摘要: 針對電力安全事故 , 提出要加強電力安全文化建設 , 并指出對電力企業安全文化進行科學、全面地評估具有重要意義。電力企業安全文化的豐富內涵決定了電力企業安全文化評估系統是一個復雜的非線性系統 , 傳統的評估方法不易于操作和實現。由于人工神經網絡具有良好的非線性逼近能力 , 為評估系統的實現提供了新的思路和方法。該系統從安全意識、安全價值觀、安全行為、安全現狀四個方面出發 , 確立了電力企業安全文化的評價指標 , 并采用人工神經網絡中的BP算法 , 在Visual Basic 610平臺上研制開發而成。通過泛化能力測試 , 該系統具有良好的可行性和有效性 , 并建立模糊綜合評價模型進行驗證 , 評估結論一致。
隨著社會經濟的進步 , 電力行業正在向大電網、大系統的方向飛速發展 , 與之相對的電力科學技術也得到了相應的提高和改善 , 但電力系統的安全問題始終不能更好地預測和控制。從 1996 年北京的“1119”停電事故到 2003 年 8 月 14 日的北美大停電、2005 年 8 月 18 日印度尼西亞的電網穩定失控 , 相關的法規制度和技術裝備已基本齊全 , 但事故卻依然還會發生。1986年4 月 , 前蘇聯的切爾諾貝利核電站發生爆炸 , 從而發生極其嚴重的核泄漏事故 , 損失慘重。事后 , 在全面分析事故原因時 , 國際核安全組織首次提出安全文化的概念 , 并認為安全文化的欠缺是導致這次事故的主要原因。對事故的控制實踐表明 , 軟對策的效果優于硬技術。如今安全保障所缺的正是這樣一種軟對策 ,安全文化正是保證安全的最持久因素。安全文化是從屬于組織文化的子概念 , 是在市場經濟發展基礎上形成的一種管理思想和理論 , 是在經驗主義管理、科學管理的基礎上逐步產生的 , 是占企業主導地位并為絕大部分員工所接受的一種管理理論。由此可見 , 加強電力企業的安全文化建設 , 有著十分重要的必要性和現實意義 , 這對電力行業乃至整個社會經濟的穩定發展有著深遠的影響。
1 電力企業安全文化狀況需要評估
談及安全文化, 人們的普遍態度是比較抽象 ,甚至空泛。這也恰恰反襯了某些生產人員安全文化意識的淡漠 , 凸現了安全文化建設的緊迫性。國家首批注冊安全工程師、安全專家徐德蜀先生曾強調說安全文化教育是提高全民的安全文化素質的最深刻、最根本的方法和途徑; 國家安全生產監督管理局也在2002 年發出倡導: 安全文化建設是預防企業事故的基礎性工程 , 對保障安全生產具有戰略性意義。電力企業安全文化的定義和內容可以表述為:以創造一個安全、舒適、高效的人文環境和生產條件為目標 , 以“以人為本”的理念為指導 , 以已有的安全生產經驗為基礎 , 以被激發出來的職工的內在潛能為動力 , 以系統工程思想為整合方法 , 使企業變為一個有扎實安全基礎因而有市場競爭力的實體 , 這是一個系統工程 , 由此而積累和創造的安全精神財富和安全物質財富就是電力企業安全文化[1 ]。電力企業安全文化的作用如下。a1 導向作用。是指正確的安全生產的指導思想和健康的精神氣氛。b1 激勵作用。人們越能認識安全生產的行為的意義 , 就越能產生安全生產的行為的推動力。c1 凝聚作用。積極向上的安全生產的價值觀 , 信念和行為準則使員工的安全行為更加自覺。d1 協調作用。企業與員工、領導與員工、員工之間的利益融為一體 , 員工的需要與企業的安全生產目標一致 , 部門之間相互協調。電力企業安全文化的主體平臺由安全知識、安全信仰、安全行為三大支柱構建支撐而成 , 缺一不可。根據馬斯洛的需求層次理論 , 再結合這三大支柱的實現程度 , 電力企業的安全文化發展可分為三個階段: 要我安全 (被動約束) → 我要安全 (主動管理) → 我會安全 (自律完善) 。