周德紅，王浩然，2，李文，馮豪

1.武漢工程大學(xué)資源與土木工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.仙桃職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，湖北 仙桃 433000

基于層次分析法和模糊理論的液氨泄漏風(fēng)險(xiǎn)研究

周德紅1，王浩然1，2，李文1，馮豪1

1.武漢工程大學(xué)資源與土木工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.仙桃職業(yè)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，湖北 仙桃 433000

采用層次模糊數(shù)學(xué)理論評(píng)價(jià)法對(duì)液氨企業(yè)進(jìn)行定性和定量的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從員工的不安全行為、設(shè)備設(shè)施的不安全狀態(tài)、安全管理的缺陷、不良的作業(yè)環(huán)境4個(gè)方面構(gòu)建液氨泄漏事故原因的階級(jí)層結(jié)構(gòu)模型，研究分析事件發(fā)生泄漏原因的影響水平，并進(jìn)行綜合性的評(píng)判.以液氨使用企業(yè)為例，運(yùn)用該模型可分析出不同企業(yè)的安全優(yōu)劣等級(jí)和共同存在的泄漏風(fēng)險(xiǎn)特征.提出應(yīng)完善企業(yè)法律法規(guī)定性指標(biāo)檢測(cè)的方法、提升員工的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)水平、強(qiáng)化生產(chǎn)工藝系統(tǒng)和儲(chǔ)罐系統(tǒng)定期與不定期安全檢查的力度、建立設(shè)備的維修及更新淘汰機(jī)制、加強(qiáng)人工智能化檢測(cè)的建設(shè)實(shí)現(xiàn)人與科技的雙控防范的措施.

液氨泄漏；階層結(jié)構(gòu)模型；模糊理論；層次分析法風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

液氨是企業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)材料，使用非常普遍，在各個(gè)行業(yè)都有重要的應(yīng)用.由于市場(chǎng)的需求量大，企業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化、連續(xù)化，給液氨企業(yè)帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)效益.同時(shí)，液氨泄漏的事故每年也層出不窮.由于液氨獨(dú)有的特性，發(fā)生泄漏能給周圍很大范圍內(nèi)的人員、財(cái)產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境帶來(lái)十分嚴(yán)重的后果.由于液氨泄漏的事故發(fā)生的偶然性、不確定性、泄漏原因的復(fù)雜性，給人們的安全生產(chǎn)、生活帶來(lái)了極其的不便［1］.針對(duì)液氨泄漏的事故進(jìn)行全面的分析、考慮各類影響的因素，構(gòu)建可靠的階級(jí)層次結(jié)構(gòu)模型，并結(jié)合MATLAB程序編程計(jì)算確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重［2］.最后結(jié)合模糊數(shù)學(xué)理論構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判模型.該評(píng)價(jià)方法全面評(píng)價(jià)了液氨泄漏風(fēng)險(xiǎn)的可能性.既體現(xiàn)了評(píng)價(jià)過(guò)程對(duì)客觀事物復(fù)雜性、多樣性的定性和定量分析，又盡可能減少了個(gè)人的主觀性和局限性.

1 層次模糊數(shù)學(xué)理論構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判模型

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的選取

依據(jù)液氨泄漏的致因全面分析，盡量選取少的定量、定性指標(biāo)來(lái)反映全面的信息.指標(biāo)的選取遵循國(guó)家的標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)以及企業(yè)規(guī)章制度等，還需詳細(xì)理解保護(hù)對(duì)象的主要特點(diǎn)［3-4］.

可以從人員的不安全行為、設(shè)備的不安全狀態(tài)、安全管理的缺陷、環(huán)境的不良因素四個(gè)方面分析建立指標(biāo)體系：

一是人員（P1），可從業(yè)務(wù)技術(shù)水平（X1）、職業(yè)素質(zhì)（X2）、安全意識(shí)（X3）、違章操作（X4）、崗位變動(dòng)（X5）等來(lái)分析.

