謝 鵬，呂鵬飛

(1.北京市勞動保護(hù)科學(xué)研究所，北京 100054；2.北京石油化工學(xué)院 安全工程學(xué)院， 北京 102617；3.北京市安全生產(chǎn)工程技術(shù)研究院，北京 102617)

0 引言

粉塵爆炸危害主要發(fā)生在冶金、建材、輕工、機(jī)械、紡織、煙草、糧食及食品藥品等領(lǐng)域，隨著粉體技術(shù)的發(fā)展及涉粉企業(yè)的增多，粉塵爆炸危害具有增加的趨勢。根據(jù)美國化學(xué)安全與危險調(diào)查委員會(CBS)的數(shù)據(jù)，粉塵爆炸事故隨工業(yè)發(fā)展逐年增長[1]，近年來我國發(fā)生了多起影響較大的粉塵爆炸事故，如2010年秦皇島驪驊淀粉廠玉米淀粉爆炸事故、2014年昆山市中榮鋁粉爆炸事故等，引起了社會的廣泛關(guān)注[2]。粉塵爆炸事故具有發(fā)生概率低、事故后果嚴(yán)重的特點(diǎn)，如何系統(tǒng)的認(rèn)知粉塵爆炸危害及其風(fēng)險，辨識工作場所粉塵爆炸風(fēng)險因素，并對其安全風(fēng)險進(jìn)行評估是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。近年來學(xué)者們對粉塵企業(yè)安全風(fēng)險展開相關(guān)研究，楊秋文等[3]制定了粉塵爆炸場所安全檢查表；張樂波等[4]針對粉塵爆炸危險分級展開研究；胡維西等[5]使用道化學(xué)方法針對粉塵爆炸場所進(jìn)行評估；欒婷婷等[6]基于事故樹對木制品粉塵爆炸事故進(jìn)行分析；張夢雅等[7]基于模糊層次分析法對煤塵爆炸事故展開研究。由于涉爆粉塵企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場因素眾多、條件復(fù)雜，上述方法無法克服客觀數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和主觀經(jīng)驗(yàn)的模糊性的缺陷，導(dǎo)致風(fēng)險評估的不準(zhǔn)確。而云理論作為定性與定量之間的轉(zhuǎn)化工具，在處理事物的模糊性和隨機(jī)性方面具有優(yōu)勢，將其與IAHP相結(jié)合，更有利于對不確定性問題描述。因此，本文建立基于云理論和IAHP的涉爆粉塵企業(yè)安全風(fēng)險評估模型，用來幫助企業(yè)認(rèn)識粉塵風(fēng)險、控制事故發(fā)生。

1 涉爆粉塵企業(yè)安全風(fēng)險指標(biāo)體系

涉爆粉塵企業(yè)中粉塵爆炸涉及眾多因素，除了考察企業(yè)安全生產(chǎn)管理現(xiàn)狀，還應(yīng)深入考察粉塵爆炸特性與設(shè)備運(yùn)行特征等內(nèi)容。在相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上[8-9]，考慮粉塵爆炸五要素、安全評價流程等，從人的因素、粉塵特性、設(shè)備設(shè)施、環(huán)境布局、管理制度5個方面入手，基于科學(xué)性、全面性、可行性的原則，構(gòu)建指標(biāo)體系如表1所示。

2 涉爆粉塵企業(yè)安全風(fēng)險評估方法

2.1 風(fēng)險等級隸屬度云模型的建立

云理論[10]是語言值描述的某個定性概念與其定量表示之間的不確定性表達(dá)模型，它基于經(jīng)典的概率統(tǒng)計(jì)學(xué)和模糊集合理論，較好兼顧了事物隨機(jī)性和模糊性的特點(diǎn)。設(shè)U為一個精確數(shù)值構(gòu)成的定量論域，C是論域U上的定性概念，對于任意元素x都存在穩(wěn)定傾向性的隨機(jī)數(shù)u(x)∈[0,1]與之對應(yīng)，則x在U上的分布形成隸屬云C(x)，而[x,u(x)]則形成一個云滴[11]。云理論通過引入期望值Ex、熵En、超熵He來表示云的數(shù)字特征，其中：Ex代表定性概念C在論域U的中心值，是最能代表風(fēng)險等級的數(shù)值；En代表風(fēng)險不確定性的度量，反映了可被接受的風(fēng)險等級范圍，熵值越大，定性概念C被接受的范圍越大；He代表云厚度，即離散程度，是對熵的不確定性的度量，反映了隨機(jī)性和模糊性的關(guān)聯(lián)性。

