【摘 要】论述应用定量风险评价(QRA)对评价、控制低概率重大事故风险的重要意义。介绍了低概率重大风险范畴与主要来源;QRA技术的主要用途与基本方法;研发与使用QRA计算重大风险的主要技术程序。提出了在应用QRA评价重大风险时应注意的几个主要技术问题。

　　【关键词】低概率事件 重大风险 定量风险评价

　　Quantified Risk Assessment for Low Probability Major Accidents

　　(National Center of Safety Science and Technology, State Administration of Work Safety)

　　Abstract： The importance is discussed on quantified risk assessment (QRA) for low probability major accidents. Category and origin of the low probability accidents, major usage and basic methods, research and develop technology programs of QRA technology. Several major technological issues have been pointed out on the QRA for the major risk assessment.

　　Key word： low probability accident, major risk, and quantified risk assessment

　　在连续发生了印度博帕尔毒气泄漏(1984)、前苏联切尔诺贝利核电站爆炸(1986)和英国北海油田钻井平台火灾(1988)等一系列重大工业灾难后。重大事故风险威胁再一次成为国际安全界的关注的焦点。这些事件发生虽然十分罕见，但由于其引发的灾难性后果，使工业、科技和保险经营等各界对低概率后果严重事件风险评价与控制的研究格外重视。其典型的例子是在美国航天飞机的研发中，由于当时航天飞机采用了最先进的技术和材料，几乎所有人都认为航天飞机作为现代工业文明的骄傲，其系统运行具有很好的可靠性，在安全上可以“万无一失”。美国航天局先前一直应用传统的工程理论所谓支持系统的方法解决各种安全和可靠性问题。这种理论使多数人包括一些决策者认为航天飞机发生灾难性事件的可能性极为罕见，几乎微不足道。1986年“挑战者”号航天飞机在全世界的注视中升空失事，再一次引起对罕见事件风险的反思。美国航天局开始请国际科学应用公司的系统安全专家对航天飞机的风险运行全面的检查分析，结果科学家得出一个结论：航天飞机每次执行任务出现灾难性事故的概率是0.7%，也就是在145次飞行中，可能有一次会出现灾难性的问题。这项研究还排列出了导致航天飞机失事七类重大风险，其中风险性最高的是主发动机故障，机率为37.8%。这些研究结果已列入了美国航天局1997年—2000年的研发计划。低概率重大事故定量化风险评价在我国还刚刚处于起步阶段，公众、管理人员，甚至包括一些安全科技人员对其潜在影响认识不够，导致对一些重大事故隐患的治理存有冒险与侥幸心理，实际上定量化风险评价技术水平较低也是在我国安全生产工作中存在往往重视后果处理，忽略事前预防原因之一。

　　低概率事件一般是指发生可能性小于5%以下的事件，而低概率重大风险事件是针对相对发生概率很小，但可导致重大人员伤亡，后果严重的事件而言。一般低概率重大风险事件的诱因主要分成以下六类：

　　1、工业安全生产事故

　　2、环境污染

　　3、大型工程失效(水坝、摩天大厦、隧道和桥梁等)

　　4、运输工具故障(航空、航海和航天等)

　　5、自然灾害(水灾、地震、飓风和烈性传染病等)

　　6、人类自身活动(恐怖主义，战争，种族与宗教冲突和探险等)

　　由于低概率事件的罕见性和不确定性，使许多人对它漠视甚至误解：公众更多关心它的后果，而很少注意到突发事件的概率，对不同类别事件概率的差别也不敏感;人们更多关心现时的安全性，对今后几年、甚至几十年一遇的未知事故往往采取容忍心理;就多数公众而言，对风险的判断主要凭借自己和周围人的经验，甚至感觉，而对科学家提出的复杂计算模型和令人费解的预测结果常常不以为然。

　　近代工业逐渐向大型、集团化发展，一些大型、高能和高速的工艺和设施越来越多，工业生产领域中低概率重大事件的风险相对明显增加，其识别、评价与控制技术也日益完善，其中最引人注目的是定量风险评价(QRA)技术。由于QRA技术的不断进步，事故不可知论已成为过去，使凭侥幸心理和单凭经验进行安全管理的思想将逐渐被淘汰。QRA方法的应用能够比较精确估算工业活动中某些特定风险的概率并对低概率事件后果做定量化的评价计算，进而比较事故(风险)可能发生的主要条件和各种方式，由此帮助技术人员和决策者控制资源配置和预防工作的方向，而后者尤为重要，因为它有助于确定政府或企业所必须清楚面对的风险强度和确定承担风险的能力。