二是設(shè)備設(shè)施（P2），可從生產(chǎn)工藝系統(tǒng)（X6）、消防系統(tǒng)（X7）、儲(chǔ)罐系統(tǒng)（X8）、安全輔助系統(tǒng)（X9）、設(shè)備安全使用規(guī)范（X10）、應(yīng)急報(bào)警系統(tǒng)（X11）、濃度檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)（X12）等來(lái)分析.

三是安全管理（P3），可以從安全投入（X13）、安全教育（X14）、專職安全的規(guī)章制度（X15）、安全預(yù)案的演練（X16）、安全專職機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)能力（X17）、安全組織和培訓(xùn)（X18）等來(lái)分析.

四是環(huán)境（P4），可從車間布局（X19）、作業(yè)環(huán)境（X20）、工作環(huán)境（X21）、企業(yè)文化（X22）等來(lái)分析.

在現(xiàn)實(shí)的評(píng)價(jià)操作過(guò)程中，選取應(yīng)按照實(shí)際情況隨機(jī)應(yīng)變的運(yùn)用，對(duì)上述的指標(biāo)，適當(dāng)?shù)脑鰷p.

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

在全面評(píng)價(jià)中，各因素成分的權(quán)重的分配關(guān)乎整個(gè)評(píng)價(jià)成效的高低.利用層次分析法原理來(lái)實(shí)現(xiàn)決策過(guò)程中各個(gè)因素的權(quán)重的有效分配，從而構(gòu)建出科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)模型.在模型中把難以解決的問(wèn)題具體化，這些成分又根據(jù)本身的屬性和從屬關(guān)系形成階級(jí)層.層次分析分為單層和多層，這里研究二級(jí)層次分析［5-6］.

判斷矩陣A=(aij).aij反映元素i與元素j對(duì)比的標(biāo)度.判斷矩陣的定義如表1所示.

表1 判斷矩陣的定義Tab.1Definition of judgment matrix

針對(duì)液氨泄漏風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的目標(biāo)，構(gòu)造出準(zhǔn)則層各成分依據(jù)表1量化出上一級(jí)層次的某成分對(duì)下一級(jí)層次相關(guān)成分的相對(duì)重要性［7］.按照兩兩元素比較的結(jié)果，即用數(shù)字直觀的表達(dá)出來(lái)，并寫(xiě)出判斷距陣.

按行計(jì)算矩陣元素的乘積Mi（i=1，2，…，n），運(yùn)算公式為然后計(jì)算Mi的n次方根值，公式為

式（3）中：wi為各個(gè)元素的權(quán)重值.

判斷距陣A的λmax.利用MATLAB進(jìn)行程序的編程計(jì)算λmax.

判斷距陣是評(píng)判者依靠本身的認(rèn)知、履歷的積累給出的判斷，很難避免誤差的存在.因此，需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行一致性的查驗(yàn).公式為

再計(jì)算CR，計(jì)算公式為式（5）中CR=0時(shí)，矩陣A能完全滿足設(shè)計(jì)的要求.當(dāng)CR<0.1時(shí)，矩陣A較好的完成一致性的查驗(yàn)要求.如果矩陣不能完成上述指標(biāo)查驗(yàn)的條件，應(yīng)重新對(duì)各個(gè)因素進(jìn)行再次相對(duì)重要度評(píng)價(jià)，直到判斷矩陣完成一致性指標(biāo)查驗(yàn)為止.

RI平均隨機(jī)一致性如表2所示.

表2 平均隨機(jī)一致性Tab.2Average random consistency

1.3 模糊數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)

該模型方法是憑借模糊數(shù)學(xué)的理論，把難以量化的、模糊不清的、非定量的問(wèn)題等價(jià)為定量的評(píng)價(jià).即用該模型解決受多成分互相影響的對(duì)象或目標(biāo)，給定一個(gè)針對(duì)性強(qiáng)、成果清晰的綜合評(píng)判.本文建立二階的評(píng)價(jià)模型.