表1 涉爆粉塵企業(yè)安全風(fēng)險指標(biāo)體系Table 1 Explosive dust enterprise safety risk indicator system

依據(jù)中心極限理論，如果決定某一隨機(jī)變量結(jié)果的是大量微小、獨(dú)立的隨機(jī)因素之和，并且每一因素的單獨(dú)作用相對均勻的小，沒有一種因素可起到壓倒性的主導(dǎo)作用，則這個隨機(jī)變量一般近似于正態(tài)分布。參考正態(tài)云模型，針對涉爆粉塵企業(yè)風(fēng)險因素的特點(diǎn)，采用黃金分割法[12]將5個風(fēng)險等級的定性概念轉(zhuǎn)化為云模型，轉(zhuǎn)化結(jié)果如表2所示。

表2 不同風(fēng)險特征云模型Table 2 Cloud model of different risk feature

風(fēng)險等級隸屬度云模型的指標(biāo)賦值方式，可通過數(shù)據(jù)分級、主觀評判等方式直接劃分為對應(yīng)等級的云模型，也可通過問卷、客觀數(shù)據(jù)等系列統(tǒng)計(jì)值，利用逆向云發(fā)生器原理將其轉(zhuǎn)化為云模型。轉(zhuǎn)化公式如下：

(1)

(2)

(3)

2.2 基于區(qū)間層次分析法的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

由于每個指標(biāo)相對于總風(fēng)險重要性不同，一般運(yùn)用層次分析法通過指標(biāo)間的兩兩重要程度比較與整合得到指標(biāo)權(quán)重。由于認(rèn)識事物的模糊性和不確定性，面對指標(biāo)間的層級關(guān)系和遞階關(guān)系，層次分析法構(gòu)造比較矩陣時容易存在主觀誤差的問題，采用區(qū)間數(shù)代替確切數(shù)反映對事物的認(rèn)知，更符合人們對風(fēng)險的客觀認(rèn)識。區(qū)間層次分析法就是在層次分析法基礎(chǔ)上，融合區(qū)間數(shù)思想而形成的方法。通過采用模糊數(shù)學(xué)里的區(qū)間數(shù)來表達(dá)專家評估的不確定性，克服了傳統(tǒng)的層次分析法在使用中采用點(diǎn)值描述產(chǎn)生的不確定偏差[13]，使評估結(jié)果更加客觀合理。

涉爆粉塵企業(yè)安全風(fēng)險評估過程中，IAHP確定指標(biāo)權(quán)重的步驟如下[14]：

1)根據(jù)粉塵爆炸風(fēng)險的客觀情況和實(shí)際特征，建立基于IAHP的遞階層次結(jié)構(gòu)。

3)區(qū)間判定矩陣一致性檢驗(yàn)

通過區(qū)間數(shù)判斷矩陣求解矩陣權(quán)重向量，是對指標(biāo)進(jìn)行重要性排序的關(guān)鍵步驟。此過程中若區(qū)間數(shù)判斷矩陣無法滿足一致性要求，則求解將不能繼續(xù)，因此需校驗(yàn)區(qū)間數(shù)判斷一致性。本文采用如下方法校驗(yàn)[16]：

4)采用特征根法計(jì)算區(qū)間數(shù)判斷矩陣權(quán)重向量[17]。計(jì)算步驟如下：

③由下式求解矩陣權(quán)重向量：

ω=[kx-,mx+]

(4)

式中：k和m由下式確定。

(5)

(6)

5)計(jì)算綜合權(quán)重

設(shè)WG表示三級指標(biāo)或二級指標(biāo)間權(quán)重向量，WR表示二級指標(biāo)或一級指標(biāo)間權(quán)重向量，得到三級指標(biāo)或二級指標(biāo)綜合權(quán)重向量：

(7)

由于區(qū)間特征根法得到的指標(biāo)權(quán)重都是區(qū)間數(shù)，可能導(dǎo)致結(jié)果區(qū)間值的發(fā)散，本文引入可能度的概念，采用可能度排序法求解綜合權(quán)重[18]，將權(quán)重值由區(qū)間轉(zhuǎn)換為點(diǎn)值，便于比較指標(biāo)重要性。

定義P(X>Y)為X≥Y的可能度值，對應(yīng)區(qū)間數(shù)x=[x-,x+]與y=[y-,y+]，可能度依下式計(jì)算：

(8)

式中，L(X)=(x+)-(x-)，L(Y)=(y+)-(y-)。

對區(qū)間數(shù)綜合權(quán)重中元素進(jìn)行兩兩比較，建立可能度判斷矩陣P=[pij]nxn，得到由可能度值構(gòu)成的點(diǎn)值矩陣。修正的綜合權(quán)重向量W=(w1,w2,…,wn)T由下式確定：

