文摘

的危险性质的化学材料重要的问题在全球轨道交通的经济可行性。这些材料的潜在风险将导致严重的健康障碍和灾难性事故已被广泛研究和报道。此外,一些模型用于评估风险通过铁路运输危险材料。然而,一个更全面的、定量和健壮的模型应该包含更多潜在risk-triggered标准,特别是那些造成严重的健康损失和灾难性的后果就像蒸汽云爆炸。本研究发展一个风险评估模型,通过融合潜在的健康危险因素和障碍情况。潜在的风险因素是人口密度,路线距离居民区、敏感的第三方健康后果的可用性。该模型利用贝叶斯网络的因果关系建模材料释放场景和模糊集合理论估算健康影响系数和严重程度的影响。最后,个人风险曲线和安全距离铁路发展。一个真正的铁路系统对汽油运输在德黑兰研究来评估模型的有效性。安全风险管理决策的研究提供了全景利用通过铁路运输危险材料。

1。介绍

铁路运输是一种有效的方式运送材料,与估计在美国每年大约有一百万出货进行(1]。统计数据显示,10%的材料都是通过铁路运输网络在2014年的伊朗(2]。尽管低份额材料的运输、铁路网络的统计数据表明,很大比例的危险化学品运输使用这个网络(3,4]。

每年,货物由石油产品和其他有害物质导致事故的地方级别的应急准备是几乎没有5,6]。尽管铁路事故很少发生,它们比交通事故更严重,主要是由于高容量的危险品运输7]。例如,postcollision Graniteville火车相撞,美国2005年1月,导致超过100人伤亡,位移约5400人口居住区,价值690万美元的经济损失风险(8]。Neyshabur事故也于2004年在伊朗是最大的铁路交通事故相关的化学物质,在铁路货车运送危险品爆炸的负载。事故造成720多人死亡,摧毁了10公里半径内居民区(9]。

一种实用和有效的技术管理事故的铁路网络在全球范围内应该涉及及时识别、评估和评估潜在的危害和随之而来的风险1]。此外,这种技术应该有能力有效地减少发生的概率(7]。联邦铁路管理局(FRA)试图铁路事故分类根据重要的诱发因素,如跟踪、设备、人力、信号、和其他原因(10]。几位技术,如传统的风险评估10- - - - - -12,人类的误差分析13),最优路由(14),经济影响评估15),环境影响16),和事故统计分析10,17,18)已通过各种研究确定铁路事故的主要诱发因素。

以前的研究已经表明定量风险分析摘要)的方法可以作为一个可靠和高精度技术确定安全区域运输路线(19- - - - - -21和有害物质存储22,23]。例如,艾哈迈迪等人新的Fuzzy-Bayesian网络方法用于风险评估的流程工业(24]。胡德艾尔等人的工作也使用了一种新的定量风险评估方法来确定安全施工距离在流程工业(25]。冈萨雷斯丹等人使用蒙特卡罗模拟方法的定量风险评估过程中人为错误的行业(26]。此外,郭等人使用Copula-based贝叶斯网络(BN)技术探讨故障树分析(英尺)不确定性量化风险过程中系统的检查(27]。此外,使用的新的模糊方法是米里Lavasani等人评估石油和天然气行业(28]。Dormohammadi等人使用QRA方法模型的潜在安全风险和后果液化石油气(23]。最近其他QRA研究氢释放(29日,30.)和动态QRA氢基础设施(31日]。

然而,新的fuzzy-based方法显示增强的完整性和对风险评估的各个方面的支持。例如,李等人Fuzzy-BN方法用来评估道路运输输送可燃材料的风险(32]。此外,在领域的模糊推理和模糊层次分析法(模糊),一个et al。33铁路网络的定量风险评估。此外,定量风险评估方法是受雇于哈桑等人的风险评估运输在铁路网络(铵34]。莱特纳的风险评估铁路运输领域的基于场景的评估(35]。然而,对于modeling-based风险评估方法,Paltrinieri等人的定量风险评估通过铁路危险货物运输路线(36]。此外,张等人用定量方法确定关键节点在铁路线路37]。

