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船舶风险定量评估模型的建立外文翻译资料

 2021-12-15 22:24:16  

船舶风险定量评估模型的建立

摘 要

本文建立了船舶存在风险的定量风险评估(QRA)模型去评估所有可能发生的事故的频率和后果的船舶碰撞场景。本文考虑了两种事故后果类型,包括人员伤亡和油污损害,而油污损害是以溢油量大小来衡量。本文提出的QRA模型包括碰撞频率估计模型、事件树和后果估计模型。事件树包括五个中间事件,包括船舶类型、船舶大小、装载条件、船体损坏情况和抗沉性。本文还建立了两种“通用”数学模型,分别用于估算船舶碰撞造成的人员伤亡和油污损害。最后,利用新加坡海峡英国劳氏海上情报分部(Lloyd #39; s MIU)数据库中的实时船舶运动数据,建立了一个案例研究。结果表明,集装箱船、散货船和油轮是船舶碰撞事故的三种主要类型。虽然客船/滚装船发生碰撞的频率最低,但一旦发生事故,其人员伤亡后果最为严重。考虑到船舶碰撞事故中油轮所占比例较高、造成的后果严重,重点应该放在油轮交通的跟踪和管理上。

关键词: 船舶碰撞;频率;定量风险评估

1 简介

由于航运运输需求的增加,国际海上交通运输每年都在增长,预计在未来几十年里还会显著增长。然而,航海交通需求的大幅增加可能会导致国际航路上交通流量的增加。一般而言,繁忙航道的交通量可高达每天2000艘次,预计随着交通需求的持续增长,交通量仍会增加。如此繁忙的交通可能导致交通密度的增加和事故发生可能性的增长,特别是在繁忙的航道。因此,为了提高航行安全,我国实施了一系列海上交通管制策略。例如,自1981年以来,新加坡马麦特港口管理局(MPA)采用了分道通航制(TSS),以保证新加坡海峡的航行安全。然而,这些策略在降低风险方面的有效性仍不十分清楚。风险评估是评估新加坡海峡风险缓解措施有效性的关键步骤。

虽然许多研究者开发了多种船舶风险评估模型,这些模型大多强调对船舶事故发生频率的评估。但是很显然,仅通过对航行事故发生可能性的评估来全面评估航行风险是不够的。因为航行风险是由一系列广泛的事故造成的,从频繁发生的小事故到罕见的特大事故。已有大量研究工作报道,船舶碰撞占航行主要事故类型的很大一部分。例如,据报道,1953年至2002年,45.5%的船舶事故是在博斯普鲁斯海峡发生的碰撞。此外,航行中船舶碰撞的后果对油轮和化学品/液化天然气/液化石油气船可能是灾难性的,他将造成严重的环境污染和人命损失。例如,2010年5月30日,一艘油轮和一艘散货船在新加坡海峡东部相撞,估计泄漏了2500吨石油。因此,我们将着重研究船舶碰撞风险。

2 文献综述

过去专家学者对航行风险评估进行了大量的研究。然而,以往的研究大多侧重于对船舶碰撞发生频率的估计,其定义为船舶碰撞数量乘以原因概率。由于在特定的事故场景下,不同水域的原因概率假定为常数,因此我们主要关注船舶碰撞数量的统计。在各种数学模型中,如船舶领域模型和速度分散模型也被提出用于评估船舶碰撞的频率。

此外,基于计算机仿真的方法也被应用于定量研究各种航行安全问题。例如,举例来说,Dand(2001)介绍了国际航行大会常设协会(PIANC)模拟水道设计方法。Zhang和Huang(2006)利用计算机仿真方法开发了船舶模型,以获得船舶驾驶员经验。然而,仿真方法非常耗时,而且由于缺乏实用的标准,以及对规则和船艺的理解解释不正确,也可能导致偏颇或不准确的结果。

与碰撞频率估计相比,关于碰撞后果评估的文献相对较少。运用力学模型和仿真方法可以对船舶碰撞后果进行了估计。例如,Servis和Samuelides(1999)利用有限元技术分析了被撞船的损伤。该方法可用于评估船舶在特定碰撞场景下的行为,也可用于比较不同结构布置的抗沉性。需要指出的是,撞击对船舶造成的损伤程度和溢油量取决于船舶类型、船舶大小、装载条件、船体损伤情况和抗沉性。

然而,需要指出的是,仅仅通过评估船舶碰撞的发生频率或后果来全面评估航行风险是远远不够的。这是因为一旦发生事故,就会出现许多可能的事故场景,其发生频率和后果各不相同。定量风险评估(QRA)技术是一种正式而系统的方法,用于评估危险事件的可能性和后果,并将结果定量地表示为对人或环境的风险。它能够分析潜在的事故场景,包括后果、启动和控制因素。此外,QRA模型可以通过描述事故发生频率与后果之间的关系,提供一个全面的风险评估。

