一种基于2-4模型和贝叶斯网络的危险化学品生产事故新型事故因果分析模型

《Process Safety and Environmental Protection》：A novel accident causation analysis model of hazardous chemical production accidents based on 2-4Model and Bayesian Network

本研究提出一种整合定性与定量方法的人因视角危险化学品企业事故因果分析框架，结合粗糙集优化2-4模型与贝叶斯网络，识别关键安全文化因素及事故主导路径，为有效防控提供理论支持。

　　本文聚焦于中国危险化学品企业安全管理的改进，提出了一种融合定性与定量分析方法的新型事故成因分析框架。该框架以人的因素为核心，通过引入改进的2-4模型和贝叶斯网络（BN）相结合的方式，深入探讨了事故发生的因果关系与概率依赖性。研究还特别强调了安全文化在事故成因中的关键作用，并通过粗糙集（RS）理论进行属性约简，以识别影响安全文化的主导因素。同时，通过将事故成因路径与危险化学品生产要素相结合，构建了一套协调的预防与控制矩阵，为事故预防提供了系统性的参考依据。

随着中国化工行业的快速发展，化工生产事故引起了广泛关注。这类事故往往涉及复杂的工艺流程，存在多种安全风险，如毒性、易燃性和爆炸性等。据统计，2016年至2020年间，中国共发生了929起危险化学品事故，导致1176人伤亡（Zhang et al., 2021）。尽管事故数量整体呈下降趋势，但与发达国家相比仍存在较大差距。大量研究表明，不安全的人为行为是这类事故的主要诱因（Petersen et al., 1980; Li et al., 2022; Wang et al., 2017; Zhu et al., 2024）。因此，对危险化学品事故的行为成因及其相关影响因素进行系统研究，对于提升化工行业的事故预防能力具有重要意义。

在现有研究中，许多学者从人的因素角度分析化工事故，系统识别和分类与人相关的风险因素，并探讨其根本原因。例如，Wang et al.（2024）提出了一种基于CREAM方法的人为风险评估（HRA）方法，用于定量评估危险化学品泄漏事故中应急救援行为的风险。Li et al.（2023）则开发了一个基于关联规则和贝叶斯网络的模型，揭示了中国危险化学品爆炸事故（HCEA）的成因和路径。Song et al.（2021）提出了一个结合非线性模糊层次分析法（AHP）的云模型安全评估方法，系统整合了与人类因素相关的安全影响的七个维度。Rostamabadi et al.（2019）则在HFACS框架内，提出了一种融合贝叶斯网络与模糊最佳最差法（BWM）的新型事故分析模型，用于探讨化工过程工业事故中的人类与组织因素。Xie et al.（2018）建立了SPA-Markov链风险预测模型，用于预测人为风险。此外，各种事故模型已被应用于化工过程安全研究，以识别危险化学品生产事故的成因及其因果路径。El-Gheriani et al.（2017）提出了一种基于分层贝叶斯分析（HBA）的方法，用于应对风险与可靠性分析中因数据稀缺而导致的预测难题。该方法能够在新数据出现时更新重大事件和安全屏障的概率，从而提高其实用性。Amin et al.（2021）提出了一种基于R-vine copula和事件树的风险基于故障检测与诊断方法，用于非线性和非高斯过程系统的风险评估，并表明该方法比传统主成分分析更具优势。Ferdous et al.（2009）则提出了一种基于模糊理论的计算机辅助故障树分析方法，用于提高在基础事件数据不精确时结果的可靠性，使方法在处理数据不确定性方面更具鲁棒性。Adedigba et al.（2016）提出了一种基于贝叶斯网络的非顺序屏障过程事故模型，结合故障树和事件树分析，用于研究促成因素之间的相互依赖关系和非线性互动。然而，大多数关于化工事故中人类因素的研究仍依赖于分析模型，这些模型往往过度强调个体错误或管理实践在事故成因中的作用，忽视了在化工生产过程中，管理系统的完善和员工能力的提升本质上受到安全文化价值观的影响。因此，这些研究在探索化工企业安全文化演变方面存在局限性，尽管安全文化是影响事故成因的关键因素。