一般来说,半定量的和定性的方法已被广泛应用;然而,他们饱受贫困水平的准确性(38]。相反,定量方法更有效,由于低水平的不确定性(39- - - - - -43]。通常没有一个准确的建模(20.,37),铁路网络的定量风险评估通常是基于设备故障(33,44和人为错误45- - - - - -47]。贝叶斯网络是一种风险评价的新方法,这是广泛使用由于其相互关连的能力参数之间的非线性关系,因此,提高计算精度水平(48]。BN的同时,传统的应用程序已经被批评为雇佣的概率评估的不确定性;分配模糊概率BN被发现产生更精确的结果的风险和安全关键系统的分析49,50]。幸运地,一个健壮的评估潜在的健康危害与随之而来的风险可以可靠地实现高精度的吸液评估工具的影响病原体viz-a-viz人口密度、距离居民区,临界点。因此,当前的研究提供了一个全面、定量BN-fuzzy集理论(BN-FST)风险评估工具建模不确定性下的石油通过铁路运输网络。具体研究目标是塑造如下:(i)确定化学泄漏的概率从卡车,(ii)描述泄漏过程和排放的材料使用方程,和(3)建模的健康和安全影响化学泄漏。

摘要收益如下。节2,提出的方法和案例研究是充分描述和证明,发现了部分3,最后提供了讨论和结论部分4和5,分别。

2。材料和方法

提出的方法在目前研究如图1。化学物质释放的发生概率和潜在后果预测的不确定性下的第一步。同时,后者的严重性估计在下一个步骤中所述。之后,严重影响系数(原文如此)定义修改估计健康风险临界点的案例研究。最后,个人健康和爆炸风险估计。每一个步骤在下面说明。

2.1。估计后果的概率

2.1.1。Causes-Consequences建模

材料泄漏的cause-consequences分析轨道车在执行第一步使用领结(BT)的方法。此法适用于识别的影响原因发生的事件和事件变成后果如何通过考虑安全壁垒的影响(51]。这种方法密切相关的事件树分析(ET)和英国《金融时报》的方法(52]。开始,安全专家的观点在特定问题的历史与化学材料货物通过铁路事故进行收集和整理。这些观点帮助确定初级和中级从轨道车事件导致泄漏。它还提供了一些数据每年每个事件的可能性。在这个过程中,20安全和铁路专家的意见,最后,使用模糊量化概率计算方法。鉴于普遍发生的时间和地点,条件发生的可能因素,可以推导出类型和后果的概率。图1描述了事件的起因左边和右边的结果53,54]。

2.1.2。贝叶斯网络建模

BN应用于定量建模不确定性下的因果场景(6]。本研究完成了BN分析,因为它提供了一个非周期的图,提出了一组随机变量。它们之间的关联是评估使用条件概率表(CPT)。节点(随机变量)和弧(可能关系)是这个网络的基础,其主要任务是显示非线性参数之间的关系。贝叶斯理论是这个网络的主要基础,而且提出了方程(1)。在这个方程中,A和B是事件P(B)≠0;此外,P(一个│BB)时发生的概率是正确的,而且,P(B│一个)的概率是B发生当一个是真的。同样,P(一个),P(B)的可能性一个和B,这被称为边际概率。此外,这个网络应用于确定泄漏的最具体的结果;为此,材料泄漏(TE)作为证据节点选择和必要的物品影响泄漏(43,55- - - - - -57]:

2.2。估计后果的严重程度

2.2.1。建模的VCE

Baker-Strehlow (BS)方法模拟蒸汽云爆炸(VCE)石油产品泄漏的铁路车辆。BS法在1996年的一篇论文中首次由贝克et al。58),开发了基于阻塞区域。根据最近的研究,这种方法比其他模型更精确(比如multienergy和TNT方法)(59]。选择b的主要原因是其能力来评估爆炸压力使用所有影响火焰传播速度和超压的因素(4]。这结果导致爆炸冲击波强度的测定评估火焰的传播方面,燃料反应性,密度和障碍。因此,BS法可以确定云维度和评价爆炸的能量。该方法应用于下一步测量超压比例距离的函数使用火焰速度作为一个有效的参数所显示(60]。

