張靖雯,馬曉雪,劉 陽,喬衛(wèi)亮
(1.大連海事大學(xué)公共管理與人文藝術(shù)學(xué)院,遼寧 大連 116026;2.大連海事大學(xué)輪機(jī)工程學(xué)院,遼寧 大連 116026)
事故致因分析模型的建立是風(fēng)險評估的重要步驟,同時也是分析者能否找到導(dǎo)致事故根本原因進(jìn)而預(yù)防和改善系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵因素。有學(xué)者根據(jù)船-環(huán)境等因素建立了船舶碰撞事故風(fēng)險分析模型,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到碰撞危險度和環(huán)境危險度,并根據(jù)實際情況給出了船舶航行安全提示和建議。故障樹分析方法是將頂層事件視為嚴(yán)重的事故,底層事件視為導(dǎo)致嚴(yán)重事故的最初始的原因。有學(xué)者采用該方法建立了客滾船碰撞事故致因分析模型,用來衡量各事件對導(dǎo)致最終客滾船碰撞事故發(fā)生的影響程度,得到了危險事件序列并初步給出了風(fēng)險控制措施。這些方法往往是從影響因素的角度分解系統(tǒng),而功能共振分析方法(FRAM)能夠從功能的角度分析事故機(jī)理,建立事故功能共振分析模型。該方法強(qiáng)調(diào)從日?;顒又姓业教岣呦到y(tǒng)安全性的有效措施,強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)性和非線性特征,并通過分析系統(tǒng)中各功能模塊的緊密耦合來揭示事故機(jī)理。
傳統(tǒng)的功能共振分析方法只能進(jìn)行定性分析,有學(xué)者嘗試對傳統(tǒng)的功能共振分析方法進(jìn)行量化改進(jìn)。利用蒙特卡洛模擬建立了半定量的功能共振分析模型,量化分析了各個功能的可變性。如Rosa等利用層次分析法改進(jìn)了功能共振分析模型,通過分別量化上、下游功能的可變性來評估建筑活動中的風(fēng)險;也有學(xué)者利用FRAM-AHP法來分析航空事故的主要原因。然而,學(xué)者們更多的是對于功能的可變性進(jìn)行了量化,對于功能變化的耦合作用仍然采取定性分析的方式。為了降低功能變化耦合分析中的主觀性,使得評估結(jié)果更加貼近實際情況,本文采用模糊層次分析(FAHP)方法對功能變化的耦合作用進(jìn)行定量分析,以明確系統(tǒng)運行過程中的擾動與機(jī)遇,既提前預(yù)防擾動,又主動抓住機(jī)遇,從而提高系統(tǒng)的安全性。為此,本文針對船舶碰撞事故,建立了功能共振分析方法(FRAM)與模糊層次分析(FAHP)方法相結(jié)合的事故致因分析模型(即FRAM-FAHP法),并利用FRAM-FAHP法分析了某船舶碰撞事故的致因,確定了影響船舶系統(tǒng)安全性的主要失效鏈接,為降低船舶碰撞風(fēng)險提供依據(jù)。
功能共振分析方法(Functional Resonance Analysis Method,FRAM)基于以下4項原理所建立:失敗和成功同源,即事物運行正確與否均由相同原因引起;在社會-技術(shù)系統(tǒng)的日?;顒又校瑐€人或群體可以通過微弱的行為變化來適應(yīng)當(dāng)前環(huán)境;許多事物都是涌現(xiàn)的結(jié)果;功能共振分析的重點在于功能間的耦合與關(guān)聯(lián)。功能共振分析方法重在關(guān)注日?;顒颖举|(zhì),并不局限于研究可能出錯的情況,擅長從成功事件中學(xué)習(xí)。
