事件链驱动下的多灾种耦合模型推演方法

1.本发明涉及多灾种耦合风险预测的技术领域，尤其是指事件链驱动下的多灾种耦合模型推演方法。


背景技术：

2.由自然灾害引发工业灾害，从而导致重特大安全事故的案例时有发生。2008年，汶川发生里氏震级达8.0级的大地震，大量化工企业的生产、储存装置遭到严重破坏。位于什邡市的一家化肥厂硫磺沉降槽受灾损坏，造成硫磺起火燃烧，释放出大量有毒so2烟雾。更为严重的是在此期间该厂区储存液氨的球罐底部管道发生破裂，造成约400吨的液氨泄漏。2005年，飓风“katrina”登陆美国西南部，造成至少1833人死亡，400多家工厂遭到严重破坏，所泄漏的危险有毒物质对环境造成严重污染。从这些重大事故中可以看出，自然灾害与火灾、爆炸、中毒等工业技术灾害的耦合事故，所造成的危害与损失往往远超自然灾害本身。
3.事件链通过体现灾害事件之间的同源性、链发性以及韵律性，将其组成一个相互关系、相互作用整体。事件链方法应用于应对各类自然灾害事故，david采用事件链对加拿大，nova scotia地区1992年的矿难进行系统动力学分析，描述了引起这一矿难的因果结构及条件要素之间的相互关系。史培军把灾害链看做是由致灾因子引发的一系列灾害现象，这里的致灾因子可能是自然原因(如地震、暴雨、台风等)、人为异动(如操作不当，故意破坏等)，也可能是技术异常(如机器故障，参数错误等)和政治经济变化(如金融危机、粮食危机等)。文传甲认为灾害链要由两种以上的灾害组成，并且灾害之间要存在着因果关系。在前面作为引导或触发地位的灾害被定义为启动灾环，后面被触发的灾害被定义为被动灾环。刘文方将灾害链中的灾害节点作为灾害子系统进行研究，认为灾害链的形成是由于灾害子系统之间存在着一系列相互作用，这些相互作用是自行连续发生的。韩金良等对地质灾害链进行了分类和分级，从诱发因素角度将地质灾害链分为内动力地质灾害链、外动力地质灾害链、人类工程活动地质灾害链以及复合型地质灾害链。从已有文献可以看出，对灾害链的应用研究现在主要集中于自然灾害，而将其用于多灾种耦合关系的推演问题中，目前尚缺少对自然灾害导致工业灾害的动力学耦合机制探讨。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种事件链驱动下的多灾种耦合模型推演方法，采用事件链的方式，实现了多种原生灾害耦合发生演化过程的推演，进而预测多灾种耦合事件发生风险。
5.为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种事件链驱动下的多灾种耦合模型推演方法，包括以下步骤：
6.s1、获取暴雨事件、地质灾害事件、雷电事件、内涝灾害事件、城市生命线基础设施事故事件多种典型自然灾害事件，将上述多种典型自然灾害事件进行粒度分解，构建包括
致灾因子、承灾载体、孕灾环境三级结构的事件因子及事件因子谱图；
7.s2、根据步骤s1得到的事件因子，构建包括振颤模型、暴雨-内涝动力学模型、土壤固结沉降动力学模型、刚体疲劳断裂及腐蚀脆断动力学模型的多灾种耦合模型库；
8.s3、根据步骤s2中构建的多灾种耦合模型库，确定暴雨事件、地质灾害事件、雷电事件、内涝灾害事件、城市生命线基础设施事故事件构成的多灾种耦合事件链中的险兆因子；
9.s4、根据步骤s3中构建的多灾种耦合模型库，结合环境参数，确定多灾种耦合事件链中各个险兆因子之间的效用关系；
10.s5、根据步骤s4中确定的险兆因子之间的效用关系，计算险兆因子之间的耦合度大小；
11.s6、根据步骤s5中确定的险兆因子之间的耦合度，结合步骤s1中得到的事件因子谱图，确定险兆因子之间的相关关系，绘制多灾种耦合事件链，确定多灾种耦合事件链及其中的态势情景单元；
12.s7、根据险兆因子的效用关系，并基于状态转移理论得出态势情景单元的状态转移概率，进而得出多灾种耦合事件链的联合条件概率分布，建立多灾种耦合事件链推理原则，完成多灾种耦合模型推演。
13.进一步，在步骤s1中，具体执行以下操作：