　　重大事故风险的罕见性(低概率)和不确定性使其评价工作变得困难和复杂。某些事件的模型，如飓风的评估，也许仅包括数十个可变因素，但在工业领域，如大型化工企业，核电站或航天器，其风险概率评估模型中可能包括成千上万，甚至数百万个可变和交互影响的因素，其中每一个因素都代表可能失效或出现故障的元件。评估模型最重要的功能就是必须能够精确的描述这些元件在运行时产生的相互作用。如果没有更快的处理器，更先进的软件和巨大的数字存储能力的支持，实现这样复杂多变的计算是难以想象的。由于计算机的广泛应用和一些概念化计算软件的迅速发展，科学家才能应用数学方法，对导致某些事件的微小、复杂和可变的因素做出识别，并运算和预测这类(个)事故的概率值，进一步还可以应用数字实现技术，使这个事故被最接近于真实的模拟出来。

　　风险概率分析提出已经有40多年历史，但定量化方法应用还是近二十年的事情，近十年是QRA发展最快的时期，并且公众对其信任度也在不断提高。进入九十年代后期，QRA已从单项的定量化事故树分析和连续系统模拟，逐渐发展到复杂系统运算和重大社会经济发展决策的支持[1]。

　　目前在美、英、日和欧共体等工业发达国家，几乎对所有重大工程项目和建设规划都需要事先做定量风险评价和安全建议[2][3]，其目标：一是认识重大工程或规划自身的风险和附近居民所承受的风险等级，二是由安全部门决定其风险是否可以使工程规划得以否决或批准。在八十年代前，这些评价和建议主要是依靠专业与经验的判断。这些判断是通过对假设释放出的危险物质进行离散计算，然后据此进行预测得出的。现在看来，其评估的方法与其说基于风险，还不如说是基于后果。在八十年代后期，在数字化技术推动下，QRA的研发在技术上有了重大突破，数字化的个人风险等值线和社会风险曲线(F-N曲线)等技术不断更新、完善，这些技术方法和评估模型开始在工程设计和社区规划中实际应用。

　　QRA计算重大事故风险主要过程包括：

　　1、依据重大危险地点、物质特征、物质质量、控制和安全系统、以及操作程序，计算并确定能够造成伤害后果的假设泄漏的典型泄漏量。

　　2、利用历史上的失效统计分析(即所谓的一般失效概率数据)确定每一次假设泄漏在某一给定时间段内(一般是一年内)发生的可能性。结合使用成熟技术(例如定量化故障树分析技术)所得的基本构件的失效概率数据，得出每一次假定危险物质泄漏的概率值。

　　3、对每一次泄漏进行评估，包括危险性物质泄漏速率和泄漏持续时间。

　　4、计算有毒以及易燃性物质泄漏释放后，在不同天气条件下的大气扩散构成。对于易燃性物质的泄漏，要考虑在泄漏源立即被点燃的可能性。同时对延时点燃的情况，则应按照易燃物质浮云或气流内预测浓度等级以及沿途点火源的分布及点火可能性的差异分别给予处理。

　　5、在上述扩散、爆炸以及火焰计算基础上可以确定各种不同危害参量(有毒气体浓度、热辐射、火焰区的延伸以及冲击波超压或冲量)在空间和时间上的分布。

　　有毒物质的危险度评定标准是基于急性中毒剂量毒性负荷(毒性负荷=Cndt)，或更大剂量毒性负荷的机率。对于易燃性物质的危险，需要考虑热辐射、火焰区域以及爆破产生的冲击波。

　　QRA技术可计算出某个假定个体处于某特定地点时能遭受到至少标准的毒性负荷剂量、热辐射剂量、或指定程度的冲击超压的概率。原则上这些剂量都应该转换为导致伤亡可能性的“概率单位”。概率单位将接触剂量与死亡可能性或者其他一些伤害程度联系起来，可以计算出个体承受到至少那些剂量的个人风险(死亡概率)。在个人风险计算基础上，进一步考虑到重大风险地区周围的人口密度，或者一次事故可影响到不同人口数目的可能性等因素，即扩展到社会风险评估。社会风险是指在任意一年里发生影响至少一定数量人口的事件的累积概率。社会风险的计算同样受到范围、地貌、气象、人口密度空间分布与时间变化等复杂因素和它们相互作用因素的影响。

　　QRA有毒物质风险评价的方法已经比较系统完善，这些程序主要建立在对影响区域计算的基础之上。这些区域定义了居民将接受到至少是标准剂量毒性危害的范围。而对这些区域进行风险评价计算，必须考虑复杂多变的天气条件和人们在室内或者室外的不同情况，对该区域进行风险评价计算。由此可见，每一个区域都与某个特定气象条件出现和人员暴露的概率相对应，对一个特定区域的计算结果很难直接用于另外的评价对象，即使它们之间十分类似。如果假定区域内气流等条件均相同，一个人在某特定地点被卷入危险区域的概率就可以计算出来，而且可以转换为个人危险性评估和它距毒物泄漏点距离的函数。通过分析程序还可计算每种失效情况下个人风险的差异，并据此推算得出所有失效情况下总的个人风险与距泄漏点距离之间的函数关系。应用总危险度、不同天气条件下危险发生比率，以及某指定点天气数据(大量相等地区中，每一个地区的不同风速/天气种类组合的可能性)等参数，推算画出个人风险值的危险度曲线。这些曲线表示了某假定个体接受至少定量毒气的频率(10-4、10-5、10-6次/每年)，并被精确的绘制在网格化的地图上。