(9)

2.3 基于改進(jìn)云合并算法的綜合風(fēng)險計(jì)算

在得到各指標(biāo)風(fēng)險等級隸屬度云模型的基礎(chǔ)上，需要依照指標(biāo)權(quán)重將其整合。現(xiàn)有的云合并算法以數(shù)字特征為基礎(chǔ)，針對云數(shù)字特征進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算，可能導(dǎo)致信息的傳遞不完全或不確定性增大，帶來一定誤差。本文依據(jù)云理論原理，采用云合并算法將不同權(quán)重的各指標(biāo)隸屬度整合[19]，其基本原理為：首先通過正向云發(fā)生器依據(jù)各指標(biāo)云模型特征值生成相同數(shù)量的云滴，再考慮權(quán)重因素對各指標(biāo)云滴進(jìn)行有效整合得到綜合云的云滴，繼而通過逆向云發(fā)生器計(jì)算綜合云特征值，生成綜合云。其計(jì)算方法如下：

1)利用正向云發(fā)生器，依據(jù)m個指標(biāo)云模型的數(shù)字特征分別對應(yīng)生成含有N個云滴的原子云，N取值越大越好，一般不小于1 000。

Di=C(Exi,Eni,Hei;N)，其中i=1,2,…，m。

(10)

2)對m組云滴Di內(nèi)橫坐標(biāo)進(jìn)行從小到大排序，得到m組橫坐標(biāo)從小到大有序排列的云滴。

(11)

其中i=1,2,…，m且每組云滴滿足xi1≤xi2≤…≤xin。

3)考慮各指標(biāo)權(quán)重，對各云滴進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算，得到綜合云的N個云滴；

(12)

4)根據(jù)綜合云的云滴，通過逆向云發(fā)生器得到綜合云數(shù)字特征值Ex，En，He。

5)輸出綜合云C(Ex，En，He)。

基于云滴的改進(jìn)云合并算法從云模型的云滴屬性出發(fā)，考慮了云模型的整體特征和云特征值間的內(nèi)在聯(lián)系，保證了云合并過程中不確定性信息傳遞的延續(xù)性和有效性，符合云模型概念特征且考慮了權(quán)重系數(shù)的影響，其合并得到的綜合云可更直觀有效的表示該企業(yè)風(fēng)險等級。

3 實(shí)例研究

采用表1所示的指標(biāo)體系，基于云理論-IAHP的評估模型對北京某金屬加工企業(yè)拋光鋁粉作業(yè)場所進(jìn)行粉塵爆炸風(fēng)險評估，該企業(yè)包含鋁粉拋光、打磨等工藝，公司總?cè)藬?shù)350人，涉粉人數(shù)40人。首先，將指標(biāo)分為客觀數(shù)據(jù)指標(biāo)、專家打分指標(biāo)、問卷調(diào)查指標(biāo)三大類，客觀指標(biāo)包含粉塵特性中的2個指標(biāo)以及環(huán)境布局中涉粉人數(shù)指標(biāo)，代表了該企業(yè)客觀固有的粉塵爆炸風(fēng)險。專家打分指標(biāo)包含設(shè)備設(shè)施中的所有指標(biāo)以及環(huán)境布局中的建筑結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)布局和防火間隔3個指標(biāo)，主要衡量企業(yè)防爆硬件及技術(shù)水平情況。問卷調(diào)查指標(biāo)包括人的因素和管理制度中的所有用于反映企業(yè)日常生產(chǎn)和管理狀況的指標(biāo)。

該企業(yè)鋁粉爆炸性參數(shù)如表3所示，依據(jù)文獻(xiàn)[20]的分級方法基礎(chǔ)上加以細(xì)分，以此確定粉塵爆炸猛烈度和爆炸敏感度等級，得到該粉塵爆炸猛烈度等級為3級，爆炸敏感度等級為2級。涉粉人數(shù)考慮作業(yè)現(xiàn)場事故可能造成的最大傷害，依據(jù)國家安全事故等級的傷亡人數(shù)分類進(jìn)行劃分，該場所涉粉人數(shù)等級為4級。指標(biāo)的專家打分過程共邀請5位專家，包括3位相關(guān)領(lǐng)域防爆專家以及企業(yè)生產(chǎn)和安全主管，根據(jù)企業(yè)設(shè)備設(shè)施和生產(chǎn)布局相關(guān)狀況，按表2所示等級進(jìn)行打分，打分結(jié)果轉(zhuǎn)化為云模型后，按2.3節(jié)所示云合并方法進(jìn)行合并，得到該指標(biāo)云模型表示的風(fēng)險等級隸屬度。現(xiàn)場發(fā)放共計(jì)150份問卷進(jìn)行問卷調(diào)查，回收136份問卷，問卷按照0～10分打分后轉(zhuǎn)化為0～1的數(shù)值，按(1)～(3)式將數(shù)據(jù)處理后轉(zhuǎn)化為云模型。