功能共振是指某一要素在許多其他要素日常變化的無意識相互作用下產(chǎn)生的可以觀察到的突變現(xiàn)象。隨著現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)規(guī)模的日益擴(kuò)大,系統(tǒng)變得日益復(fù)雜,往往包含許多子系統(tǒng)以及諸多要素。在這些復(fù)雜的系統(tǒng)內(nèi),人員、技術(shù)以及組織等要素均存在一個正常的變化范圍。對于某一要素來講,其他要素可以當(dāng)作是這一要素的運行環(huán)境。當(dāng)某一要素產(chǎn)生正常變化時,只會釋放出一種很微弱的信號,這種信號往往不會被察覺。然而,運行環(huán)境的變化反映的是其他各要素變化的聚合效應(yīng),呈現(xiàn)一種無規(guī)則狀態(tài)。當(dāng)這種無規(guī)則的聚合效應(yīng)與某要素正常變化發(fā)生耦合作用時,就有可能引起功能共振,使得這一要素超出正常的變化范圍,得不到有效控制,從而導(dǎo)致事故的發(fā)生。
功能共振往往會導(dǎo)致瞬時發(fā)生或涌現(xiàn)的結(jié)果,可以用來解釋一些復(fù)雜社會-技術(shù)系統(tǒng)中如何發(fā)生不期望的結(jié)果。通過功能共振分析方法來解釋日常行為變化如何造成不期望結(jié)果的發(fā)生,重點關(guān)注由個人、團(tuán)隊組織或決策認(rèn)知系統(tǒng)所實現(xiàn)的功能?;谌藛T以及組織的近似調(diào)整,人們可以對系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測與控制。
功能共振分析方法認(rèn)為,事物運行狀態(tài)正確與否都可由相同活動所導(dǎo)致。因此,通過功能共振方法分析事故時,不論是分析已經(jīng)發(fā)生的事件還是可能發(fā)生的事件,都要研究系統(tǒng)的日?;顒?,于日?;顒又凶R別出對應(yīng)的功能與聯(lián)系,從而構(gòu)建功能共振分析模型。然而,由于聚合效應(yīng),難以預(yù)料功能模塊間的作用與聯(lián)系。因此,可以引入模糊層次分析法來量化分析功能變化的耦合情況。
模糊層次分析方法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)可以解決指標(biāo)的不確定性、多層性和模糊性等問題,能更好地解析和量化各功能模塊間的作用與聯(lián)系,且操作簡便。功能共振分析方法與模糊層次分析方法具有一定的契合性:功能共振分析方法的模型涉及多個層級,分析者可以從操作角度出發(fā)自下而上來描述系統(tǒng)事故的過程,即根據(jù)各功能模塊行為變化的表現(xiàn)(表型)來分析事故的過程,模糊層次分析方法恰好滿足多層級分析的要求;同時,功能模塊行為變化所引起的聚合效應(yīng)具有不確定性,利用模糊層次分析方法可以量化分析功能變化的耦合情況,為功能變化的聚合效應(yīng)提供客觀依據(jù),減少定性分析的不確定性。
功能是指為了產(chǎn)生某種輸出而采取的活動,在利用功能共振分析方法分析船舶碰撞事故時,會涉及一系列與船舶航行有關(guān)的事件,將每一個與船舶航行有關(guān)的事件視為一個功能模塊,如圖1所示,并且每個功能模塊都要從六個方面進(jìn)行描述:輸入(I)、輸出(O)、資源(R)、控制(C)、前提(P)和時間(T)。通常來講,會把輸入、控制、資源、前提和時間視為輸入端。
圖1 功能的六角形模塊Fig.1 Hexagonal module of function
各個功能模塊間輸入端與輸出端相連,以此建立起系統(tǒng)功能網(wǎng)絡(luò),解釋事件的正常運行過程。上、下游功能是一種相對說法,同一功能可能時而被描述為上游功能,時而被描述為下游功能。系統(tǒng)中功能發(fā)生波動往往是上、下游功能耦合的結(jié)果,上游功能的輸出端發(fā)生變化可能會影響下游功能的輸入端,導(dǎo)致下游功能發(fā)生波動。