14.获取暴雨事件、地质灾害事件、雷电事件、内涝灾害事件、城市生命线基础设施事故事件多种典型自然灾害事件，对上述多种典型自然灾害事件进行粒度分解，确定各个灾害事件的致灾因子和承灾载体，构建包括致灾因子{s1…
si}、承灾载体{s1…
sj}和孕灾环境{s1…
sk}的三级灾害结构的事件因子及事件因子谱图{si,sj,sk}，其中，si表示第i个致灾因子，sj表示第j个承灾载体，sk表示第k个灾害事件。
15.进一步，在步骤s2中，具体执行以下操作：
16.根据步骤s1中得到的事件因子，根据流体力学、电学、土壤力学、结构力学的原理，构建包括振颤模型、暴雨-内涝动力学模型、土壤固结沉降动力学模型、刚体疲劳断裂及腐蚀脆断动力学模型的多灾种耦合模型库。
17.进一步，在步骤s3中，具体执行以下操作：
18.采用语义搜索三级灾害结构的事件因子谱图{si,sj,sk}，其中，si表示第i个致灾因子，sj表示第j个承灾载体，sk表示第k个灾害事件，当事件因子同时存在于致灾因子以及承灾载体时，确定其为险兆因子r
ij
，r
ij
∈{si,sj,sk}，其中，ij表示险兆因子序号，并建立险兆因子集合{r
ij
}。
19.进一步，在步骤s4中，具体执行以下操作：
20.基于步骤s3中包括振颤模型、暴雨-内涝动力学模型、土壤固结沉降动力学模型、刚体疲劳断裂及腐蚀脆断动力学模型在内的多灾种耦合模型库，结合环境变量，包括温度、湿度、降雨量、风力、雷暴和震度，确定多灾种耦合事件链中各个险兆因子之间的效用关系：
[0021][0022]
其中，u
ij
为险兆因子之间的功效度；为由动力学模型计算后，第i个致灾因子si导致第j个承灾载体sj获得的险兆因子r
ij
的耦合作用力；β
ij
、α
ij
为预设的险兆因子的上、
下临界点限值。
[0023]
进一步，在步骤s5中，具体执行以下操作：
[0024]
根据各个险兆因子之间的效用关系，借鉴物理学中的耦合概念及模型，计算险兆因子之间的耦合度c
ij
，
[0025][0026]
其中，c
ij
为先发场景单元对后发场景单元功效贡献大小，表征险兆因子之间的耦合度；u
ij
为险兆因子之间的功效度；i为先发场景单元中第i个险兆因子序号，j为后发场景单元中第j个险兆因子序号。
[0027]
进一步，在步骤s6中，具体执行以下操作：
[0028]
根据步骤s5中确定的险兆因子之间的耦合度，结合步骤s1得到的事件因子谱图，确定险兆因子之间的相关关系，当相关自然灾害事件之间的耦合度c
ij
大于标准值α，认定相关自然灾害事件之间具备链式关系，从而绘制多灾种耦合事件链{a1,a2,
…
,an}，确定多灾种耦合事件链及其中的态势情景单元an，其中，an表示第n个态势情景单元。
[0029]
进一步，在步骤s7中，具体执行以下操作：
[0030]
s701、根据致灾因子参数初始值，获得当前环境态势情景单元的初始概率其中r
ij,0
表示第n个态势情景单元的初始致灾因子参数；
[0031]
s702、根据态势情景单元的初始概率及险兆因子之间的效用关系，依次计算态势情景单元的状态转移概率p(an|a
n-1
,
…
,a1)，
[0032][0033]
其中，表示致灾因子r
ij
受到效用关系影响后，导致第n个态势情景单元an的发生概率，p(an|a
n-1
,
…
,a1)表示第n个态势情景单元的状态转移概率；
[0034]
s703、根据态势情景单元的状态转移概率，计算多灾种耦合事件链的联合条件概率分布p(a1,
…
,an)，即多灾种耦合事件链的综合风险，
[0035]
p(a1,
…
,an)＝∏np(a2|a1)p(a3|a2,a1)
…
p(an|a1,
…
,a
n-1
)，
[0036]
根据多灾种耦合事件链的联合条件概率分布，建立多灾种耦合事件链推理原则，完成多灾种耦合模型推演。
[0037]
本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
[0038]
本发明针对多灾种耦合事件，采用事件链的方式，实现了多种原生灾害耦合发生演化过程的推演，预测多灾种耦合事件的发展结果，完成实时、在线的多灾种耦合事件链推演，便于及时对各种自然灾害可能诱发的灾害进行提前准备和应对。
