邵嘯峰

(深圳市消防支隊，廣東 深圳　518028)

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基于海恩法則的大數(shù)據(jù)分析在火災(zāi)預(yù)防領(lǐng)域的應(yīng)用

邵嘯峰

(深圳市消防支隊，廣東 深圳518028)

基于海恩法則，應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘理論，構(gòu)建了一個在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，輕微事故、事前征兆、事故隱患、火災(zāi)發(fā)生4個因子之間相互關(guān)系的分析與計算模式。計算結(jié)果形成分析表格，當以上4個因子中有1個被發(fā)現(xiàn)時，安全人員即可以按照關(guān)聯(lián)度大小迅速查找與之相關(guān)的其他因素并加以整改，提高安全檢查效率，增強火災(zāi)預(yù)防的針對性。

消防員；海恩法則；關(guān)聯(lián)規(guī)則；火災(zāi)預(yù)防

0　引言

近年來我國危險化學(xué)品與石油化工火災(zāi)頻發(fā)，消防安全形勢面臨前所未有的挑戰(zhàn)。2015年以來，福建古雷騰龍芳烴PX項目火災(zāi)，南京揚子石化火災(zāi)等重大化工火災(zāi)接連發(fā)生，特別是2015年天津港“8·12”瑞海危險品倉庫特別重大火災(zāi)爆炸事故，慘烈的人員犧牲刺痛了全國人民的神經(jīng)。每次火災(zāi)過后，都會開展各種專項整頓活動，但效果卻越來越不明顯，這說明，在新的形勢下，危險化學(xué)品與石油化工火災(zāi)的預(yù)防需要新的科學(xué)理論的指導(dǎo)。

在海恩法則的啟發(fā)下，本文依托關(guān)聯(lián)規(guī)則理論和大數(shù)據(jù)分析方法，構(gòu)建了一個可以應(yīng)用于危險化學(xué)品與石油化工火災(zāi)預(yù)防的數(shù)據(jù)挖掘模式，深入分析危險化學(xué)品場所與石油化工場所的火災(zāi)關(guān)鍵因素及其背后的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為預(yù)防危險化學(xué)品與石油化工火災(zāi)提供理論參考。

1　理論基礎(chǔ)

1.1海恩法則

在安全領(lǐng)域，有一個重要的理論叫“海恩法則”。海恩法則認為，每一起嚴重事故的背后，必然有29次輕微事故和300起未遂先兆以及1 000起事故隱患。海恩法則還認為，任何不安全的事故都是可以預(yù)防的。雖然社會發(fā)展到今天，事故與隱患的比例早已不能套用當初的統(tǒng)計結(jié)果，但海恩法則的基本精神仍然得到了安全領(lǐng)域各界的高度認可，即事故與隱患存在著必然的關(guān)系。

海恩法則對安全預(yù)防來說是一種警示，它說明任何一起事故都是有原因的，并且是有征兆的。它同時說明安全生產(chǎn)是可以控制的，安全事故是可以避免的。它也給了安全管理者一種方法，即發(fā)現(xiàn)并控制征兆。

當前火災(zāi)調(diào)查往往只調(diào)查直接原因，但是海恩法則告訴我們，任何火災(zāi)事故都不是某個單獨因素導(dǎo)致的，而往往是一連串的失誤所造成。只重視對事故本身進行總結(jié)，按照總結(jié)得出的結(jié)論“有針對性”地開展安全大檢查，卻往往忽視了對事故征兆和事故苗頭進行排查；而那些未被發(fā)現(xiàn)的征兆與苗頭，就成為下一次火災(zāi)事故的隱患。所以在進行火災(zāi)事故原因調(diào)查時，還應(yīng)該調(diào)查相關(guān)聯(lián)的一些因素，包括事前發(fā)生的輕微事故、事前征兆和事故隱患。

1.2關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種起源于購物籃分析的現(xiàn)代化的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，意在尋找表面上不相干的各種因素背后的關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)最初被應(yīng)用在西方金融行業(yè)中，幫助銀行家準確地預(yù)測客戶的需求，后來逐步廣泛應(yīng)用在眾多領(lǐng)域。電子購物網(wǎng)站使用關(guān)聯(lián)規(guī)則進行挖掘，然后設(shè)置用戶有意要一起購買的捆綁包，也有一些購物網(wǎng)站使用它們設(shè)置相應(yīng)的交叉銷售，也就是購買某種商品的顧客會看到相關(guān)的另外一種商品的廣告。近年來，關(guān)聯(lián)規(guī)則已經(jīng)成功地在安全領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用。

根據(jù)韓家煒的觀點，關(guān)聯(lián)規(guī)則定義為：假設(shè)I={I1,I2,…,Im}是項的集合。給定一個交易數(shù)據(jù)庫D，其中每個事務(wù)(Transaction)T是I的非空子集，即每一個交易都與一個唯一的標識符TID(Transaction ID)對應(yīng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則在D中的支持度(Support)是D中事務(wù)同時包含X、Y的百分比，即概率；置信度(Confidence)是D中事務(wù)已經(jīng)包含X的情況下，包含Y的百分比，即條件概率。提升度(Lift)表示含有X的條件下同時含有Y的概率與Y的概率的比，即Lift(X-Y)=Confidence(X-Y)/Support(Y)。如果滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值且提升度大于1，則認為關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的。閾值根據(jù)挖掘需要人為設(shè)定。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則(Association Rules)。在最小置信度(Minimum Confidence)的條件門檻下，若一規(guī)則所求得的置信度滿足最小置信度，稱此規(guī)則為關(guān)聯(lián)規(guī)則。