通過這一過程的完成 , 員工在電力生產過程中 , 不僅會產生對生產對象的認識和情感 , 而且還能意識到生產對象和生產過程中自我的安全 , 從而主動地對不安全因素進行改造 , 表現出一系列的安全行為 , 最終達到我能安全。當前 , 比較系統的電力企業安全文化建設才剛剛起步 , 更是沒有形成一套科學的明確的評價方法。對電力企業的安全文化狀況進行全面客觀地評估 , 就能從整體上把握電力企業的安全文化建設狀況 , 了解其處于安全文化發展的哪個階段 , 把握住企業安全文化建設進行的廣度和深度。然后 , 就可以對電力企業目前的安全文化建設方案采取相對應的改進措施 , 促進電力企業安全文化的進一步持久發展 , 提高電力企業的安全文化發展水平和生產效率 , 達到和諧、穩定、發展。
2 電力企業安全文化的評估方法
電力企業的安全文化評估是電力安全文化建設的一個重要環節。對安全文化進行評估又不等同于一般的安全性評估 , 現有的安全評估多是從生產設備、作業環境、安全管理三個領域進行 , 還沒有更廣地涉及到安全文化的領域。進行電力安全文化評估必須要遵循科學性、實際性和全面性的原則。安全文化內涵豐富 , 它的基本要素包括安全生產價值觀、安全生產信念、安全生產行為準則、安全生產行為方式、安全生產物質表現、安全生產形象等 , 進而還可以再細分解成眾多的構成部分。根據電力安全文化的特點 , 本文從安全意識、安全價值觀、安全行為、安全現狀四個方面出發 , 對某大型電力企業下屬的9個不同電廠進行了問卷調查作為評估的取樣 , 問卷設計過程采用專家談話法 , 將安全文化的四個方面又更深入地分解成為500個小方面 , 做到了層層分解、細致分解、完全分解。進行安全文化評估可采用的方法有以下幾種[2 ]。a1 目標管理法。確定安全文化建設所要達到的目標 , 對照目標對安全文化建設效果進行評價 ,看是否達到或在何種程度上達到了預期的目標。b1 “知行”統一法。既看員工在安全意識和安全技能上了解的知識狀況 , 又看其在安全實踐中的行為表現。c1 過程分析法。把安全文化建設的效果放在一個發展的過程中來考察 , 從發展的趨勢、長遠的時效來看待效果。d1 比較鑒別法。通過比較對照來考察企業安全文化建設的效果。縱向的比較就是把同一對象在參加某項安全建設活動前后的情況加以對比 , 橫向的比較就是在不同的主體間進行比較。e1 個體評價和群體評價法。對安全文化建設在個體和群體中產生的效應分別作出評價和估量。f1 單項評價和綜合評價法。安全文化建設的諸多效果之間既有獨立性又相互聯系。以上對電力企業的安全文化評估方法均行之有效 , 但考慮到安全文化的內容豐富 , 評估結果和評價元素之間存在復雜的非線性關系 , 上述評估方法在實際操作中有的過于簡單 , 考慮不夠全面 , 致使各評價指標欠缺準確性 , 有的稍顯主觀 , 客觀性不足 , 作出的評估結論不夠科學; 有的不具有明顯的可比性 , 不能形成明確的概念; 有的過于復雜 , 不便于操作 , 難以廣泛推廣。
電力安全文化的豐富內涵和評價元素的多樣性決定了這一評價系統會是一個復雜的非線性系統,評價起來不易實現。近年來迅速發展起來的人工神經網絡 (Artifi2cial Neural Network , ANN) 具有學習功能、聯想記憶功能、非線性分布式并行信息處理功能 , 具有很強的非線性逼近能力 , 為電力企業安全文化評估系統的實現提供了新的思路和方法。人工神經網絡是由大量處理單元廣泛互連而成的網絡 , 是對人腦的抽象、簡化和模擬 , 反映人腦的基本特征 , 是根植于神經科學、數學、統計學、物理學、計算機科學及工程等學科的一種技術。