附图说明
[0039]
图1为本发明的流程框图。
[0040]
图2为暴雨事件的事件因子谱图。
[0041]
图3为地质灾害事件的事件因子谱图。
[0042]
图4为雷电事件的事件因子谱图。
[0043]
图5为内涝灾害事件的事件因子谱图。
[0044]
图6为城市生命线基础设施事故事件的事件因子谱图。
[0045]
图7为多灾种耦合事件链下态势情景单元的示意图。
具体实施方式
[0046]
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明,但本发明的使用方式不限于此。
[0047]
如图1至图7所示，本实施例所述的事件链驱动下的多灾种耦合模型推演方法，包括以下步骤：
[0048]
s1、获取暴雨事件、地质灾害事件、雷电事件、内涝灾害事件、城市生命线基础设施事故事件多种典型自然灾害事件，将上述多种典型自然灾害事件进行粒度分解，构建包括致灾因子、承灾载体、孕灾环境三级结构的事件因子及事件因子谱图，具体执行以下操作：
[0049]
获取暴雨事件、地质灾害事件、雷电事件、内涝灾害事件、城市生命线基础设施事故事件五种典型自然灾害事件，根据“国家应急平台体系突发事件分类与编码规范”，对上述五种典型自然灾害事件进行粒度分解，确定各个灾害事件的致灾因子和承灾载体，构建包括致灾因子{s1…
si}、承灾载体{s1…
sj}和孕灾环境{s1…
sk}的三级灾害结构的事件因子及事件因子谱图{si,sj,sk}，其中，si表示第i个致灾因子，sj表示第j个承灾载体，sk表示第k个灾害事件。
[0050]
s2、根据步骤s1得到的事件因子，构建包括振颤模型、暴雨-内涝动力学模型、土壤固结沉降动力学模型、刚体疲劳断裂及腐蚀脆断动力学模型的多灾种耦合模型库，具体执行以下操作：
[0051]
根据步骤s1中得到的事件因子，根据流体力学、电学、土壤力学、结构力学的原理，构建包括振颤模型、暴雨-内涝动力学模型、土壤固结沉降动力学模型、刚体疲劳断裂及腐蚀脆断动力学模型的多灾种耦合模型库；
[0052]
暴雨与城市地下水位的之间的动力学关系：
[0053][0054]
其中，
△
h表示地下水位线变化；qr表示降雨量；s表示渗透面积；n表示渗透路径数目；qi表示降雨强度；ψ表示渗透系数；t表示降雨时间；
[0055]
土壤位移与土壤应力之间的动力学关系：
[0056][0057]
[0058][0059]
其中，u表示土体单元表面流速；g表示土体的剪切模量；w
x
,wy,wz分别表示x,y,z方向上的土体位移；γz表示z方向上的比重。
[0060]
土壤有效应力与土体应变之间在{x,y,z}三维空间中的动力学关系：
[0061][0062][0063]
其中，εv表示土体体积应变；ε
x
,εy,εz表示土体体积x,y,z方向上正应变；σ
′
x
,σ
′y,σ
′z表示土体x,y,z方向上的有效正应力；τ
xy
,τ
yz
,τ
xz
表示x,y,z方向上的单位渗透力，γ
xy
,γ
yz
,γ
xz
表示x,y,z方向上的切应变。
[0064]
土壤应力与应力波之间的动力学关系：
[0065]
σ
′
x
＝σ
″
x
/d
ε
[0066]
σ
′y＝σ
″y/d
ε
[0067]
σ
′z＝σ
″z/d
ε
[0068]
其中，σ
″
x
,σ
″y,σ
″z表示在土壤内传播衰减后土体x,y,z方向上的土壤应力；d
ε
表示土体应力波衰减系数，其中ε表示达克数，ε＝(2+σ)/(1-σ),σ表示土体应力扩散系数。
[0069]
根据smith-watson-topper准则建立土壤有效应力及应力波与刚体疲劳脆断寿命之间的动力学关系。
[0070]
s3、根据步骤s2中构建的多灾种耦合模型库，确定暴雨事件、地质灾害事件、雷电事件、内涝灾害事件、城市生命线基础设施事故事件构成的多灾种耦合事件链中的险兆因子，具体执行以下操作：
[0071]