蒸汽云可以从泄漏的液体状态估计(易燃液体池)。蒸汽形成蒸气云的数量的产品是易燃的液体的蒸发速度和时间,这是泄漏和爆炸之间的时间跨度。应该注意的是,仿真计算是基于80%的泄漏。首先,考虑到材料的重量从水库泄漏,蒸汽的密度的材料,和材料氧气分子比率(基于燃烧化学反应),蒸汽的泄露材料的体积计算使用以下方程: 在哪里米从储层物质泄露的重量(公斤)是材料的蒸汽的密度(公斤/米^六世),R是物质分子氧比。云的半径,R(米),从云获得体积V(m³),认为一个半球是计算使用以下方程:

从参考表(60),火焰速度(Mj)计算基于火焰扩张(1 d, 2 d或3 d),燃料反应性(高、中、低反应性),密度和障碍。例如,当火焰是免费的扩大在三维空间中,材料的反应被认为是高,和障碍是介质的密度。然后火焰速度等于0.153 Mj。相反,按比例缩小的距离使用下面的公式计算: 在哪里P_一个(国会议员_一个)是环境压力(= 0.1 MPa)x(米)是距离爆炸的中心。使用燃烧热(MJ /公斤),云卷V (m³),密度_米(公斤/米³)和氧气反应材料的化学计量比(R)的能量爆炸E(乔丹)E(MJ)爆炸的总能量计算使用以下方程:

最后,考虑了距离 ,火焰速度(乔丹),和参考图,爆炸压力的大小(bar)。

然后,使用方程(6),死亡概率单位的VCE估计(61年] Y VCE的死亡概率单位,和P是超压(N / m²)。最后,VCE死亡的可能性或严重程度系数估计使用方程(7)(基于概率单位模型): 在哪里φ分布函数。

2.2.2。建模的毒性影响

模糊集合理论,语言表达式(语言)引入数值区间。模糊集的输出是一个数字索引,但设计,首先必须指定数值区间模糊工具箱的语言代码。从口头表达,l由数值区间{0.0,0.5,1.0},数值输出估计根据模糊推理规则。使用模糊集量化的哲学专家的意见是基于这个原则(62年]。模型的潜在健康问题,应用模糊集理论。因此,脆变成语言变量模糊数模糊规则,和去模糊化操作应用于获得模糊输出数字(63年]。

系统使用三个输入参数,包括泄漏化学品的浓度,脆弱的人口,和毒理学特征发布的材料。该系统首次使用Gholamizadeh et al。64年,65年)评估毒理学化学道路运输的后果。期望的输出是上面的严重性暴露系数计算参数。方程(8)是用来确定机载浓度的物质66年]: 其中C是机载浓度(g / m³),问是输出流量的时候漏(g / s), U是当地的风速(米/秒),H是呼吸点高度(米)Z是物质泄漏高度(m),分散在吗y设在(m)分散在吗z设在(米)。的关系和稳定的材料是用来评估的分类最后两个参数和 。然后,基于毒理学和安全专家的意见,年龄,生活方式,和具体情况(如怀孕),暴露的水平被分为几个组中。

急性接触被认为是一个重要的项目在评估事故和化学品的泄漏。为此,AEGL-2(10分钟)参数被选中作为一个项目代表所有有害物质的特性(HM)在轻度和急性暴露(67年]。八十if - then规则集和应用三个输入变量和专家的意见。因此,一套Mamdani(模糊输入和输出)设计,和去模糊化方法基于所使用的“区域中心”。研究人员用这种模糊技术风险评估(68年,69年]。

2.3。SIC估计

暴露的程度取决于该地区的人口密度的危害在哪里释放。事故的严重程度的影响预计将低于一个人烟稀少的地区人口稠密的地区。因此,添加一个新项SIC方程(9)和用于规范化。因此,一个标准的问卷调查的目的是估算的平均人数2500人²在高峰时期大量的人存在时,和测量距离居住点的路线。敏感的点是基于专家的意见决定。考虑所有参数,量化输入和输出项评估使用Sugeno集(模糊输入,但数值输出)70年]。这个系统可以帮助确定系数相关的节点。表1和2说明了模糊系统开发评估毒性效应和碳化硅,分别。

