēng)險耦合次數(shù)及概率

      為了得到T值,首先計算不同風(fēng)險的耦合概率。人為因素不參與時事故發(fā)生概率:p0…=p0000+p0100+p0010+p0001+p0110+p0101+p0011+p0111=0.2123,同理算出其它耦合概率,代入式(1),可計算出不同耦合方式下的T值,見表2。

      表2 不同耦合方式下的T值

      將結(jié)果從大到小排序:T4>T3,3>T3,1>T3,2>T2,2>T3,4>T2,4>T2,6>T2,1>T2,3>T2,5,對此結(jié)果分析可知:

      (1)在燃?xì)夤艿腊踩鹿手校囊蛩伛詈现底畲?,?.2576,三因素耦合值普遍比雙因素耦合值大,與燃?xì)夤艿缹?shí)際事故發(fā)生情況相符,說明參與耦合的風(fēng)險因素越多,造成的風(fēng)險影響越大。

      (2)根據(jù)雙因素風(fēng)險耦合結(jié)果,機(jī)-管耦合風(fēng)險最小,人-環(huán)耦合時風(fēng)險最大,為0.0987,說明人-環(huán)耦合時更容易發(fā)生事故。由事故案例統(tǒng)計可知,惡劣的自然天氣、第三方施工破壞等環(huán)境因素的出現(xiàn)都可能使管道損壞引起燃?xì)庑孤?。為避免?環(huán)雙因素耦合,要經(jīng)常檢查管道狀態(tài),保持管道運(yùn)行良好。

      (3)根據(jù)3因素風(fēng)險耦合結(jié)果,主觀因素(人-管)與環(huán)境因素耦合時風(fēng)險最大,為0.1794,即在雙因素耦合基礎(chǔ)上疊加管理因素會更容易導(dǎo)致事故發(fā)生。而機(jī)-環(huán)-管耦合值0.0935,在三因素耦合結(jié)果中最小,且人-機(jī)-環(huán)>人-機(jī)-管,這說明人為因素和環(huán)境因素對燃?xì)夤艿朗鹿适欠癜l(fā)生有著重要影響。

      3.2 SNA模型計算結(jié)果分析

      3.2.1 風(fēng)險因素中心度分析 在Ucinet 6.0中得到風(fēng)險因素中心度的計算結(jié)果,見表3。根據(jù)風(fēng)險因素中心度結(jié)果分析可知:

      表3 風(fēng)險因素中心度

      (1)安全生產(chǎn)意識淡薄a1、維保工作不到位a7、第三方施工破壞c3、安全監(jiān)管不力d1等點(diǎn)度中心度較高,說明這些因素對其他因素有直接影響作用,并存在較高的脆弱性,對燃?xì)馐鹿示哂休^大的影響。

      (2)由中介中心度結(jié)果可知安全生產(chǎn)意識淡薄a1、安全監(jiān)管不力d1等主觀因素的結(jié)果均較大,而設(shè)備、環(huán)境等客觀因素的結(jié)果均較低,說明主觀因素對其他節(jié)點(diǎn)的控制力較大,在風(fēng)險傳導(dǎo)中作用明顯。

      (3)從接近中心度結(jié)果可知設(shè)備原因接近中心度普遍較低,受其他因素影響較小,不是燃?xì)馐鹿实闹饕颍欢S保工作不到位a7、第三方施工破壞c4等因素的接近中心度較高,是燃?xì)馐鹿实闹饕颉?/p>

      3.2.2風(fēng)險因素可達(dá)性分析 對風(fēng)險因素進(jìn)行可達(dá)性分析,剖析風(fēng)險因素的潛在風(fēng)險耦合形式。根據(jù)圖2將20個二級風(fēng)險因素的可達(dá)性對應(yīng)到4個一級風(fēng)險因素中,結(jié)果如表4所示。從表4可以看出,人的不安全行為a5、a7,管道的不安全狀態(tài)b3、b4,不利的環(huán)境因素c3、c4以及管理因素d1、d2都可能導(dǎo)致人-機(jī)-環(huán)-管四因素耦合;人-機(jī)-環(huán)-管和人-環(huán)-管這兩種風(fēng)險耦合的比例較高。

      表4 風(fēng)險因素可達(dá)性分析

      4 結(jié)論

      (1)文章對近年來發(fā)生的燃?xì)馐鹿蔬M(jìn)行風(fēng)險辨識及耦合分析,構(gòu)建了風(fēng)險耦合模型及燃?xì)馐鹿手乱蚓W(wǎng)絡(luò)圖,為今后研究燃?xì)馐鹿手聻?zāi)過程中耦合關(guān)系提供了參考。

      (2)通過采用N-K模型與SNA模型相結(jié)合的方法,梳理各因素之間的耦合關(guān)系,量化風(fēng)險耦合效應(yīng)的危險程度,獲得的關(guān)鍵致災(zāi)因素更加科學(xué)細(xì)致。從計算結(jié)果看,人的不安全行為是燃?xì)馐鹿拾l(fā)生的關(guān)鍵橋梁和控制樞紐,尤其是安全生產(chǎn)意識淡薄、維保工作不到位、安全監(jiān)管不力這三個因素,對這些因素進(jìn)行重點(diǎn)管控,避免這些關(guān)鍵風(fēng)險因素出現(xiàn),能有效降低耦合效應(yīng)。

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