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基于證據理論的事故樹分析在木業防火中的應用

文檔作者：王卓劉斌蔣崢文檔來源：武漢科技大學信息科學與工程學院		點擊數：	更新時間： 2021年09月17日
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第21卷
Vo1．2l
第16期
No．16
電子設計工程
Electronic Design Engineering
2013年8月
Aug．2013
基才證據理論的事故樹分析在木業防火中的應用
王卓，劉斌，蔣崢
(武漢科技大學信息科學與工程學院，湖北武漢430081)
摘要：針對木材加工行業火災現場的事故特點，建立了基于事故樹的安全評價模型；結合工程技術人員和專家的實
際經驗 事故樹底事件進行基于現場的概率評估，應用了D—S證據理論和貝葉斯近似計算法解決了專家評判過程
中對火災起因的不確定性問題。并融合了不同領域專家的診斷意見；對各基本事件的結構重要度以及量化結構重要
度進行分析。提出了具體的安全隱患，指導設備安全管理和檢修維修工作。
關鍵詞：事故樹；不確定性；D—S證據理論；火災現場
中圖分類號：TP274 文獻標識碼：A 文章編號：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業生產和人民生活需要等方面起
著重要的作用。目前中國人造木板生產企業有6 000多家，是
世界上生產、消費、進出口貿易第一大國。然而現實狀況是每
年都會有木業加工廠因火災遭受嚴重的損失。其中木材加工
廠主生產線的木纖維風送運輸管道內遇到火星而引起火災
的概率最大，一旦發生火災，木纖維的爆炸式燃燒蔓延發展
極快。
傳統事故樹結構對火災誘發原因做出總體至部分按樹形
結構逐步地細化。能有效地對火災現場進行監控和評價。然而
火災事故的發生原因、發生形式、發生環境、可燃物種類及分
布等諸多因素是不確定的，傳統事故樹形式很難表達出火災
起因中的不確定性【l】．而模糊事故樹分析也并不能很好地融合
不同領域專家給出的現場診斷回，這些因素都制約了事故樹分
析的發展。
文中結合事故樹評價模型與D—S證據理論。針對事故樹
中的定量分析階段，用證據理論原理來處理不確定信息，并
利用貝葉斯近似法來優化原有的證據融合算法．實現融合不
同領域專家診斷的信息，應用于木纖維板生產線防火系統
中。解決該系統火災事故中的多方診斷不確定性問題。
收稿日期：2013—03—03 稿件編號：201303018
基金項目：湖北省教育廳重點項目(D20091103)
1 事故樹分析概述
事故樹就是從結果到原因描繪事故發生的有向邏輯
樹[31。這種樹狀結構遵循邏輯分析原則，將相關事件用邏輯門
連接，其中事件分為頂事件、基本事件和中間事件。邏輯門是
用來表示各事件之間邏輯關系的符號。利用事故樹對事故進
行預測及防護的方法稱為事故樹分析。事故樹編制與事故樹
定性定量分析。
1．1 事故樹定性、定量分析
事故樹定性分析主要是按事故樹結構，求取事故樹的最
小割集或最小徑集．以及基本事件的結構重要度，根據定性
分析的結果。確定預防事故的安全保障措施。
其中結構重要度定義為：當事故樹中某個基本事件的狀
態由不發生變為發生。除該基本事件以外的其余基本事件的
狀態保持不變時，頂事件狀態也由不發生變為發生的情況，
用函數來表示其重要度如下所示：
= 1-I1(1一 寸) (1)
X．EK． ‘
式中式中： ff)為基本事件的結構重要程度；n，為基本事
件所屬最小割集包含的基本事件數；K 為最小割集。
事故樹定量分析主要是根據引起事故發生的各基本事
作者簡介：王卓(1988一)，男，湖北武漢人，碩士研究生。研究方向：數據挖掘與決策分析。
- 17-
《電子設計工程)2013年第l6期
件的發生概率，計算事故樹頂事件發生的概率；計算各基本
事件的概率重要度。根據分析結果以及事故發生以后可能造
成的危害。對系統進行風險分析，其中概率重要度定義如下：
事故樹的概率重要度分析是對各基本事件的概率重要
系數大小進行定量分析，它表示第i個基本事件發生概率的
