基于三類危險源理論的事故模式及隱患提取方法

魯存郁,蔣 鋒,于曦洋,沈浩宇,華 敏,王三明,潘旭海

(1.南京工業大學 安全科學與工程學院,江蘇 南京 211800;2.中國石化集團金陵石油化工有限責任公司,江蘇 南京 210046;3.南京安元科技有限公司,江蘇 南京 210013)

2020—2022年,中國年均安全事故死亡人數約2.7萬,重特大事故時有發生,我國安全生產進入瓶頸期。專家檢查時,由于專業背景和經驗的差異,在判斷和關注度方面有所差別。企業安全管理人員親力親為的傳統管理模式作業量大、差錯率高、全方位管控能力較低,無法做到實時的全方位管控。國內外學者創造性地提出并改進了多種智慧識別隱患的方法。Yang等[1]提出了一種用于操作監督和基本的人為錯誤模式識別的算法,并開發了智能作業監控系統,用于作業人員在作業過程中手工操作的可操作性和可靠性分析。Antwi-Afari等[2]研發了可穿戴鞋墊壓力系統,通過測量步態參數以識別作業安全隱患。Baig等[3]提出了基于視覺的火焰及其強度計算的新方法,用于修正視頻中火災的誤檢。趙遠飛等[4]通過建設安全生產隱患排查智慧支撐平臺,實現條文搜索、表格生成和事故規律追蹤功能。李昊等[5]利用大數據和云計算技術,開發安全管理體系云+邊信息化平臺,實現了信息共享和快速處理,實現智能化判斷和控制。Qu等[6]將電力系統故障數據進行細分,此后提出一種基于多遠數據的電力系統故障全信息模型,利用實時性數據實現快速故障診斷。顯然,新型隱患識別方法、工具、平臺等的研發要以大量基礎隱患為基礎,提煉形成隱患數據庫。隱患數據庫即隱患數據化的表現形式,為提煉事故模式、人工智能訓練等研究提供數據支撐。van Roden 等[7]利用國家損傷電子監測系統(NEISS)數據庫,計算階梯事故的損傷并提煉階梯事故的事故模式。卷積神經網絡能夠通過平移、縮放、旋轉原始數據等操作,學習原始數據的高級語義特征,從而應用于隱患識別診斷領域[8]。趙亮等[9]利用卷積神經網絡構建了面向選煤廠安全管理的人工智能視頻分析系統。構建隱患數據庫的核心是生產現場事故隱患的提取和歸納。然而,事故隱患識別專業化、全面化和系統化程度低,受安全管理人員主觀因素影響較大,加之隱患本身的復雜性和多樣性,為各類隱患相關數據庫的建立帶來了障礙。卞斌彬等[10]指出,實踐中隱患清單的建立存在工作量大、時間緊、辨識不全面、新排查出的隱患在原有清單中無對應風險、管控措施單一等問題。因此,需要研究全面、高效及合理提取隱患的方法。隱患的提取實際以事故模式的提煉為基礎。隱患是導致事故發生的原因[11],對事故有宏觀和整體的認識。把握事故模式,才能深入其中,有針對性地尋找和提取微觀且具體的隱患,從而避免隱患提取的片面性。

目前,針對事故模式的研究有2種,一種為共性化研究,以探究事故致因為主。Ge等[12]梳理了近14年國內事故模式發展簡史,介紹并比較了當前國內流行的5種事故因果模型。傅貴等[13]在古典事故致因理論模型的基礎上發展構建了行為安全“2-4”模型,并進行了多次完善與更新[14-15],在其事故致因研究團隊內部有了較大規模的應用[16]。另一種為分行業、分場景的個性化研究。華敏等[17]針對NaTech事件進行預想,從多米諾效應的角度分析了泄漏導致的罐區火災事故的6大階段,反映了事故動態演化路徑。臧小為等[18]通過統計分析研究了俄羅斯金屬非金屬礦山工業事故,結果表明地壓災害、交通運輸作業和機械傷害、高處墜落與淹溺等屬于危害性最嚴重的導致人員死亡的因素。侯淑雅等[19]研究了槽罐車爆炸事故,探討了泄漏事故發生的可能原因,并分析了泄漏氣體擴散過程及擴散后可燃氣體云團被引燃產生的爆燃過程。周寧等[20]通過實驗分析和模型計算,系統研究了石化管廊池火災事故中影響熱力學響應的主要因素。