功能變化是功能模塊上、下游耦合的結(jié)果,上游功能的輸出(同時作為下游功能的輸入端)可能會發(fā)生變化并且影響下游功能的變化。為了明確功能模塊上、下游耦合的具體情況,需要確定當(dāng)上游功能輸出發(fā)生變化時,下游功能會相應(yīng)地發(fā)生何種變化,以及下游功能的輸出發(fā)生何種變化。
判斷上游功能輸出變化情況,可以利用故障模式的概念來定義表型變化,本文從4種角度來定義表型變化,分別是力量/距離/方向、時機(jī)/持續(xù)時間、順序、目標(biāo)。力量可能變化為太弱、太強(qiáng)或正常,如船舶的動力;距離可能變化為過短、過長或正常,如兩船間的安全距離;方向可能變化為方向錯誤、運動方式錯誤或正常,如船舶航行的方向;時機(jī)/持續(xù)時間可能變化為太早、太晚、遺漏或正常,如避讓措施開始的時間;順序可能變化為遺漏、跳躍、重復(fù)、反轉(zhuǎn)等,如航行前捕捉天氣水文信息;目標(biāo)可能變化為與目標(biāo)物體相似、與目標(biāo)物體臨近、與目標(biāo)物體無關(guān)或正常,如判斷存在碰撞風(fēng)險的對象船舶。
判斷上游功能輸出發(fā)生變化時的下游功能變化情況,表型變化包括下游功能輸入端的輸入、控制、時間、資源和前提五個方面。
2.3.1 評價流程
功能變化的風(fēng)險水平評價流程為:首先,根據(jù)功能共振分析方法中功能模塊的特點來構(gòu)建層次結(jié)構(gòu);然后,利用評分方法分別計算影響每個上游功能輸出變化的4個表型和影響每個下游功能輸入變化的5個表型的權(quán)重,打分標(biāo)準(zhǔn)采用0.1~0.9標(biāo)度法,計算表型權(quán)重,得到每個主要表型變化的相對權(quán)重;最后,建立準(zhǔn)則層要素的評判準(zhǔn)則,通過模糊綜合計算,分別得到每個上游功能輸出變化和每個下游功能輸入變化的風(fēng)險水平。各個功能輸出或輸入變化的風(fēng)險水平評價流程圖,見圖2。
圖2 各個功能輸出或輸入變化的風(fēng)險水平評價流程圖Fig.2 Flow-process diagram of risk level evaluation for changes in output or input of each function
2.3.2 具體步驟
功能變化的風(fēng)險水平評價具體步驟如下:
第一步:建立基于模糊層次分析法的結(jié)構(gòu)分析模型,利用評分方法構(gòu)建模糊互補(bǔ)判斷矩陣。分別對準(zhǔn)則層指標(biāo)的相對重要性進(jìn)行兩兩比較,得到準(zhǔn)則層對目標(biāo)層的模糊互補(bǔ)判斷矩陣=(b
)×,其中b
+b
=1,以某個上游功能模塊為例,構(gòu)建上游與下游功能變化的模糊互補(bǔ)判斷矩陣,見表1。表1 某個上游功能模塊輸出表型變化的打分
第二步:計算表型相對重要性權(quán)重。在模糊互補(bǔ)判斷矩陣中,表型相對重要性權(quán)重向量為=(W
,W
,…,W
),其中向量W
需要滿足:(1)
第三步:進(jìn)行模糊互補(bǔ)判斷矩陣的一致性檢驗。已知模糊判斷矩陣的特征矩陣為=(W
)×,其中W
需要滿足:(2)
對模糊互補(bǔ)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗時,需要選用模糊互補(bǔ)判斷矩陣與其特征矩陣的相容性指標(biāo)來判斷其一致性。對模糊互補(bǔ)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗的標(biāo)準(zhǔn)為(3)
其中,α
一般取值為0.1。經(jīng)過計算,當(dāng)I
