[发明专利]一种化工厂安全定量评估方法

说明书

本发明涉及一种化工厂安全定量评估方法。本发明建立一个基于贝叶斯网络的化工厂安全定量分析研究模型。在该模型中主要从组织、信息、工作设计、人机系统接口、任务环境、工作场所设计和操作员特征七个方面的人因可靠性角度展开详细分析，使用调查问卷和专家判断法，建立化工厂安全指标体系，同时使用贝叶斯网络训练样本。最后运用贝叶斯进行处理和建模，最终估算化工厂安全定量值，判断化工厂的安全等级。本发明具有精确推理、计算快速和评估全面等特点。

技术领域

本发明属于化工安全领域，涉及到自动化应用技术，特别是涉及一种化工厂安全定量评估方法。

背景技术

化工行业是各国国民经济的一个重要基础产业，为各国经济的发展做出了突出的贡献。然而,由于化工行业工艺复杂，物料本身危险性大，且存在高(低)温、高压、易燃、易爆和腐蚀等作业环境，使其成为潜在危险性较大的行业，一旦发生安全生产事故，往往造成严重的经济损失、人员伤亡和环境破坏。然而，在过去二十年中，随着社会的发展和科技的进步，重大事故的数量明显逐步减少。但是，化工厂一旦造成安全事故，成本仍然很高。因此，降低化工厂的事故率，一直是化工行业努力的方向。

目前化工行业的生产技术的日已更新，许多重大事故的主要都是人为错误造成。数据统计显示，在化学品生产和存储过程中，工业事故至少部分由于人为造成的范围在60-90％之间，这是个恐怖的比例。另外，石油化学工业中，例如自动化程度很高的炼油厂，工业事故产生原因中人为错误也占50％。因此，很明显的是，由于人为错误导致事故的相对数量正在增加，而由于技术故障导致事故的相对数量正在减少。这是由两个因素造成的。首先，重点是技术和设计的改进和创新。大多数工程师都对开发具有设备高可靠性的加工厂感兴趣，他们重点关注的是技术故障引起的风险。为此，影响操作员绩效的设备和设施方面才是我们研究的重点，对这些方面的分析和评估属于人为因素领域。技术，管理和人为因素应密切配合，以提高工厂的绩效。其次，关于人为错误的大部分工作都集中在人为错误的现象而不是根本原因。上面给出的百分比范围(60-90％)显然是一个很大的分布。这可以通过构成人为错误的不确定性来解释。一些主要在事故调查中的分析人员将事故归结为人为错误。他们认为人为错误是前线操作员无法正确执行操作或忽略操作。这种想法是错误和天真的，想的过于简单化。这就像识别疾病的现象，而不检查根本原因。毕竟，在今天的大多数系统中，不可能确认单一人为原因而导致事故的。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种化工厂安全定量评估方法。

本发明的目标是针对化工厂安全评估中的一些难题，建立一个基于贝叶斯网络的化工厂安全定量分析研究模型。在该模型中主要从组织、信息、工作设计、人机系统接口、任务环境、工作场所设计和操作员特征七个方面的人为因素角度展开详细分析，使用调查问卷和专家判断法，建立化工厂安全指标体系，同时使用贝叶斯网络训练样本。最后运用贝叶斯进行处理和建模，最终估算化工厂安全定量值，判断化工厂的安全等级，以此作为一种化工厂安全定量评估的方法。

本发明方法具体是：

步骤1:化工厂安全的影响因素分析

围绕人员因素建立一个化工厂安全分析研究模型，模型主要内容包括组织、信息、工作设计、人机系统接口、任务环境、工作场所设计和操作员特征七个方面。组织是驱动，信息是桥梁，工作设计是方法，人机系统接口是重点，任务环境是支持，工作场所设计是保障，操作员特征是基础。他们共同影响安全分析结果。

步骤2：建立算法应用流程

贝叶斯网络实际建模过程应该作为一个整体的流程来看待，建立流程。

步骤3：化工厂风险分析贝叶斯网络节点的确定

贝叶斯网络结构的目标节点为化工厂风险分析，将其定义为W，30个节点按组织、信息、工作设计、人机系统接口、任务环境、工作场所设计和操作员特征因素进行划分，并对节点进行编号。

步骤4化工厂风险分析贝叶斯网络结构的建立