爆破飞石安全风险致因BN模型分析.pdf

56产品可靠性报告2 0 2 3 年第4 期质量管理爆破飞石安全风险致因BN模型分析甘甜摘要：为探究爆破飞石安全风险，特采用贝叶斯网络法(BN)构建风险致因分析模型，研究结果表明,顶上事件发生时，装药量过大、警戒线安全距离不够、覆盖防护不够是爆破飞石事故重要的伴随诱因，三个因素导致安全事故发生的发生概率分别为3 8%、3 2%、3 2%。从敏感性分析可知，警戒线安全距离不够、覆盖防护不够等管理因素为导致事故发生的最敏感因素关键词：爆破飞石安全风险贝叶斯网络（BN）有研究发现，爆破中产生的能量约2 0%3 0%用来破碎岩石，其余能量以地震波、冲击波、爆破飞石等形式消耗，这意味着在矿山爆破过程中，存在因能量巨大导致个别碎石被抛掷出去而造成人员伤亡或者建筑物被损坏的风险。据矿山爆破事故的统计数据可知，爆破飞石事故占比约为2 7%，严重影响矿上工人的安全和矿山企业的生产。爆破飞石事故发生的原因有爆破施工技术上存在错误和缺陷、管理人员把关不严等因素，由于危险因素的复杂性、模糊性和不确定性，本文决定对影响爆破飞石事故的因素进行综合分析，以期减少安全事故的发生。目前应用于爆破飞石事故的数学分析方法有事故树分析法、层次分析法等，但贝叶斯网络技术能够描述事件的多态性和非确定性，并且可利用已有的案例数据和专家经验进行定量预测，恰好弥补事故树分析法的不足，进行更精确的定量分析。本文基于事故树分析法构建贝叶斯网络分析模型，进一步计算矿山爆破飞石事故各节点的后验概率，同时进行敏感性分析，准确找出影响爆破飞石的敏感性因素，为决策者制定针对性的措施预防同类事故发生提供理论依据。贝叶斯网络基本理论贝叶斯网络（Bayesiannetwork，BN），是一个有向无环图（directedacyclicgraph，D A G），用于分析不确定性和概率性的事物。贝叶斯网络模型的构建可基于事故树模型进行转换，然而一个BN可以用N=,P表达，这里的分别为一个DAG的结点和边，P是V上的概率分布。离散随机变量V=V，V N)对应不同的节点，有向边E描述节点间的概率因果关系，因此贝叶斯网络也称为因果网。对于有向边(V,V)，V i 称为V的父节点，Vj称为V的子节点，没有父节点的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶节点。V,的父节点集合用pa(V)表示，非后代节点集合用A(V）表示。二、贝叶斯网络1.构建贝叶斯网络贝叶斯网络中基本事件的初始概率值直接影响结果分析，而条件概率是用来分析变量间的相互影响程度的，是运用贝叶斯网络进行分析的关键。GeNle软件的参数学习功能可根据各基本事件所处不同状态得出贝叶斯网络模型中父节点（中间事件）的条件概率分布。本文以父节点M施工不当）的条件概率算法为例解释计算其条件概率分布的原理。若节点发生即state1=1，s t a t e 0=0，反之，节点不发生即stateO=1，s t a t e 1=0。根据事故树模型转化贝叶斯网络原则得到爆破飞石事故贝叶斯网络模型，假设顶上事件一定发生时得到贝叶斯网络后验概率分布图如图1 所示。分析图1 可知，当爆破飞石事故发生时，施工不当下的子节点X（装药量过大）、安全管理不足下的子节点X,（警戒线安全距离不够）、X13（覆盖防护不够）发生概率较大，分别是3 8%、3 2%和3 2%。在爆破过程中，若装药量过大，抵抗线较小会产生飞石。同时，安全管理不当会造成警戒线安全距离不够或覆盖防护不够等安全隐患，进一步使爆破飞石在可控范围内造成严重的人员伤亡和财产损失。综上所述，爆破飞石事故发生时，贝叶斯网络中子节点X1和X13发生的概率较大，该结论与实际中人员安全管理意识薄弱导致事故的占比完全相符。2.敏感性分析敏感性分析是在贝叶斯网络中找出敏感节点，即对爆57产品可靠性报告2 0 2 3 年第4 期.