China Safety Science Journal ›› 2025, Vol. 35 ›› Issue (1): 16-24.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2025.01.0441
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Received:
2024-08-07
Revised:
2024-10-12
Online:
2025-01-28
Published:
2025-07-28
CLC Number:
LIU Qing, SHEN Tian. Risk assessment of biological sample transport by UAVs based on Bayesian networks[J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(1): 16-24.
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URL: http://www.cssjj.com.cn/EN/10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2025.01.0441
Table 1
Influencing factors of UAV transportation of biological samples
目标层 | 因素层 | 风险层 | 风险解释 |
---|---|---|---|
生物样 本无人 机运输 风险水 平X | 设施设备 因素X1 | 无人机飞行控制 系统X11 | 无人机飞行控制系统保障飞行安全与稳定,发生故障或失灵可能导致无人机失控、坠毁或偏离预定航线 |
无人机通信 系统X12 | 无人机与地面站之间的即时通信是保证飞行状态实时监控和操作指令传输的关键。一旦通信中断,可能导致无人机失联,增加样本丢失和安全事故风险 | ||
起降场地X13 | 无人机对起降场地要求严格,如果起降场地净空条件差或存在障碍物,容易发生事故 | ||
专用冷链物流箱 控温效果X14 | 生物样本运输的存储温度需要满足规范要求,专用冷链物流箱的控温效果决定了样本运输质量。控温效果不佳可能影响样本活性,影响实验结果或样本使用 | ||
无人机电池 续航X15 | 电池续航决定无人机性能,影响无人机运输距离、运输时间以及配送点的选择 | ||
温度监控 设备X16 | 温度监控设备用于实时监控运输过程中生物样本的温度。如果设备失灵或数据不准确,温度异常造成生物样本失活,需要做出应急处置 | ||
其他辅助 设施X17 | 生物样本无人机运输过程需要额外的辅助设施,如飞行数据记录器、样本容器、备用电池等 | ||
人员因 素X2 | 人员专业业 务水平X21 | 无人机操作员和运输管理人员专业水平直接关系到整个运输过程的安全和效率。缺乏经验或技能不足的人员容易导致操作失误和意外事故 | |
职业道德 水平X22 | 如果运输管理人员存在失职或违规行为,可能导致生物样本损失或污染。例如:在托运物品中夹带危险品或者将危险品匿报、谎报为生物样本进行托运 | ||
航线规划与 控制X23 | 运输管理人员和无人机操作员航线规划和设置不当,或空中超视距飞行过程中控制不力,可能导致无人机出现临时不可控情况,增加事故风险 | ||
生物样本运输链 条协调性X24 | 承运人与托运人沟通不当,各部门未做好协调,可能导致生物样本运输过程中出现各种问题和风险。例如:托运人未能按时准备好样本,或承运人未能及时安排无人机和辅助设备,导致运输延误,影响生物样本的质量和有效性 | ||
安全应急处置 能力X25 | 运输管理人员、承运人缺少应急预案、应急演练经验以及应急处置能力不足,可能导致未能按照应急程序处理突发事件,扩大事故影响 | ||
特殊装备的包 装检查X26 | 安全监管人员、承运人在承担含有锂电池、加温装置等包装容器运输任务时,未检查外包装件,相关标记标签不明确或出现问题 | ||
按标准规范的 运输情况X27 | 承运人在承担生物样本无人机实际运输过程中偏离标准规范的操作,带来潜在的安全隐患 | ||
鸟类袭击X31 | 在低空飞行或复杂环境中,鸟类袭击可能会增加无人机的飞行安全风险 | ||
障碍物因 素X32 | 在飞行过程中可能遇到各种障碍物,如树木、高压电线、建筑物等,无人机需要避障,避免碰撞风险,防止造成机体损坏或货物掉落,进而引发安全事故 | ||
环境因 素X3 | 恶劣天气X33 | 低空突发不规则气流(如大风、风切变)、大雾、强降水等恶劣天气对低空航路和航线产生影响 | |
电磁环境干 扰X34 | 在飞行过程中受到来自各种电子设备或电磁场的干扰,如无线电信号、雷达波、高压线路等,导致无人机的控制系统失去稳定飞行能力 | ||
空域管理X35 | 需要事先提交飞行计划并获得批准。若飞行计划未获批准或临时变更未及时通知相关部门,可能导致空中交通管理混乱,增加碰撞风险 | ||
与其他航空器相 撞X36 | 随着无人机数量的增加,与有人机、其他无人机之间的碰撞风险增加 | ||
管理因 素X4 | 法律法规薄 弱X41 | 在低空运营管理和低空服务保障管理方面,现有法规和规范性文件存在不完善之处,企业对应运行手册也不完善,导致管理和监督不到位 | |
