基于FRAM-FAHP法的船舶碰撞事故致因分析

張靖雯，馬曉雪，劉 陽，喬衛亮

(1.大連海事大學公共管理與人文藝術學院，遼寧 大連 116026；2.大連海事大學輪機工程學院，遼寧 大連 116026)

事故致因分析模型的建立是風險評估的重要步驟，同時也是分析者能否找到導致事故根本原因進而預防和改善系統安全性的關鍵因素。有學者根據船-環境等因素建立了船舶碰撞事故風險分析模型，利用BP神經網絡得到碰撞危險度和環境危險度，并根據實際情況給出了船舶航行安全提示和建議。故障樹分析方法是將頂層事件視為嚴重的事故，底層事件視為導致嚴重事故的最初始的原因。有學者采用該方法建立了客滾船碰撞事故致因分析模型，用來衡量各事件對導致最終客滾船碰撞事故發生的影響程度，得到了危險事件序列并初步給出了風險控制措施。這些方法往往是從影響因素的角度分解系統，而功能共振分析方法(FRAM)能夠從功能的角度分析事故機理，建立事故功能共振分析模型。該方法強調從日?；顒又姓业教岣呦到y安全性的有效措施，強調系統的動態性和非線性特征，并通過分析系統中各功能模塊的緊密耦合來揭示事故機理。

傳統的功能共振分析方法只能進行定性分析，有學者嘗試對傳統的功能共振分析方法進行量化改進。利用蒙特卡洛模擬建立了半定量的功能共振分析模型，量化分析了各個功能的可變性。如Rosa等利用層次分析法改進了功能共振分析模型，通過分別量化上、下游功能的可變性來評估建筑活動中的風險；也有學者利用FRAM-AHP法來分析航空事故的主要原因。然而，學者們更多的是對于功能的可變性進行了量化，對于功能變化的耦合作用仍然采取定性分析的方式。為了降低功能變化耦合分析中的主觀性，使得評估結果更加貼近實際情況，本文采用模糊層次分析(FAHP)方法對功能變化的耦合作用進行定量分析，以明確系統運行過程中的擾動與機遇，既提前預防擾動，又主動抓住機遇，從而提高系統的安全性。為此，本文針對船舶碰撞事故，建立了功能共振分析方法(FRAM)與模糊層次分析(FAHP)方法相結合的事故致因分析模型(即FRAM-FAHP法)，并利用FRAM-FAHP法分析了某船舶碰撞事故的致因，確定了影響船舶系統安全性的主要失效鏈接，為降低船舶碰撞風險提供依據。

1 功能共振分析方法原理[6]

功能共振分析方法(Functional Resonance Analysis Method,FRAM)基于以下4項原理所建立：失敗和成功同源，即事物運行正確與否均由相同原因引起；在社會-技術系統的日?；顒又?，個人或群體可以通過微弱的行為變化來適應當前環境；許多事物都是涌現的結果；功能共振分析的重點在于功能間的耦合與關聯。功能共振分析方法重在關注日?；顒颖举|，并不局限于研究可能出錯的情況，擅長從成功事件中學習。

功能共振是指某一要素在許多其他要素日常變化的無意識相互作用下產生的可以觀察到的突變現象。隨著現代工業系統規模的日益擴大，系統變得日益復雜，往往包含許多子系統以及諸多要素。在這些復雜的系統內，人員、技術以及組織等要素均存在一個正常的變化范圍。對于某一要素來講，其他要素可以當作是這一要素的運行環境。當某一要素產生正常變化時，只會釋放出一種很微弱的信號，這種信號往往不會被察覺。然而，運行環境的變化反映的是其他各要素變化的聚合效應，呈現一種無規則狀態。當這種無規則的聚合效應與某要素正常變化發生耦合作用時，就有可能引起功能共振，使得這一要素超出正常的變化范圍，得不到有效控制，從而導致事故的發生。

