使用混合HAZOP–贝叶斯网络方法对化学品运输船上光伏阀故障的过程安全评估

《Ocean Engineering》：Process safety assessment of PV valve failures on chemical tankers using a hybrid HAZOP–Bayesian Network approach

PV阀失效导致油轮破裂的环境风险评估及混合建模方法。摘要：本研究提出一种结合HAZOP分析和模糊贝叶斯网络（FBN）的混合方法，用于评估化学油轮PV阀失效的环境风险。通过专家HAZOP会议识别关键失效模式，并利用FBN量化泄漏概率。结果显示，PV阀失效导致油轮破裂的概率为19.4%，主要风险因素包括阀门冻结、维护不足和操作员分心。该模型有效整合了结构化危害识别与概率推理，为海事安全部门提供决策支持。

　　在现代航运业中，危险化学品的运输是全球贸易的重要组成部分，但也伴随着严重的环境风险。这种风险不仅限于化学物质泄漏本身，还可能涉及由于关键安全装置失效而导致的灾难性后果。其中，压力真空（Pressure Vacuum, PV）阀门的失效是导致化学品储罐破裂或爆炸的主要原因之一。PV阀门是化学品运输船舶上用于调节储罐内部压力的关键设备，其功能在于防止因压力过高或过低而导致的结构损坏。然而，机械故障、冻结或维护不当等现象可能导致PV阀门失效，进而引发不可控的有害物质释放，对生态环境造成重大威胁。

本文提出了一种结合Hazard and Operability（HAZOP）分析与贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）建模的混合方法，以评估PV阀门失效对化学品运输船的潜在风险及环境后果。HAZOP分析通过系统识别操作过程中的偏差及其后果，而贝叶斯网络则提供了一种在不确定性条件下建模失败路径的概率方法。通过将HAZOP分析中获得的专家判断转化为模糊贝叶斯网络（Fuzzy Bayesian Network, FBN）中的概率值，这种方法有效减少了因历史数据不足而导致的认知不确定性。这种融合不仅提高了风险评估的准确性，还为应对高风险环境中的潜在事故提供了可靠的决策支持工具。

研究结果表明，由于PV阀门失效导致储罐破裂的概率为19.4%。其中，阀门冻结和维护不当是主要风险因素。敏感性分析进一步揭示了人为因素，尤其是操作员的注意力分散，显著增加了泄漏风险。这表明，在化学运输船的操作过程中，提升操作员的专注力和培训水平是降低事故概率的重要手段。此外，该混合方法还展示了其在诊断和预测方面的实用性，特别是在处理数据稀缺的场景中，能够通过专家意见的整合，对风险进行有效量化。

该方法不仅适用于化学品运输船，还可以扩展到岸上化学品储罐及其他运输方式，因此在化学品供应链中具有广泛的应用潜力。通过将HAZOP分析的定性知识与贝叶斯网络的定量分析相结合，这种方法能够更全面地评估多种潜在风险，包括操作失误、维护问题和环境因素。例如，阀门冻结和储罐内部因货物凝固导致的通风管道堵塞是两种关键的失效模式，它们对储罐破裂的可能性具有显著影响。此外，监测系统故障和操作员未能正确读取仪表读数也是导致泄漏的重要因素。

研究中提到的敏感性分析表明，某些变量对储罐破裂的风险具有更高的影响。例如，操作员未能正确读取仪表读数和货物蒸汽粘附在阀门上这两个因素对风险的提升最为显著，其概率变化率约为30%。相比之下，其他因素如储罐满载率、船舶运动过强或冷气候等对泄漏风险的影响较小。因此，应对这些高风险变量采取针对性的预防措施，是减少化学品泄漏的关键。

通过将模糊逻辑与贝叶斯网络相结合，该方法能够将专家的定性判断转化为定量的概率值，从而在缺乏历史数据的情况下，提供更加可靠的风险评估。模糊贝叶斯网络的构建过程中，采用了相似性聚合方法（Similarity Aggregation Method, SAM），以确保专家意见的一致性。SAM方法通过计算各专家意见之间的相似性，并结合相对一致性指数和共识系数，对专家的权重进行合理分配，最终得出综合的专家判断。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了其在实际应用中的可信度。

此外，研究中还展示了该模型在实际案例中的应用。以2013年法国Fos sur Mer港口发生的“Umar 1”化学品运输船事故为例，模型通过将事故报告中的关键因素输入到贝叶斯网络中，验证了其在实际操作环境中的适用性。在该案例中，通过引入“视觉检查失败”、“操作员注意力分散”和“操作员未能读取仪表读数”等变量，储罐破裂的概率显著上升，从初始的19.4%增加至64.4%。这一结果表明，该模型能够动态更新概率，并在新证据出现时提供更准确的风险预测。

在构建贝叶斯网络模型的过程中，研究团队首先进行了变量识别，随后通过专家访谈和历史数据整合，建立了17个基本变量和6个中间变量。这些变量涵盖了操作失误、维护问题和环境因素等多个方面，例如“98%满载”、“货物凝固”、“仪表故障”和“通讯中断”等。通过专家的定性评估，这些变量被转化为模糊数，并进一步通过贝叶斯网络的概率建模转化为定量风险评估。这种方法确保了模型在面对复杂系统时仍能保持清晰的因果关系和逻辑结构。

贝叶斯网络的评估过程还包括敏感性分析，以确定哪些变量对储罐破裂风险的影响最大。研究采用互信息（Mutual Information, MI）作为主要指标，衡量每个变量对目标节点（如储罐破裂）的影响程度。结果表明，某些变量如“操作失误”和“仪表故障”对风险的提升具有显著影响。通过针对这些高敏感性变量实施改进措施，例如加强操作员培训、提高监测系统的可靠性以及优化维护流程，可以有效降低化学品泄漏的可能性。

研究还强调了贝叶斯网络模型在处理不确定性方面的优势。由于历史数据的缺乏，传统模型往往难以准确预测风险。而模糊贝叶斯网络通过引入专家判断，能够更灵活地应对这种不确定性，从而提供更加可靠的风险评估。此外，该模型的验证过程采用了三个公理框架，确保其在引入新证据时保持逻辑一致性和可靠性。这种方法不仅提高了模型的科学性，还增强了其在实际应用中的可信度。

综上所述，本文提出的混合方法结合了HAZOP分析与模糊贝叶斯网络建模，为化学品运输船的环境风险评估提供了一种新的工具。通过将定性分析与定量建模相结合，该方法不仅能够识别潜在的风险因素，还能预测其对储罐破裂可能性的影响。研究结果为航运业提供了关键的决策支持，帮助操作者和监管机构采取预防措施，从而减少化学品泄漏的风险。未来的研究可以进一步探索该模型在不同化学泄漏场景和船舶类型中的适用性，同时结合先进的环境风险管理系统，以更全面地支持海洋污染控制政策。