1.3.1 建立因素集按照液氨評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)選取的原則，成立因素集，即

評(píng)價(jià)集是決策者對(duì)對(duì)象或目標(biāo)可能做出評(píng)判結(jié)果的集合.從研究實(shí)際情況出發(fā)，取n=5，即評(píng)價(jià)的結(jié)果主要分為5類

V1（0.85～1）為優(yōu)秀可以認(rèn)為達(dá)到本質(zhì)安全的級(jí)別.

V2（0.75～0.85）為良好（可以認(rèn)為達(dá)到較（非常）安全的級(jí)別.

V3（0.60～0.75）為及格可以認(rèn)為達(dá)到安全生產(chǎn)的級(jí)別.

V4（0.55～0.60）為不及格可以認(rèn)為存在安全隱患，需要排除隱患.

V5（0～0.55）為差可以認(rèn)為必須停產(chǎn)整頓，責(zé)令整改.

1.3.2 各因素的權(quán)重（w）的確定利用階層結(jié)構(gòu)模型，來(lái)進(jìn)行諸多因素的權(quán)重集w的構(gòu)建.

1.3.3 隸屬矩陣的建立隸屬度函數(shù)的構(gòu)建包含定性與定量指標(biāo)的運(yùn)算.

1）對(duì)于非定性或可量化的指標(biāo)構(gòu)建的隸屬矩陣是指對(duì)n個(gè)不同的涉氨企業(yè)m個(gè)指標(biāo)組成的：

非定性的指標(biāo)或可量化的指標(biāo)可采用梯形分布函數(shù)的升半梯形分布?xì)w一化處理，從而獲得對(duì)象或者目標(biāo)相對(duì)隸屬度矩陣U.計(jì)算公式如下：

式（6）中Xmin，Xmax各自為第i評(píng)價(jià)指標(biāo)中的最小值和最大值.

采用公式（6）進(jìn)行歸一化處理，可得矩陣U為

2）對(duì)于非定量的指標(biāo)和難以量化的指標(biāo)，運(yùn)用相對(duì)二元比較法［8-10］.

目標(biāo)集中的目標(biāo)元素Xi與Xj相比：

①若Xi比Xj重要，則令排序標(biāo)度eij=1，eji=0；

②若Xj比Xj同等重要，則令eij=0.5，eji=0.5；

由此可得到二元比較矩陣E.

當(dāng)0≤eij≤1，eij+eji=1，eij=eji=0.5(i=j)時(shí)，稱矩陣E為二元比較矩陣.eij為目標(biāo)i對(duì)j作二元比較時(shí)，目標(biāo)i對(duì)于j的重要性模糊標(biāo)度；eji為目標(biāo)j對(duì)于i的重要性模糊標(biāo)度.目標(biāo)集中的不同元素在進(jìn)行最優(yōu)評(píng)價(jià)時(shí)，無(wú)法精確的定量描述.因此只有用模糊語(yǔ)言來(lái)形容優(yōu)劣的概念.因此需借助排序，查語(yǔ)氣算子與定量標(biāo)度表（見(jiàn)表3）.令語(yǔ)氣算子標(biāo)度為u，隸屬度選取為（1-u）/u.

表3 相對(duì)隸屬度關(guān)系表Tab.3Relative membership degree

1.4 綜合評(píng)價(jià)

由上述評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建的隸屬度距陣U、因素權(quán)重分配集采用矩陣的運(yùn)算可得到目標(biāo)集的綜合評(píng)價(jià)向量為：

式（7）中，W為階層結(jié)構(gòu)模型確定權(quán)重值，U為評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建的模糊矩陣，B為綜合評(píng)價(jià)向量.

綜合評(píng)價(jià)方法的模型，可以針對(duì)合成氨企業(yè)液氨泄漏的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)、安全等級(jí)的劃分，為預(yù)測(cè)事故發(fā)生的可能性做出依據(jù).綜合評(píng)價(jià)結(jié)果可根據(jù)評(píng)價(jià)語(yǔ)集進(jìn)行安全類型排序的劃分.