BP 網絡 (Back Propagation Network , BP Net2work) 是神經網絡的重要模型之一 , 由于其克服了簡單感知器所不能解決的 XOR 等問題而得到了廣泛應用。本評估系統采用的是三層BP 網絡 (輸入層、隱層、輸出層) 。激發函數采用非線性連續可導的 Sigmoid函數:f ( x) =11 + e- x假設共有 k 個輸入樣本, 每個樣本的網絡期望輸出和實際輸出的偏差為Ek = ∑ q( ykt - ckt)2/ 2式中: ykt為期望輸出, ckt為實際輸出。輸入層和隱層之間權值為 wij , 隱層和輸出層之間的權值為 vjt , BP 算法中權值的修正量與誤差對權值的偏微分成正比:Δvjt =α9 Ek9 vjtΔwij =β9 Ek9wij展開可得:Δvjt =αdktbkjΔwij =β ekjαki其中: bkj = f ( skj)skj = ∑ ni = 1wijαki + ojdkt = ( ykt - ckt) ckt(1 - ckt)ckt = f ( lkt)lkt = ∑ pj = 1vjtbkj + rtekj = ( ∑ qt = 1dkjvjt) bkj(1 - bkj)式中: αki是各輸入樣本, oj 是隱層各神經元的閾值, rt 是輸出層各神經元的閾值。同理, 可推導出閾值的修正量:Δrt =αdkt , Δoj =β ekjk 個輸入樣本的全局誤差為E = ∑ mk = 1Ek當全局誤差滿足給定的精度要求 E <ε時, 學習過程結束。基于此BP 算法 , 在 Visual Basic 610 平臺上研制開發了電力企業安全文化評價系統 , 其中BP算法的流程。
4 網絡訓練需要考慮的問題
411 評價指標的確立將安全文化的評估內容劃分為安全意識、安全價值觀、安全行為、安全現狀四大方面 , 其下又分解為500個小的組成元素 , 這些小元素即為調查問卷的答案選項。取 9 個電廠中的 6 個作為訓練樣本 , 3個作為待檢測樣本。將 6 個電廠的員工對這些選項所做的答案作為BP網絡的輸入元素進行評測訓練。為此 , 將員工對這500個備選選項的答案全部統計成百分比的形式 , 實現了評測指標的標準化。412 網絡結構的設定基于確立的評價指標, 設定BP 網絡的輸入節點為500個。因為三層的神經網絡可以任意精度地逼近任意的連續函數 , 所以評價系統只采用了一個隱層 , 經過多次實驗網絡的收斂情況 , 設定隱層的節點數為14 個。輸出節點設定了 3 個 , 輸出范圍分別在 0 和 1 之間。BP 網絡的各個初始權值和初始閾值隨機確定 , 學習速率取為 016 , 網絡的全局誤差設定為0101。413 學習過程中系統的調整為了能更精確地計算梯度向量, 使誤差收斂條件簡單化 , 輸入樣本時可以采取批處理方式 , 讓組成一個訓練周期的全部樣本都輸入給網絡之后 , 再用總的平均誤差作為目標函數來調整權值和閾值。
5 訓練過程及結果
將選用的6個電廠的問卷答案作為輸入樣本訓練網絡 , 輸入指標值構成了一個 6 ×500 階輸入向量矩陣。再采用非神經網絡的安全文化評價方法對這些問卷答案進行專家分析 , 給出評價 , 并作為有導師向導的BP網絡的期望輸出 , 構成輸出向量:E = ( e1 , e2 , e3 , e4 , e5 , e6)T=1 0 01 0 00 1 00 1 00 0 10 0 1其中 (1 , 0 , 0) 代表電廠的安全文化已處于了高級階段, (0 , 1 , 0) 代表電廠的安全文化處于中級階段, (0 , 0 , 1) 代表電廠的安全文化還處于較初級階段。訓練結束后, 保存權值和閾值。