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为解决过程工业风险及韧性评估问题，德黑兰医科大学等单位研究人员开展韧性评估方法研究，发现 DBN 应用最广。该研究对提升工业安全、减少事故意义重大，推荐科研读者阅读借鉴。
在现代工业体系中，有这样一些行业，它们就像隐藏着巨大能量的 “魔法工厂”，把各种原材料通过奇妙的化学或物理过程，变成我们生活中不可或缺的产品，这就是过程工业，像化学制造、石油天然气、石化、食品加工和制药等行业都属于它的范畴。不过，这些 “魔法工厂” 虽然神奇，却也暗藏危机。因为它们常常要和危险的材料打交道，生产过程还特别复杂，稍有不慎，就可能引发各种意外，比如有毒气体泄漏、火灾、爆炸等，就像沉睡的 “恶魔” 被唤醒，给工人的生命、周围的环境以及社区带来严重威胁。
为了应对这些风险，人们一直在寻找有效的办法。传统的风险管理策略就像给 “工厂城堡” 设置了一道道防线，努力预防和保护，提前发现问题并想好应对之策。但随着工业系统变得越来越复杂，现代技术让各种机械元件和功能相互交织，传统方法渐渐有些力不从心了。这时候，“韧性（resilience）” 这个概念就像一位救星，出现在人们的视野中。韧性就像是系统的 “自愈能力”，指的是系统在遭遇意外干扰后恢复正常的本事，它在安全管理中变得越来越重要。
为了深入了解如何评估过程工业中的韧性，来自德黑兰医科大学职业卫生工程系等单位的研究人员展开了研究，并在《Heliyon》期刊上发表了名为《Resilience assessment in process industries: A review of literature》的论文。这项研究有着重要意义，它能帮助我们更好地评估和提升过程工业系统的韧性，减少事故带来的损失，保障人员安全、保护环境，促进这些行业的可持续发展。
研究人员为了开展这项研究，主要采用了以下几种关键技术方法：
- 动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network，DBN）：一种通过概率图形模型，在动态和不确定环境下分析韧性的方法，能考虑时间因素和不确定性。
- 数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）：利用线性规划评估决策单元（DMUs）效率的方法，可衡量系统在多个阶段的相对效率。
- 功能共振分析方法（Functional Resonance Analysis Method，FRAM）：从系统功能出发，考虑功能的潜在可变性和系统涌现特性，进行复杂系统分析的非线性定性方法。
- 模糊认知图（Fuzzy Cognitive Maps，FCMs）：结合神经网络和模糊逻辑，通过图形化方式建模复杂系统行为，处理不确定性。
- 基于 STAMP 的方法（A STAMP - based approach）：STAMP 即系统理论事故模型和过程（System - Theoretic Accident Model and Process），通过对系统组件和子系统间的依赖和交互进行建模，评估系统韧性。
- 突变理论（Catastrophe Theory，CT）：研究系统状态和控制变量如何随外部条件变化而发生突变的数学理论，可与 DBN 结合动态评估韧性。
- 德尔菲法（Delphi method）：一种通过收集专家意见，半定量评估和确定系统韧性水平及优先顺序的方法。
下面让我们一起来看看研究结果：
4.1 回顾结果
研究人员通过对相关文献的回顾，发现了在化学过程工业中评估韧性的各种方法。在他们筛选出的 15 项研究中，DBN 成为了估算韧性不确定性和概率的 “热门选手”，有 7 项研究都选择了它。这是因为 DBN 可以从概率的角度评估韧性，有效处理事故可能演变路径带来的不确定性。同时，研究还梳理出了一系列韧性的重要指标，比如吸收、适应、恢复、维护、风险管理、准备情况、可用性和可靠性等，这些指标就像是衡量系统韧性的 “小尺子”，帮助人们更准确地了解系统的韧性状况。
4.2 过程工业中最常用的韧性评估方法
在众多评估方法中，DBN 脱颖而出，成为过程工业中评估韧性的 “明星方法”。它在处理多米诺效应（domino effects）时表现尤为出色。多米诺效应就像推倒的多米诺骨牌，一个事故发生后，可能引发一系列连锁反应。DBN 能够分析这种效应的时空演变，计算出事故升级的概率。
许多研究都运用了 DBN。例如，Tong 和 Gernay 利用 DBN 评估了过程工业设施的韧性，构建了全面的韧性框架，考虑了设施的吸收阶段以及适应和恢复阶段。Sun 和 Yang 的研究表明，DBN 可用于获取系统性能数据，并且发现改变系统的设计和运行策略，如改善诊断和故障诊断、增加人员培训、优化检查频率等，能提高系统的吸收能力和适应性，从而增强系统的韧性。Cincotta 和 Khakzad 则用 DBN 对火灾升级到其他储罐的情况进行了建模，分析火灾多米诺效应中的各个步骤。此外，还有研究利用 DBN 评估了存储站点的吸收能力，以及其他参数如适应和恢复对性能曲线的影响，并提出了提高储罐韧性的策略，比如采用本质安全设计、加强防护措施等。
4.3 过程工业中其他韧性评估方法的结果
除了 DBN，其他方法也各有千秋。Azadeh 和 Salehi 通过数据包络分析（DEA）评估石化行业的韧性工程因素，结果显示 DEA 能有效对决策单元进行排名和分析其性能，是评估和建模韧性工程行为的合适工具。Namvar 和 Bamdad 基于类型 2 模糊集的 DEA 评估过程工业中韧性工程的有效性，这种方法能处理过程行业中的高度不确定性，为测量化学和石化工厂等过程工业的韧性性能提供了合适的方法。
Azadeh 和 Salehi 运用模糊认知图（FCMs）评估石化行业在危险环境条件下的韧性工程因素，发现准备、意识和灵活性是最重要的韧性因素，而冗余和团队合作的作用相对较小。Sun 和 Wang 利用基于 STAMP 的方法对化学过程系统的动态韧性进行评估，该方法能系统地分析组件间的相互作用，考虑信息反馈的影响，为提高系统韧性提供准确结果和实时韧性概况。还有研究通过分析概率、准备和严重程度这三个组件来评估化学行业的安全韧性，表明这三个组件在分析系统安全韧性时至关重要，对建立综合管理计划意义重大。
研究人员在结论和讨论部分总结了此次研究的重要发现。他们指出，DBN 在过程工业韧性评估中应用最为广泛，能有效处理不确定性，估算化学过程中韧性的概率。过程工业容易出现各种混乱和不确定的情况，韧性评估作为一种新方法，可以预估这些情况带来的影响。通过制定一系列计划、程序和活动，能减少事故及其后果，提高行业的韧性。对于化学公司来说，它们面临着诸多独特的威胁，借助有效的韧性评估方法，可以做出更好的决策，应对威胁并提升自身的韧性。
不过，研究人员也意识到这些研究存在一些不足之处。比如，部分统计和概率模型的选择和准确性可能存在偏差，因为数据不完整或不一致可能会影响最终结果。在韧性评估中，过于依赖专家意见和预测模型，有时也会导致评估潜在影响时出现偏差。而且，一些研究的样本量有限，可能会影响研究结果的普遍性。
为了让未来的研究更完善，研究人员建议将定性和定量方法结合起来，这样能更准确、全面地评估韧性。同时，在评估中关注长期分析，考虑环境和社会影响，使用工业过程中的真实数据，以及开发综合考虑人、技术和组织因素的韧性评估框架，这些都有助于推动该领域的发展。这项研究为分析和评估过程工业中的韧性提供了有效参考，对提升化学和石化行业的经济和安全性能、减少环境负面影响、促进长期可持续发展具有重要意义。