變化引起頂事件發生概率變化的程度，然而在大型系統中由
于基本事件過多導致求解過于繁瑣，計算量很大。故引入景
國勛教授在文獻f4】中提出的量化加權結構重要度：
㈤=
． ×如(。) (2)
式中 。為量化加權結構重要度， 為基本事件的發生
概率。此方法不需要計算機輔助計算便能直觀地表達出基本
事件的概率對頂事件的影響程度。
1．2 事故樹分析的結果總結與應用
必須及時對事故樹分析的結果進行評價、總結。提出改
進建議：整理、儲存事故樹定性和定量分析的全部資料與數
據．為系統安全性評價與安全性設計提供依據。
2 D—S證據理論
在實際火災風險評估中，對誘發火災原因的判斷上，不
同領域的專家給出的判斷往往不同，甚至相互矛盾。導致這
種困境的原因有兩個：1)確定導致火災的因素比較困難；2)
不同領域專家的經驗和知識領域不完全相同。他們給出的判
斷只是依據他們自己所掌握和擁有的經驗和知識，而沒有充
分考慮其他領域0專家的判斷。證據理論具有直接表達“不
確定”和“不知道”的能力 ，并將這些信息保留在下述的基本
概率分配函數和證據合成過程中。
2．1 證據理論基本概念
2．1．1 基本概率分配
設O是一個識別框架，Q=2。為@ 的冪集，那么函數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。其中使得m(A)>0的元素A則
稱為焦元。
2．1．2 信任函數、似然函數、信任區間
信任函數也稱信度函數(Belieffunction，稱Be1)，Bel(A)
表示在當前環境下對一個集合和它的所有子集的總的信任。
在識別框架上基于基本概率分配的信任函數定義為：
Bel(A)： m(B)
占f3A=
似然函數又稱為不可駁斥函數(Plausibility function，稱
P1)，PI(A)表示在當前環境下對任意一個集合的不反對程度。
在識別框架上基于基本概率分配的似然函數定義為：
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4 信
任程度的下限和上限，將二者組成一個區間用以表示對某個
假設的確認程度，記為信任區間【Bel(A)，Pl(A)】，其中“Bel
(A)一Pl(A)”的數值反映了專家對評判結果的不確定性，如
圖1所示
Be1支持證據 不確—定—證—一據
_
圖1 信任函數、似然函數和不確定區間
Fig．1 Belief function，plausibility function and uncertain interval
2．2 證據理論合成規則
定義3：D—S證據理論合成規則 ：
對于VA @．識別框架@上的2個專家給出的mass函
數的證據合成規則為：
ml①m2(A)= 1 1．’ ml( )·m2(C)
』 占nC-．A
其中 為歸一化常數，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 證據理論與事故樹的結合
為了將證據理論融合后的數據融合到事故樹中，并對其
各項指標進行求解，文中引入證據理論的貝葉斯近似算法[71。
貝葉斯近似計算公式為
m(A)=
Σm( )
ACB A為單焦元集合
Σm( )．IXI ( )
e0
0 否則
其中 和其絕對值分別代表在識別框架上的子集和其
元素個數。
在第3節的定量分析階段中，本文將兩位專家對基本事
件進行評價得到的數據先經過貝葉斯近似計算， 再利用
2．2中的證據合成規則進行融合，這樣做將不會影響D—S
證據理論合成規則的結果。由于專家在評價時識，別框架
中只有基本事件的“發生”、“不發生”和“不確定信息”這3
個焦元．所以在經過貝葉斯近似計算后，“不確定信息”這
一焦元的mass函數值就被分配到了“事故發生”和“事故
不發生”上．這就造成了在證據融合之后得到了一組基本
事件發生概率的“點概率”形式的數據，但值得注意的是此
結果并不僅僅是基本事件發生的精確概率，而是包含了一
部分不確定信息的概率形式。這樣做對于那些只關心識別
框架中個別焦元的最終結論的情況是非常有效的，不緊簡
化了計算量．并且上述概率形式可以方便地用于計算繁雜
事故樹的定量分析中。
王卓，等基于證據理論的事故樹分析在木業防火中的應用