功能共振往往會導致瞬時發生或涌現的結果，可以用來解釋一些復雜社會-技術系統中如何發生不期望的結果。通過功能共振分析方法來解釋日常行為變化如何造成不期望結果的發生，重點關注由個人、團隊組織或決策認知系統所實現的功能?；谌藛T以及組織的近似調整，人們可以對系統進行預測與控制。

功能共振分析方法認為，事物運行狀態正確與否都可由相同活動所導致。因此，通過功能共振方法分析事故時，不論是分析已經發生的事件還是可能發生的事件，都要研究系統的日?；顒?，于日?；顒又凶R別出對應的功能與聯系，從而構建功能共振分析模型。然而，由于聚合效應，難以預料功能模塊間的作用與聯系。因此，可以引入模糊層次分析法來量化分析功能變化的耦合情況。

模糊層次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)可以解決指標的不確定性、多層性和模糊性等問題，能更好地解析和量化各功能模塊間的作用與聯系，且操作簡便。功能共振分析方法與模糊層次分析方法具有一定的契合性：功能共振分析方法的模型涉及多個層級，分析者可以從操作角度出發自下而上來描述系統事故的過程，即根據各功能模塊行為變化的表現(表型)來分析事故的過程，模糊層次分析方法恰好滿足多層級分析的要求；同時，功能模塊行為變化所引起的聚合效應具有不確定性，利用模糊層次分析方法可以量化分析功能變化的耦合情況，為功能變化的聚合效應提供客觀依據，減少定性分析的不確定性。

2 利用FRAM-FAHP法分析事故的過程

2.1 識別并描述系統功能模塊

功能是指為了產生某種輸出而采取的活動，在利用功能共振分析方法分析船舶碰撞事故時，會涉及一系列與船舶航行有關的事件，將每一個與船舶航行有關的事件視為一個功能模塊，如圖1所示，并且每個功能模塊都要從六個方面進行描述：輸入(I)、輸出(O)、資源(R)、控制(C)、前提(P)和時間(T)。通常來講，會把輸入、控制、資源、前提和時間視為輸入端。

圖1 功能的六角形模塊Fig.1 Hexagonal module of function

各個功能模塊間輸入端與輸出端相連，以此建立起系統功能網絡，解釋事件的正常運行過程。上、下游功能是一種相對說法，同一功能可能時而被描述為上游功能，時而被描述為下游功能。系統中功能發生波動往往是上、下游功能耦合的結果，上游功能的輸出端發生變化可能會影響下游功能的輸入端，導致下游功能發生波動。

2.2 分析功能模塊上下游耦合的情況

功能變化是功能模塊上、下游耦合的結果，上游功能的輸出(同時作為下游功能的輸入端)可能會發生變化并且影響下游功能的變化。為了明確功能模塊上、下游耦合的具體情況，需要確定當上游功能輸出發生變化時，下游功能會相應地發生何種變化，以及下游功能的輸出發生何種變化。

判斷上游功能輸出變化情況，可以利用故障模式的概念來定義表型變化，本文從4種角度來定義表型變化，分別是力量/距離/方向、時機/持續時間、順序、目標。力量可能變化為太弱、太強或正常，如船舶的動力；距離可能變化為過短、過長或正常，如兩船間的安全距離；方向可能變化為方向錯誤、運動方式錯誤或正常，如船舶航行的方向；時機/持續時間可能變化為太早、太晚、遺漏或正常，如避讓措施開始的時間；順序可能變化為遺漏、跳躍、重復、反轉等，如航行前捕捉天氣水文信息；目標可能變化為與目標物體相似、與目標物體臨近、與目標物體無關或正常，如判斷存在碰撞風險的對象船舶。

判斷上游功能輸出發生變化時的下游功能變化情況，表型變化包括下游功能輸入端的輸入、控制、時間、資源和前提五個方面。

2.3 評價功能變化的風險水平

2.3.1 評價流程

功能變化的風險水平評價流程為：首先，根據功能共振分析方法中功能模塊的特點來構建層次結構；然后，利用評分方法分別計算影響每個上游功能輸出變化的4個表型和影響每個下游功能輸入變化的5個表型的權重，打分標準采用0.1～0.9標度法，計算表型權重，得到每個主要表型變化的相對權重；最后，建立準則層要素的評判準則，通過模糊綜合計算，分別得到每個上游功能輸出變化和每個下游功能輸入變化的風險水平。各個功能輸出或輸入變化的風險水平評價流程圖，見圖2。

