基于事故树分析法安全评价指标的确定探究

在进行安全评价的过程中，首先要确定安全评价指标，这些指标对于安全评价而言至关重要，在事故树分析法中，事故树是一种很好的安全评价模型，它是基于最小割集理论的事故树分析方法，通过对事故树的分析，能够很好掌握某一系统或单元的安全状况。事故树分析法具有广泛的应用领域，比如在企业管理、政府安全生产管理、危险源辨识和风险评估等方面都有广泛的应用，通过对事故树进行分析，能够有效确定某一系统或单元的危险因素、风险因素，从而采取相应的预防措施，从而可以有效降低事故发生的概率，保证企业及人员的生命财产安全。

1 事故树分析法的背景与基本原理

在现代化工生产等诸多领域，确保系统的安全性至关重要，随着技术的发展和系统的日益复杂，需要科学有效的分析方法来评估安全状况，事故树分析法（Fault Tree Analysis，FTA）应运而生，它是安全系统工程中的重要分析方法，属于演绎的安全系统分析方法。

事故树分析法从特定事故或故障（顶上事件）开始进行分析，不断深入探究其发生原因，直至找出基本原因（底事件），在分析过程中，借助各种逻辑门（如与门、或门、条件与门、条件或门、限制门等）连接不同层级的事件，进而形成倒立的树形图，其中矩形符号用于表示顶上事件或中间事件，圆形符号表示基本事件（其数据已知或者已有统计或实验结果），屋形符号表示正常事件[1]。

该分析法的步骤原理如下：首先需进行系统识别，明确要分析的系统范围，透彻理解系统的结构、功能以及可能面临的问题；其次，对系统可能出现的各种事故展开详细调查，确定顶上事件；接着，研究与顶上事件相关的所有潜在事件，构建事故树基础；然后以图形化方式呈现这些事件和关系。在事故树的定性分析中，运用布尔代数简化树形结构，找出最小割集或最小径集，评估基本事件的结构重要性，定量分析则计算每个基本原因事件发生的概率以及顶上事件发生的总概率，并与实际统计数据对比验证或调整模型准确性。例如，在铁路车站建设施工安全事故分析中，将施工现场安全事故设定为顶上事件，像高空坠落（A1）、触电（A2）等伤害因素作为中间事件，未系安全带（X1）、设备缺陷（X2）等则为基本事件，通过逻辑符号连接各层级事件构建事故树，从而分析事故原因。

2 安全评价方法

2.1 安全评价指标的种类

安全评估指数是对某一系统、一种设备、一种产品或一种操作过程的安全性的一种定量或定性的标准。逐项赋值评估法：根据安全检查表中的每一项检查内容的重要性差异，通过专家们的讨论，给出一个特定的分值，经过一项又一项的检查和打分，最后把所有的分数加起来，就可以得出一个系统评价的总分，这样就可以决定一个评估体系的安全水平，以及需要采取的安全措施。第二，单项定性加权计分法：根据安全检查表所有评价项目的实际检查结果，分别给予优、良、可、差等定性等级评估，并赋予对应的权重（如 4、3、2、1），合计求和得出实际评价值。

2.2 按评价对象分类

2.1.1 系统安全评价指标

（1）系统可靠性指标：如可用度（系统在任意时刻处于可用状态的概率）、平均无故障时间（MTBF，表示系统在连续运行过程中，两次相邻故障之间的平均时间）、故障率（单位时间内系统发生故障的概率）等反映系统的可靠性和维修性；系统在特定负载下的性能表现（包括响应时间、吞吐量等）、资源利用率（如 CPU、内存、磁盘等资源的使用效率）、错误扩散范围（系统中某个部分发生故障时的影响范围，反映系统容错能力）等指标用于评价系统稳定性。此外，系统的安全漏洞数量、攻击面、各部分之间的依赖程度、恢复时间目标（RTO，系统发生故障后数据可以恢复到的时间点）、数据恢复点目标（RPO，系统备份的频率、范围以及恢复策略的有效性）和灾难恢复计划等是与系统恢复能力相关的评价指标。