2.4。定量风险评估和评价

在这一步中,计算定量风险概率的基础上指定的参数(P)、严重(S),科学使用方程(9)。值得注意的是安全距离计算基于几何平均的SIC铁路路线和节点几何平均数最高的SIC被认为是在以下方程:

个人风险(IR)水平评估根据英国的健康和安全执行官(HSE)划分三个层次的风险在边境的“普遍接受”(1.00 e-6 /年),“容忍”(1.00 e-5 /年),和“不可接受的”(1.00 /年的军医)(71年使用方程()9)[5]。施工安全距离确定基于这些标准。安全哲学告诉我们,当评估和评估风险和确定安全距离,最严重的情况应该考虑一个标准65年]。因此,安全距离计算基于最严重的情况下,最危险的研究节点和“高障碍”的状态。

2.5。案例描述

与专家协商工作在德黑兰石油产品经销公司,汽油燃料运输的路线从德黑兰铁路“Shahr-e-Ray”铁路stu11111111 dy被选中。选择运输路线呈现在图2。这条路线长8.5公里,穿过德黑兰南部的居民区。高流量点,事故高的地区,和关键的选择和拥挤的地区。汽油车的规格表3。这种燃料不损害暴露人的健康72年]。案例研究假设大气条件是稳定的风速为360 m / h。

3所示。结果

3.1。概率预测的结果

3.1.1。领结的结果

BT结果表明,缺陷在铁路车箱内和包装(容器、等等)被确定为HM释放的主要原因。最后,29根源()和19中间原因(IE)材料释放标识。每个规格的原因和提出了古典概率表3。此外,图3显示了一般对HM泄漏等。如果释放易燃HM,池火灾发生在有立即点火来源;此外,如果紧急响应团队没有在正确的时间作出回应,并给予正确的条件下,连续材料泄漏可能导致分散。任何化学产品会导致蒸气云的色散和健康损害没有点火。

此外,如果被推迟点火和环境拥挤,VCE预计发生由于吸入蒸汽。另一方面,眼中冒火预计如果没有延迟点火的来源在户外环境。在这方面,表4显示了概率(每个日历年)相关的参数图。

3.1.2。BN的结果

图4演示了HM等图相关的泄漏。此外,数值结果展示在表5。因此,危险物质泄漏的概率是1.18依照或每隔84年(表5)。研究了铁路运营已经11年没有任何重大的泄漏;准确的统计数据研究区域铁路事故的稀缺。Mirabadi et al。6]关于铁路事故的影响导致1994年和2005年之间透露,人为错误,铁路机车缺陷,缺陷汽车最重要的影响在德黑兰的铁路事故。现有研究证实本研究的结果。此外,健康损害的定量概率(每工作一年),VCE,闪火,e - 3和池火灾是2.40,3.80依照2.50 e - 3,分别和2.50 e - 3。此外,成功的概率控制获得作为一个6.00的军医/工作。

3.2。严重程度估计的结果

3.2.1之上。VCE建模结果

铁路汽车爆炸半径的计算,如图5。这进一步揭示了超压是由三个州的VCE障碍回想起来的距离爆炸的地步。图表显示,VCE压力“高障碍”状态是明显不同于其他国家。在提到的条件下,VCE压力是3.72酒吧(372500 N / m2) 3米时远离泄漏点,它是1.20 (12000 N / m2)和0.10条(10000 N / m2),分别在“媒介障碍”和“低障碍”条件。

的严重程度系数VCE呈现在图6。如这个图所示,死亡的概率的人口暴露于VCE“高障碍”状态是100%(严重程度系数= 1)37米距离爆炸。在“媒介障碍”状态,在距离3米远的地方,泄漏点,暴露人口死亡的概率是10%(严重程度系数= 0.1)。在“低障碍”状态,死亡的概率都变成零距离(严重程度系数= 0)。

3.2.2。毒理学建模结果

基于色散和模糊集的分类,汽油蒸气的空气浓度分散面积0.07 g / m³。应该注意的是,这个数量是贫乏的;因此,它是机密的l模糊系统。这个浓度远低于汽油的毒性指数。其他情况下进行了分析通过FL基于年龄的人口和汽油的毒性特征。表6显示了使用这种系统的案例研究的结果。

