复杂事故系统风险演化动力学机制研究

Recently, catastrophic accidents emerge in endlessly and the safety atmosphere become more flinty, therefore how to implement risk control to complex system which composed of large number of component is the puzzle of academia, from the perspective of accident system dynamic evolution to reveal the general accident law which belong to the fundamental scientific issues in systems science. This project based on a closed-loop research ideas of “mechanism- model- algorithm- mechanism”, integrated DEMATEL-ISM method to structural treatment the accident factors, due to history and online data, expertise to construct the blended model of complex accident system; After improving extenics methods and Copula functions to recognize and measure the risk emerging characteristic of accident causation node, and then construct the risk emergence dynamic model; Combine the Buzna’s disasters spread model to clarify the dynamic mechanisms of risk transfer, use Arena software to analyze the risk transfer characteristic, then fitting the risk transfer equation and reproduce the empirical observation. Based on accidents structure, numerical simulation results, and other multidimensional data to identify the key causation node, from the perspective of jointly control the important nodes to design control law algorithm to risk evolution behavior, achieve bidirectional control to risk emergence and risk transfer. Empirical test the snow disasters in China and the Fukushima nuclear accident in Japan, which may perfect the accident causation theory, and provide theoretical guidance and technical support for safety advance analysis and emergent control.

近年来，灾难性事故层出不穷，安全形势异常严峻，如何对组元数目众多的复杂系统实施风险控制成为困扰学术界的难题。从事故系统动态演化角度揭示复杂系统一般性事故规律属于系统科学领域基础科学问题。本项目本着机制—模型—算法—机制的闭环研究思路，集成DEMATEL-ISM对事故因素进行结构化处理，基于历史与在线数据、专家经验对复杂事故系统进行混合建模；通过改进可拓学方法及Copula相关函数认知和度量事故致因节点的风险涌现特性，构建风险涌现动力学模型；结合Buzna灾害蔓延模型阐明风险传递动力学机制，利用Arena仿真分析传递特性、拟合传递方程并重现实证观测；集结事故结构、数值仿真等多维数据辨识关键致因节点，从重要节点牵连控制视角设计风险行为控制律算法，实现风险演化的定向控制；通过我国冰雪灾害事故及福岛核泄漏事故进行实证检验，旨在完善事故致因理论，为安全事故的事前分析与应急控制提供理论指导和技术支撑。

安全事故一直伴随着人类的发展，随着现代复杂系统安全性、可靠性和自动化程度的提高，其复杂性和耦合性也日益增长，导致事故本质发生根本转变，即便是系统设计者也不能完全理解系统的各种潜在交互行为。围绕所提的“认知-约束”模型来展开研究，本着事故系统模型构建—事故系统行为（风险涌现与传递）认知—关键致因节点辨识与控制的研究主线，提出了一种面向复杂系统安全事故的事前预防、事中控制和事后分析的新一代系统论模型，对完善事故致因理论和预防系统安全事故有积极意义。主要工作如下：.1．构建了针对复杂系统事故致因与演化分析的“认知-约束”模型，详细阐述了其内涵、机制和应用步骤，该模型紧扣涌现本质，展现了一种以微观与宏观双向关联的方式来实施复杂系统安全控制的新思路。.2．分析从复杂系统到事故系统的映射关系，通过提取复杂系统一般性事故因素，集成DEMATEL-ISM方法对事故因素进行结构化处理。.3．通过改进可拓学方法，给出风险多维测度结构下的致因节点综合风险度计算方法，给出节点独立风险熵和Copula相关结构的耦合风险熵度量方法。.4．给出风险传递的形式化描述和动力学机制，通过分析风险传递仿真流程和重构事故系统模型，构建了风险传递的Arena模型；分别模拟了节点参数和网络结构对系统风险处置能力的影响。仿真结果表明：降低初始风险涌现速率，提高本质致因节点、近邻致因节点风险免疫力和增大本质致因节点风险处置速率都可显著提高系统的风险处置能力。增加风险处置资源数、提高初始风险涌现节点的处置能力亦可有效降低风险的传递。.5．综合考虑静态网络结构、专家经验数据及动态仿真数据，提出了一种熵权集结多维数据的事故致因节点重要度评估算法；分别考虑备用风险处置资源和节点处置速率两个参数，采用Arena软件对比分析了不同节点重要度排序结果的优劣性，最终熵权集结多维数据的评估方法为最优。.研究结果完善了事故致因理论，可为安全事故的事前分析及复杂系统的优化设计提供理论指导和技术支持。