（2）化工产品安全评价指标：化工产品设计应符合相关法规和标准，应用人机工程学原理，在设计阶段预测与评估可能存在的安全风险，并包含安全防护措施，例如，化工设备应易用，避免因误操作引发安全事故，需有清晰、醒目的安全警示标识和使用说明，使用过程中具备稳定性和可靠性，且有紧急情况下的应急处理措施，在维护过程中要确保维护人员安全，有明确的维护周期和维护规范，具备故障诊断和排除功能等。在化工生产工作环节，要采用安全、可靠的生产工艺，使用符合安全标准、不含有毒有害物质的原材料，化工生产设备应符合安全规范，并且要有严格的质量控制措施和检测手段以确保产品质量和安全[2]。

（3）化工生产过程安全评价指标：包含控制系统可靠性评估、操作规程符合性检查、自动化程度评估、监测点设置合理性、监测数据准确性、监测频率适当性等过程监测安全指标，还包括过程调整安全指标，如调整策略科学性、调整手段有效性、调整过程可控性等。此外，应急预案的完善程度、应急响应迅速性、应急资源充足性和应急演练定期性等属于过程应急响应指标。

2.3 安全评价指标的特点

2.3.1 定性指标特点。定性指标主要依赖专家经验和专业知识进行评估，不需要精确的数据和计算，具有一定主观性，例如，在逐项赋值评价法中，专家对安全检查表每项内容的分数赋值就存在主观因素，但实际其优点在于数据缺乏或难以量化时能够快速评价，并且可以综合多方面因素进行全面的定性分析，能够涵盖一些难以用数据衡量的安全因素，如管理水平、人员素质等对安全的影响。

2.3.2 定量指标特点。定量指标基于数据进行计算，能够提供更精确的评价结果，例如概率危险评价法的结果以具体的概率值衡量系统的危险性，使人清晰了解风险程度，然而定量指标的确定往往需要大量准确的数据支持，数据缺乏或不准确时，评价结果的可靠性会受影响，而且有些定量指标的计算模型假设条件较严格，可能与实际情况存在一定偏差，如指数法在计算中可能忽略一些实际因素间的复杂关系，致使评价结果不够准确。

3 基于事故树分析法确定安全评价指标的案例

3.1 化工生产易燃易爆化学品泄漏火灾爆炸事故树

第一，顶事件选取。易燃易爆化学品泄漏火灾爆炸被选作顶上事件。此类事故在化工生产中较为常见且危害严重，符合易于发生且后果严重的特征。第二，事故原因分析与事故树构建。易燃易爆化学品泄漏火灾爆炸的发生是因为泄漏的易燃易爆化学品浓度达到爆炸极限且遇到点火源，因此易燃易爆化学品泄漏、泄漏易燃易爆化学品浓度达到爆炸极限以及点火源被视作顶上事件的直接原因事件（中间事件）。进一步分析各中间事件的原因事件，例如易燃易爆化学品泄漏可能由设备损坏（如管道破裂）、密封件失效等导致；浓度达到爆炸极限可能与泄漏量、通风情况等有关；点火源可能包含明火、静电、电气设备故障产生的电火花等基本事件，依据这些分析构建事故树图。第三，定性分析和最小割集、最小径集。对事故树进行定性分析，计算最小割集和最小径集。经分析可能得到 64 个最小割集，最小割集数量越多，表明系统发生事故的途径越多，系统也就越危险。最小径集则指出哪些基本事件不同时发生便可避免顶上事件的发生。假设某事件结构函数式分解化简得 64 个最小割集，通过与故障树对偶的成功树求出最小径集，确定结构重要度顺序，在判断结构重要度时，若条件事件存在于每一个割集中，则其结构重要度系数最大；处于相同阶数割集中的事件结构重要度系数相等，从而得出各基本事件对顶上事件的影响顺序，为安全措施的实施提供依据，重点关注对顶上事件影响较大的基本事件的控制。

3.2 汽油储罐火灾爆炸事故树分析

第一，顶事件确定与分析对象选取。某大型化工企业一个汽油储罐发生火灾或爆炸事故被确定为顶上事件并选取为分析对象，这一顶上事件与化工企业的消防安全、人员安全以及财产安全密切相关，一旦发生，后果极其严重。

第二，事故树构建。通过分析与顶上事件有关的所有原因编制事故树，基本原因事件包括罐内液位过高、油品静电积聚、防火防爆措施不完善等因素，然后分析各原因事件之间与中间事件、顶上事件的因果关系，逐步构建出事故树图。

