基于SNA-DBN-PDCA模型的油气管道耦合隐患排查方法OA

为分析油气管道隐患存在的多样性、关联性、影响力,提出一种基于SNA-DBN-PDCA耦合的模型隐患分析和动态排查方法。依据扎根理论,分析2020—2025年国内外981起油气管道事故,并进行统计编码;应用社会网络分析法构建隐患网络关联图,识别关键隐患因素并进行隐患分级;引入遗传算法优化动态贝叶斯网络,排查关键隐患的深层致因,将其分析结果与PDCA模型结合,构建“识别-分析-优化-验证”的多层次隐患治理体系。结果表明:经SNA-DBN-PDCA模型循环治理后,网络中关键隐患的连接数量由326条减少为158条,下降51.5%,网络密度由0.502降低为0.243,下降51.6%,各隐患因素的度数中心度均下降10%以上;经9轮循环后,治理效果趋于稳定,网络连接数量由326条减少至36条,网络密度由0.502下降至0.055,二者均降低89%,网络结构由紧密变为稀疏,因素间的流通性降低,网络中事故链的传播途径得到有效地切断;依据治理后中间中心度的结果,无需媒介的因素可采取直接干预措施,需媒介传递的因素可采取间接干预措施切断事故链;第三方破坏、设备故障、违规操作属于重大隐患,在网络结构中占据主要位置,传播影响能力较大,应优先采取管控措施。研究可为油气管道隐患排查和治理工作提供理论依据和智能模型支撑。