[摘  要]  危險源尤其是重大危險源如果控制措施不合理，有可能導致重大事故的發生，造成嚴重的人員傷亡或財產損失。因此，對危險源的正確分類與分級，可幫助人們對各種危險源采取合理、科學、經濟的預防及控制措施。筆者對危險源的分類與分級的有關概念及方法進行探討，并對目前常用的方法進行介紹。
    [關鍵詞]  危險源  分類  分級
1  引  言
    分類是人們認識世界的重要方法之一，它是根據事物的特點分別歸類，分級則是一種有序的分類。考察科學史發現，任何學科的進步都有賴于正確的分類。人們對認識對象的正確分類和分級，可更準確、更清晰地了解事物的變化規律，完成認識過程質的飛躍，并推動本學科向更高層次發展。
    在安全生產管理及安全評價工作中，通常需要對危險源的危險性進行比較。如果分析的危險源不為同一類別且無共同的屬性，則對這些危險源的危險級別進行比較意義不大。因此，分析危險源，首先應確定危險源所屬的類別，然后才有可能對同一類別的危險源進行危險分級與比較。
2  危險源分類
    目前我國關于危險源的分類方法主要有按生產過程危險和有害因素分類及企業職工傷亡事故分類等方法。《生產過程危險和有害因素分類與代碼》(GB／T13816—1992)中把危險源分為物理性、化學性、生物性、心理與生理性、行為性和其他共6大類、37個小類。《企業職工傷亡事故分類) (GB6441—1986)根據導致事故的原因和傷害方式等，將危險因素分為：物體打擊、車輛傷害、機械傷害、起重傷害、觸電、淹溺、灼燙、火災、高處墜落、坍塌、冒頂片幫、透水、放炮、瓦斯爆炸、火藥爆炸、鍋爐爆炸、容器爆炸、其他爆炸、中毒和窒息、其他傷害等20個類別。同一類別的危險源可以比較其危險性大小，即可對它們的危險程度進行分級。對于不同類別的危險源，若能找到它們的共同特征，如造成的人員傷亡、直接經濟損失等，基于這些共同屬性，可對它們的危險程度進行比較；若危險源既不屬同一類別，又無共同屬性，則無法進行危險程度的比較。
3  危險源分級
    危險源分級的方法主要有兩種，一種是分級的標準不變或分級結果不隨參加分級的危險源數目多少而變化，即危險源靜態分級方法；另一種是危險源數目發生變化或分級的標準是可變的或兩者皆可變，即動態分級方法。
3．1  危險源靜態分級
    很多情況下，危險源靜態分級的方法主要是以打分方式來進行的，如美國DOW化學公司的火災、爆炸指數法，ICl／ MOND火災、爆炸、毒性指數法，日本勞動省基準局制定的化工企業六階段評價法以及我國的機械工廠危險程度分級方法，化工廠危險程度分級法、冶金工廠危險程度分級法以及工廠危險程度分級等方法。這些危險源分級方法，有利于政府部門建立對危險源的監控機制。雖然打分法操作起來比較簡便，但受主觀因素的影響，不同的人所打出的分數有很大的差異，危險性等級劃分的尺度很難把握，勢必影響危險分析的準確性。
    DOW化學公司火災爆炸指數評價法是以物質系數為基礎，再考慮工藝過程中其他因素(如操作方式、工藝條件、設備狀況、物料處理、安全裝置情況等)的影響，來計算每個單元的危險度數值，然后按數值大小劃分危險度級別。其分析過程對管理因素考慮較少。1964年美國DOW化學公司發表了DOW化學火災、爆炸、指標法第一版，1966年修訂為第二版，1973年美國化學工程師協會沿用DOW化學公司的方法，編寫了教科書，于是形成了內容更為成熟的第三版，以后經過不斷修改完善，陸續發表了第四版(1976)、第五版 (1980)、第六版(1987)和第七版(1994)。英國ICI公司的 MOND工廠，在DOW化學公司的方法基礎上，增加了毒性指數，提出了ICI／MOND火災、爆炸、毒性指數法。日本勞動省基準局針對化工企業火災、爆炸事故頻繁發生的實際情況，制定了化工企業六階段評價法，要求新建化工企業在計劃、設計階段進行安全性評價。該評價方法按6個階段進行，屬于多級過濾式的安全評價方式。它的6個階段是：①有關資料的準備和研究；②利用安全檢查表進行定性評價；③對第一類危險源的定量評價；④研究安全對策；⑤根據事故資料再評價；⑥利用ETA及FTA方法對重大危險源進行詳細的定量評價。
    近年來，隨著非線性科學的發展，許多非線性科學的方法，如神經網絡、分形、混沌、自組織臨界性理論等，已廣泛地應用于危險源的分級。
