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基于證據(jù)理論的事故樹(shù)分析在木業(yè)防火中的應(yīng)用

文檔作者：王卓劉斌蔣崢文檔來(lái)源：武漢科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時(shí)間： 2021年09月17日
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第21卷
Vo1．2l
第16期
No．16
電子設(shè)計(jì)工程
Electronic Design Engineering
2013年8月
Aug．2013
基才證據(jù)理論的事故樹(shù)分析在木業(yè)防火中的應(yīng)用
王卓，劉斌，蔣崢
(武漢科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖北武漢430081)
摘要：針對(duì)木材加工行業(yè)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)的事故特點(diǎn)，建立了基于事故樹(shù)的安全評(píng)價(jià)模型；結(jié)合工程技術(shù)人員和專家的實(shí)
際經(jīng)驗(yàn) 事故樹(shù)底事件進(jìn)行基于現(xiàn)場(chǎng)的概率評(píng)估，應(yīng)用了D—S證據(jù)理論和貝葉斯近似計(jì)算法解決了專家評(píng)判過(guò)程
中對(duì)火災(zāi)起因的不確定性問(wèn)題。并融合了不同領(lǐng)域?qū)＜业脑\斷意見(jiàn)；對(duì)各基本事件的結(jié)構(gòu)重要度以及量化結(jié)構(gòu)重要
度進(jìn)行分析。提出了具體的安全隱患，指導(dǎo)設(shè)備安全管理和檢修維修工作。
關(guān)鍵詞：事故樹(shù)；不確定性；D—S證據(jù)理論；火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)
中圖分類號(hào)：TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674—6236(2013)16—0o17—04
Application of fault tree analysis based on D-S evidence theory used in fixe
of fiber board production
WANG Zhuo，LIU Bin，JIANG Zheng
(c0 ofInformation Science and Engineering，Wuhan University ofScience and Technology，Wuhan 430081，China)
Abstract：Build a safety evaluation model with fault tree analysis which aim at the characteristic offire scene in wood processing
industry．Combined with the experience of technicians an d experts to assess the probability of bottom event in fault tree，and the
application ofI)-S evidence theory and Bayesian approximate calculation has solved the problems ofuncertainties in the cause ofthe
fire，and fused together diagnosis from diferent domain experts；Analyze the structure importance and quantitative structure
importanceofeachbasicevent，advancespecificpotentialriskandputforwardreasonablepreventionmeasures,
Key words：fault tree；uncertainty；D-S evidence theory ；fire scene