可以看出AEGL-2没有可用的信息e或科学(没有观察到的不利影响级别)的汽油,汽油和AEGL-2水平l是考虑。的结果,如果发布汽油,汽油蒸汽的浓度将低于科学。因此,半径是不受由于浓度不同部分赤字在泄漏点。图表显示,暴露程度降低,因为它远离泄漏点。因此,任何个人的脆弱性将取决于暴露系数。

3.3。SIC估计结果

在本节中,八个节点评估研究。最后的成绩(等级)的所有选中的节点图7。根据结果,节点5,系数为1.50,最高,和节点6,碳化硅为1.15,最低的系数。因此,节点5被认为是一个基本的节点计算QRA。

3.4。QRA结果

基于BN的结果,健康和安全的模拟,确定中心,个人健康和安全的定量风险后果计算使用方程(8)。数据8- - - - - -10节目的最后结果定量VCE和毒理学风险评估。风险也接近零55米。因此,安全施工距离应该依据节点5和年龄组4。提出了图8,死亡的个体风险由于VCE 3米的距离离泄漏点是8.49 e - 3每工作一年。图9还表明,死亡的个体风险的VCE距离3米远的地方,泄漏点是8.49依照每工作一年。减少风险的趋势相对于距离“中密度”状态异常是由于采用b方法参考图。相反,图10显示了一个不可逆的健康损害的风险显著区别年龄组之间4和其他团体。在此基础上,发现所面临的风险组4 1.78 e - 3组1是2.85每工作一年的军医。这些风险计算基于节点5的碳化硅。

风险地图绘制基于方程的结果(8)(见图11考虑最严重情况下=节点5和BS法中的“高障碍”状态)。基于上述三个标准,为50.00,53.00,和54.50米远离泄漏点,个人风险(每工作一年)获得了1.00的军医,1.00 e-5,分别和1.00 e-6。应该注意的是,考虑到低数量的健康风险研究,风险地图绘制基于VCE的风险。

4所示。讨论

在目前的研究中,QRA相关的石油产品泄漏的后果进行铁路运输使用BN和FL系统。BN用于估计汽油释放的定量概率和可能的毒性效应和VCE等后果。此外,结合方程是用来模拟VCE。此外,一个模糊集应用于模拟和评估毒理学后果的严重程度和估计的SIC研究节点。

该模型表明,BN可以作为一个合适的工具在改善概率发现cause-consequences相关分析的准确性。这种说法提出了Khakzad et al。51]。目前的研究表明,考虑影响参数之间的非线性关系产生比BT法精度高;这也符合先前的工作Zarei et al。43)和Aliabadi et al。6]。此外,目前的研究证实的结果Papazoglou et al。73年],燃烧的热量和超压之间存在直接关系。此外,我们的研究结果证明,直接关系的距离的爆炸和死亡的概率是符合Azhar et al。61年]。提出了混合方程也可以模拟爆炸在石油液体。因此,结果表明,概率单位(probit函数量化函数与标准正态分布)的死亡率必须用于确定推荐的安全距离。然而,一种不同的方法,Chakrabarti [21爆炸的压力点是用来确定安全距离用作比较提出了研究的基础。

另一方面,研究Jahangiri et al。74年的因素),“国家防火协会(NFPA) 704”(75年)被认为是唯一的运输风险的影响因素。然而,在目前的研究中,相关的方程估计机载浓度和模糊集理论基于社区团体的脆弱性。在设计模拟的模糊系统毒理学效应,我们试图考虑所有影响因素。例如,在编译方法,阿扎尔的et al。76年在设计这个系统,急性暴露的主要因素,即AEGL-2(10分钟),被认为是一个系统的输入。符合Milovanovićet al。(77年),暴露的化学特性和灵敏度类人民也同样认为。研究结果显示,组4应该考虑基础组在确定安全距离。我们的方法在这方面符合黄的方法等。78年]。