采用语义搜索三级灾害结构的事件因子谱图{si,sj,sk}，其中，si表示第i个致灾因子，sj表示第j个承灾载体，sk表示第k个灾害事件，当事件因子同时存在于致灾因子以及承灾载体时，确定其为险兆因子r
ij
，然后建立险兆因子集合
[0072]
s4、根据步骤s3中构建的多灾种耦合模型库，结合环境参数，确定多灾种耦合事件链中各个险兆因子之间的效用关系，具体执行以下操作：
[0073]
基于步骤s3中的动力学模型，计算暴雨事件与地面沉降事件的耦合作用力地面沉降事件与燃气管网泄露事件耦合作用力以及燃气管网
泄露事件与燃气爆炸事件耦合作用力然后结合环境变量，包括温度、湿度、降雨量、风力、雷暴和震度等，先确定多灾种耦合事件链中每个险兆因子之间的效用关系u
ij
：
[0074][0075]
其中，u
ij
为险兆因子之间的功效度；为由动力学模型计算后，第i个致灾因子si导致第j个承灾载体sj获得的险兆因子r
ij
的耦合作用力；β
ij
、α
ij
为预设的险兆因子的上、下临界点限值；
[0076]
然后得到效用关系集合u，
[0077][0078]
s5、根据步骤s4中确定的险兆因子之间的效用关系，计算险兆因子之间的耦合度大小，具体执行以下操作：
[0079]
根据各个险兆因子之间的效用关系，借鉴物理学中的耦合概念及模型，计算险兆因子之间的耦合度c
ij
，
[0080][0081]
其中，c
ij
为先发场景单元对后发场景单元功效贡献大小，表征险兆因子之间的耦合度；u
ij
为险兆因子之间的功效度；i为先发场景单元中第i个险兆因子序号，j为后发场景单元中第j个险兆因子序号。
[0082]
接着得到险兆因子的耦合度集合c，
[0083][0084]
s6、根据步骤s5中确定的险兆因子之间的耦合度，结合步骤s1中得到的事件因子谱图，确定险兆因子之间的相关关系，绘制多灾种耦合事件链，确定多灾种耦合事件链及其中的态势情景单元，具体执行以下操作：
[0085]
根据步骤s5中确定的险兆因子之间的耦合度，结合步骤s1得到的事件因子谱图，确定险兆因子之间的相关关系，当相关自然灾害事件之间的耦合度c
ij
大于标准值α，认定相关自然灾害事件之间具备链式关系，从而绘制出多灾种耦合事件链{a1,a2,
…
,an}，本实施例的多灾种耦合事件链具体为{a
暴雨事件
,a
地面沉降事件
,a
燃气管网泄露事件
,a
燃气爆炸事件
}。
[0086]
s7、根据险兆因子的效用关系，并基于状态转移理论得出态势情景单元的状态转移概率，进而得出多灾种耦合事件链的联合条件概率分布，建立多灾种耦合事件链推理原则，完成多灾种耦合模型推演，具体执行以下操作：
[0087]
s701、根据致灾因子参数初始值，获得当前环境态势情景单元的初始概率其中r
ij,0
表示第n个态势情景单元的初始致灾因子参数；
[0088]
s702、根据态势情景单元的初始概率及险兆因子之间的效用关系，依次计算态势情景单元的状态转移概率p(an|a
n-1
,
…
,a1)，
[0089][0090]
其中，表示致灾因子r
ij
受到效用关系影响后，导致第n个态势情景单元an的发生概率，p(an|a
n-1
,
…
,a1)表示第n个态势情景单元的状态转移概率；
[0091]
s703、根据态势情景单元的状态转移概率，计算多灾种耦合事件链的联合条件概率分布p(a1,
…
,an)，即多灾种耦合事件链的综合风险，
[0092]
p(a1,
…
,an)＝∏np(a2|a1)p(a3|a2,a1)
…
p(an|a1,
…
,a
n-1
)
[0093]
根据多灾种耦合事件链的联合条件概率分布，建立多灾种耦合事件链推理原则，完成多灾种耦合模型推演。
[0094]
本发明针对多灾种耦合事件，采用事件链的方式，实现了多种原生灾害耦合发生演化过程的推演，预测多灾种耦合事件的发展结果，完成实时、在线的多灾种耦合事件链推演，便于及时对各种自然灾害可能诱发的灾害进行提前准备和应对。
[0095]
以上所述之实施例子只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。