(,)≤0.1時,表明該模糊互補(bǔ)判斷矩陣的一致性可接受。第四步:確定風(fēng)險等級標(biāo)準(zhǔn)。為了進(jìn)一步明確各個表型對某功能輸入或輸出變化產(chǎn)生的影響,需要對各表型代表的實際變化所產(chǎn)生的風(fēng)險進(jìn)行估值。主要從兩個方面對風(fēng)險進(jìn)行估值,定義表型變化的風(fēng)險影響后果有輕微、中等、嚴(yán)重、重大和災(zāi)難性,分別賦予1~5的分值;定義表型變化的風(fēng)險發(fā)生概率也分為5種情況,分別是罕見的、偶爾的、可能的、預(yù)期的和頻繁的,也是分別賦予1~5的分值。
表型變化的風(fēng)險影響后果和風(fēng)險發(fā)生頻率共同決定影響該功能輸出或輸入變化的風(fēng)險水平,本文將風(fēng)險水平劃分為5個等級,分別為極低風(fēng)險、低風(fēng)險、中等風(fēng)險、高風(fēng)險、極高風(fēng)險。功能模塊表型變化的風(fēng)險影響后果和風(fēng)險發(fā)生頻率的評分結(jié)果,見表2。
表2 功能模塊表型變化的風(fēng)險水平評分值
然后將兩種分值的乘積(即x
1×x
2)代入梯形分布的隸屬函數(shù)r
(x
),隸屬函數(shù)表示如下:(4)
已知模糊關(guān)系矩陣=(r
)×5,將風(fēng)險水平評分結(jié)果的分?jǐn)?shù)值代入公式(4)進(jìn)行計算,得到反映4個表型變化的風(fēng)險水平等級的模糊關(guān)系矩陣。第五步:模糊合成運算。將表型權(quán)重向量與準(zhǔn)則層模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行模糊合成運算,得到綜合評價等級:=°=[s
,s
,…,s
](5)
式中:為綜合評價等級集;“°”為模糊矩陣合成算子符號,采用M
(∧,?)進(jìn)行模糊合成運算,可表示為(6)
第六步:計算相對風(fēng)險系數(shù)。將極低風(fēng)險、低風(fēng)險、中等風(fēng)險、高風(fēng)險、極高風(fēng)險的標(biāo)準(zhǔn)值分別設(shè)定為0.1、0.3、0.5、0.7、0.9,得到=(0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)。相對風(fēng)險系數(shù)表示為s
=·(7)
經(jīng)過公式(1)~(7)計算,可以得到各功能模塊變化的相對風(fēng)險系數(shù)。
通過以上FRAM-FAHP法分析過程,量化得到每個上、下游功能模塊變化的相對風(fēng)險系數(shù),然后根據(jù)功能共振分析模型中上、下游功能間的關(guān)系,可得到功能共振分析模型中每條鏈接的相對風(fēng)險系數(shù)。鏈接的相對風(fēng)險系數(shù)越高,則說明該鏈接對系統(tǒng)運行的影響程度越大,并通過可能出現(xiàn)的失效鏈接來確定事故的主要影響因素。同時,根據(jù)功能共振分析方法的成敗等價原則,關(guān)注功能變化的耦合作用,通過近似調(diào)整系統(tǒng)運行中的影響因素來規(guī)避系統(tǒng)風(fēng)險,提高系統(tǒng)的安全性。
C輪從上海吳淞口錨地起錨續(xù)航進(jìn)入黃浦江,在駛往黃浦江過程中,與正在錨泊的X輪相撞,造成重大等級水上交通事故。事故經(jīng)過如下:約23∶15時,C輪開始起錨,23∶25時,C輪起錨完畢,準(zhǔn)備駛往黃浦江,約23∶28時,值班水手發(fā)現(xiàn)船位偏移并報告船長,船長發(fā)現(xiàn)碰撞風(fēng)險,并立即控制船舶采取避讓措施,23∶29時45秒時,C輪與X輪發(fā)生碰撞事故。
3.2.1 建立船舶碰撞事故功能共振分析模型