　　通过另一种计算程序，结合人口分布和社区类型信息、计算出的危险区域、以及当地出现指定风/天气的可能性的综合分析，可计算出社会危险度[4][5]。计算社会风险时，可根据计算精度的要求，按区域风玫瑰图(至少12个风向)的方向分别计算相应危险区域所影响的人数N。每一个危险区域的方位都有很大差异，因此可以获得若干对可能性和人数N的数据，进而可以导出N个或者更多人承受危险影响的累积概率。

　　QRA也常用于易燃性物质风险评价，现有QRA模型大多是针对与液化石油气(LPG)装置有关的事故风险。这些评价模型能比较精确的计算出：任意一年内主要贮存容器因立即点燃发生沸腾液体扩展蒸气爆炸(BLEVE)的概率;以及所产生的火球的影响。

　　易燃物质QRA计算方法原则上与有毒物质危险基本一致，不同的是在计算前需要输入特定数据或因素。这些数据和因素要求至少包括以下几方面：容器大小;LPG类型(如丙烷或正丁醛);容器灾难性失效概率：容器冷失效;容器热失效;容器有限性失效概率(裂缝或漏洞);与蒸馏器、泵、管道系统等设备相关的容器泄漏概率;设备或管道泄漏物点燃的可能性与点燃可能性的分配;贮存器设备周围社区种类，以及人口密度等。

　　易燃物质QRA方法能够计算设备周围由直角坐标网格定义的各小单元中心处的热辐射[(kWm-2)1.33s]等级和爆破产生的冲击超压(kPa)，同时也可计算相关的这些热辐射等级以及爆破产生的冲击波发生的频度。由这些物质可进一步推导出指定热辐射等级和指定冲击压力的等值线，每一条等值线都给出了能在给定频率(例如10-5、10-6次/每年)下发生指定范围内等级热辐射和冲击压力的地点距源点的距离。另外，这些计算出来的辐射和冲击超压等级可以与概率方程一起，推导出不同距离下的个人死亡率，然后又可以绘制出个人死亡率的等值线。如果在计算过程中考虑到了危险设备周围的人口分布，那么也可以导出社会风险评估值。因为BLEVE事件在确定厂区外危险方面至关重要，应该单独使用定量的故障树技术计算它的频率。在计算中还必须考虑评估对象所特有的一些细节因素，比如阀门数量、管道长度和有没有水喷雾等。由于长运输管道发生泄漏的方式、泄漏量、气流影响和一定范围内被稀释后可燃极限等许多因素都不同于LPG，所以用于BLEVE的QRA模型并不完全适用于管道工程，尽管运送管道发生事故的频率很高，但其致死性风险的区域一般不会超出50米以外的范围，但如果管道泄漏点处在可波及到LPG危险距离范围内或者在泄漏源头立即被点燃的可能性很大，其风险可能要高出一个数量级，这一点在计算社会风险方面更为重要。

　　虽然QRA的技术方法已十分先进、计算结果也比较精确，但它的基本运行毕竟还是建立在“假设”基础之上，而这些假设是否可靠、可信，主要依据所输入模型中数据的有效性。另外，还应强调的是：使用QRA计算风险概率的最大价值在于工程或规划前，至少在过程中，而不是在工程完成，甚至事件发生后。

　　参考文献

　　1. Helen Balmforth, Ron Macbeth, Toxic RISKAT version 3.1 The Inclusion of the Site Risk Methodology, Health&Safety Laboratory 2002.27

　　2. Nishapati, Mark, Acceptability and applicability of quantified risk assessment in the next millennium, Proceedings of the International Conference on Offshore Mechanics and Arctic Engineering-OMAE,OMAE98-1431,1998,7pp

　　3. Laheij, G.M.H.; Post, J.G.; Ale, B.J.M., Standard methods for land-use planning to determine the effects on societal risk, vol71 Jan.2000: 269~282

　　4. Stallen, Pieter Jan M.; Geerts, Rob; Vrijling, Han K., Three conceptions of quantified societal risk, Risk Analysis vol 16 Oct.1996: 635~644

　　5. R.E. Jorissen and P.J.M. Stallen, Quantified societal risk and policy making, Technology risk and society v12, Kluwer Academic Publishers, c1998

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