目前,主要從事故致因、演化機制和影響因素角度出發研究事故模式,研究重點是進行事故分析,而非事故預防與隱患排查。因此,當前的事故模式研究與隱患提取的關聯性較低,與建立、填充隱患數據庫的適配度較低。首先,共性研究從事故致因和事故演化的角度進行研究,偏重理論;個性化事故模式應用安全系統工程的各類事故分析方法,雖偏重應用,但其與對應場景之間的黏性較強,更換場景時需要多次重復使用對應分析方法,重新構建框架,費時、費力且對專業要求較高,無法快速應用于其他場景,與隱患數據庫的通用性、高效性需求相悖。其次,事故模式研究多基于事故致因理論,事故模式自身缺少明確定義,事故致因理論多樣化直接導致了事故模式表述形式多樣化、缺乏同一性,致使其表述繁雜、形式模糊,推廣應用易受阻礙。再次,當前側重事故致因的事故模式研究僅討論主要原因,在實際應用時易缺易漏,與隱患數據庫的全面性需求不契合。

因此,要提高隱患查找的完整性、條理性和實用性,需在宏觀上把握事故模式,剖析事故模式與隱患的關系,并探尋更適用于建立隱患數據庫的隱患查找方法。鑒于此,本文給出事故模式的一般性定義和內涵;通過層層分析事故模式,結合《企業職工傷亡事故分類》(GB 6441—1986),形成高效確定隱患點的方法;使用事故統計法[21],梳理分析2000—2022年間132起我國化工行業較大及以上安全生產事故,研究化工行業事故模式中第二類危險源中不同類目事故的發生概率及危險性,分析重點防護方向;最后,以丙烯裝車場景的事故模式為例,確定出現事故概率較高的隱患點并描述隱患特征。

1 事故模式提取

1.1 事故模式的定義及內涵

事故的定義可參見文獻[22-23]。模式指主體行為的一般方式,是理論和實踐之間的中介環節。提煉事故模式為提取現場隱患的基礎和前提,當前對于事故模式的研究所展現的低普適性與高復雜性的缺陷無法滿足實際應用的現實需要?；诖?需對事故模式提出新的定義并賦予其相匹配的內涵。事故模式的定義為由于違反法律法規或疏忽失誤造成意外災禍的一般方式,事故模式包含事故根源、屏障失效以及事故類型。

事故必然有其根源,結合三類危險源理論[24],將事故模式中事故根源確定為第一類危險源。屏障的設置和維護以及制度的制定和運行都是為了保障第一類危險源處于安全狀態。因此,作為第一類危險源的事故根源,在運用事故模式進行事故分析時,首先要確定蘊含破壞能力的能量的來源或其載體,包括機械能、核能、化學能、內能(熱能)、輻射能、電能、光能和輻射能等。

軌跡交叉理論指出,事故發生需具備2個因素,一是具有引起傷害的能量,二是存在遭受傷害的對象,且兩者相距很近,使得能量能夠作用于對象,從而引發事故。在事故模式中,屏障是將事故根源與可能遭受傷害的對象分隔以維持系統安全狀態的措施,以及保障措施有效運行的組織管理制度。人的不安全行為、設備設施的缺陷、環境異常以及規章制度的制定和運行缺陷能夠造成事故模式中屏障的失效。

事故類型即發生事故的種類和形式?！镀髽I職工傷亡事故分類》[25](GB 6441—1986)中將事故類型劃分為20類。研究事故模式時,可結合事故根源和失效屏障來確定具體事故類型。