本文著重研究船舶航行過程中的避讓活動,由于X輪處于靜止?fàn)顟B(tài),因此只對C輪駛離錨地航行的正常過程進(jìn)行功能模塊劃分,主要包括以下幾個功能模塊:準(zhǔn)備啟航F1、航行F2、捕捉天氣水文信息F3、發(fā)現(xiàn)碰撞風(fēng)險F4、操縱F5、外部交流F6、水手瞭望F7、內(nèi)部合作F8、避讓F9、主管監(jiān)管F10、X輪避讓F11。以上是C輪準(zhǔn)備離開錨地,并且積極避讓錨地內(nèi)其他船只的正常過程,總結(jié)提取此過程中的11件事件,將其定義為11個功能模塊,從六個方面描述每個功能模塊的具體內(nèi)容。以功能模塊“航行”為例,航行功能的具體內(nèi)容見表3。根據(jù)各個功能模塊的具體內(nèi)容以及功能模塊間的相互聯(lián)系,連接各個功能模塊,形成如圖3所示的系統(tǒng)功能共振分析模型。
表3 功能模塊“航行”的具體內(nèi)容
圖3 船舶碰撞事故案例的功能共振分析模型Fig.3 FRAM model for the case of a ship collision accident
3.2.2 分析船舶碰撞事故功能模塊上下游耦合的情況
判斷功能模塊上、下游耦合時,重點在于對每個功能模塊的表型變化展開分析。根據(jù)上文事故過程的描述可知,可以確定功能模塊“避讓”是船舶系統(tǒng)中的失效功能,即最終結(jié)果是C輪避讓失敗,與其他船只相撞。因此,應(yīng)該先從該功能模塊進(jìn)行分析,進(jìn)而識別出導(dǎo)致船舶碰撞事故發(fā)生的主要鏈接。與功能模塊“避讓”輸入端相連的功能模塊包括“操縱”、“外部交流”和“主管監(jiān)督”,本文以功能模塊“操縱”為例對其表型變化進(jìn)行分析。
3.2.3 評價船舶碰撞事故各功能變化的風(fēng)險水平
從功能共振分析方法原理的特點出發(fā),將功能模塊的輸出或輸入變化情況看作目標(biāo)層,將功能模塊輸出或輸入變化情況的4個主要表型看作準(zhǔn)則層,得到功能模塊“操縱”輸出可變性的層次結(jié)構(gòu),見圖4。
圖4 功能模塊“操縱”輸出可變性的層次結(jié)構(gòu)圖Fig.4 AHP hierarchical structure for the output varia- bility of function module “manipulation”
功能模塊表型變化分析過程中,需要進(jìn)行兩次評分步驟:第一次,在構(gòu)造上游與下游功能變化的模糊互補(bǔ)判斷矩陣時,針對比較系數(shù)的選取,本文主要參考了量化分析船舶碰撞事故的文獻(xiàn),并以問卷形式咨詢專家意見;第二次,在判斷風(fēng)險水平時,考慮到風(fēng)險水平屬于定性風(fēng)險,為保證結(jié)果具有一定的可參考性,在對風(fēng)險影響后果和風(fēng)險發(fā)生概率進(jìn)行評分時,參考交通運輸部海事局官網(wǎng)收錄的2014—2019年間的事故通告內(nèi)容,經(jīng)過篩選,獲得發(fā)生在上海海事局轄區(qū)范圍內(nèi)的船舶碰撞相關(guān)事故通告共28起;同時參考了分析船舶碰撞事故影響因素的文獻(xiàn),并以問卷形式咨詢了專家意見。以功能模塊“操縱”為例,其輸出表型變化的風(fēng)險水平評分結(jié)果見表4。
表4 功能模塊“操縱”輸出表型變化的風(fēng)險水平評分值
最后采用公式(1)~(7)計算其他上、下游功能變化的風(fēng)險系數(shù),其中上游功能輸出端變化的相對風(fēng)險系數(shù)見表5,下游功能輸入端變化的相對風(fēng)險系數(shù)見表6。
表5 上游功能輸出端變化的相對風(fēng)險系數(shù)
表6 下游功能輸入端變化的相對風(fēng)險系數(shù)
3.2.4 確定船舶碰撞事故的主要影響因素
通過以上FRAM-FAHP法分析,可得到每個上、下游功能模塊的風(fēng)險系數(shù),表5代表上游功能的可變性,表6代表下游功能的可變性;再根據(jù)功能共振分析模型的連線(見圖3),將相連的上游功能與下游功能的相對風(fēng)險系數(shù)相加,可得到不同連接路徑的相對風(fēng)險值(見表7),該相對風(fēng)險值代表其中兩個功能模塊發(fā)生耦合作用可能會產(chǎn)生的風(fēng)險影響。
