基于FAM模型的集装箱破损风险管控研究.pdf
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1、6202320233年SHAANXITRANSPORTSCIENCE&EDUCATIONRESEARCHNO.3第3期陕西交通科教研究基于FAM模型的集装箱破损风险管控研究王子欣(陕西交通职业技术学院公路与铁道工程学院,陕西西安7 10 0 18)摘要:智能化技术的发展与应用有利于港口建设与转型,使港口系统集成度和复杂性提高,但同时对港口运转带来了潜在风险可能。针对集装箱破损风险问题,提出一套理论与实践结合的风险评估与管理体系一FAM(FAA-AHP-ML)风险评估与管理模型。首先,基于因素分析法(FAA)构建破损风险指标框架,其次,通过层次分析法(AHP)剖析风险因素与风险层级间的耦合关系,
2、最后,基于机器学习(ML)给出行而有效的智能化管控方案。实证研究中,通过FAM模型对集装箱破损风险进行分析与评估,得到32 件需要关注的风险事故。另外,采用深度神经网络模型构建破损检测模型,提出智能化管控方案。同时通过实际港口的考察与验证,确保管控方案的有效性与可行性。关键词:集装箱破损;风险测度;深度神经网络;破损检测;集装箱码头中图分类号:U661文献标识码:A文章编号:(2 0 2 3)0 3-0 0 0 6-0 0 0 71引言进出口贸易作为一个国家经济增长的明显标志,集装箱码头在运输和贸易领域都扮演着重要的角色 。随着人工智能技术的发展与应用,智慧化建设已成为港口发展或提高自身竞争力
3、的必然选择 2 。LloydsList根据世界一流港口设施的年集装箱吞吐量数据统计的百大港口名录中,排名前50的港口中有半数以上正在建设或计划建设智慧港口;而排名前2 0 的港口中正在建设或计划建设智慧港口的有16 个,占比8 0%3随着港口自动化程度不断加深,集装箱装卸、运送和接收作业都转化为自动化流程,港口各作业环节的集成度更高,各个环节的联结更为紧密 4同时,技术的发展使港区现场各环节人工干预次数越来越少 5。在高集成度和较少人工干预的情况下,集装箱作业任何环节的失误引发港口运转发生意外风险的可能性也随之增加。集装箱作业自动化程度的不断加深,对港口安全运营与风险管理提出了新的要求。通过文
4、献分析,有关集装箱破损的研究主要表现在以下3个方面:(1)集装箱运输的安全和保障问题在过去几十年里,集装箱运输的安全和保障问题一直属于交通运输领域热点问题 6 。从现有的港口风险评估与管控文献看,对集装箱码头风险评估的研究较多。现有的研究大部分都集中在风险分析方面,且皆是从已发生的事故反推原因,而没有从风险的根本原因出发进行分析。(2)风险评估与管控问题在港口领域的研究中,有学者对伊朗港口运营和管理相关的风险因素进行了描述和评估 7 ;部分研究根据问卷调查数据,采用平均值法和随机优势法确定台湾港口的风险因素水平 8,9,另有学者基于事件树分析方法提出了一个多主体模型来解决圣安东尼奥和瓦尔帕莱索
5、港口的风险管理和物流链问题 7.10 。无论使用何种风险管控方法,其优势取决于分析的类型定量、定性或混合,这可以通过定量-定性或半定量的组合来实现 1(3)集装箱破损检测与管理问题集装箱破损检测与管理一直属于港口研究的热点问题,Nakazawa早在1995年就提出通过照度收稿日期:2 0 2 3-7-2 5作者简介:王子欣(1997-),女,陕西交通职业技术学院公路与铁道工程学院助教20233年2023陕西交通科教研究NO.3第3期差立体方法在港口闸门处设置自动检测装置,通过传统图像分割算法,基于阈值设定对孔洞及裂纹分割实现破损检测 12 。此后OhJae-Ho等人做出了进一步研究,提出在港口
6、闸门处设置基于相关系数方法的集装箱破损检测系统,虽然该研究罗列了集装箱常见破损类型,但最终只实现对特征明显的破损进行检测 13。Son 等人提出了一种Capsize-Gaussian-Function来检测集装箱破损或变形的边缘的方法 14。在此研究基础上,Son等人在2 0 0 5年对此方法进行拓展用于估算集装箱外表面损伤,并通过采集釜山港口进出闸口处的数据验证 15Kim等人仅针对集装箱破损中由于表面模糊导致的集装箱标识不清的问题,提出基于ART2的自组织监督学习算法的集装箱标识自动识别系统 16,17 考虑到集装箱破损风险问题的众多因素和相互影响的复杂性,本文提出FAM(FA A-A H
7、 P-ML)风险评估与管理模型,将理论与实践相结合,包含风险评估与风险管理。FAM模型基于综合安全评估框架,首先通过因素分析法(FAA)构建破损风险指标框架,然后通过层次分析法(AHP)剖析风险因素与风险层级间的耦合关系,最后通过机器学习(Ma c h i n e L e a r n i n g,ML)技术给出行而有效的智能化解决方案,并且在实际港口环境下进行考察与验证,确保集装箱破损风险的管控策略与改进建议的可行性。2模型选择与设计集装箱破损问题是一个由破损、环境和操作等众多因素构成的复杂系统,而集装箱破损的风险管控是一项需持续优化的复杂的系统工程。当前集装箱破损的风险管理方法主要以技术驱动