1.2 事故模式的提取方法

首先,確定事故根源,確定具有能造成破壞能力的能量或其載體。其次,對照《企業職工傷亡事故分類》(GB 6441—1986)中“表A.6不安全狀態”與“表A.7不安全行為”,列出實際所使用的屏障,分析導致屏障失效的因素,列出隱患特征。再次,根據事故根源所確定的能量與其對應的屏障,確定事故類型。最后,將事故模式表述為在某場景下,某種能量或能量載體作為事故根源,由于將其與受傷害對象隔離的某(些)屏障失效而造成了某類事故。提取過程如圖1所示。

圖1 事故模式提取方法Fig.1 Accident mode extraction method

2 隱患及發生概率分析

2.1 事故模式與隱患的關系

提煉事故模式為提取隱患的前提。因此,為全面提取隱患,需進一步明確隱患與事故模式的關系?！栋踩a事故隱患排查治理暫行規定》[26]給出了安全生產隱患的定義。由此認為,隱患是造成事故根源能量異常釋放的危險的來源,即事故模式中造成屏障失效的原因。參考田水承等[24]提出的三類危險源的觀點,將隱患劃分為兩類:第一類是導致事故根源能量釋放的因素,可以將其分類概括為人的因素、設備因素和環境因素。第二類是使得第一部分屏障失效的規章制度的因素,將其概括為管理因素。事故模式與隱患的關系如圖2所示。圖2表明,隱患導致屏障失效,隱患包含人的因素、設備因素(機的因素)、環境因素和管理因素,其中管理方面的隱患會增加人、機、環三方面隱患發生的概率。需要指出的是,隱患與事故模式并非包含于的關系,隱患造成的屏障有效性發生改變這一事件被定義為屏障失效,屏障失效是事故模式的一部分。

圖2 隱患與事故模式關系Fig.2 Relationship between hidden danger and accident mode

2.2 隱患的分析方法

隱患數據庫對查找隱患提出了完整、全面、高效的要求,因此需建立高度普適的一般性隱患查找方法?！镀髽I職工傷亡事故分類》(GB 6441—1986)中,將物的不安全狀態分為4大類,將人的不安全行為分為13大類,如表1所示。

表1 隱患分類表[25]

在確定隱患點時,宜參考隱患分類表(表1),以細分類目為依據,結合相關標準和實際安全操作規程,采用事件樹法(ETA)、魚刺圖法、作業危害分析法(JHA)和專家咨詢法等方法確定隱患點及隱患特征,輸出隱患及隱患特征表。圖3為事故模式中屏障失效分析方法流程圖?！镀髽I職工傷亡事故分類》(GB 6441—1986)中表A.6和表A.7分類號的第1列數字為6和7,分別代表不安全狀態和不安全行為;第2列數字為N和M,分別對應不安全狀態和不安全行為的隱患大類;第3列數字為n和m,分別對應每個大類下所屬小類的數量。nN和mM分別表示每個大類下所屬小類的數量,例如,n1=2,表示在防護、保險、信號等裝置缺乏或有缺陷(N=1)大類中,包含無防護和防護不當2個小類的不安全狀態。n2=4,表示在設備、設施、工具、附件有缺陷(N=2)大類中,包含設計不當、強度不夠、設備非正常運行、維修調整不良4個小類的不安全狀態。

圖3 屏障失效分析方法流程Fig.3 Flow chart of barrier failure analysis method

分析不安全行為時,取“結束”的判斷條件M=13,分別取m1=16,m2=4,m3=3,m4=3,m5=1,m6=11,m7=1,m8=1,m9=1,m10=1,m11=8,m12=3,m13=1。隱患特征是能夠被識別的,即將某個隱患自身區別于其他隱患的特點。由于管理因素以文件形式為主,在生產現場不具有直觀性,因此,隱患特征的研究主要針對第二類危險源。