正向測試, 可得到BP網絡的實際輸出值:F = ( f 1 , f 2 , f 3 , f 4 , f 5 , f 6)T=01982 01157 0116301994 01137 0111801136 01969 0112501172 01985 0116401145 01153 0192801118 01129 01953對照 E和 F發現 , BP網絡得到的結果跟事前的期望值基本保持一致 , 可見所設計的電力企業安全文化評估系統能夠反映企業的實際情況。將另3個電廠的指標數據輸入到系統中來驗證網絡的泛化能力 , 得到結果為F = ( f 7 , f 8 , f 9)T=01172 01903 0109601099 01145 0192501161 01126 01977電廠7處于安全文化發展的中級階段, 電廠 8處于初級階段 , 電廠 9 處于初級階段。結果表明 ,所應用的BP神經網絡在學習后具有存儲經驗并進行判斷的專家功能。為了更進一步驗證該BP網絡的判斷功能的準確性 , 構造了一個模糊綜合判斷模型 , 采用相同的樣本來對這3個電廠進行安全文化狀況的評估。考慮到電力企業安全文化內涵的豐富性和復雜性 , 在進行具體評估時依然采用四個一級指標來反映 (安全意識指標、安全價值觀指標、安全行為指標、安全現狀指標) , 將問卷中的 500 個答案選項(對安全文化的影響因素) , 按照對四個一級指標的屬性進行分類歸屬 , 作為模糊評估模型的二級評價指標。將3個電廠各一級指標下的二級指標屬性值矩陣轉換成下列矩陣形式:A ( i) = A1 ( i)→, A2 ( i)→ , A3 ( i)→=a11 ( i) a12 ( i) a13 ( i)a21 ( i) a22 ( i) a23 ( i)… … …an1 ( i) an2 ( i) an3 ( i)( i = 1 ,2 ,3 ,4)n 個屬性值的權系數值集為B ( i) = ( b1 ( i) , b2 ( i) , b3 ( i) , …, bn ( i ) ) ( i =1 ,2 ,3 ,4)其中各權系數值由專家直接給出 , 并經過歸一化處理而得到。通過運用廣義的 Fuzzy 算子 , 可計算得到二級評價指標上的模糊綜合評價集為R ( i) = B ( i)• A ( i) = ( r1 ( i) , r2 ( i) , r3 ( i) ) ( i= 1 ,2 ,3 ,4)將得到的 R ( i) 作為更高一層的評價矩陣行 ,采用相同的算法 , 逐層進行評價 , 最終可得到模糊綜合評價結果集:R = B• A = ( r1 , r2 , r3)經過專家分析 , 該模型的模糊綜合評價值的結果范圍同安全文化所處階段的關系為高級階段[01666 , 1 ]中級階段 [01333 , 01666 ]初級階段 [0 , 01333 ]通過實驗 , 可得到這3個電廠的模糊綜合評價值為R = (01625 1 ,01297 8 ,01315 2)數據證明 ,3 個電廠在模糊綜合判斷模型下進行的安全文化評估同采用BP神經網絡所得到的評估結論相同。
6 結束語
針對電力企業的安全建設,提出了一種電力企業安全文化的評估方法 ,并證明了人工神經網絡在電力企業安全文化評估系統中的應用具有可行性和有效性。系統能夠全面準確地評估出電力企業的安全文化發展到了什么階段 ,從而能夠使電力企業針對目前的安全文化建設方案進行更有目的性的調整。一旦電力企業形成了優秀的安全文化 ,事故就會相應地減少 ,安全和生產就不會發生沖突 ,發展也會更加和諧。
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