监测预警管控 措施X42 | 生物样本无人机运输监管部门和监管流程不完善 | ||
应急预案完善 情况X43 | 生物样本无人机运输的应急处置流程、紧急事件报告程序不完善 | ||
安全教育管 理X44 | 无人机操作人员、承运人缺乏系统的安全教育和培训可能导致操作失误、设备损坏 | ||
事故调查与责 任追溯机制X45 | 完善的事故调查与责任追溯机制有助于快速查明事故原因,明确责任,规避类似事件重复发生 | ||
地面站运保 能力X46 | 承运单位地面站运控能力决定了运输飞行过程中能否及时响应特情,影响飞行安全和生物样本运输效率 | ||
危险品 因素X5 | 标本运输箱未 消毒X51 | 承运人未对标本箱内部及无人机表面进行喷洒擦拭消毒液,对运输质量有影响 | |
生物样品包装件存 在泄漏或污染X52 | 生物样本运输过程中存在包装件泄漏或污染,影响飞行安全 | ||
生物样本的外部温 度要求X53 | 需要在特定的温度范围内运输,以确保其质量和有效性 | ||
未贴有明显危险品 标记标签X54 | 生物样本属于危险品,承运人如未贴危险品标记标签,可能导致地面人员或其他飞行器误判,引发安全事故 | ||
生物样品包装件的 尺寸/数量/重量X55 | 承运人应使用专用包装容器,确保其具有足够缓冲和保护性能 | ||
生物样本种类X56 | 不同种类的生物样本对运输条件要求各异,承运人需要根据样本特性制定相应的运输方案 |
Table 2
Natural language variables trapezoidal fuzzy number correspondence
语言评价 | 模糊数 | 语言评价 | 模糊数 |
---|---|---|---|
非常低(VL) | (0, 0, 0.000 005, 0.000 01) | 较高(RH) | (0.1, 0.2, 0.5, 0.65) |
低(L) | (0.000 005, 0.000 01, 0.000 05, 0.000 1) | 高(H) | (0.5, 0.65, 0.8, 0.9) |
较低(RL) | (0.000 05, 0.000 1, 0.005, 0.01) | 非常高(VH) | (0.8, 0.9, 1, 1) |
中等(M) | (0.005, 0.01, 0.1, 0.2) | — | — |
Table 5
Priori probability of risk factors for UAV transport of biological samples
影响因素 | 模糊可能性 | 先验概率 | 影响因素 | 模糊可能性 | 先验概率 | 影响因素 | 模糊可能性 | 先验概率 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
X11 | 0.020 | 3.801×10-9 | X25 | 0.292 | 8.105×10-4 | X43 | 0.252 | 4.933×10-4 |
X12 | 0.068 | 3.114×10-6 | X26 | 0.136 | 5.475×10-5 | X44 | 0.192 | 1.928×10-4 |
X13 | 0.091 | 1.108×10-5 | X27 | 0.021 | 5.231×10-9 | X45 | 0.029 | 3.834×10-8 |
X14 | 0.290 | 7.920×10-4 | X31 | 0.029 | 3.834×10-8 | X46 | 0.070 | 3.550×10-6 |
X15 | 0.017 | 1.265×10-9 | X32 | 0.261 | 5.556×10-4 | X62 | 0.029 | 3.834×10-8 |
X16 | 0.135 | 5.324×10-5 | X33 | 0.142 | 6.442×10-5 | X52 | 0.129 | 4.477×10-5 |
X17 | 0.020 | 3.801×10-9 | X34 | 0.043 | 3.370×10-7 | X53 | 0.224 | 3.299×10-4 |
X21 | 0.150 | 7.902×10-5 | X35 | 0.108 | 2.233×10-5 | X54 | 0.060 | 1.747×10-6 |
X22 | 0.011 | 4.918×10-11 | X36 | 0.026 | 1.999×10-8 | X55 | 0.292 | 8.105×10-4 |
X23 | 0.030 | 4.672×10-8 | X41 | 0.052 | 8.790×10-7 | X56 | 0.024 | 1.222×10-8 |
X24 | 0.061 | 1.888×10-6 | X42 | 0.064 | 2.360×10-6 | — | — | — |
[1] |
张玥, 帅斌, 尹德志, 等. 基于STAMP-ISM的铁路危险品运输系统风险-事故分析方法[J]. 中国安全生产科学技术, 2020, 16(9):147-153.
|
|
|
[2] |
虞仕杰, 张明广, 朱鹏飞, 等. 危险品运输事故消防处置时间研究[J]. 消防科学与技术, 2018, 37(3):381-385.
|
|
|
[3] |
王艾迪, 邢莹莹, 张诗雯, 等. 基于关联规则的危险品公路运输事故风险因素研究[J]. 中国安全科学学报, 2023, 33(6):159-165.