圖2 各個功能輸出或輸入變化的風險水平評價流程圖Fig.2 Flow-process diagram of risk level evaluation for changes in output or input of each function

2.3.2 具體步驟

功能變化的風險水平評價具體步驟如下：

第一步：建立基于模糊層次分析法的結構分析模型，利用評分方法構建模糊互補判斷矩陣。分別對準則層指標的相對重要性進行兩兩比較，得到準則層對目標層的模糊互補判斷矩陣=(

b

)×，其中

b

+

b

=1，以某個上游功能模塊為例，構建上游與下游功能變化的模糊互補判斷矩陣，見表1。

表1 某個上游功能模塊輸出表型變化的打分

第二步：計算表型相對重要性權重。在模糊互補判斷矩陣中，表型相對重要性權重向量為=(

W

,

W

,…,

W

)，其中向量

W

需要滿足：

(1)

第三步：進行模糊互補判斷矩陣的一致性檢驗。已知模糊判斷矩陣的特征矩陣為=(

W

)×，其中

W

需要滿足：

(2)

對模糊互補判斷矩陣進行一致性檢驗時，需要選用模糊互補判斷矩陣與其特征矩陣的相容性指標來判斷其一致性。對模糊互補判斷矩陣進行一致性檢驗的標準為

(3)

其中，

α

一般取值為0.1。經過計算，當

I

(,)≤0.1時，表明該模糊互補判斷矩陣的一致性可接受。

第四步：確定風險等級標準。為了進一步明確各個表型對某功能輸入或輸出變化產生的影響，需要對各表型代表的實際變化所產生的風險進行估值。主要從兩個方面對風險進行估值，定義表型變化的風險影響后果有輕微、中等、嚴重、重大和災難性，分別賦予1～5的分值；定義表型變化的風險發生概率也分為5種情況，分別是罕見的、偶爾的、可能的、預期的和頻繁的，也是分別賦予1～5的分值。

表型變化的風險影響后果和風險發生頻率共同決定影響該功能輸出或輸入變化的風險水平，本文將風險水平劃分為5個等級，分別為極低風險、低風險、中等風險、高風險、極高風險。功能模塊表型變化的風險影響后果和風險發生頻率的評分結果，見表2。

表2 功能模塊表型變化的風險水平評分值

然后將兩種分值的乘積(即

x

1×

x

2)代入梯形分布的隸屬函數

r

(

x

)，隸屬函數表示如下：

(4)

已知模糊關系矩陣=(

r

)×5，將風險水平評分結果的分數值代入公式(4)進行計算，得到反映4個表型變化的風險水平等級的模糊關系矩陣。第五步：模糊合成運算。將表型權重向量與準則層模糊關系矩陣進行模糊合成運算，得到綜合評價等級：=°=[

s

,

s

,…,

s

]

(5)

式中:為綜合評價等級集;“°”為模糊矩陣合成算子符號，采用

M

(∧,?)進行模糊合成運算，可表示為

(6)

第六步：計算相對風險系數。將極低風險、低風險、中等風險、高風險、極高風險的標準值分別設定為0.1、0.3、0.5、0.7、0.9，得到=(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)。相對風險系數表示為

s

=·

(7)

經過公式(1)～(7)計算，可以得到各功能模塊變化的相對風險系數。

2.4 確定事故的主要影響因素

通過以上FRAM-FAHP法分析過程，量化得到每個上、下游功能模塊變化的相對風險系數，然后根據功能共振分析模型中上、下游功能間的關系，可得到功能共振分析模型中每條鏈接的相對風險系數。鏈接的相對風險系數越高，則說明該鏈接對系統運行的影響程度越大，并通過可能出現的失效鏈接來確定事故的主要影響因素。同時，根據功能共振分析方法的成敗等價原則，關注功能變化的耦合作用，通過近似調整系統運行中的影響因素來規避系統風險，提高系統的安全性。