基于Heinrich的多米诺理论和Reason的瑞士奶酪模型，Fu等人（2018, 2013, 2005）提出了一个增强型的2-4模型，该模型同时考虑了线性因果关系和动态系统特征。尽管这一模型具有开创性意义，但多米诺理论假设事故遵循线性因果链，难以捕捉现代事故过程中的非线性互动。而瑞士奶酪模型虽然强调多层防御机制，但其静态特性无法反映动态反馈和组织学习的影响。这些局限性凸显了对更系统化和动态化方法的需求，从而推动了本研究的开展。该模型从不安全行为的角度探讨事故成因，建立了人类错误与组织因素之间的系统联系，使事故分析更加全面。2-4模型将直接导致事故的不安全行为分为组织层面和个体层面，进一步细分为孤立行为/条件、习惯行为、操作行为和监督行为。这一框架有助于对组织行为随时间演变的结构化分析，如图1所示（Fu et al., 2022）。近年来，2-4模型也被应用于危险化学品事故的成因分析研究。例如，Guo等人（2022）将2-4模型应用于大学危险化学品实验室事故的根因分析，并提出了针对个体和组织层面的定制化改进措施。Fu等人（2019）则将2-4模型与故障树分析（FTA）相结合，系统揭示了危险化学品实验室事故的因果链及其演变过程。

在复杂系统的事故成因、风险评估和系统可靠性研究中，不确定性是一个普遍存在的挑战。其主要来源包括有限的事故数据、信息的不完整性以及对主观专家判断的依赖。为了应对这些不确定性，Dempster–Shafer（D-S）证据理论被广泛应用于事故成因分析，为处理不完整、不精确甚至冲突的专家信息提供了一个框架。例如，Aydin（2023）将D-S证据理论与人为风险评估技术（HEART）相结合，用于分析固定CO?灭火系统在货轮上的意外启动风险。Zhou等人（2020）开发了一种结合贝叶斯网络（BN）与D-S理论的风险评估模型，用于评估地下管线中的污水管道风险，以应对因数据有限和专家评估不一致而导致的不确定性。Li等人（2022）提出了一种结合动态贝叶斯网络（DBN）、D-S理论和云模型的风险性能推理方法，用于评估北极水域中液化天然气（LNG）船舶碰撞的风险，以解决主观数据不足和动态系统中的不确定性问题。Sezer等人（2023）则整合了故障模式、影响和临界性分析（FMECA）、D-S理论和基于规则的贝叶斯网络（RBN），用于评估油轮货舱操作中的风险，从而减少因专家对故障模式风险参数评估不一致而导致的不确定性。Bougofa等人（2021）引入了一种离散时间动态证据网络（DT-DEN）模型，该模型结合了D-S理论与DBN，用于应对工业系统可靠性评估中的参数不确定性和共同原因失效（CCFs），并以飞机控制单元作为案例研究。Gao等人（2024）提出了一种新的风险评估与预警策略，该策略通过云模型优化的D-S理论，整合了实际建筑质量监控中的多源统计数据。尽管D-S理论在表示认知不确定性方面具有优势，但它在建模风险因素之间的显性因果关系方面存在不足。因此，概率方法如贝叶斯网络（BN）被越来越多地采用，以克服这些局限性。

贝叶斯网络是一种概率推理方法，已成为处理复杂系统不确定性问题的主要工具之一。它在危险化学品事故分析中的应用也取得了显著成效。例如，Ma等人（2018）利用BN分析了不同风险因素如何影响事故的发生，并在不同条件下估计了事故概率。Cheng等人（2023）采用DBN评估了危险化学品泄漏和爆炸的概率，并进一步分析了在不同场景下多米诺效应事故发生的可能性。Jiang等人（2024）提出了一种基于BN的推理模型，能够识别与隐性风险相关的因素。这些研究证明了BN在定量评估潜在事故概率方面的有效性。Nhat等人（2020）提出了一种数据驱动的BN模型，用于工业钻探过程中早期踢检测，该模型通过实验室规模实验数据进行训练和测试，为钻探安全提供了一种高效的预警工具。Guo等人（2021）则通过专家判断，将模糊术语表达的判断转化为基于改进相似性聚合方法（SAM）的模糊贝叶斯网络（FBN）模型，用于评估储罐事故的风险。Ghosh等人（2020）针对多变量过程系统中变量之间的非线性依赖关系，提出了一种基于copula函数的贝叶斯网络（CBBN）模型，该模型通过将copula函数与BN相结合，提升了安全评估的可靠性，为复杂过程系统的在线监控和风险评估提供了更可靠的工具。Aziz等人（2019）则提出了一种基于本体的动态危险识别与成因分析方法，该方法利用Web本体语言（OWL）捕捉与不期望工艺事件相关的知识，并将其转化为多实体贝叶斯网络（MEBN）。总体而言，这些研究在事故成因识别、参数调整和概率评估等关键过程中取得了进展，但它们大多依赖于主观决策方法（如专家评分）。这种对专家意见的依赖缺乏客观评估基础，难以准确捕捉事故前兆与实际事件之间的因果关系。因此，本研究通过引入粗糙集（RS）理论，构建了一个严谨的评估模型，为危险化学品事故的调查与预防提供了更加客观的参考依据。