3 目标和贡献

本研究的目的是建立一个QRA模型来评估船舶碰撞风险,包括船舶碰撞的频率和后果。为了达到这一目标,需要估计所有可能发生的事故的频率和后果。首先提出了一种船舶碰撞频率估计模型,用于评估船舶发生碰撞的频率。为了反映由碰撞触发的各种事故场景,然后构建一个包含与碰撞相关的五个可能中间事件的事件树。基于事件树,可以评估特定事故场景的发生频率及其后果。最后使用英国劳氏海上情报分部(Lloyd #39;s MIU)船舶自动识别系统(AIS)的实时船舶移动数据创建了一个案例研究。这项研究的贡献是双重的。首先,提出的QRA模型可以进一步嵌入到船舶交通仿真模型中,用于生成未来船舶的运动轨迹。将QRA模型与船舶交通模拟相结合,可以确定估计的事故频率和后果是否超过可接受的风险水平,从而检查将在航道上实施的新航行安全策略的可行性。其次,提出的QRA模型可以帮助航运公司识别航道的风险区域。

4 定量风险评估模型的制定

一旦一艘船被卷入一场船舶碰撞,将会有许多可能的场景,并产生不同的后果。这些可能的场景可以通过树形图从逻辑上加以说明,其中可以跟踪顶部节点之后的所有可能路径。因此,某一特定场景的发生频率等于船舶碰撞频率与该场景发生概率的乘积。在这项研究中,考虑了两种后果,包括人员伤亡和油污损害,而油污损害是以溢油量大小来衡量。因此,本模型建立的主要任务是估计船舶碰撞频率,建立事件树和后果估计模型。将船舶碰撞频率估计模型的输出作为事件树和后果估计模型的输入。

4.1 船舶碰撞频率估计

根据以往的研究,船舶碰撞频率等于船舶碰撞次数乘以给定船舶无法避免碰撞的概率也就是说,Montewka等(2010)使用最小碰撞距离 (MDTC)来确定船舶碰撞。

通常,船舶碰撞可以定义为两个船舶领域的重叠,如图1(a)所示。此后,船舶领域表示为驾驶员希望与其他船只或对象保持距离的船只周围区域。需要指出的是,船舶领域的重叠相当于图1(b)所示的一个代表一艘船的中心的点进入圆的事件,圆的半径等于两个原始圆的半径之和。

一个船舶碰撞的例子如图2所示。可以看到船B会在t T时刻侵入圆盘。由图3可知,t时刻i船是否与j船发生碰撞,由

这里时间间隔, I(i,j,t) = 1表示从 t 到 t T时i船与j船发生碰撞, 是从 t到 t T的最大航行距离, 是从 t到 t T时i船相对于j船的速度.和的详细计算结果见附录A。

因此,在整个分析持续时间T内,涉及到船舶碰撞的m型船舶数量可以用下列公式计算

其中I(Stype,i=m)表示如果船i属于m型,其值等于1否则为0,I(Stype,i=m) 如果船j也属于m型,其值等于1否则为0。N(t)表示从 t到 t T发生船舶碰撞的数量。注意,未能避免碰撞的概率随船舶碰撞类型的不同而不同。一般来说,根据两艘船的航向差异,船舶碰撞可分为以下三种类型:

(1)超车碰撞。超车碰撞是指两艘船在同一航线上,几乎平行行驶的碰撞。Montewka等(2010)认为超车的航向差不应超过10°。

(2)正面碰撞。正面碰撞是指船只几乎处于相互的航线上,航线差异在170°到190°之间。

(3)交叉碰撞。交叉碰撞是指两艘船的航向差在10°-170°或190°-350°之间的碰撞。

由m型船舶引起的船舶碰撞次数,记为,可表示为

4.2 事件树构建

如前所述,船舶发生碰撞时可能会出现几种不同的后果。一般来说,特定场景的发生概率可能会根据船的类型、船的大小和船体损坏的严重程度等因素而变化。例如,与另一艘船相比,一艘船如果有更多的船员和携带更多的油,一旦发生碰撞,可能会导致更大的死亡人数和更大的石油泄漏量。事件树能够确定所有可能的事故场景及其相应的发生概率。需要指出的是,只有能够显著影响事件发生概率和结果的因素才能作为事件树的中间节点。据报道,发生概率与船型和船型大小存在显著差异,而船体损伤、船舶抗沉性和装载条件对人员伤亡和油污损害(石油泄漏方面)有较大影响。因此,本研究在构建事件树时,考虑了五个中间节点,分别为“船舶类型”、“船舶大小”、“装载条件”、“船体损伤”和“抗沉性”。通常,从左到右研究事件树。因此,事件树从“船舶发生碰撞”(top event)列开始,到“抗沉性”列结束,如图4所示。由于空间限制,将事件树分解为两个子事件树,即子事件树(a)和子事件树(b)。子事件树(b)将从子事件树(a)中船舶大小的中间事件继续。

