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【论文精选】考虑时间和气象因素的室外燃气泄漏事故分析

时间：2022-08-21 来源：浏览：

【论文精选】考虑时间和气象因素的室外燃气泄漏事故分析

原创孙中飞，等煤气与热力杂志

煤气与热力杂志

微信号 GAS-HEAT1978

功能介绍《煤气与热力》始于1978年，创刊于1981年，中国核心期刊，中国土木工程学会燃气分会会刊。筛选燃气供热行业最有价值的技术信息，新闻分类整理、政策标准、热点讨论、投稿查询、论文检索、写作指导、编委风采、精品会议……

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作者：孙中飞，周正，闫茜文，杨洪磊，王沩，玉建军，孙博，郭洁莉

第一作者单位：天津泰达燃气有限责任公司

摘自《煤气与热力》2021年7月刊

参考文献示例

孙中飞，周正，闫茜文，等 . 考虑时间和气象因素的室外燃气泄漏事故分析［J］. 煤气与热力， 2021，41（7）：B30- B34 .

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1 概述

随着我国城镇化进程的加快，城镇中低压燃气管网系统的建设日新月异，埋地燃气管道的安全问题显得尤为突出。埋地管道一旦发生了安全事故，将会严重威胁居民的生命和财产安全。根据“中国燃气网”公开的统计分析数据， 2019 年全国报道燃气安全事故共计 722 起，其中，燃气管道泄漏事故 360 起（室外 259 起，室内 101 起）。由此可知 2019 年室外燃气管道泄漏事故在燃气管道泄漏事故数量的占比高达 71. 9% 。如何合理对已发生的事故加以分析，以降低未来室外燃气管道泄漏事故的发生，是国内外燃气从业者关注的重点问题之一。

尤秋菊等 ^［ ¹ ^］借鉴事故致因理论并综合考虑燃气事故中人、物、环境、管理 4 个因素，提出了事故致因综合分析法。刘晅亚等 ^［ ² ^］采用故障树分析法，探究了燃气事故的潜在因素。高鲁彬等 ^［ ³ ^］构建了城市燃气输配系统失效因素复杂网络图，分析了 4 个一级因素、 19 个二级因素和 56 个三级因素。大量学者从典型事故的本质原因上阐明了事故的因果关系，对事故原因进行定量、定性分析，为事故的预防从理论上提供科学的、完整的依据 ^［ ⁴ ^］。然而，导致燃气管道泄漏事故的具体因素数量庞大，且彼此之间具有错综复杂的关系，多数针对燃气管道泄漏的事故分析方法仅从事故本身的单一因素（例如管道本身破损）或者两种因素互相耦合（例如第三方施工误操作和管理上的不当）的角度加以考虑，并未考虑到事故非直接原因与事故直接原因之间是否存在联系。现有文献鲜能从事故发生的时间域、事故发生的气象因素与事故直接原因之间的联系来进行事故分析。

具有代表性的事故致因理论有：海因里希事故理论、亚当斯事故因果连锁理论、能量意外转移理论、轨迹交叉理论等 ^［ ⁵ ^］。其中，轨迹交叉理论认为，任何事故都是人的不安全行为和物的不安全状态在同一时间域和空间相互交叉所导致 ^［ ⁶ ^］。故本文先将 2018 年和 2019 年室外燃气泄漏事故发生的直接原因、时间域和气象因素进行汇总分类，再利用统计分析软件 SPSS 22.0 对室外燃气泄漏事故发生的直接原因与时间域、气象因素进行费舍尔精确检验，根据检验结果构建适用于室外燃气泄漏事故的事故干预模型，以实现减少事故发生的目的。

2 研究方法

2.1 数据来源

根据“中国燃气网”“天气网”公开的历史统计数据，选取 2018 年和 2019 年我国有具体报道的室外燃气泄漏事故共计 234 起，根据事故发生的直接原因、时间域、气象因素进行归纳。归纳发现，事故的直接原因分为 3 类，分别是：

①第三方施工，包括未与燃气公司沟通而私自施工、施工导致路面沉降或房屋破坏、未进行管道保护等具体因素。

②管道及设施老化，包括埋地管道锈蚀、设施锈蚀等因素。

③外力破坏，包括车辆碾压、车辆碰撞、地面塌陷、偷窃燃气设施等因素。

还将事故发生的时间域均分为 6 个水平，分别是 0 ： 00 — 3 ： 59 、 4 ： 00 — 7 ： 59 、 8 ： 00 — 11 ： 59 、 12 ： 00 — 15 ： 59 、 16 ： 00 — 19 ： 59 和 20 ： 00 — 23 ： 59 ，分别定义为凌晨、早晨、上午、下午、傍晚和夜晚。

