◎陳怡岑

（遼寧省糧食科學(xué)研究所，遼寧 沈陽 110032）

中國是世界上糧食生產(chǎn)、儲藏及消費(fèi)大國[1]。糧食被視為“天之大命”的重要物資[2]，存在季節(jié)性生產(chǎn)與常年消費(fèi)的時(shí)間性差異，因此糧食儲藏成為一種必然的選擇。保障糧食儲藏安全要從糧食的數(shù)量安全和質(zhì)量安全入手。糧食儲藏時(shí)，外界環(huán)境溫度隨季節(jié)變化對倉房和糧食的儲糧穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，這種變化作用也是機(jī)械通風(fēng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及操作的重要考慮因素[3]。由于儲糧倉房保溫性與氣密性的差異，在不同季節(jié)，外界氣溫與倉內(nèi)糧堆溫度存在溫差，會改變糧堆溫度分布。例如，春夏季節(jié)外界溫度上升較快，受糧倉壁面?zhèn)鳠岬挠绊?，靠近壁面處糧層溫度逐漸上升，而整個(gè)糧堆內(nèi)部與中間層始終在相對低溫狀態(tài)，形成“冷心熱皮”；秋冬季節(jié)外界溫度較低，在糧倉四周壁面處糧堆整體溫度隨著外界溫度降低而降低，此時(shí)糧堆中間層的溫度高于四周壁面處糧堆整體溫度，形成“冷皮熱心”。無論是“冷心熱皮”還是“冷皮熱心”，都會形成糧堆內(nèi)部能量對流帶，即熱量積聚帶。由于糧堆具有不良導(dǎo)熱性，當(dāng)糧堆內(nèi)出現(xiàn)不正常的高溫時(shí)，糧堆內(nèi)的積熱難散，會加速蟲霉繁殖，加快糧食變質(zhì)，如果不采取措施控制，會對糧食倉儲企業(yè)造成不可挽回的損失。

目前，糧食倉儲業(yè)對安全生產(chǎn)方面的研究正在形成體系，但對儲糧安全方面的危險(xiǎn)源辨識與評價(jià)較少，基礎(chǔ)理論研究方面也比較薄弱。為保證儲糧安全，減少儲糧安全事故發(fā)生，本文以糧堆發(fā)熱事故為例，采用原因后果分析（Cause-consequence analysis）法對糧堆糧溫升高事件進(jìn)行危險(xiǎn)源辨識與評價(jià)，并通過定性與定量分析，提出預(yù)防事故發(fā)生、降低風(fēng)險(xiǎn)的相應(yīng)措施。

1 概述

原因后果分析（Cause-consequence analysis）法，簡稱CCA 法，是利用故障樹進(jìn)行原因分析，并通過事件樹進(jìn)行后果分析的綜合分析方法，它是一種將演繹法和歸納法相結(jié)合的方法。如圖1 所示，這種方法將原因（蝴蝶結(jié)的左側(cè)）分析和后果（蝴蝶結(jié)的右側(cè)）分析相結(jié)合，具有高度可視化、允許在管理過程中進(jìn)行處理的特點(diǎn)，其優(yōu)勢在于能詳細(xì)地表示引起事故發(fā)生的原因，直觀地識別、顯示危害因素→事故→事故后果的全過程，并且可以通過危險(xiǎn)源辨識與安全評價(jià)，對危險(xiǎn)事件進(jìn)行定性分析與定量分析，進(jìn)而通過政策、活動、程序、標(biāo)準(zhǔn)等管理手段建立有效的措施，預(yù)防、控制事故的發(fā)生或降低風(fēng)險(xiǎn)損失。

圖1 原因后果分析法圖

2 事件分析

2.1 基本思路

糧溫升高導(dǎo)致糧堆局部發(fā)熱。擬定由于天氣原因不適合于通風(fēng)降溫而使糧溫繼續(xù)升高，或在通風(fēng)作業(yè)過程中，由于天氣條件變化，不適于通風(fēng)而沒有及時(shí)終止通風(fēng)作業(yè)，導(dǎo)致糧堆局部溫度繼續(xù)升高，產(chǎn)生糧食生霉或生蟲事件。