2 工程實(shí)例

以湖北省某化工園區(qū)的合成氨企業(yè)為例，采用上述綜合模型的方法對(duì)4家企業(yè)（企業(yè)M、企業(yè)N、企業(yè)O、企業(yè)Q）進(jìn)行液氨泄漏風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)［10-13］.研究區(qū)域不同涉氨企業(yè)專家評(píng)價(jià)打分的結(jié)果，如表4所示.

表4 不同涉氨企業(yè)綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果Tab.4Results of comprehensive evaluation of different ammonia related enterprises

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

利用階層結(jié)構(gòu)模型，成立上下層不同成分的相互評(píng)比結(jié)果如表5所示.

表5 相互評(píng)比結(jié)果Tab.5Judgment matrix

根據(jù)式（1）和式（2）計(jì)算因素權(quán)重的近似值wi：

利用公式（3）作規(guī)范歸一化可得評(píng)價(jià)因素權(quán)重即

再采用MATLAB計(jì)算判斷矩陣A的λmax，可得4.009 8.根據(jù)公式（4）、（5）進(jìn)行一致性指標(biāo)判斷.

通過(guò)查表2可得RI=0.89，則一致性比率為

由此可知，各個(gè)權(quán)重滿足一致性的要求，可以接受.

同理，可得各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重如下：

對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行查驗(yàn)，均滿足要求.因此各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重均可接受.即可得出綜合指標(biāo)的權(quán)重值如表6所示.

表6 綜合指標(biāo)的權(quán)重Tab.6Weight of comprehensive index

2.2 隸屬矩陣的確定

評(píng)價(jià)體系由定量和定性指標(biāo)組成的特征向量矩陣［14-15］.

1）采取相對(duì)二元比較法，對(duì)不同涉氨企業(yè)綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果中的定性指標(biāo)進(jìn)行量化：

①根據(jù)不同涉氨企業(yè)的員工的職業(yè)素質(zhì)高低，可得特征向量矩陣.

②根據(jù)各企業(yè)的員工安全意識(shí)高低，可得

③根據(jù)各企業(yè)的專職規(guī)章制度完善的情況，可得

④根據(jù)安全專職機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)能力的大小，可得

⑤根據(jù)工作環(huán)境的氛圍的好壞，可得

⑥根據(jù)企業(yè)文化的建設(shè)和底蘊(yùn)，可得

2）采用公式（6）對(duì)可量指化指標(biāo)歸一化處理，在結(jié)合上述定性指標(biāo)的隸屬度距陣，可得出總的隸屬度矩陣.

2.3 研究區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)公式（7）可得不同涉氨企業(yè)的綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果為

綜上所述可知不同涉氨企業(yè)的綜合評(píng)價(jià)的安全優(yōu)劣等級(jí)為：企業(yè)Q為0.758 4處于較安全的級(jí)別，（良好）.企業(yè)O為0.647 7處于安全生產(chǎn)的級(jí)別（及格）.企業(yè)M和企業(yè)N分別為0.574 1、0.558 2，處于存在安全隱患的階段，需要排除和治理隱患，進(jìn)一步達(dá)到安全生產(chǎn)的級(jí)別.

3 結(jié)語(yǔ)

液氨泄漏的二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)綜合模型，能完全實(shí)現(xiàn)多屬性、多樣本、多目標(biāo)的定性和定量指標(biāo)的綜合性評(píng)判.該評(píng)價(jià)模型優(yōu)于其它模型.

運(yùn)用該模型建立了4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，22個(gè)二級(jí)指標(biāo).系統(tǒng)的分析引起合成氨企業(yè)發(fā)生液氨泄漏產(chǎn)生的問(wèn)題的主要原因是人員業(yè)務(wù)技術(shù)水平和職業(yè)素質(zhì)與安全意識(shí)的高低，主要的隱患和缺陷為生產(chǎn)工藝系統(tǒng)和儲(chǔ)罐系統(tǒng)，并按相互的關(guān)聯(lián)研究了各個(gè)因素的危害程度，綜合地評(píng)估出合成氨企業(yè)液氨泄漏的風(fēng)險(xiǎn)大小.