2.3 隱患發生概率分析

4種物的不安全狀態與13種人的不安全行為發生的概率不同,導致其危險程度也不盡相同。本文僅分析導致事故模式難以直接體現這種差異。因此,研究搜集132起2000—2022年化工行業較大及以上安全生產事故案例,結果可得:事故類型包括火災、其他爆炸、容器爆炸、鍋爐爆炸、物體打擊、機械傷害、坍塌、灼燙、中毒和窒息。將事故類型進行歸納,得到圖4所示的統計圖。由圖4可得:占比最高的是其他爆炸類事故,為62起,占比46.97%;中毒和窒息類事故次之,為43起,占比34.09%。以事故模式與隱患關系的模型為基礎,提取屬于第二類危險源的隱患,共計708條,用以分析比較4種不安全狀態和13種不安全行為的發生概率和危險程度,其中不安全狀態類隱患359條,不安全行為類隱患349條。

圖4 2000—2022年化工行業較大及以上事故類型統計Fig.4 Statistical of major and above accidents types in chemical industry from 2000 to 2022

以火災及其他爆炸類、中毒和窒息類典型事故類型為主,分別從不安全狀態與不安全行為兩個方面統計第二類危險源隱患條目,如圖5所示,其中,火災及其他爆炸類事故不安全狀態類隱患共計195條,不安全行為類隱患共計180條;中毒和窒息事故不安全狀態類隱患共計124條,不安全行為類隱患共計130條。

圖5 第二類危險源隱患統計圖Fig.5 Statistical diagram of hidden dangers of second danger source

由圖5可知:在不安全狀態部分,2種典型事故中N=1時隱患發生的概率均最高,占比分別為49.23%和36.29%,主要表現在無安全保險裝置、無報警裝置或裝置存在缺陷。中毒和窒息類事故需要額外注意N=3類別中的隱患,配備符合使用標準的個人防護用品用具,事故統計中其出現的概率達到23.39%。在不安全行為部分,火災及其他爆炸類事故中M=1和M=13時隱患發生的概率高于其他類別,分別達到了30.00%和26.11%,主要表現在按鈕、閥門等處操作錯誤以及違章動火作業。中毒和窒息類事故中,M=11時發生隱患的概率最高,為28.46%,即在必須使用個人防護用品用具的作業或場合中忽視其使用,如受限空間作業等;M=1和M=6時出現隱患的概率較高,分別為26.15%和25.38%,主要表現在忽視警告標志,冒險進入危險場所,無防護措施盲目施救導致事故擴大。

3 案例說明

以丙烯裝車作業場景為例,利用上述方法提取事故模式并分析該場景進行安全防護的重點。本文僅展示2類情況:①發生事故概率較大的防護、保險、信號等裝置缺乏或有缺陷(N=1)時,n=1、n=2的情況;②操作錯誤、忽視安全、忽視警告(M=1)時,m=1的情況。

第1步,確定事故根源。丙烯裝車事故模式中,事故的根源在于丙烯高壓、極度易燃、易與空氣混合形成爆炸性混合物的特性,蘊含在異常狀態下會產生熱能和熱輻射、燃燒和爆炸的能量。

第2步,列出屏障。當N=1時,即第一大類“防護、保險、信號等裝置缺乏或有缺陷”的部分,此時nN=n1=2,表示該類目包含2個細分小類,分別是“無防護”與“防護不當”。當n=1時,表示處于分析“無防護”小類進程。該小類包含11種不安全狀態,丙烯裝車環節涉及6種,使用的屏障見表2。

表2 無防護類隱患及隱患特征(N=1,n=1)

第3步,根據涉及的屏障提取隱患,通過各類方法分析對應的隱患特征,例如通過專家咨詢法、參考相關的國家標準、對照現有的安全操作規程等方法,得到無防護類隱患及特征見表2。

第4步,為n第二次賦值,使得n=n+1=2,表示此時處于對第二部分“防護不當”小類的分析進程。用同樣的方法分析得到該類目包含8種不安全狀態,其中丙烯裝車作業場景涉及2種,見表3。此時滿足n=n1=2,表示完成了防護、保險、信號等裝置缺乏或有缺陷的部分,為N進行第二次賦值,使N=N+1=2,重復上述步驟直到N=4。