将事故发生的气象因素分为 5 个水平，分别是晴天、多云、小中雨、暴雨和有雪。

2.2 轨迹交叉理论

轨迹交叉理论将事故发生发展的过程描述为以下 4 个部分：

①事故的基础原因。该部分于人而言主要包含员工培训、员工文化程度等；于物而言则包含了物体本身的设计缺陷、制造缺陷等问题。

②事故的间接原因。该部分主要分析人员在管理上的缺失、制度制定上的不合理、对物体的维护与使用不当。

③事故的直接原因。该部分组成较为简单，主要分析事故的直接原因，例如人员的不安全行为、物体的破损状态。该部分是传统轨迹交叉理论的重点分析部分，例如：张涛等 ^［ ⁷ ^］基于轨迹交叉理论从事故的人为因素和管道因素加以考虑，提出了预防石化管道爆炸的措施。崔炎炎等 ^［ ⁸ ^］将轨迹交叉理论应用于电力事故分析中，基于人为因素、物的因素构建了适用于电力行业的事故反思模型。

④发生事故。该部分主要分析当人的不安全行为和物的不稳定状态均存在时，二者是在何时何地进行交汇进而导致事故发生的。

人们建立了基于轨迹交叉理论的事故模型，见图 1 。

图 1 基于轨迹交叉理论的事故模型

该模型将事故的形成分成两个支线，左半部分讨论的是人为主观因素，右半部分讨论的是物体客观因素，由上至下则将上述轨迹交叉理论所提及的事故发生发展过程加以逐步分析和具体描述，当人为、物体因素浮于表象时即形成了事故直接原因，最后当人为、物体因素在同一时空条件下集中出现后，即导致了事故的发生。大多数对轨迹交叉理论的运用往往集中于前 3 个部分的分析，而忽视了事故经过中人为、物体因素同时存在时如何避免事故发生。

与传统基于轨迹交叉理论的事故模型不同的是，本文侧重于轨迹交叉理论最后一个部分，即研究阻断事故直接原因在时空上的交汇。另一方面，考虑到室外燃气泄漏事故具体发生地点差异性较小，在构建适用于室外燃气泄漏事故的事故干预模型时，重点在于提出何种时间域、气象因素条件下易发生事故直接原因的交汇。

2.3 费舍尔精确检验

由于本文所选的 234 起室外燃气泄漏事故均来自总体分布不明确的数据库，而概率统计是不确定系统综合评价的主要方法 ^［ ^9-10 ^］，其重点揭示历史统计数据的规律 ^［ ¹¹ ^］，故使用概率统计中的卡方检验 ^［ ¹² ^］来实现独立性检验。利用统计分析软件 SPSS 22.0 ，分别对时间域和气象因素下的事故直接原因进行方差齐性检验，显著性分别为 0.024 和 0.022 ，均小于显著性水平α正常值（ 0.05 ），表明数据整体方差不齐 ^［ ¹³ ^］，因此，不能使用方差分析。再对数据组成进行分析，可知各数据均属于定类数据，不存在连续性和次序性。最后对任意两组数据进行尝试性分析，发现数据理论频数小于 5 的比例达到 50% ，不满足卡方检验要求。故本文选用能够满足所述数据分析的费舍尔精确检验来研究事故发生的直接原因与时间域、气象因素的相关程度。费舍尔精确检验结果称为费舍尔值，当费舍尔值小于显著性水平α时，说明变量具有相关性，反之则不具有相关性。由于费舍尔精确检验仅适用于“ 2 × 2 列联表” ^［ ¹⁴ ^］，因此还需要对所分析的数据进行处理。

3 检验过程及结果分析

3.1 数据处理

利用交互分类法将所研究的事故进行分类，并分别建立事故发生的时间域与事故直接原因、事故发生的气象因素与事故直接原因的交互分类列联表 ^［ ¹⁵ ^］，分别见表 1 、表 2 。表 1 、表 2 以及表 3 中，数据均为对应条件下事故的数量，单位为起。

表 1 事故发生的时间域与事故直接原因列联表

表 2 事故发生的气象因素与事故直接原因列联表

3.2 时间域在事故直接原因中的显著性

实际的假设性检验中，应根据所需检验对象的类型弹性选择显著性水平α的值 ^［ ¹⁶ ^］。本文所进行的工作为探究时间域、气象两个因素在室外燃气泄漏事故的直接原因中是否具有显著性，属于假设性检验中的新概念检验，可以选择更为宽松的显著性水平α，因此，本文显著性水平α取 0.1 。

为了满足费舍尔精确检验的使用条件，需要对表 1 进行卡方分割 ^［ ¹⁷ ^］，分割完成后形成 18 组“ 2 × 2 列联表”，例如，选取表 1 中“凌晨”和“第三方施工”单组“ 2 × 2 列联表”，见表 3 。

表 3 变量为“凌晨”和“第三方施工”形成的“ 2 × 2 列联表”

虽然“ 2 × 2 列联表”中数据的排列为“ 3 × 3 ”，但其核心组成部分实际上是表 3 中第 2 行第 2 列、第 2 行第 3 列、第 3 行第 2 列和第 3 行第 3 列这 4 个数据，因此，该表称为“ 2 × 2 列联表”。