8、,而管理体系方面以历史事件的分析与评估为主,缺少一种综合风险评估的系统化的风险管理模型。本文提出的FAM(FAA-AHP-ML)风险评估与管理模型,它是一套理论与实践结合的风险评估与管理体系,基于综合安全评估框架,结合因素分析法(Factor A-nalysis Approach,FA A)、层次分析法(Analytic Hier-archy Process,A H P)、机器学习(Machine Learning,ML),通过3种方法融合不但将复杂的风险管控问题清晰化,并且给出行而有效的智能化解决方案。FAM模型的理论体系架构及流程,主要涉及以下6个部分:(1)基于综合安全理论(FSA)确定
9、研究范围与步骤,FSA作为国际海事组织批准的决策工具,可从多种角度或途径完成事后性评估分析以及事前性预测分析 18 。本文从港口集装箱破损特点与实际情况出发,对高自动化程度的港口中集装箱破损导致的风险问题采用风险辨识-风险分析与评估-事故控制方案-提出决策建议的步骤进行研究。(2)基于因素分析法(FactorAnalysisAp-proach)构建集装箱破损风险评估指标框架,为风险分析与评估提供基准。通过文献与实际相结合,从集装箱破损风险从风险源、中间事件(触发问题)、后果事件和风险隐患等方面集成不同的风险因素,为风险的层次分析提供基础。(3)基于层次分析法(AnalyticHierarchy
10、Process AHP)对集装箱破损问题进行系统分析,剖析集装箱破损问题中破损类型、引起问题、触发事故以及潜在风险之间的耦合关系,根据指标框架建立层次结构理清集装箱破损风险的层级关系。(4)基于熵值法和贝叶斯理论对风险进行定量评估。首先根据专家基本情况(从业年限与教育程度)采用摘值法确定其评分权重;然后对风险事件的发生可能性采用贝叶斯理论修正;最后通过风险事件的发生可能的分值(Frequency Index,FI)和严重程度的分值(SeverityIndex,SI)得到风险评估结果(Risk Index,RI),定义如下:Risk Index=Frequency Index*Severity
11、Index(1)公式(1)中,FI0.5,依据风险事件的发生可能取值由高到低;SI=0.5,依据风险事件的严重程度取值由高到低;RI涉及三种不同的风险等级,当RIe10,25为高风险事件;RI5,10)为临界风险事件;RIe1-5为可接受忽略的风险事件。(5)基于机器学习(MachineLearning)方法,结合风险分析与评估结果和风险特征设计管控方案。考虑集装箱破损风险特征,采用深度神经网络模型构建集装箱破损检测模型,根据集装箱作业流程,提出实用可行的管控方案。(6)基于以上步骤,通过实际考察和验证管控方案的可行性,优化与迭代管控方案,最终为港口在集装箱破损的风险管控方面提出改进建议,82
12、023年2023陕西交通科教研究NO.3第3期3基于FAM集装箱破损风险模型构建3.1风险评估指标框架风险指标框架是风险分析与评估的前提条件和基础 19。基于FAM模型构建集装箱破损风险评估指标框架,需明确集装箱破损在破损类型、触发问题和后果事件风险隐患方面的指标因素,以及与网络层次的对应关系。在ISO9897通用集装箱标准 2 0 的基本指导下,综合统一集装箱检验和修理标准【2 1 集装箱租赁服务标准2】TG-01:货物适载的COA标准 2 3 以及集装箱进出港站检查交接要求 2 4 等官方正规文件提及的集装箱标准与使用规范,对相关因素进行归纳和总结,并将相关因素划分为顶部事件、中间事件、底
13、部事件三个层面的指标集合,具体如下:(1)顶部事件牛顶部事件指标集合R指集装箱破损的风险源,即常见集装箱破损类型。集装箱运输环境的复杂多变,导致破损的原因、类型多样。另外,在真实场景中,各破损表征可能存在界限相对模糊的情况,例如,在集装箱损伤、锈腐与孔洞之间,当集装箱在潮湿环境下出现损伤,损伤部位极易出现锈迹;而当锈腐情况严重时,集装箱表面材料变薄变脆,孔洞的情况将随之出现;在集装箱凹痕和变形之间,当集装箱凹陷的程度严重时将产生集装箱变形的情况。因此,需要考虑到各破损表征间的演变关系。将破损类型根据演变关系进一步分为A、B、C、D 破损子集,破损集合与破损关系的关系如下:DE(DA,DB,Dc
14、,D,)DAE损坏,分裂,凿孔,开裂,切痕,破洞,锈腐D:E(变形,凹痕)DcE(箱门未闭D,E堆栈倒塌(2)中间事件中间事件指标集合指Q集装箱破损触发问题,中间事件直接影响后果事件。集装箱破损触发的问题很多,从影响对象上分为内部问题Qin和外部问题Q。u,其中内部问题包括箱体结构及其强度、货物安全及其价值;外部问题包括装卸作业、堆存作业、水平运输。(3)底层事件底层事件指标集合指集装箱破损造成后果事件,即安全事故。通过文献资料和实际情况结合,对集装箱破损常见事故进行收集归纳得到8 项后果事件,标签及描述如表1所示。表1集装箱破损后果事件标签后果事件R1货物溢出或泄漏R2货物出现湿损、虫害、污