表3 防護不當類隱患及隱患特征(N=1,n=2)

經過第1—4步后,完成不安全狀態部分的分析,接著分析不安全行為部分。取M=1,m=1,即分析隱患分類中不安全行為的第一大類“操作錯誤、忽視安全、忽視警告”部分。該部分包含16種不安全狀態,其中丙烯裝車作業場景涉及9種,得到表4。此時滿足m=m1=16,該部分分析結束,應轉而對M再次賦值,直到M=13。

表4 操作錯誤、忽視安全、忽視警告類屏障及隱患特征(M=1)

利用隱患分析方法完成全部分析后,得到完整表格,統計得到除管理因素外的隱患共47條,其中不安全狀態22條,不安全行為25條?？梢缘贸?丙烯裝車作業場景下,以槽車壓力及有易燃易爆特性的丙烯為事故根源,除管理因素以外的47條隱患使得防止丙烯泄漏及保持槽罐完好有效的措施失效而形成了火災及其他爆炸事故,丙烯裝車事故模式如表5所示。

表5 丙烯裝車事故模式表

由表5可知:丙烯裝車作業場景下主要的事故類型是火災及其他爆炸事故,其中針對防止丙烯泄漏所設屏障可能發生的隱患最多,占48.94%,應當作為防護重點。N=1時不安全狀態類隱患最多,共9條;M=1時,不安全行為類隱患最多,共15條。

在火災及其他爆炸類事故模式中,不安全狀態中發生事故概率最高的類別為N=1(49.23%),不安全行為中發生事故概率較高的類別為M=1(30.00%,其中m=6時,事故發生概率為12.78%)和M=13(26.11%)。因此,在丙烯裝車場景下,從物的不安全狀態層面,應重視氣動聯鎖裝置、氣相回收和補壓裝置、靜電接地報警器、防溢流報警器、火焰識別報警器的裝配和運行有效性,杜絕設備失修或帶“病”運轉的情況。在人的不安全行為方面,重點關注流量控制系統按鈕、充裝閥門、充裝連接件扳手等的操作合規性與正確性。著重加強對易燃易爆等危險品泄漏情況下的應急處置培訓。重視車輛阻火器的配置及有效性檢查,重視靜電接地夾的正確使用,嚴禁易燃易爆場合明火。綜上所述的4種情況應作為防護重點,并且得到N=1,M=1、m=6,M=6、m=8,M=13的發生概率分別約占各類目總體概率的49.23%,12.78%,14.44%和26.11%。

4 結論

1)從普遍適用的角度出發,以三類危險源以及軌跡交叉理論為理論基礎,在宏觀上給出了事故模式的一般性定義,闡述了事故模式的內涵。

2)進一步明確了隱患與事故模式的關系,隱患為第二、第三類危險源,是事故模式中導致屏障失效的原因。根據《企業職工傷亡事故分類》,提出應用性較強的隱患點提取方法,降低實際應用中事故模式的場景黏度,提高隱患識別的完整性、條理性、應用性和普適性。

3)對2000—2022年化工行業132起較大及以上安全事故的隱患進行統計分析,結果表明,化工行業中的典型事故類型以其他爆炸、中毒和窒息類事故為主。分別得到了2種典型事故在不安全狀態和不安全行為下的隱患發生的概率高的類別,要額外注意。

4)通過丙烯裝車作業場景的案例,提取事故模式、查找隱患點并描述隱患特征。結果表明,該場景事故類型為火災及其他爆炸事故。針對防止丙烯泄漏所設的屏障數量最多,占48.94%。安全保險裝置、報警裝置的配置和運行有效性應當作為重點關注對象;閥門、按鈕、扳手相關操作出現人為失誤的概率較高;針對易燃易爆物料泄漏的應急處置如若培訓不到位,將擴大事故后果嚴重程度;出現泄漏后形成可燃性氣體混合物,應注意盲目操作導致鐵器碰撞產生火星,常見泄漏處產生靜電火花導致燃爆。