第三，定性分析结果应用。对构建的事故树进行定性分析，如求最小割集、最小径集等。最小割集分析揭示了导致顶上事件发生最少基本原因事件的组合。例如分析出可能有 6 个使储区发生爆炸事故的事件组合，最小径集则表示该系统不发生某些故障或差错时，就不会发生某种事故，从而得出防止储罐爆炸要严格控制的点火源因素、汽油泄漏因素以及需要加强通风换气等条件，这些分析结果可为化工企业对汽油储罐的安全管理提供方向，重点关注相关薄弱环节的管控，以保障储罐的安全运行。

4 基于事故树分析法的安全评价指标确定的优化策略

4.1 数据收集与处理改进

第一，多元化数据来源。除传统的历史事故统计数据外，应拓展数据来源，例如在工业生产系统中，可收集设备传感器实时监测数据，这些数据能反映设备运行状态的细微变化，有助于更准确分析设备故障相关的基本事件概率，还可收集员工的操作记录数据，包括操作步骤、操作时间、操作频率等信息，通过分析这些数据可了解员工操作习惯中的安全风险因素，同时参考同行业其他类似企业的事故数据或者相关安全评估数据，进行横向对比分析，以获取更多制定安全评价指标的参考依据。

第二，数据处理与分析方法优化。运用大数据分析技术，对大量数据进行挖掘和分析，例如采用关联规则分析算法，发现基本事件之间隐藏的相关性，从而更准确构建逻辑关系，并且利用机器学习中的分类和预测算法，如支持向量机、神经网络等方法对基本事件发生的概率进行预测，尤其是在数据样本不完全充足的情况下，可有效提高概率预估的准确性。例如，在桥梁安全评估中，通过对桥梁各处传感器多年采集的结构数据进行机器学习分析，预测不同季度、不同桥梁负载情况下发生结构隐患（基本事件）的概率。

4.2 模型简化与优化策略

合理划分系统层级。在构建事故树模型时，依据系统的实际情况将复杂系统划分成不同层级进行分析，以石油化工生产系统为例，可以先按照不同的生产工艺单元划分层级，如原油炼制单元、化工产品合成单元等，在每个单元内建立标准的事故树模型，然后再根据不同层级之间的相互联系，如物料传输、能量交换等关系，建立层级间的逻辑关系，这样既能降低单个模型的复杂度，又能保证全面准确分析整个系统[5]。

人的因素的深度融合。通过行为科学与事故树分析的结合，引入行为科学的理论和方法，深入研究人的行为对安全事故的影响机制。例如利用行为心理学中的激励理论，分析员工对于遵守安全规定或者无视安全警告的内在动机制约因素，然后将这些因素转化为可量化的事件或者逻辑关系纳入事故树模型中。比如，在化工安全生产中，工作人员的安全行为可能受到奖励制度、团队氛围等因素影响，这些因素可以与化工生产作业安全的事故树事件关联起来进行分析，以便更全面考虑人的因素影响。

5 结语：

综上所述，基于事故树分析法的安全评价指标确定需要综合考虑诸多因素，要依据系统的实际情况选择适当的分析方法，可以采用定性分析、定量分析、半定量分析等方法，通过分析事故树中关键事件的逻辑结构以及各个基本事件间的逻辑关系，构建出更为系统、全面

的安全评价指标体系，以期更好指导企业进行安全管理和安全生产。

参考文献：

[1] 张伟康 . 基于故障树的水轮发电机组转子碰摩耦合故障分析 [J]. 黑龙江水利科技 ,2024,52(12):119-122+133.

[2] 陈文博 , 颜健 , 侯光波 , 等 . 基于事故树和层次分析法的珍珠棉生产企业火灾风险评估 [J]. 职业卫生与应急救援 ,2024,42(06):781-787.

[3] 田嘉雯 , 王树强 . 基于故障树分析法的化工 屏 蔽泵可靠性分析 [J]. 机械工程师 ,2024,(12):19-22+26.

[4] 陆远 . 基于故障树分析法的医疗器械故障远程监测方法 [J]. 自动化技术与应用 ,1-5[2025-01-15].

[5] 王哲 . 基于故障树分析的透平压缩机故障预测与诊断 [J]. 现代制造技术与装备 ,2024,60(10):17-19.