在“船型”栏中,我们将船舶分为油轮、集装箱船、散货船、杂货船、化工/液化天然气/液化石油气船和客船/滚装船六类。在“船舶大小”一栏中,船舶大小的影响因素分为三种类型:小型、中型和大型。国际海事组织(IMO, 2008c)将小型油轮定义为总吨(GRT)小于70000吨的油轮。对于油轮,中型定义为70000吨lt; GRT lt; 150000吨,大型定义为GRT gt; 150000吨。“装载条件”可分为两类:装载和压载。“船体损坏”也根据事故的严重程度分为两类:轻微和严重。由于船舶沉没与否对人的生命损失影响很大。此外,下沉速度也会影响人的生命损失。因此,本研究在“抗沉性”一栏中考虑了“漂浮”、“缓慢下沉”和“快速下沉”三种可能的选择。此外,船舶碰撞造成的两种后果可以描述为:(i) 人员伤亡 (ii) 油污损害。油污损害是根据泄漏的石油量来衡量的,如“后果说明”栏所示。

特定的场景依赖于路径,路径由事件树中特定的中间事件序列表示。因此,可以简单地通过乘以该路径上所有中间事件的概率/百分比来确定给定场景的发生概率。根据事件树结构在图4中,总共有6times;3times;2times;2times;3=216种船舶发生碰撞的可能场景。让pseqr,r=1,2,hellip;216为第r事故场景的发生概率。数学上可表示为:

4.3 船舶碰撞后果估计

对于海事部门来说,他们主要关心的是如何提高人类生命安全,保护船舶事故造成的环境(Ceyhun, 2014)。因此,考虑了两种类型的船舶碰撞后果,包括人员伤亡和船舶碰撞造成的溢油量。一般来说,人员伤亡取决于船舶上的船员和乘客人数、船体损坏和船舶的抗沉性。值得注意的是,这些影响因素可能对人员伤亡产生交互作用。一个“一般”的人员伤亡模型最好具有乘法格式,并考虑变量之间的相互作用。该模型可表示为:

5 案例研究

5.1 数据收集

根据国际海事组织《国际海上生命安全公约》(SOLAS)的要求,所有较大的海船(gt; 300总吨)和所有客船在2002年后都要求在船上安装自动信息系统(AIS)。通过专用甚高频(VHF), AIS信息可以在船与船之间、船与岸之间传输,反之亦然。简而言之,AIS是一种让船只彼此“可见”的技术。它可以记录船舶行为的信息,包括人类行为和船舶操纵性的影响。一般来说,每条AIS记录由每艘船舶在每次报告时间(每3-10秒)的以下信息组成:(2)纬度位置;(3)经度位置;对地速度(SOG);(v)对地航线(COG)。

到目前为止,AIS数据被广泛用于评估船舶碰撞概率。新加坡海峡位于西部的马六甲海峡和东部的南海之间,连接着世界上最大的港口之一。该海峡的船舶交通十分繁忙。虽然新加坡海峡对全球经济非常重要,但对一些最大的船只(主要是油轮)来说,它还不够深。此外,海峡有相当一部分较窄和较浅的航道。因此,船舶在海上运输中的安全航行,特别是在如此狭窄的航道上,是新加坡海事和港口当局最为关注的问题。

因此,在本案例研究中,我们从英国劳氏海上情报分部(Lloyd #39; s MIU)数据库中收集了新加坡海峡一个月的AIS数据,以便使用所提出的QRA模型来评估船舶碰撞风险。在新加坡海峡经度103°21′E和104°35′ E之间从2009年7月1日到2009年7月31日的评估船舶碰撞频率总共有166182 AIS记录收集.应该指出,原始的AIS数据不包含船型和船大小等特征。实际上,这些船舶特征可以从船舶数据库中找到。由于每艘船都有一个唯一的MMSI编号,因此利用相应的MMSI编号从船舶数据库中提取船舶特征。此外,虽然收集到的AIS记录大部分是准确的,但也存在一些船舶位置和航速信息不准确的记录。因此,Qu等人(2011)提出的数据处理方法被用来纠正这些不准确的记录,包括本案例中不正确的速度和位置相关信息。图5是根据收集到的AIS记录,不同船型在新加坡海峡航行的比例。从图中可以明显看出,集装箱船所占比例最大(36.36%),其次是散货船(20.50%),其次是油轮(18.30%)。客船/滚装船在海峡内所占比例很小(4.77%)。图6给出了不同船型的速度分布。可以发现集装箱船的平均航速最大(11节),其次是新加坡海峡的chemical/ LNG/LPG(10节)。

5.2 输入参数

5.2.1 船舶碰撞频率估计参数

如前所述,用因果概率来计算船舶碰撞频率。一般情况下,因果概率的估计有两种方法,分别是情景法和综合法。在情景方法中,可以从不同位置的可用事故数据估计出事故的原因概率,然后将其转换到分析区域。这种方法的优点是简单和稳定。原因概率依赖于与交通感知、沟通和回避行为相关的几个功能。它还受到潜在的碰撞危险、天气条件等的影响,见表1。

5.2.2 事件树中中间事件的发生概率

为了应用所提出的QRA模型,我们取一组与中间节点相关的百

资料编号:[5048]

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