3 船舶碰撞事故案例分析

3.1 船舶碰撞事故描述

C輪從上海吳淞口錨地起錨續航進入黃浦江，在駛往黃浦江過程中，與正在錨泊的X輪相撞，造成重大等級水上交通事故。事故經過如下：約23∶15時，C輪開始起錨，23∶25時，C輪起錨完畢，準備駛往黃浦江，約23∶28時，值班水手發現船位偏移并報告船長，船長發現碰撞風險，并立即控制船舶采取避讓措施，23∶29時45秒時，C輪與X輪發生碰撞事故。

3.2 基于FRAM-FAHP法的船舶碰撞事故致因分析

3.2.1 建立船舶碰撞事故功能共振分析模型

本文著重研究船舶航行過程中的避讓活動，由于X輪處于靜止狀態，因此只對C輪駛離錨地航行的正常過程進行功能模塊劃分，主要包括以下幾個功能模塊：準備啟航F1、航行F2、捕捉天氣水文信息F3、發現碰撞風險F4、操縱F5、外部交流F6、水手瞭望F7、內部合作F8、避讓F9、主管監管F10、X輪避讓F11。以上是C輪準備離開錨地，并且積極避讓錨地內其他船只的正常過程，總結提取此過程中的11件事件，將其定義為11個功能模塊，從六個方面描述每個功能模塊的具體內容。以功能模塊“航行”為例，航行功能的具體內容見表3。根據各個功能模塊的具體內容以及功能模塊間的相互聯系，連接各個功能模塊，形成如圖3所示的系統功能共振分析模型。

表3 功能模塊“航行”的具體內容

圖3 船舶碰撞事故案例的功能共振分析模型Fig.3 FRAM model for the case of a ship collision accident

3.2.2 分析船舶碰撞事故功能模塊上下游耦合的情況

判斷功能模塊上、下游耦合時，重點在于對每個功能模塊的表型變化展開分析。根據上文事故過程的描述可知，可以確定功能模塊“避讓”是船舶系統中的失效功能，即最終結果是C輪避讓失敗，與其他船只相撞。因此，應該先從該功能模塊進行分析，進而識別出導致船舶碰撞事故發生的主要鏈接。與功能模塊“避讓”輸入端相連的功能模塊包括“操縱”、“外部交流”和“主管監督”，本文以功能模塊“操縱”為例對其表型變化進行分析。

3.2.3 評價船舶碰撞事故各功能變化的風險水平

從功能共振分析方法原理的特點出發，將功能模塊的輸出或輸入變化情況看作目標層，將功能模塊輸出或輸入變化情況的4個主要表型看作準則層，得到功能模塊“操縱”輸出可變性的層次結構，見圖4。

圖4 功能模塊“操縱”輸出可變性的層次結構圖Fig.4 AHP hierarchical structure for the output varia- bility of function module “manipulation”

功能模塊表型變化分析過程中，需要進行兩次評分步驟：第一次，在構造上游與下游功能變化的模糊互補判斷矩陣時，針對比較系數的選取，本文主要參考了量化分析船舶碰撞事故的文獻，并以問卷形式咨詢專家意見；第二次，在判斷風險水平時，考慮到風險水平屬于定性風險，為保證結果具有一定的可參考性，在對風險影響后果和風險發生概率進行評分時，參考交通運輸部海事局官網收錄的2014—2019年間的事故通告內容，經過篩選，獲得發生在上海海事局轄區范圍內的船舶碰撞相關事故通告共28起；同時參考了分析船舶碰撞事故影響因素的文獻，并以問卷形式咨詢了專家意見。以功能模塊“操縱”為例，其輸出表型變化的風險水平評分結果見表4。