1.3Apriori算法

Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法，其核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法，從而產(chǎn)生只包含集合的項的所有規(guī)則。

1.4德爾菲法

德爾菲法(Delphi Method)，又稱專家規(guī)定程序調(diào)查法。該方法主要是由調(diào)查者擬定調(diào)查表，然后按照既定程序，以函件的方式分別向?qū)＜医M成員進行征詢；而專家組成員又以匿名的方式(函件)提交意見。經(jīng)過幾次反復(fù)征詢和反饋，專家組成員的意見逐步趨于集中，最后獲得具有很高準確率的集體判斷結(jié)果。

德爾菲法是20世紀40年代由O·赫爾姆和N·達爾克首創(chuàng)，經(jīng)過T·J·戈登和蘭德公司進一步發(fā)展而成的一種高效率分析方法。德爾菲法克服了在專家會議法中經(jīng)常發(fā)生的專家們不能充分發(fā)表意見、權(quán)威人物的意見左右其他人的意見等弊病，使各位專家能真正充分地發(fā)表自己的意見，形成較為科學(xué)的研究成果。德爾菲法的具體實施步驟一般有7步：(1)確定調(diào)查內(nèi)容和綱要；(2)組成專家小組；(3)向?qū)＜姨岢鰡栴}和要求；(4)收集專家意見；(5)匯總專家意見，進行對比，再將意見以匿名方式分送給專家，以便他們參考后修改自己的意見；(6)重復(fù)第5步的收集意見和反饋程序，一般進行3到4輪，直到每個專家不再修改自己的意見為止；(7)對專家的意見進行綜合處理。

2　技術(shù)路線

通過海恩法則，我們知道通過發(fā)現(xiàn)并控制征兆和消除隱患，可以實現(xiàn)事故的預(yù)防，所以，第一步要查找出可能導(dǎo)致事故的征兆和隱患因素。如果把“隱患和事故征兆”無限擴大化，不僅會導(dǎo)致安全管理者疲于應(yīng)付，抓不住重點，更會導(dǎo)致企業(yè)成本的幾何級上升。當安全成本高到正常的生產(chǎn)活動無法進行時，安全工作也就失去了存在的基礎(chǔ)。顯然，火災(zāi)隱患和事前征兆因素的查找越精確，安全管理的成本越低，效率越高，也越具有可持續(xù)性。

2.1運用德爾菲法獲取專家意見

要正確合理地查找出所有輕微事故、事前征兆、事故隱患因素，可以組成一個專家小組，運用德爾菲法獲取專家意見并形成一個表格，分析各種火災(zāi)原因在導(dǎo)致火災(zāi)前可能會出現(xiàn)的輕微事故、事前征兆和存在的事故隱患。這個表格的作用在于，在下一步進行事故調(diào)查時，有一個指導(dǎo)性的調(diào)查方向，方便調(diào)查開展，避免調(diào)查中產(chǎn)生遺漏。

假設(shè)將輕微事故用Ai表示，事前征兆為Bi，事故隱患為Ci，則構(gòu)建的對應(yīng)表格如表1所示。為方便分析，可以將表格和所對應(yīng)的火災(zāi)原因，火災(zāi)發(fā)生時所處的生產(chǎn)環(huán)節(jié)、所處的生產(chǎn)區(qū)域等也建立起對應(yīng)的關(guān)系。

表1　火災(zāi)發(fā)生前相關(guān)事故與相關(guān)征兆因素對應(yīng)表

2.2收集調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建表格

利用上一步形成的表格，對需要研究的危險化學(xué)品火災(zāi)或者石油化工火災(zāi)進行調(diào)查。如果在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)某些重要因素沒有在表格中體現(xiàn)，可以隨時對表格內(nèi)容進行補充和完善。表格建立后，將表格與每次發(fā)生的火災(zāi)建立聯(lián)系，火災(zāi)用F表示，見表2。

表2　火災(zāi)事故與火災(zāi)發(fā)生前相關(guān)事故及相關(guān)征兆因素對應(yīng)表

2.3利用關(guān)聯(lián)規(guī)則對調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析

通過前面介紹的方法，使用IBM公司SPSS Modeler軟件建模，分析F、A、B、C之間的關(guān)系。下面以A、C間的關(guān)系為例，進行分析。

2.3.1找出高頻項目組

首先利用現(xiàn)場記錄中的信息構(gòu)建布爾矩陣，矩陣中行代表項目，包括輕微事故A1|A2|…|An|和事故隱患C1|C2|…|Cn|。矩陣中列代表所對應(yīng)的因素，即歷次調(diào)查所記錄的信息，根據(jù)每條信息記錄，矩陣中的數(shù)字1表示項目出現(xiàn)，0表示項目不出現(xiàn)，每行中均包含數(shù)字1的項目代表其同時出現(xiàn)。假設(shè)布爾矩陣如表3所示。