木材加工在滿足工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活需要等方面起
著重要的作用。目前中國(guó)人造木板生產(chǎn)企業(yè)有6 000多家，是
世界上生產(chǎn)、消費(fèi)、進(jìn)出口貿(mào)易第一大國(guó)。然而現(xiàn)實(shí)狀況是每
年都會(huì)有木業(yè)加工廠因火災(zāi)遭受嚴(yán)重的損失。其中木材加工
廠主生產(chǎn)線的木纖維風(fēng)送運(yùn)輸管道內(nèi)遇到火星而引起火災(zāi)
的概率最大，一旦發(fā)生火災(zāi)，木纖維的爆炸式燃燒蔓延發(fā)展
極快。
傳統(tǒng)事故樹(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)火災(zāi)誘發(fā)原因做出總體至部分按樹(shù)形
結(jié)構(gòu)逐步地細(xì)化。能有效地對(duì)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)控和評(píng)價(jià)。然而
火災(zāi)事故的發(fā)生原因、發(fā)生形式、發(fā)生環(huán)境、可燃物種類及分
布等諸多因素是不確定的，傳統(tǒng)事故樹(shù)形式很難表達(dá)出火災(zāi)
起因中的不確定性【l】．而模糊事故樹(shù)分析也并不能很好地融合
不同領(lǐng)域?qū)＜医o出的現(xiàn)場(chǎng)診斷回，這些因素都制約了事故樹(shù)分
析的發(fā)展。
文中結(jié)合事故樹(shù)評(píng)價(jià)模型與D—S證據(jù)理論。針對(duì)事故樹(shù)
中的定量分析階段，用證據(jù)理論原理來(lái)處理不確定信息，并
利用貝葉斯近似法來(lái)優(yōu)化原有的證據(jù)融合算法．實(shí)現(xiàn)融合不
同領(lǐng)域?qū)＜以\斷的信息，應(yīng)用于木纖維板生產(chǎn)線防火系統(tǒng)
中。解決該系統(tǒng)火災(zāi)事故中的多方診斷不確定性問(wèn)題。
收稿日期：2013—03—03 稿件編號(hào)：201303018
基金項(xiàng)目：湖北省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(D20091103)
1 事故樹(shù)分析概述
事故樹(shù)就是從結(jié)果到原因描繪事故發(fā)生的有向邏輯
樹(shù)[31。這種樹(shù)狀結(jié)構(gòu)遵循邏輯分析原則，將相關(guān)事件用邏輯門(mén)
連接，其中事件分為頂事件、基本事件和中間事件。邏輯門(mén)是
用來(lái)表示各事件之間邏輯關(guān)系的符號(hào)。利用事故樹(shù)對(duì)事故進(jìn)
行預(yù)測(cè)及防護(hù)的方法稱為事故樹(shù)分析。事故樹(shù)編制與事故樹(shù)
定性定量分析。
1．1 事故樹(shù)定性、定量分析
事故樹(shù)定性分析主要是按事故樹(shù)結(jié)構(gòu)，求取事故樹(shù)的最
小割集或最小徑集．以及基本事件的結(jié)構(gòu)重要度，根據(jù)定性
分析的結(jié)果。確定預(yù)防事故的安全保障措施。
其中結(jié)構(gòu)重要度定義為：當(dāng)事故樹(shù)中某個(gè)基本事件的狀
態(tài)由不發(fā)生變?yōu)榘l(fā)生。除該基本事件以外的其余基本事件的
狀態(tài)保持不變時(shí)，頂事件狀態(tài)也由不發(fā)生變?yōu)榘l(fā)生的情況，
用函數(shù)來(lái)表示其重要度如下所示：
= 1-I1(1一 寸) (1)
X．EK． ‘
式中式中： ff)為基本事件的結(jié)構(gòu)重要程度；n，為基本事
件所屬最小割集包含的基本事件數(shù)；K 為最小割集。
事故樹(shù)定量分析主要是根據(jù)引起事故發(fā)生的各基本事
作者簡(jiǎn)介：王卓(1988一)，男，湖北武漢人，碩士研究生。研究方向：數(shù)據(jù)挖掘與決策分析。
- 17-
《電子設(shè)計(jì)工程)2013年第l6期
件的發(fā)生概率，計(jì)算事故樹(shù)頂事件發(fā)生的概率；計(jì)算各基本