以事件樹起始事件和被識別為失敗的環(huán)節(jié)事件為頂事件繪制故障樹，利用故障樹定量分析方法，計(jì)算事件樹起始事件和環(huán)節(jié)事件的發(fā)生概率[4]，進(jìn)而計(jì)算事件樹所歸納出的各種后果出現(xiàn)概率，通過后果與概率的結(jié)合，得出關(guān)于系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)。

根據(jù)初始事件與后續(xù)事件形成的時(shí)序邏輯關(guān)系做事件樹分析，繪制事件樹分析圖，在此基礎(chǔ)上，對初始事件及后續(xù)各失敗事件做故障樹分析，繪制故障樹分析圖，由此得到原因后果分析圖，如圖2 所示。

圖2 糧堆發(fā)熱原因后果分析圖

2.2 定性分析

事件樹可以從宏觀角度分析系統(tǒng)可能發(fā)生的事故，進(jìn)而找出最嚴(yán)重的事故后果[5]，為確定故障樹的頂上事件提供依據(jù)。如圖2 所示，以糧溫升高為初始事件，后續(xù)事件狀態(tài)為糧食未發(fā)熱、糧食發(fā)熱、通風(fēng)降溫有效、通風(fēng)降溫?zé)o效、產(chǎn)生蟲霉、未產(chǎn)生蟲霉；共產(chǎn)生三個(gè)頂事件，即糧堆局部發(fā)熱頂事件、生蟲頂事件和生霉頂事件；產(chǎn)生四種狀態(tài)結(jié)果，即無發(fā)熱、有發(fā)熱可控、有發(fā)熱可控性差和發(fā)熱生蟲生霉。

調(diào)查糧堆局部發(fā)熱頂事件原因?yàn)閭}溫升高和通風(fēng)條件錯(cuò)誤，兩個(gè)中間事件只要發(fā)生一個(gè)，糧堆局部發(fā)熱即發(fā)生為與門關(guān)系。分析倉溫升高過程原因包括氣密性不良底事件和隔熱不佳底事件，兩者為與門關(guān)系，須兩個(gè)底事件同時(shí)發(fā)生，倉溫升高事件才可以發(fā)生；調(diào)查糧堆生蟲頂事件原因?yàn)樵Z含蟲卵底事件和糧食清理不達(dá)標(biāo)底事件，兩者為與門關(guān)系，即兩者同時(shí)發(fā)生，糧堆才可以發(fā)生生蟲事件；調(diào)查糧堆生霉頂事件原因?yàn)樵Z含孢子底事件和清理不達(dá)標(biāo)底事件，兩個(gè)底事件與生霉頂事件的關(guān)系為與門，當(dāng)原糧含孢子底事件和清理不達(dá)標(biāo)底事件同時(shí)發(fā)生，生霉頂事件發(fā)生。

用符號替代語言描述各級事件，如圖3 所示。根據(jù)故障樹模型，通過對故障發(fā)生的基本原因進(jìn)行推理分析，使用布爾代數(shù)規(guī)則對各事件間的相互關(guān)系進(jìn)行運(yùn)算，建立從結(jié)果到原因描述故障的有向邏輯圖，進(jìn)而得到故障樹全布最小割集[6]。

圖3 用符號替代各級事件原因后果分析圖

T1=Q1+X3=X1X2+X3得到T1故障樹全部最小割集G1:{X1X2}；G2:{X3}。

T2=X4X5得到T2故障樹全部最小割集G3:{X4X5}。

T3=X6X7得到T3故障樹全部最小割集G4:{X6X7}。

2.3 定量分析

2.3.1 故障樹定量分析

（1）頂上事件發(fā)生概率。如圖4 所示，因T1故障樹中無重復(fù)事件發(fā)生，故利用最小割集求頂上事件發(fā)生概率[6]