在分析技术和人为因素,可以与类似研究获得的结果。我们的结果显示缺乏经验是铁路事故的主要原因之一。这是一致的结果Kyriakidis et al。79年)报道,熟悉是谁的主要原因之一(15.4%的事故)的铁路事故。能够适当的监控系统和技能要求执行常规设置和维修被认为是人类的最重要的部分因素。发现的监测和精度水平的维修和检测缺陷的失败率= 8.00 e - 3是高于被辛格等人报道。80年)= 1.00依照失败率。符合研究玫瑰et al。45),Baysari et al。81年),以及金等。47),英国电信提出的分析研究表明,人为因素直接影响了技术设备的故障率。因此,设备的缺陷在维护直接影响刹车的缺陷率和轨道车的轮系统。这些系统被认为是最安全的技术轨道车的一部分,因为良好的监控和维护水平。这个水平高于水平计算Kumar et al。82年)与制动系统故障率= 0.20和辛格et al。80年轮失败率= 0.039)研究。

相反Oggero et al。12BN)是用来代替等估计结果的概率。这个改进的概率计算的准确性。尽管沼泽等。83年铁路事件]利用贝叶斯网络模型,根源和可能的BN后果是进一步考虑在这个研究。与这项研究由刘et al。10),他认为铁路骨折是事故的主要原因(从2001年到2010年),本研究确定了无线电通信缺陷和未经授权的速度在轨道车事故的主要原因。不同的结果可以归因于伊朗的其他监测和监督系统和其他国家。

安德鲁和Dunnett研究[84年)在欧洲铁路事故的统计数据显示,无线电通信失败是铁路事故的重要原因之一。然而,本研究采用一种新方法的定量风险评估石油产品运输的铁路网络。因此,它表明汽油不会造成健康损害健康的社区团体。应采取足够的预防措施,以保护弱势群体4,如上所述。作者认为移动居民区的危险区域可以是一个有益的确定在这方面。

虽然健康影响的半径对汽油泄漏没有获得,作者坚信,在所有的运输液体嗯,本研究的方法可以用来评估毒性影响的风险。研究结果显示,居民区、道路和过路的行人应该建造超过54米远离铁路网络。此外,我们的研究结果表明,危险品运输在白天当减少行人或车辆交通(00:00 05:00点)是更合适的选择,以减少危险事件的风险。此外,看着VCE仿真中使用的方程,可以看出水库有最重要的体积对超压的影响。因此,作者建议,水库的体积应该减少可能的。例如,如果坦克的体积减少了50%,在11米从爆炸的中心,我们可以看到蒸汽云的半径减少25%,减少1000 N / m²在超压。这可以显著降低风险减少了18%。未来的研究可以集中在优化路线基于该方法和其他利用仿真系统,如遗传算法和动态分析。

5。结论

铁路运输危险材料导致严重事故发生。这些潜在的事故对人类和环境构成严重风险。因此,风险评估应充分确保潜在危害进行识别和控制。为此,研究开发了一种协同模型的安全性和健康风险评估危险物质运输在铁路系统。该模型利用bn开发一个定量cause-consequences建模从根开始的事件。几个因素导致健康和安全风险包括在使用模糊集理论开发的风险函数。这个操作处理的认知不确定性估计参数和严重程度提供了一个精确的风险预测。该风险模型可以分析可能的风险和安全设计运输路线和第三部分如运输规则。本研究着重于VCE作为最严重的安全后果,而其他类型的火灾和爆炸,如池火和flash火,发生只有当释放到大气中。

此外,其他危险的健康问题和安全特征可能不同于汽油在本研究调查。最后,domino影响铁路运输的化学材料的VCE及BLEVE实施重大风险。这些都不是在当前的建模研究。因此,这为未来的调查可以带来新的机会。

数据可用性

在这项研究中,贝叶斯网络中使用的数据是通过模糊层次分析(FHA)和使用安全,铁路专家的意见。参数影响材料泄漏以及参数影响使用的模糊系统被识别和分类回顾过去的研究和使用专家的意见。本文内容的文本描述的很清楚。所有这些数据可以发现文本的研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢伊朗石油产品经销公司的合作,嗡嗡的财政支持。本研究支持了哈马丹大学医学科学,批准号9803282465。