事件的概率重要度。根據(jù)分析結(jié)果以及事故發(fā)生以后可能造
成的危害。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，其中概率重要度定義如下：
事故樹(shù)的概率重要度分析是對(duì)各基本事件的概率重要
系數(shù)大小進(jìn)行定量分析，它表示第i個(gè)基本事件發(fā)生概率的
變化引起頂事件發(fā)生概率變化的程度，然而在大型系統(tǒng)中由
于基本事件過(guò)多導(dǎo)致求解過(guò)于繁瑣，計(jì)算量很大。故引入景
國(guó)勛教授在文獻(xiàn)f4】中提出的量化加權(quán)結(jié)構(gòu)重要度：
㈤=
． ×如(。) (2)
式中 。為量化加權(quán)結(jié)構(gòu)重要度， 為基本事件的發(fā)生
概率。此方法不需要計(jì)算機(jī)輔助計(jì)算便能直觀地表達(dá)出基本
事件的概率對(duì)頂事件的影響程度。
1．2 事故樹(shù)分析的結(jié)果總結(jié)與應(yīng)用
必須及時(shí)對(duì)事故樹(shù)分析的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)、總結(jié)。提出改
進(jìn)建議：整理、儲(chǔ)存事故樹(shù)定性和定量分析的全部資料與數(shù)
據(jù)．為系統(tǒng)安全性評(píng)價(jià)與安全性設(shè)計(jì)提供依據(jù)。
2 D—S證據(jù)理論
在實(shí)際火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，對(duì)誘發(fā)火災(zāi)原因的判斷上，不
同領(lǐng)域的專家給出的判斷往往不同，甚至相互矛盾。導(dǎo)致這
種困境的原因有兩個(gè)：1)確定導(dǎo)致火災(zāi)的因素比較困難；2)
不同領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)領(lǐng)域不完全相同。他們給出的判
斷只是依據(jù)他們自己所掌握和擁有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，而沒(méi)有充
分考慮其他領(lǐng)域0專家的判斷。證據(jù)理論具有直接表達(dá)“不
確定”和“不知道”的能力 ，并將這些信息保留在下述的基本
概率分配函數(shù)和證據(jù)合成過(guò)程中。
2．1 證據(jù)理論基本概念
2．1．1 基本概率分配
設(shè)O是一個(gè)識(shí)別框架，Q=2。為@ 的冪集，那么函數(shù)m：
Q—叮O，11若滿足：
fm( )=0
1 1一
j m(A)=1
則稱m(A)為基本概率分配(Basic Probability Assignment，
稱BPA)，也稱為mass函數(shù)。其中使得m(A)>0的元素A則
稱為焦元。
2．1．2 信任函數(shù)、似然函數(shù)、信任區(qū)間
信任函數(shù)也稱信度函數(shù)(Belieffunction，稱Be1)，Bel(A)
表示在當(dāng)前環(huán)境下對(duì)一個(gè)集合和它的所有子集的總的信任。
在識(shí)別框架上基于基本概率分配的信任函數(shù)定義為：
Bel(A)： m(B)
占f3A=
似然函數(shù)又稱為不可駁斥函數(shù)(Plausibility function，稱
P1)，PI(A)表示在當(dāng)前環(huán)境下對(duì)任意一個(gè)集合的不反對(duì)程度。
在識(shí)別框架上基于基本概率分配的似然函數(shù)定義為：
PI(A)= m(B)
一18一
由于Bel(A)和PI(A)分別表示 為真的信任度和4 為
非假的信任度，因此可以分別稱Bel(A)和Pl(A)為對(duì)4 信
任程度的下限和上限，將二者組成一個(gè)區(qū)間用以表示對(duì)某個(gè)
假設(shè)的確認(rèn)程度，記為信任區(qū)間【Bel(A)，Pl(A)】，其中“Bel
(A)一Pl(A)”的數(shù)值反映了專家對(duì)評(píng)判結(jié)果的不確定性，如
圖1所示
Be1支持證據(jù) 不確—定—證—一據(jù)
_
圖1 信任函數(shù)、似然函數(shù)和不確定區(qū)間