    自然界中的很多危險源系統都具有自組織臨界性特點l引，如森林火災系統、地震災害系統等。研究災害系統時，由于災害系統非常復雜，很難在研究的開始就建立模型。通常研究是從統計數據人手，用災害損失來衡量事故的規模，對災害事故的“頻率—損失”分布和災害損失的Zipf圖進行分析，看它們是否具有穩定的冪律關系，并進一步驗證這種冪律關系是否穩定，因為穩定的冪律關系對應著自組織臨界性。“頻率—損失”分布的斜率可能對應著某一危險級別的危險源系統。自Brookhaven實驗室的Bak等人提出自組織臨界性概念以來，自組織臨界性的研究已引起了人們廣泛的興趣。利用自組織臨界性可望解釋災害系統中的分形、混沌等重要現象。目前，國內外已有不少學者應用分形、混沌等方法來研究危險源的危險程度。
    通常用于危險源分級的神經網絡模型是基于BP算法的神經網絡，由大量神經元組成的非線性自適應神經網絡系統可表現出類似于人腦的學習、歸納、推理和判斷的特征，具有學習、記憶和計算以及人工智能處理功能，故運用神經網絡可建立危險源分級模型。用于危險源靜態分級的神經網絡模型的拓撲結構由網絡的層數、各層的神經元數目、神經元之間的連接方式及權值等組成。輸入層參數為危險源特性指標向量，若干個隱含層，輸出層參數為危險源危害等級向量。用于危險源分級的BP算法程序框圖如圖1所示。危險源分級的神經網絡方法全過程如圖2所示。運用訓練好的BP網絡可對檢驗樣本(危險源)進行推理判別，來確定其危險程度的分級結果。也有部分文獻利用遺傳算法來優化 BP網絡的結構和神經元之間的權值。

3．2  危險源動態分級
    危險源的動態分級是按某種原則反復進行分級和修改，直到分級滿足某種規則為止。分級的研究對象是全體同類危險源，其包含的元素的數目極大。要研究總體的元素不可能也不現實，只能根據抽樣的部分去建立分級的標準。分級的標準不是一成不變的，可隨樣本數目進行動態調整，也可依據危險源等級劃分的數目的改變而進行動態調整。
    危險源動態分級方法可以對參加分級的n(n≥1)個危險源劃分為1～n個危險級別，這有利于企業管理者進行危險源的管理或項目投資方進行投資決策等。危險源動態分級的常用方法有：具有自組織模式聚類功能的無教師監督學習的神經網絡方法、DT動態分級法等。具有自組織模式聚類功能的無教師監督學習的神經網絡可發現樣本在空間的分布規律。
    對具有自組織模式聚類功能的無教師監督學習的神經網絡的動態分級方法的算法、網絡結構以及動態分級的實現進行了探討。設ρ為警戒線，用以檢驗樣本與模式之間的分級情況。參加分級的樣本數目或警戒線ρ變化，可實現危險源動態分級。ρ取值較大，則分級數目小；ρ小則劃分的級別數目較大。若把危險源劃分為某一級數，隨著參加分級的樣本數目變化，某一樣本的危險級別將得到動態調整。程序設計中可通過控制ρ的取值，或者隨分級的樣本數目增大，使危險源的動態分級得以實現。在N維空間中，危險模式離絕對安全樣本距離最大的危險源，其危險性最大，當屬一級危險源，其次為二級危險源，依次類推。其算法及過程如圖3所示。

    國際上最早提出動態分類的方法始于巖石穩定性分類，為DT法，由我國學者林韻梅教授提出。這種方法是基于聚類分析原理進行的分級方法，與傳統的分級法的最大區別是它揭示了分級三要素，即分級判據、分級檔數和分級界限之間的內在規律。因此，近年來一些學者引人到危險評價中來，實現對危險源的動態分級。用于危險源分級的基本思想是：首先對原始樣本進行初始分級，計算每級樣本的重心，并將計算的重心作為初始分級的標準；計算每一樣品到各級重心的距離，并按最近距離原則，將該樣品劃入最近的一個級別中；重新計算各級樣本作為新的分級標準；仿照迭代法的思路，反復調整每個樣本所屬級別，計算新重心，并比較前后兩次求得的重心是否相同，如完全相同，則分級結束。
4  結束語
    (1)筆者主要對危險源的分類與分級的有關問題進行了探討并對常用的方法進行了綜述；危險源的分級應在同一類中進行，否則難于比較不同類別危險源的危險程度。
    (2)動態分級方法的應用對象主要是企業管理者或項目投資方，便于他們進行危險源管理或進行投資決策，而靜態分級法則有利于安全生產監督管理部門或政府部門對危險源進行分級監督管理。
    (3)危險源動態分級的結果可隨著危險源的樣本的不斷擴充而得到調整，分級的結果不是一成不變的。