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动火作业、高处作业、受限空间等作业过程中重大事故时有发生,造成严重的人员伤亡和财产损失。到目前为止,在同一区域内多种作业的风险因素相互影响产生的交叉风险仍然缺乏系统性的分析和研究。分析高危作业过程风险因素交叉影响机理,全面、系统地管控高危作业风险具有紧迫性和现实意义。以企业生产过程中存在的高危作业为研究对象,运用统计分析方法和贝叶斯软件,分析了高危作业风险因素间的交叉影响,构建了基于贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的高危作业交叉风险评估模型,在此基础上针对交叉作业情况建立了基于风险交叉熵(Risk Cross Entropy,RCE)的高危作业交叉风险控制模型,并应用于某烟囱防腐施工工程。研究内容如下:(1)构建高危作业交叉风险评估指标体系。根据高危作业的特点,结合历史事故案例及现场调研,总结出人、物、环、管4个方面15个风险因素指标。对15个风险因素指标开展问卷调查并对结果进行统计分析,确定了3级风险状态,获得了各风险因素指标的风险状态统计数据。(2)建立基于BN的高危作业交叉风险评估模型。借助贝叶斯软件,通过机器学习结合专家知识方法,得到了风险因素间的交叉影响关系,并进一步确定了BN的结构与参数,构建了基于BN的高危作业交叉风险评估模型;通过评估某经济区内高危作业的风险情况,得出8个容易导致事故发生的高敏感度因素。(3)建立基于BN-RCE的高危作业交叉风险控制模型。根据相对熵理论,结合作业调度、交叉作业关系及BN模型风险评估结果,建立了基于BN-RCE的高危作业交叉风险控制模型;提出了用于描述交叉关系的“交叉度”概念,研究了交叉度及交叉作业风险的计算方法。(4)模型应用研究。结合某纸业有限公司烟囱防腐施工工程,对BN-RCE模型进行了验证与应用。运用数学软件编写了算法程序,增强了模型在应对复杂实际问题时的易用性。从BN节点敏感度及交叉度控制方法的角度提出了22项安全改进措施。采取改进措施后交叉作业系统RCE值下降幅度达52.1%,该烟囱防腐施工工程交叉作业整体风险大幅降低,模型具有较好的实用价值。