质量管理爆破飞石伤人事故State00%State1100%爆破设计与施工不安全管理不足Sate081%State014%State119%State166%施工不当爆破设计缺陷警戒线设置不全工作人员警戒不足警戒口无侍卫State041%State077%Sate159%State094%State083%State123%State094%Sate16%$State117%State16%装药量过大堵塞质量差未探明地质构造设计堵塞长度不够设计起爆顺序有误State0620%State085%State091%State097%State097%警戒线安全距离不够警戒防护不够State138%State115%State19%Sate13%State13%State068%Sate068%Sate:1320堵塞长度不够起爆顺序有误Sate132%抵抗线不合理设计单耗过大State085%State094%Sate115%mState098%State0989State16%Sate:1.7%State:12%图1贝叶斯网络后验概率分布图爆破飞石伤人事故Sate077%State:123%爆破设计与施工不当安全管理不足Sate095%State076%Sate:15%State:124%施工不当爆破设计缺陷整戒线设置不全工作人员整戒不足警戒口无守卫Sate048%State090%Sate:152%State110%S112%6S:095%State0.96%Sa:15%t12%装药量过大堵塞质量差未探明地址构造设计堵塞长度不够设计起爆顺序有误警戒线安全距离不够覆盖防护不够State067%State087%sate:096%Sate0990Se098%Stalte133%Sate113%e14%Sat:11%Ste12%Sae091%Sae091%19%Sate19%堵塞长度不够起爆顺序有误抵抗线不合理设计单耗过大State087%State095%Sate:113%State15%Sate097%Ste099%4Sate13%:：1 1%图2贝叶斯网络节点敏感性分布图破飞石事故影响较大的节点，有助于明确影响爆破飞石的关键因素，进而使决策者制定相应的预防策略，有效避免同类事故的发生。在GeNle软件中，将顶上事件设为目标节点进行敏感性分析，得到各节点不同状态的后验概率（如图1）及敏感性分布图（如图2)，各节点敏感性与颜色深度呈正相关。对图1 和图2 分析可知，安全管理不当是导致飞石事故发生的最敏感、最重要的影响因素。敏感性分析结果与后验概率结果存在不同之处，基本事件X1在敏感性分析时为轻度敏感节点。由于后验概率是假设顶上事件发生反推基本事件发生的概率，即当爆破飞石事故发生时，子节点X，发生的概率较大。但敏感性分析是敏感节点发生造成顶上事件发生的可能性分析，由于两种分析的结果导向不同，造成子节点X，不同的分析结果。三、结语本文基于贝叶斯网络原则构建了爆破飞石事故贝叶斯网络结构图，经对贝叶斯网络模型对爆破飞石事故进行逆向推理以及敏感性分析，得出影响爆破飞石事故关键因素，即安全管理不当、警戒线安全距离不够以及覆盖防护不够。Q作者单位贵州大学人民武装学院基金项目：国家自然科学基金项目“含水状态下各向异性煤岩吸附一渗透率耦合模型与渗流演化机制”（项目编号：5 2 2 7 4 1 8 3）；国家自然科学基金项目“多场耦合作用下考虑支撑剂压嵌效应的煤岩渗透率演化机理研究”（项目编号：5 2 0 6 4 0 0 7）参考文献1陈明,何文学,卢文波,等,隧洞开挖爆破空气超压诱发围岩振动机理.振动与冲击,2 0 1 7,3 6(1 2):1 2-1 7.2张义平,曾照凯,吴刚,等.事故树分析法在爆破飞石事故分析中的应用J.金属矿山,2 0 1 0(3):1 2 2-1 2 5.3王海荣,冯卫兵,王伟峰.基于Vague集的矿井瓦斯爆炸应急救援风险决策评价.煤矿安全,2 0 1 8,4 9(1 2):1 5 1-1 5 4+1 5 9.4王志伟,郭伟平.层次分析法在爆破飞石伤人事故中的应用.采矿技术,2 0 1 6,1 6(0 2):5 8-6 0.