Fig．1 Belief function，plausibility function and uncertain interval
2．2 證據(jù)理論合成規(guī)則
定義3：D—S證據(jù)理論合成規(guī)則 ：
對(duì)于VA @．識(shí)別框架@上的2個(gè)專家給出的mass函
數(shù)的證據(jù)合成規(guī)則為：
ml①m2(A)= 1 1．’ ml( )·m2(C)
』 占nC-．A
其中 為歸一化常數(shù)，其取值定義為：
K= 1．’m1(B)·nh(C)=l一 1．1 m-(B)·m2(c)
Bn Bn C=
2．3 證據(jù)理論與事故樹(shù)的結(jié)合
為了將證據(jù)理論融合后的數(shù)據(jù)融合到事故樹(shù)中，并對(duì)其
各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行求解，文中引入證據(jù)理論的貝葉斯近似算法[71。
貝葉斯近似計(jì)算公式為
m(A)=
Σm( )
ACB A為單焦元集合
Σm( )．IXI ( )
e0
0 否則
其中 和其絕對(duì)值分別代表在識(shí)別框架上的子集和其
元素個(gè)數(shù)。
在第3節(jié)的定量分析階段中，本文將兩位專家對(duì)基本事
件進(jìn)行評(píng)價(jià)得到的數(shù)據(jù)先經(jīng)過(guò)貝葉斯近似計(jì)算， 再利用
2．2中的證據(jù)合成規(guī)則進(jìn)行融合，這樣做將不會(huì)影響D—S
證據(jù)理論合成規(guī)則的結(jié)果。由于專家在評(píng)價(jià)時(shí)識(shí)，別框架
中只有基本事件的“發(fā)生”、“不發(fā)生”和“不確定信息”這3
個(gè)焦元．所以在經(jīng)過(guò)貝葉斯近似計(jì)算后，“不確定信息”這
一焦元的mass函數(shù)值就被分配到了“事故發(fā)生”和“事故
不發(fā)生”上．這就造成了在證據(jù)融合之后得到了一組基本
事件發(fā)生概率的“點(diǎn)概率”形式的數(shù)據(jù)，但值得注意的是此
結(jié)果并不僅僅是基本事件發(fā)生的精確概率，而是包含了一
部分不確定信息的概率形式。這樣做對(duì)于那些只關(guān)心識(shí)別
框架中個(gè)別焦元的最終結(jié)論的情況是非常有效的，不緊簡(jiǎn)
化了計(jì)算量．并且上述概率形式可以方便地用于計(jì)算繁雜
事故樹(shù)的定量分析中。
王卓，等基于證據(jù)理論的事故樹(shù)分析在木業(yè)防火中的應(yīng)用
3 中纖板主生產(chǎn)線防火事故樹(shù)分析
3．1 編制事故樹(shù)
根據(jù)對(duì)中纖板廠主要著火地點(diǎn)的研究以及具體的著火原
因分析作出中纖板主生產(chǎn)線事故樹(shù)，如圖2所示。
圖2 木纖維板主生產(chǎn)線著火事故樹(shù)
Fig．2 Fault tree 0fthe main product line of wD0d fiber board
該事故樹(shù)的事件表如表1所示。
裹1木纖維板廠主生產(chǎn)線著火事故樹(shù)事件
Tab．1 Even~ Inthe ttree ofthemain p~ uctline 0f
wOOd nber board
序號(hào) 基本事件 序號(hào) 基本事件
3．2 結(jié)合證據(jù)理論的事故樹(shù)分析
表2和表3分別是兩位不同領(lǐng)域的專家根據(jù)事故樹(shù)基
本事件給出的事故診斷圈、證據(jù)融合后得到的最終數(shù)據(jù)：
表2中專家對(duì)事件概率評(píng)價(jià)方式為：(事故發(fā)生的概率
(Bd)，事故不發(fā)生的概率(1_P1)，不確定概率(P1一Be1))。
表3中最終證據(jù)合成后的格式為：(事故發(fā)生的概率，事
故不發(fā)生的概率)。
表2不同領(lǐng)域的專家診斷
Tab．2 Dia oses gave by tow expe~ in~ rent dommm
由于數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了貝葉斯近似處理。故表3中事件發(fā)生、
事件不發(fā)生的概率均不僅僅是事故的“點(diǎn)概率”。而是包含了
一部分不確定信息的概率形式。