表4 功能模塊“操縱”輸出表型變化的風險水平評分值

最后采用公式(1)～(7)計算其他上、下游功能變化的風險系數，其中上游功能輸出端變化的相對風險系數見表5，下游功能輸入端變化的相對風險系數見表6。

表5 上游功能輸出端變化的相對風險系數

表6 下游功能輸入端變化的相對風險系數

3.2.4 確定船舶碰撞事故的主要影響因素

通過以上FRAM-FAHP法分析，可得到每個上、下游功能模塊的風險系數，表5代表上游功能的可變性，表6代表下游功能的可變性；再根據功能共振分析模型的連線(見圖3)，將相連的上游功能與下游功能的相對風險系數相加，可得到不同連接路徑的相對風險值(見表7)，該相對風險值代表其中兩個功能模塊發生耦合作用可能會產生的風險影響。

表7 功能共振分析模型中各鏈接的相對風險值

由表7可知，在案例圖的17條鏈接中，有4條鏈接的相對風險值較高，當這些鏈接失效時，更容易導致船舶碰撞事故的發生。鏈接失效可能存在以下表現：第一，在F4(O)-F5(I)路徑中，船舶采取消極反應，未主動完成瞭望任務，默認航行方向無偏差，出現碰撞危機時才意識到偏離安全航線；第二，在F10(O)-F9(C)路徑中，船長作為監督人員，缺乏對全局的監督與控制，未及時發現其他船員的失誤行為，未意識到存在瞭望疏忽，未及時發現船舶偏離安全航線；第三，在F5(O)-F9(I)路徑中，船長或值班船員未妥善應對船位漂移，未及時采取適當控制行動來切斷事故鏈；第四，在F4(O)-F6(I)路徑中，船舶在開始航行時未及時有效提醒對方船只，當發現與對方船只存在碰撞風險時，也未開展有效溝通。

根據功能共振分析方法的成敗等價原則，該方法既可以分析導致事故發生的消極因素，同時也能夠發現可以避免事故發生的積極因素，并通過近似調整系統運行中的積極因素來規避風險，促進系統平穩運行。

以F4(O)-F5(I)路徑為例，作為相對風險值最高的一條路徑，該路徑對船舶系統安全的影響力是最大的，F4的輸出端和F5的輸入端一旦發生微弱變化，將更容易導致船舶系統發生顯著變化。因此，對F4的輸出端和F5的輸入端進行控制，既可以避免船舶碰撞事故的發生，又能促進船舶系統平穩運行。在建立船舶碰撞事故功能共振分析模型時，已知F4的輸出端的特征描述為“C輪值班水手發現本船可能與X輪存在碰撞風險”，F5的輸入端的特征描述為“明確當前C輪航向航速、周圍交通狀況、天氣等信息”。針對特征描述，既可以了解容易導致事故的消極因素，同時也能夠得到促進系統平穩運行的積極因素，因此可從多主體多角度出發提高系統安全性。如值班人員要積極履行值班責任，系統觀察船舶所處環境，觀察本船所處水域交通狀況，熟悉周圍水域內的船舶情況，制定適宜的安全航行路線，并要觀察和獲知實時天氣水文信息，分析風和流對本船航行產生的影響，以免在不知情的情況下偏離安全航行路線，發生不必要的危險；船舶公司要對各值班人員的責任進行明確細致的劃分，負責規范船員值班行為。

4 結 論

(1) 本文利用FRAM-FAHP法分析某船舶碰撞事故的致因，確定了影響船舶系統安全性的主要失效鏈接，可為降低船舶碰撞風險提供參考，同時也可以利用該方法分析其他類型的海上事故。針對不同類型事故，可建立對應的事故功能共振分析模型，并根據本文的分析過程找出影響事故的主要因素，進而提出相應的屏障措施來規避風險。

(2) 運用模糊層次分析方法可以解決功能共振分析方法無法量化并識別容易失效的主要鏈接的問題。明確鏈接的重要度排序之后，可有針對性地制定系統屏障措施。這些鏈接既可以看作是系統的擾動，也可以看作是系統的機遇。對于擾動，要制定防御措施來預防擾動出現；對于機遇，要制定優化措施使得系統更加穩定。