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.06.1618 |
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.06.1618 |
|
[4] |
沈小燕, 肖丹蕾, 魏珊珊, 等. 基于FTA-BN的危险货物道路运输事故分析[J]. 安全与环境学报, 2022, 22(1):338-346.
|
|
|
[5] |
连奇巍. 铁路危险货物运输安全监管体系的思考与建议[J]. 中国安全科学学报, 2020, 30(增1): 1-5.
|
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2020.S1.001 |
|
[6] |
刘明明, 胡甚平, 郭云龙, 等. 集装箱化危险品船载运输风险因子辨识[J]. 中国安全科学学报, 2017, 27(10):168-174.
|
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2017.10.028 |
|
[7] |
杨婷, 帅斌, 黄文成. 基于N-K模型的道路危险品运输系统耦合风险分析[J]. 中国安全科学学报, 2019, 29(9):132-137.
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.09.021 |
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.09.021 |
|
[8] |
李航, 聂芳艺. 基于贝叶斯网络的物流无人机碰撞风险评估[J]. 科学技术与工程, 2023, 23(15):6700-6706.
|
[9] |
韩鹏, 王梦琦, 赵嶷飞. 基于贝叶斯网络的物流无人机失效风险评估[J]. 中国安全生产科学技术, 2020, 16(11):178-183.
|
|
|
[10] |
黄影平. 贝叶斯网络发展及其应用综述[J]. 北京理工大学学报, 2013, 33(12): 1211-1219.
|
|
|
[11] |
李金蓉, 杨玉中. DS理论-贝叶斯网络下的煤矿通风系统风险评估[J]. 中国安全科学学报, 2022, 32(8):146-153.
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.08.1633 |
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.08.1633 |
|
[12] |
|
[13] |
黄静洋, 潘璇, 付小蓉, 等. 中低空通用航空飞行计划安全风险评估[J]. 中国安全科学学报, 2023, 33(12):23-30.
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.12.1873 |
doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.12.1873 |
[1] | SHI Tongyu, GAO Yi, WANG Yantao. Research on aircraft control system fault risk assessment based on hybrid probability models [J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(2): 10-20. |
[2] | LI Min, WANG Dan, HE Shan, SHI Shiliang, WANG Deming, LU Yi. Research review and progress of coal mine gas explosion risk assessment [J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(2): 127-136. |
[3] | WANG Feiyin, YUAN Jintong, LIU Xiaochen, TAN Wei, WANG Lei. Pattern identification and risk assessment model of civil aircraft abnormal flight based on QAR [J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(2): 160-167. |
[4] | SUN Bin, LI Hao, MAO Zhanli, BAI Zicong, LIU Yanqian. Fire risk assessment of large complex based on order relation analysis method [J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(2): 81-88. |
[5] | LI Hua, JING Zihao, WU Lizhou, GAO Zitong. Study of factors influencing rural emergency response capacity based on multi-criteria decision-making method [J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(1): 202-208. |
[6] | GONG Yunhua, ZHANG Zhe. Failure causes of emergency response in oil and gas pipeline accidents and social network analysis [J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(1): 209-215. |
[7] | LIU Zhen, LIU Tao, PENG Guowen. Research progress on emergency management of nuclear power plants: bibliometric analysis based on CiteSpace [J]. China Safety Science Journal, 2025, 35(1): 223-230. |
[8] | SHANG Guoyin. Research on prevention and emergency response technologies for external factors causing fire in coal mines [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(S1): 274-279. |
[9] | CHEN Cheng, WANG Hua, LI Qiang. Research on risk assessment and early warning of safety management in thermal power enterprises based on AHP [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(S1): 8-13. |
[10] | YANG Zhen, LIANG Junming, GUO Li, DONG Xiaobin. Risk assessment of chemical industrial park storage tanks struck by lightning based on hybrid causal logic methodology [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(9): 174-182. |
[11] | LIU Xin, WU Junnan, PAN Dianqi, ZHANG Yichen, ZHANG Jiquan, KE Kai. Equipment failure risk assessment model of wastewater treatment plant based on improved FMEA [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(8): 101-107. |
[12] | XI Yongtao, LIU Pengjie, HU Shenping, HAN Bing. Real-time risk assessment for maritime autonomous surface ships based on STPA and FTPN [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(8): 18-26. |
[13] | HAO Jingkai, LI Hongyan, ZHANG Feng, ZHANG Chong, MAO Libo, LIU Dawei. Risk assessment of urban waterlogging and site selection of storage tank based on MCDM-BPNN [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(8): 214-221. |
[14] | GENG Zengxian, CHEN Junyu. Risk assessment of low-altitude unmanned aerial vehicle operation based on fuzzy Bayesian network [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(8): 53-60. |
[15] | WANG Qifei, ZHAO Yihan, LIU Shuai, LIU Haolin, SUN Yingfeng, LI Chengwu. A review on risk management driven by big data in coal mine accidents [J]. China Safety Science Journal, 2024, 34(7): 28-37. |
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