3 中纖板主生產線防火事故樹分析
3．1 編制事故樹
根據對中纖板廠主要著火地點的研究以及具體的著火原
因分析作出中纖板主生產線事故樹，如圖2所示。
圖2 木纖維板主生產線著火事故樹
Fig．2 Fault tree 0fthe main product line of wD0d fiber board
該事故樹的事件表如表1所示。
裹1木纖維板廠主生產線著火事故樹事件
Tab．1 Even~ Inthe ttree ofthemain p~ uctline 0f
wOOd nber board
序號 基本事件 序號 基本事件
3．2 結合證據理論的事故樹分析
表2和表3分別是兩位不同領域的專家根據事故樹基
本事件給出的事故診斷圈、證據融合后得到的最終數據：
表2中專家對事件概率評價方式為：(事故發生的概率
(Bd)，事故不發生的概率(1_P1)，不確定概率(P1一Be1))。
表3中最終證據合成后的格式為：(事故發生的概率，事
故不發生的概率)。
表2不同領域的專家診斷
Tab．2 Dia oses gave by tow expe~ in~ rent dommm
由于數據經過了貝葉斯近似處理。故表3中事件發生、
事件不發生的概率均不僅僅是事故的“點概率”。而是包含了
一部分不確定信息的概率形式。
根據中纖板廠主生產線著火事故樹，得到事故樹的最小割集為：
1 2}，{ 5)， 11Xl2)， l3X16}，{X14Xl6)， 15Xl6)， 6)，
{ )，{ s1，{X9)，{X,d
由最小割集得到事故樹頂事件發生的概率為0．006 7。
根據式(1)和式(2)得到的結構重要度和加權結構重要
度結果如表4所示。
由表4的結論，分別給事故樹基本事件的結構重要度和
量化加權結構重要度排序如下：
結構重要度排序：
7 10>_ l 1 4 l1； lfX13=X14=X1 3
量化加權結構重要度排序：
Xl 1 10一 7≈ l 2一甄≈ 1 l 13≈ l1>
結合結構重要度和量化過后的加權結構重要度可得如
下結論：
表3 證據融合后的診斷數據
Tab．3 DiagⅡ0ses caIclllated by tlIe D-S e~dence~eof
— ． 19-
《電子設計工程)2013年第16期
“車間地面積累木纖維”、“設備表面積累木纖維”兩基本
事件是最容易提供造爆炸性可燃物的因素，并且發生概率
高：“電機風葉打到金屬等異物”、“電機風葉位移與外殼磨擦
生火星”、“其他機械摩擦”、“管道靜電”這五基本事件如果發
生就很可能造成風送管道的爆炸性燃燒，損失最為慘重；在
砂光除塵系統中，“鋸片鈍化未更換”、“砂帶與金屬等異物摩
擦”比較容易產生火星，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引起爆燃。其余事件發生的概率
相對較少，但不可忽略。
3．3 結合事故樹分析的預防措施
1)除塵工作是最有效地降低發生火災或粉塵爆炸危險
的方法。必須安裝質量過關的除塵設備，生產時不定時清掃
地面、設備上積累的纖維；
2)風送管道用的電機風葉打擊金屬或松動是最容易引
起火星的事故，并且事故發生會產生最為嚴重的爆炸燃燒，
所以每天要對關鍵部位電機加強監管并定時檢修。木纖維風
送管道的出入口要嚴格設置火花探測裝置，并定期對火花檢
測探頭進行安全檢測；
3)要對車間所有的設備定期進行全方位檢查，保持設備
外壁光滑，盡量避免摩擦；同時保證所有設備電氣接地，防止
靜電：
4)嚴格按照安全生產工藝規程組織生產，對員工進行系
統的防火、救火安全培訓。
4 結 論
本文將證據理論運用于木業加工火災成因事故樹分析
上，對可能產生火災的直接因素通過事故樹進行建模，全面
闡述了引發木業生產線火災因素的邏輯關系，同時融人證據
理論的相關知識。避免了因不同領域專家給出的診斷而無法
判斷決策的問題．利用貝葉斯近似法中的消元性質將不確定
信息分配到所關心的焦元上，將診斷結果更好地用在事故樹
的定量分析上，提出了更科學更有效率的預防措施。
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