本文构建的危险化学品生产事故成因分析模型如图2所示。研究主要基于2009年至2024年间收集的危险化学品事故调查报告，作为主要的数据来源。首先，利用RS算法在2-4模型框架内识别出关键的安全文化因素。随后，采用BN方法对优化后的2-4模型进行拓扑分析，并开展敏感性分析，以明确行为成因的网络结构。该研究通过将安全文化因素与危险化学品生产要素相结合，构建了一个协调的预防与控制矩阵，为危险化学品事故的预防提供了系统性的策略支持。

在2-4模型的基础上，结合BN进行分析，能够更全面地揭示危险化学品事故的成因路径。通过对事故调查报告的分析，研究发现安全文化相关的32个关键要素在生产单元中普遍存在。对于缺失的要素，则标记为“1”，而对于存在的要素则标记为“0”。安全文化建设的有效性对事故发生的影响力被划分为四个决策属性类别。其中，轻微影响的范围为[100,90]，并将其离散化为4；中等影响的范围为(90,75]，并将其离散化为3；显著影响的范围未完全列出，但可以推测其属于较高影响等级。通过这种方式，研究不仅识别了影响安全文化的主导因素，还构建了一个更清晰的因果网络，为分析危险化学品事故成因提供了新的视角。

此外，研究还结合了改进后的2-4模型，通过层次化分析，明确了危险化学品生产事故的因果链，并利用实际事故案例进行了验证。基于这些因果路径，并考虑具体的生产单元，研究提出了针对危险化学品生产事故的控制措施矩阵。这一矩阵不仅有助于识别事故的潜在风险因素，还能为制定有效的预防策略提供指导。例如，通过分析事故成因路径，可以识别出安全文化建设中的关键环节，如安全输入意识、安全价值观形成、安全法规的作用、安全带来的经济效益以及安全管理部门等。这些因素被认为是塑造安全文化的核心要素，对事故预防具有重要意义。

本研究的主要结论包括：首先，通过引入粗糙集理论，改进了2-4模型，并将其与贝叶斯网络相结合，构建了一个优化的事故成因分析网络，能够客观地识别核心事故决定因素。其次，通过将事故成因路径与危险化学品生产单元相结合，研究进一步开发了一套系统的协调预防矩阵，为事故成因分析与实际预防策略之间的衔接提供了新的思路。这一研究不仅拓展了危险化学品事故分析的理论框架，还为实际安全管理提供了可操作的工具和方法。

本研究的创新点在于，它不仅关注个体层面的人为错误，还深入探讨了组织层面的安全文化因素，以及这些因素如何影响事故的发生。通过将RS理论与BN相结合，研究在处理不确定性方面实现了更高的精确性和可靠性。此外，研究提出的协调预防矩阵，为危险化学品企业的安全管理提供了系统性的指导，有助于企业从多个层面制定有效的预防措施。这一研究方法的引入，使得危险化学品事故分析更加科学化和系统化，有助于提升企业安全管理水平。

在实际应用中，该模型可以用于识别危险化学品生产过程中可能引发事故的关键因素，并评估这些因素对事故发生的概率影响。通过敏感性分析，研究还发现，强化企业内部的安全政策可以有效提升员工的安全知识储备，从而增强操作安全。这一发现表明，企业在安全管理中应更加注重政策的制定与执行，以促进员工对安全知识的掌握和应用。同时，研究也强调了安全文化建设的重要性，认为只有在企业内部建立良好的安全文化，才能从根本上减少人为错误和管理疏漏带来的风险。

综上所述，本文通过构建一个融合定性与定量分析的事故成因分析模型，为危险化学品企业的安全管理提供了新的思路和方法。该模型不仅考虑了个体行为与组织管理之间的相互作用，还通过引入RS理论和BN方法，提升了对事故成因分析的客观性和可靠性。研究结果表明，安全文化建设是影响事故发生的决定性因素，而优化后的2-4模型与BN的结合，能够更全面地揭示危险化学品事故的成因路径，为企业制定有效的预防措施提供了理论支持和实践指导。本文的研究成果对于提升中国化工行业的安全管理水平具有重要的参考价值。