運(yùn)用此方法可知：應(yīng)加強(qiáng)員工的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)水平、崗前的培訓(xùn)和職場(chǎng)的教育、企業(yè)安全文化教育專欄的設(shè)置、增加安全機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)能力、完善法律法規(guī)企業(yè)定性指標(biāo)的檢測(cè)方法形成高目標(biāo)、高質(zhì)量、高要求的標(biāo)準(zhǔn)，以便降低企業(yè)的泄漏風(fēng)險(xiǎn)，達(dá)到人們可接受的安全范圍.

加強(qiáng)生產(chǎn)工藝系統(tǒng)和儲(chǔ)罐系統(tǒng)的定期與不定期的檢查力度、實(shí)施設(shè)備的維修及更新淘汰機(jī)制、加強(qiáng)人工智能化檢測(cè)的建設(shè)，達(dá)到人與科技的雙控防范措施，對(duì)于提高合成氨企業(yè)安全生產(chǎn)目標(biāo)的控制、應(yīng)急救援、編寫(xiě)應(yīng)急預(yù)案的水平有著重要的作用，也為降低風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到可接受的水平提供決策和技術(shù)指導(dǎo).

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本文編輯：陳小平

Risk Analysis of Liquid Ammonia Leakage Based on Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Theory

ZHOU Dehong1，WANG Haoran1，2，LI Wen1，F(xiàn)NEG Hao1
1.School of Resources and Civil Engineering，Wuhan Institute of Technology，Wuhan 430074，China；2.School of Computer Science and Technology，Xiantao Vocational College，Xiantao 433000，China

The hierarchical-fuzzy theory was executed in liquid ammonia enterprises for qualitative and quantitative risk assessment.The class layer structure model of accident causes was built from four aspects，the unsafe behavior of employees，the unsafe condition of equipment and facilities，safety management deficiencies and poor working environment.The affect level of incident cause was evaluated.The safety merits order and existence of leakage risk characteristics were analyzed by using the models of some ammonia enterprises.It is suggested that we should implement the corporate legal law，develop the professional knowledge and technology of staffs，improve the regular and irregular safety inspection for production process system and storage tank system，establish equipment maintenance and update mechanism，strengthen the artificial intelligence detection to realize the dual control of people and technology.

liquidammonialeakage；classstructuremodel；fuzzytheory；analytichierarchyprocessriskassessment

TD853，TD325

A

10.3969/j.issn.1674?2869.2017.03.013

1674-2869（2017）03-0281-07

2016-05-20

2015年安全生產(chǎn)重大事故防治關(guān)鍵技術(shù)科技項(xiàng)目（hubei-0008-2015AQ）；湖北省安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局2015年安全生產(chǎn)專項(xiàng)資金（鄂安監(jiān)發(fā)［2015］73號(hào)）；湖北省安全生產(chǎn)監(jiān)督管理局2016年安全生產(chǎn)專項(xiàng)資金（鄂安監(jiān)發(fā)［2016］54號(hào)）；武漢工程大學(xué)第二批校級(jí)課程綜合改革項(xiàng)目（校教［2016］6號(hào)）；武漢工程大學(xué)研究生教育創(chuàng)新基金（CX2015038）；武漢工程大學(xué)2016年研究生教育改革研究項(xiàng)目（yjg201601）

周德紅，博士，副教授.E-mail：zhoudehongwuhan@163.com

周德紅，王浩然，李文，等.基于層次分析法和模糊理論的液氨泄漏風(fēng)險(xiǎn)研究［J］.武漢工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，39（3）：281-287. ZHOU D H，WANG H R，LI W，et al.Risk analysis of liquid ammonia leakage based on analytic hierarchy process and fuzzy theory［J］.Journal of Wuhan Institute of Technology，2017，39（3）：281-287.