圖4 經(jīng)化簡后的三個(gè)頂事件故障樹圖

設(shè)q1=0.5，q2=0.5，q3=0.75；q4=0.4，q5=0.6；q6=0.3，q7=0.7。

頂上事件發(fā)生概率

（2）結(jié)構(gòu)重要度分析。各底事件結(jié)構(gòu)重要度的大小，與最小割級所包含的底事件數(shù)目密切相關(guān)，且Iφ(i)值越大，重要度越大，單事件組成的最小割級結(jié)構(gòu)重要度最大[7]。

式中 Iφ(i)為底事件Xi結(jié)構(gòu)重要度的近似判別值，Xi∈Gr為底事件Xi屬于最小割集Gr；ni為底事件Xi所在的最小割集中包含的底事件數(shù)目，因?yàn)閄3在包含一個(gè)底事件的最小割集中出現(xiàn)1 次，X1、X2；X4、X5；X6、X7分別在包含兩個(gè)底事件的最小割集中出現(xiàn)1 次，所以

在T1故障樹中X3（通風(fēng)條件錯(cuò)誤）是最重要的基本事件，X1、X2是第二位；在T2故障樹中X4、X5為同等重要事件；在T3故障樹中X6、X7為同等重要事件。

（3）概率重要度分析。概率重要度的計(jì)算可以很好地考察各底事件概率的增減對頂上事件發(fā)生概率的影響程度，也是頂上事件發(fā)生概率對底事件發(fā)生概率的變化率。底事件概率重要系數(shù)頂事件發(fā)生概率函數(shù)為：

在T1故障樹中縮小底事件X3發(fā)生概率，能使T1頂事件的發(fā)生概率下降速度加快，X1、X2對T1作用不敏感；在T2故障樹中縮小底事件X4的發(fā)生概率，能使T2頂事件的發(fā)生概率下降速度加快；在T3故障樹中縮小X6底事件的發(fā)生概率，對T3頂事件的作用較為明顯。

（4）臨界重要度分析。臨界重要度是指綜合基本事件發(fā)生概率對頂上事件發(fā)生概率的影響程度和該基本事件發(fā)生概率的大小，進(jìn)而評價(jià)各基本事件的重要程度，即基本事件發(fā)生概率的變化率與頂上事件發(fā)生概率的變化率之比[8]，用表示，

則在T2故障樹中X4、X5同時(shí)對T2頂事件影響較為重要；在T1故障樹中X3相比于X1、X2對頂事件的影響較小；在T3故障樹中X6、X7對T3頂事件影響程度相同。

2.3.2 事件樹定量分析

依據(jù)故障樹分析確定頂事件T1g=0.8125，T2g=0.24，T3g=0.21 求得事件樹各狀態(tài)概率，如圖5 所示：

圖5 用符號替代各級事件原因后果分析圖

因?yàn)镾1、S2、S3分別為無發(fā)熱與有發(fā)熱可控及可控性差，通常不產(chǎn)生糧食損失，因此將其視為安全狀態(tài)，則安全狀態(tài)概率為M=S1+S2+S3=0.968；危險(xiǎn)狀態(tài)概率為S4=0.1706，如圖5 所示。

3 結(jié)果與分析

對于狀態(tài)S2發(fā)生概率為0.1387，其發(fā)生概率不高，狀態(tài)出現(xiàn)時(shí)投入的人力物力不高，通常沒有糧食損失發(fā)生，通過有效的通風(fēng)作業(yè)可使發(fā)熱得到控制。

對于狀態(tài)S3發(fā)生概率為0.6418，其發(fā)生概率較高，狀態(tài)出現(xiàn)時(shí)會發(fā)生糧食生蟲，需要投入較大的人力物力去控制，若處置得當(dāng)其損失一般在可接受范圍內(nèi)。