表7 功能共振分析模型中各鏈接的相對風(fēng)險值
由表7可知,在案例圖的17條鏈接中,有4條鏈接的相對風(fēng)險值較高,當(dāng)這些鏈接失效時,更容易導(dǎo)致船舶碰撞事故的發(fā)生。鏈接失效可能存在以下表現(xiàn):第一,在F4(O)-F5(I)路徑中,船舶采取消極反應(yīng),未主動完成瞭望任務(wù),默認(rèn)航行方向無偏差,出現(xiàn)碰撞危機(jī)時才意識到偏離安全航線;第二,在F10(O)-F9(C)路徑中,船長作為監(jiān)督人員,缺乏對全局的監(jiān)督與控制,未及時發(fā)現(xiàn)其他船員的失誤行為,未意識到存在瞭望疏忽,未及時發(fā)現(xiàn)船舶偏離安全航線;第三,在F5(O)-F9(I)路徑中,船長或值班船員未妥善應(yīng)對船位漂移,未及時采取適當(dāng)控制行動來切斷事故鏈;第四,在F4(O)-F6(I)路徑中,船舶在開始航行時未及時有效提醒對方船只,當(dāng)發(fā)現(xiàn)與對方船只存在碰撞風(fēng)險時,也未開展有效溝通。
根據(jù)功能共振分析方法的成敗等價原則,該方法既可以分析導(dǎo)致事故發(fā)生的消極因素,同時也能夠發(fā)現(xiàn)可以避免事故發(fā)生的積極因素,并通過近似調(diào)整系統(tǒng)運行中的積極因素來規(guī)避風(fēng)險,促進(jìn)系統(tǒng)平穩(wěn)運行。
以F4(O)-F5(I)路徑為例,作為相對風(fēng)險值最高的一條路徑,該路徑對船舶系統(tǒng)安全的影響力是最大的,F(xiàn)4的輸出端和F5的輸入端一旦發(fā)生微弱變化,將更容易導(dǎo)致船舶系統(tǒng)發(fā)生顯著變化。因此,對F4的輸出端和F5的輸入端進(jìn)行控制,既可以避免船舶碰撞事故的發(fā)生,又能促進(jìn)船舶系統(tǒng)平穩(wěn)運行。在建立船舶碰撞事故功能共振分析模型時,已知F4的輸出端的特征描述為“C輪值班水手發(fā)現(xiàn)本船可能與X輪存在碰撞風(fēng)險”,F(xiàn)5的輸入端的特征描述為“明確當(dāng)前C輪航向航速、周圍交通狀況、天氣等信息”。針對特征描述,既可以了解容易導(dǎo)致事故的消極因素,同時也能夠得到促進(jìn)系統(tǒng)平穩(wěn)運行的積極因素,因此可從多主體多角度出發(fā)提高系統(tǒng)安全性。如值班人員要積極履行值班責(zé)任,系統(tǒng)觀察船舶所處環(huán)境,觀察本船所處水域交通狀況,熟悉周圍水域內(nèi)的船舶情況,制定適宜的安全航行路線,并要觀察和獲知實時天氣水文信息,分析風(fēng)和流對本船航行產(chǎn)生的影響,以免在不知情的情況下偏離安全航行路線,發(fā)生不必要的危險;船舶公司要對各值班人員的責(zé)任進(jìn)行明確細(xì)致的劃分,負(fù)責(zé)規(guī)范船員值班行為。
(1) 本文利用FRAM-FAHP法分析某船舶碰撞事故的致因,確定了影響船舶系統(tǒng)安全性的主要失效鏈接,可為降低船舶碰撞風(fēng)險提供參考,同時也可以利用該方法分析其他類型的海上事故。針對不同類型事故,可建立對應(yīng)的事故功能共振分析模型,并根據(jù)本文的分析過程找出影響事故的主要因素,進(jìn)而提出相應(yīng)的屏障措施來規(guī)避風(fēng)險。
(2) 運用模糊層次分析方法可以解決功能共振分析方法無法量化并識別容易失效的主要鏈接的問題。明確鏈接的重要度排序之后,可有針對性地制定系統(tǒng)屏障措施。這些鏈接既可以看作是系統(tǒng)的擾動,也可以看作是系統(tǒng)的機(jī)遇。對于擾動,要制定防御措施來預(yù)防擾動出現(xiàn);對于機(jī)遇,要制定優(yōu)化措施使得系統(tǒng)更加穩(wěn)定。