卡方分割完成后，使用统计分析软件 SPSS 22.0 对数据进行分析，即可得到费舍尔精确检验结果，见表 4 。

表 4 不同“时间域×事故直接原因”的费舍尔值

通过表 4 可以发现，“早晨×第三方施工”“早晨×管道及设施老化”和“夜晚×第三方施工” 3 组的费舍尔值小于显著性水平α（ 0.1 ），其余 15 组的费舍尔值则大于显著性水平α（ 0.1 ）。这一检验结果说明，因第三方施工导致的室外燃气泄漏事故，与时间域“早晨”“夜晚”均具有相关性；因管道及设施老化导致的室外燃气泄漏事故，与时间域“早晨”具有相关性；其余的组合中变量则不存在相关性，即该事故直接原因与相应时间域并无关系，属于偶然联系。

可见，与其他时间域相比，时间域为“早晨”“夜晚”时更易发生因第三方施工导致的室外燃气泄漏事故，二者存在必然联系；时间域为“早晨”时更易发生因管道及设施老化导致的室外燃气泄漏事故，二者存在必然联系。

3.3 气象因素在事故直接原因中的显著性

采取与上述同样的方法处理表 2 并进行费舍尔精确检验，检验结果见表 5 。

表 5 不同“气象因素×事故直接原因”的费舍尔值

表 5 表明， 15 组费舍尔值全部大于显著性水平α（ 0.1 ），说明室外燃气泄漏事故发生的直接原因与气象因素不存在相关性，属于偶然联系。

4 事故干预模型

4.1 基于轨迹交叉理论的事故干预模型

由费舍尔精确检验结果可知，室外燃气泄漏事故发生的直接原因与气象因素不存在相关性，但室外燃气泄漏事故发生的时间域为“早晨”“夜晚”与直接原因中的第三方施工存在相关性，时间域为“早晨”与直接原因中的管道及设施老化存在相关性。因此，可将时间域“早晨”“夜晚”定义为“高风险时间域”。

结合传统轨迹交叉理论事故模型与上述 3 类具有相关性的组合，建立基于轨迹交叉理论的室外燃气泄漏事故干预模型，见图 2 。

图 2 基于轨迹交叉理论的室外燃气泄漏事故干预模型

室外燃气泄漏事故干预模型的本质是燃气事故由量变到质变的累积过程。与传统轨迹交叉理论事故模型相比，图 2 的模型在直接原因与发生事故之间增加了“切断时空交互”这一步骤，该步骤的意义是在高风险时间域增加相应的防范举措。同时对传统模型中笼统的人为、物体因素加以具体描述，使模型成为针对室外燃气泄漏事故的专用模型。该模型可指导燃气企业完善企业运行管理制度，提升运行管理人员的重点防控意识，明确事故防控和应急工作的关键时间域，以降低室外燃气泄漏事故发生的可能性。

4.2 事故干预模型的干预措施

①燃气公司及相关部门应要求第三方尽量避免或减少在高风险时间域进行施工。

②燃气公司应增加在高风险时间域对室外燃气管道的巡检频次。

③如有因工期或地理条件制约而必须在高风险时间域施工的第三方，燃气公司必须派遣相关技术人员在现场进行指导监督和二次技术交底。

④对于在高风险时间域私自进行施工的第三方，在制度上应明确给予更高的处罚。

⑤燃气公司应避免在 4 ： 00 — 7 ： 59 对燃气设施或燃气管道本身进行更换、变更。

⑥燃气公司对应急队伍的抢险演习应更偏重在高风险时间域进行，制定轮班制度，确保在高风险时间域内有充足的应急队伍和设施可以调度。

5 结论

归纳 2018 年和 2019 年室外燃气泄漏事故，将事故直接原因分为第三方施工、管道及设施老化、外力破坏 3 类，利用统计分析软件 SPSS22.0 ，对室外燃气泄漏事故直接原因与时间域、气象两个因素进行费舍尔精确检验，得出结论：

①事故直接原因第三方施工与时间域“早晨”“夜晚”均具有相关性；事故直接原因管道及设施老化与时间域“早晨”具有相关性。

②时间域“早晨”“夜晚”为高风险时间域。

③室外燃气泄漏事故的直接原因与气象因素不存在相关性。

④结合传统基于轨迹交叉理论的事故模型和费舍尔精确检验结果，构建了基于轨迹交叉理论的室外燃气泄漏事故干预模型，该模型创新点在于增加了“早晨”和“夜晚”两个高风险时间域的人为干预步骤，并将传统模型中的流程具体化为室外燃气泄漏事故形成的过程。可指导燃气企业完善运行管理制度，明确事故的重点防控时间域，以减少事故发生的可能性。

参考文献：

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［ 2 ］刘晅亚，许晓元，纪超，等 . 城市中高压燃气管道泄漏、火灾事故风险分析［ J ］ . 城市燃气， 2013 （ 1 ）： 10-18.

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