表3　輕微事故與事故隱患關(guān)聯(lián)規(guī)則布爾矩陣

2.3.2產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則

支持度可以反映項目間的強/中/弱鏈接。強中弱鏈接的數(shù)據(jù)標準由研究人員依據(jù)工作經(jīng)驗和實際需要進行設(shè)定。設(shè)置輕微事故為先導(dǎo)項，事故隱患為后繼項，假設(shè)支持度0.08(含)以上為強鏈接，支持度0.05(不含)以下為弱鏈接，支持度小于0.08并大于等于0.05為中鏈接(支持度劃分可以根據(jù)需要進行調(diào)整)。在軟件中導(dǎo)入已構(gòu)建的布爾矩陣，通過關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型，計算得到在不同輕微事故中各種異常征兆因素的支持度大小，并反映出強/中/弱鏈接，如表4所示。

設(shè)定頻繁項集后，在軟件中通過Aprori算法，分別求出置信度和支持度。

表4　　　　不同輕微事故中異常征兆因素的

當Lift(Ai-Ci)=Confidence(Ai-Ci)/Support(Ci)>1，且置信度和支持度達到預(yù)設(shè)值時，則認為該鏈接是有效的強規(guī)則項。根據(jù)相關(guān)經(jīng)驗和專家意見，一般將最小置信度值設(shè)置為0.2。

3　分析結(jié)果的應(yīng)用

通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，可以得到與火災(zāi)發(fā)生關(guān)系最緊密的輕微事故類型數(shù)據(jù)；輕微事故發(fā)生前，最常見的征兆數(shù)據(jù)；事前征兆發(fā)生時，最可能的潛在隱患數(shù)據(jù)。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則還可以直接分析事故隱患與火災(zāi)發(fā)生之間的關(guān)系、事前征兆與火災(zāi)發(fā)生之間的關(guān)系。按照概率從大到小的順序，逐一進行治理整頓，徹底消除火災(zāi)隱患,步驟如下：(1)與火災(zāi)發(fā)生具有強鏈接的因素(輕微事故、征兆、隱患)作為最優(yōu)先整頓治理對象，在生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)此類因素時，應(yīng)立即進行整改和查找原因；(2)與火災(zāi)發(fā)生具有中鏈接的因素(輕微事故、征兆、隱患)作為次優(yōu)先整頓治理對象，在生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)此類因素時，應(yīng)限期進行整改和查找原因，并在整改前做好防火工作；(3)輕微事故發(fā)生時，可以根據(jù)分析結(jié)果，按照從強鏈接到弱鏈接的順序分析查找事前征兆，提高調(diào)查效率，并分析與征兆有關(guān)聯(lián)的隱患，加以整改；(4)當發(fā)現(xiàn)事故征兆時，按照從強鏈接到弱鏈接的順序分析查找事故隱患，提高調(diào)查效率，并限期整改。

4　結(jié)論

本文構(gòu)建了一個具有極高精確度的危險化學(xué)品與石油化工火災(zāi)的事前防范項目分析方法，其操作難點在于數(shù)據(jù)的獲取具有較大困難，需要在較大范圍、較長時間跨度上收集數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)樣本越多，則分析結(jié)果越具有指導(dǎo)價值。當前信息技術(shù)飛速發(fā)展，各種視頻、圖像、記錄、分析等原始數(shù)據(jù)的獲取成本越來越低，也越來越便捷。若各個涉事單位、監(jiān)管部門能打破各種顧慮，特別是監(jiān)督管理和調(diào)查部門能打破行政壁壘，以高度的責(zé)任感和緊迫感主動分享數(shù)據(jù)，則只要能夠積累到數(shù)十次相關(guān)火災(zāi)事故的調(diào)研數(shù)據(jù)，本文所敘方法就能夠發(fā)揮重要作用。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，揭示火災(zāi)前的輕微事故、事前征兆、事故隱患相互關(guān)系及其與火災(zāi)的關(guān)系，有利于企業(yè)精確化查找火災(zāi)危險因素并進行火災(zāi)預(yù)防，也可以為安全生產(chǎn)和消防部門的消防安全監(jiān)督管理提供理論參考依據(jù)。

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(責(zé)任編輯李蕾)

On the Application of Big-data Analysis to Fire Fighting Prediction Based on Hine Law

SHAO Xiaofeng

(ShenzhenMunicipalFireBrigade,GuangdongProvince518028,China)

In this paper, a computing and analyzing model of a small fire, foreboding signs, fire causes and fire occurrences is formulated based on Hine Law and Mining Association Rules. An analysis table is formed in which an association degree between these elements can be known and the improvement can be done accordingly to enhance fire safety.

firemen; Hine Law; Association Rules; fire prevention

2016-05-11

邵嘯峰(1979—)，男，江西都昌人，工程師，碩士。

●火災(zāi)預(yù)防

D631.6

A

1008-2077(2016)08-0048-04