15、染等损坏R3未及时处理导致箱体及货物破损程度加重R4集装箱破损导致人身、机械以及设施损伤等安全事故R5集装箱操作隐惠R6港口服务完整度受损R7箱体及货物破损导致的责任划分及索赔R8物流运输效率降低3.2集装箱破损风险层次网络自动化环境下的集装箱破损风险与传统破损风险相比,系统关联更紧密、集成度更高,但又遵循传统破损风险基本特征。基于层次分析法,结合风险指标架构,集装箱破损风险层次网络结构如图1。图中显示集装箱破损风险由因到果层次组合,其中顶层为集装箱破损类型,是集装箱破损的源事件,中间层为风险构成要项,是集装箱破损的触发问题,底层为集装箱破损造成的事故,是集装箱破损的后果事件,每一项后果事件下
16、对应得到风险事件。A集合B集合集合D集合1破损类型DamageHoleRustyBentDentopenCollapse顶层L厂1内部问题外部问题1一触发问题箱体结构及货物安全及堆存作业装卸作业水平运输其强度其价值中间层11后果事件R1R2R3R4R5R6R7R8底层风险事故高风险事故临界风险事故可接受风险事故后果事件尚不明确的风险事故图1集装箱破损风险层次网络9202320233年陕西交通科教研究NO.3第3期3.3集装箱破损风险测度在风险管理中往往需要事先对已发生的事故进行分析与评估,了解风险影响与后果。由于传统港口集装箱破损风险的历史数据不适用,而智慧港口的历史数据过少,加之自动化环节下
17、各个环节的风险难以预先评估,因此通过问卷调查的形式获得数据。问卷调查的专家涉及港口领域的工作人员、管理人员以及研究人员,专家需根据自身工作经验与个人观点完成问卷填写。由于问卷调查对象的相关专业经验和研究视角不同,故将收集到的问卷分为两类。其中,A类问卷由港口领域的研究人员填写,共5份;B类问卷由港口领域的工作人员和管理人员填写,共10 份。考虑到反馈数据会受调查对象的从业年限以及教育背景的影响,需要对各专家评价值设置不同的权重。首先将专家的教育背景Vari分为本科以下(记0.8)、本科及硕士(记1.0)、硕士以上(记1.2),从业年限Varz划分为五年以下(记0.8)、五年至十年(记1.0)、
18、十年以上(记1.2),得到专家背景信息数据;然后对数据进行标准化处理后采用摘值法分析,得到指标权重W;最后得到权重计算专家的综合得分K,公式(2)表示第i位专家的综合评分。K,=Var,;*Wi+Var,*Wj1(2)由于历史数据少、样本数据有限,需要对不确定性信息进行推论和决策,从而评估风险可能性。贝叶斯理论适用于小样本的风险可能性的合理量化,处理后的风险可能性会通过先验概率和修正概率对单一概率主观性过强的情况进行弥补,同时确保风险测度结果的可靠与合理。因此,模型通过贝叶斯理论对问卷反馈风险可能性进行修正以提高可信度。首先对两类问卷专家评估风险可能性结果进行平均值处理与标准化处理,标准化后得
19、到0到1之间的数值。然后将处理后的A类问卷的风险可能性作为先验概率PA;处理后的B类问卷的风险可能性作为修正概率PB。考虑到先验概率的不准确,采用修正概率确定风险可能性,基于贝叶斯定理得出风险可能性的后验概率PFr,如式(3)。最后将后验概率代入式(4)计算,得到风险可能性(FI)的最终分值。PAPBPFI(3)PAPe+(1-P,)(1-PB)FI=5xPFI(4)41集装箱破损实证研究4.1数据收集与处理基于FAM模型对集装箱破损风险问题的问卷反馈进行数据整理,对专家基本信息数据进行归一化和标准化处理后,通过摘值法分析得到指标权重如表2 所示,根据权重得出专家得分排名。综合得分排名前5的专
20、家评价值权重为1.2,排名后5的专家评价值权重为0.8,其余专家评价值权重为1.0。表2专家基本信息指标权重基本信息指标信息炳值e信息效用值d权重系数w教育背景0.93090.069130.73%从业年限0.84420.155869.27%基于专家评价值权重与评分值,得到专家对后果事件在四个维度(作业流程、货物安全、箱体安全和设备或基础设施)的综合评价与分值,如表3所示。表3后果事件严重影响评价值编号后果事件作业流程货物安全箱体安全设备或基础设施综合评分R1货物溢出或泄漏4.23.92.02.03.0R2货物损坏及价值可能会降低4.01.41.71.52.2R3箱体及货物破损程度加重4.03.
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- 基于 FAM 模型 集装箱 破损 风险 研究
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