對于狀態(tài)S4，發(fā)生概率S4=0.1706，盡管發(fā)生概率不高，然而一旦發(fā)生糧食生霉，糧食安全受到威脅，其損失通常不可逆轉(zhuǎn)。

對于糧堆局部發(fā)熱事件，受倉房型式、所在區(qū)域、技術(shù)條件、管理水平等影響，其糧食損失會有較大差異，需分別制定有效方案予以控制。

4 控制措施

4.1 對于原因方面的控制

（1）改造儲糧倉房功能，強(qiáng)調(diào)倉儲工藝與倉房設(shè)計(jì)相配套，使之達(dá)到儲糧倉房防潮、防滲、隔熱、通風(fēng)與氣密性要求，倉房的氣密性對熏蒸劑的殺蟲效果有一定的影響，氣密性越好越有利于熏蒸殺蟲。

（2）依照操作規(guī)程進(jìn)行通風(fēng)作業(yè)，依據(jù)倉外空氣的溫度、濕度與此狀態(tài)下糧食溫度、平衡水分的關(guān)系，選擇合理通風(fēng)時(shí)機(jī)。

（3）按要求清理原糧，糧食中存在許多的糧食作物的桿莖和糧食殼體，當(dāng)糧食在存儲時(shí)極易產(chǎn)生大量的熱量，這樣將使糧食產(chǎn)生污染、發(fā)霉、蟲害等[9-11]。目前，用于糧食清理的主流設(shè)備是振動清理篩。

4.2 對于后果方面的控制

（1）制定科學(xué)的通風(fēng)方案與操作規(guī)程。

（2）制定合理的熏蒸方案與操作規(guī)程。

（3）提升業(yè)務(wù)技能，做好安全培訓(xùn)。

（4）加強(qiáng)安全作業(yè)管理。

5 結(jié)論

采用CCA 法對糧溫升高事件進(jìn)行定性定量分析，可以有效規(guī)避事件中的風(fēng)險(xiǎn)因子，對于本次糧溫升高事件確定頂上事件發(fā)生概率T1=0.8125，T2=0.24，T3=0.21；在T1故障樹中，通過結(jié)構(gòu)重要度分析，確定X3（通風(fēng)條件錯(cuò)誤）底事件的重要度最大，即X3（通風(fēng)條件錯(cuò)誤）為最重要的基本事件，在T2、T3故障樹中各底事件對頂事件的重要程度相同；通過概率重要度分析，可知在T1故障樹中，X3（通風(fēng)條件錯(cuò)誤）底事件發(fā)生概率降低，可以使糧堆局部發(fā)熱發(fā)生概率降低，說明正確的通風(fēng)條件可以改變糧堆發(fā)熱，即糧堆局部發(fā)熱可控；通過臨界重要度分析，確定在T2故障樹中，X4（原糧含蟲卵）、X5（清理不達(dá)標(biāo)）底事件對生蟲頂事件影響較為重要；在T1故障樹中，與X3（通風(fēng)條件錯(cuò)誤）相比，X1（氣密性不良）和X2（隔熱不佳）對糧堆局部發(fā)熱頂事件影響較小。在事件樹分析中，確定無發(fā)熱、發(fā)熱可控、發(fā)熱可控性差為糧溫升高相對安全狀態(tài)，此條件下安全狀態(tài)的發(fā)生概率為0.968，危險(xiǎn)狀態(tài)的概率為0.1706，通過分析可知在危險(xiǎn)狀態(tài)下，生蟲生霉是糧溫升高的重要因素。

糧堆中微生物的呼吸作用及害蟲的生命活動所產(chǎn)生的熱量，是引起糧食發(fā)熱的主要熱源，可使糧堆發(fā)熱、糧溫升高，造成倉儲企業(yè)不可挽回的損失。在日常糧食倉儲作業(yè)管理中，要把蟲霉防治作為一項(xiàng)重要基礎(chǔ)性工作，保證儲糧良好品質(zhì)，真正做到儲糧安全。