根據(jù)中纖板廠主生產(chǎn)線著火事故樹(shù)，得到事故樹(shù)的最小割集為：
1 2}，{ 5)， 11Xl2)， l3X16}，{X14Xl6)， 15Xl6)， 6)，
{ )，{ s1，{X9)，{X,d
由最小割集得到事故樹(shù)頂事件發(fā)生的概率為0．006 7。
根據(jù)式(1)和式(2)得到的結(jié)構(gòu)重要度和加權(quán)結(jié)構(gòu)重要
度結(jié)果如表4所示。
由表4的結(jié)論，分別給事故樹(shù)基本事件的結(jié)構(gòu)重要度和
量化加權(quán)結(jié)構(gòu)重要度排序如下：
結(jié)構(gòu)重要度排序：
7 10>_ l 1 4 l1； lfX13=X14=X1 3
量化加權(quán)結(jié)構(gòu)重要度排序：
Xl 1 10一 7≈ l 2一甄≈ 1 l 13≈ l1>
結(jié)合結(jié)構(gòu)重要度和量化過(guò)后的加權(quán)結(jié)構(gòu)重要度可得如
下結(jié)論：
表3 證據(jù)融合后的診斷數(shù)據(jù)
Tab．3 DiagⅡ0ses caIclllated by tlIe D-S e~dence~eof
— ． 19-
《電子設(shè)計(jì)工程)2013年第16期
“車間地面積累木纖維”、“設(shè)備表面積累木纖維”兩基本
事件是最容易提供造爆炸性可燃物的因素，并且發(fā)生概率
高：“電機(jī)風(fēng)葉打到金屬等異物”、“電機(jī)風(fēng)葉位移與外殼磨擦
生火星”、“其他機(jī)械摩擦”、“管道靜電”這五基本事件如果發(fā)
生就很可能造成風(fēng)送管道的爆炸性燃燒，損失最為慘重；在
砂光除塵系統(tǒng)中，“鋸片鈍化未更換”、“砂帶與金屬等異物摩
擦”比較容易產(chǎn)生火星，并且在砂光車間里可燃粉塵非常多．
如果火星被吸入除塵管道會(huì)引起爆燃。其余事件發(fā)生的概率
相對(duì)較少，但不可忽略。
3．3 結(jié)合事故樹(shù)分析的預(yù)防措施
1)除塵工作是最有效地降低發(fā)生火災(zāi)或粉塵爆炸危險(xiǎn)
的方法。必須安裝質(zhì)量過(guò)關(guān)的除塵設(shè)備，生產(chǎn)時(shí)不定時(shí)清掃
地面、設(shè)備上積累的纖維；
2)風(fēng)送管道用的電機(jī)風(fēng)葉打擊金屬或松動(dòng)是最容易引
起火星的事故，并且事故發(fā)生會(huì)產(chǎn)生最為嚴(yán)重的爆炸燃燒，
所以每天要對(duì)關(guān)鍵部位電機(jī)加強(qiáng)監(jiān)管并定時(shí)檢修。木纖維風(fēng)
送管道的出入口要嚴(yán)格設(shè)置火花探測(cè)裝置，并定期對(duì)火花檢
測(cè)探頭進(jìn)行安全檢測(cè)；
3)要對(duì)車間所有的設(shè)備定期進(jìn)行全方位檢查，保持設(shè)備
外壁光滑，盡量避免摩擦；同時(shí)保證所有設(shè)備電氣接地，防止
靜電：
4)嚴(yán)格按照安全生產(chǎn)工藝規(guī)程組織生產(chǎn)，對(duì)員工進(jìn)行系
統(tǒng)的防火、救火安全培訓(xùn)。
4 結(jié) 論
本文將證據(jù)理論運(yùn)用于木業(yè)加工火災(zāi)成因事故樹(shù)分析
上，對(duì)可能產(chǎn)生火災(zāi)的直接因素通過(guò)事故樹(shù)進(jìn)行建模，全面
闡述了引發(fā)木業(yè)生產(chǎn)線火災(zāi)因素的邏輯關(guān)系，同時(shí)融人證據(jù)
理論的相關(guān)知識(shí)。避免了因不同領(lǐng)域?qū)＜医o出的診斷而無(wú)法
判斷決策的問(wèn)題．利用貝葉斯近似法中的消元性質(zhì)將不確定
信息分配到所關(guān)心的焦元上，將診斷結(jié)果更好地用在事故樹(shù)
的定量分析上，提出了更科學(xué)更有效率的預(yù)防措施。
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Shaanxi Electric Power，2012(11)：66—69．
- 20．．

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