表3 企業(yè)鋁粉爆炸性參數(shù)Table 3 Aluminum powder explosive parameters of the company

在得到各指標(biāo)風(fēng)險等級隸屬度基礎(chǔ)上，邀請5位專家使用區(qū)間數(shù)的形式對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行打分，在分別考察一級指標(biāo)相對總目標(biāo)以及二級指標(biāo)相對于一級指標(biāo)重要性的基礎(chǔ)上，按照2.2節(jié)所示打分過程，基于區(qū)間層次分析法將結(jié)果計(jì)算處理后得到各指標(biāo)權(quán)重，其中一級指標(biāo)的區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣見表4。

表4 一級指標(biāo)判斷矩陣Table 4 Index judgment matrix of the first level

根據(jù)區(qū)間特征根法得到一級指標(biāo)權(quán)重向量W= (0.053 9 0.062 8，0.470 5 0.537 9，0.231 4 0.282 9，0.047 4 0.054 3，0.106 5 0.138 2)T。然后根據(jù)式(8)～(9)修正權(quán)重結(jié)果，可求得各二級指標(biāo)修正后權(quán)重如表5所示。

表5 各指標(biāo)權(quán)重及云模型得分Table 5 Index weights and cloud model scores

續(xù)表5

依照2.3節(jié)所述云合并算法將各指標(biāo)云模型隸屬度等級和權(quán)重進(jìn)行綜合計(jì)算，得到該企業(yè)粉塵爆炸風(fēng)險等級隸屬度云模型數(shù)為(0.526 9,0.066 1,0.008 0)，其期望值Ex為0.526 9，介于較高風(fēng)險和一般風(fēng)險之間，由圖1正態(tài)分布云圖可知更接近于一般風(fēng)險，其在一般風(fēng)險等級的隸屬度更大，根據(jù)最大相關(guān)性原則該企業(yè)安全風(fēng)險等級為一般風(fēng)險。其熵值En為0.066 1，數(shù)值較小，表明本次評估結(jié)果具有較低的不確定性，超熵He為0.008 0，數(shù)值也較小，表明評估過程中隨機(jī)性和模糊性等不確定性信息對評估結(jié)果帶來的影響不大，評估結(jié)果穩(wěn)定性較高。He/En=0.121 0≤1，可知綜合云霧化程度較低，也即評估結(jié)果共識度較高，可見該模型評估結(jié)果穩(wěn)定，具有較好延續(xù)性。由表5可知，該企業(yè)粉塵爆炸安全風(fēng)險的因素中，除了拋光鋁粉固有的爆炸危險性外，也與工人安全意識薄弱，除塵效果、防積塵、防揚(yáng)塵及隔爆泄爆措施等不到位，生產(chǎn)場所人員密集、生產(chǎn)布局與防火間隔不足，以及隱患排查、動火作業(yè)管理不完善等原因有關(guān)，評估結(jié)果符合企業(yè)實(shí)際情況。企業(yè)需系統(tǒng)規(guī)劃生產(chǎn)布局，改進(jìn)除塵系統(tǒng)，規(guī)范隔爆泄爆等措施，劃分防火分區(qū)，精簡作業(yè)人數(shù)，規(guī)范各項(xiàng)制度，提高員工安全認(rèn)識，保障安全，控制事故發(fā)生。

圖1 風(fēng)險評估結(jié)果云Fig.1 Risk assessment results cloud

4 結(jié)論

1)由評估結(jié)果可知，該企業(yè)風(fēng)險處于一般水平，該企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)設(shè)備設(shè)施投入，加強(qiáng)防積塵、防火花、防靜電等防塵防爆相關(guān)技術(shù)措施，同時應(yīng)加強(qiáng)安全管理，改進(jìn)除塵系統(tǒng)，優(yōu)化生產(chǎn)布局和加強(qiáng)涉粉相關(guān)制度管理。評估結(jié)果與現(xiàn)場情況基本一致，證明了此評估方法的可行性。

2)基于改進(jìn)的云理論-IAHP方法為涉爆粉塵企業(yè)的安全風(fēng)險進(jìn)行評估，克服了傳統(tǒng)評估方法中數(shù)據(jù)隨機(jī)性和模糊性的缺陷，更符合客觀實(shí)際。IAHP 方法將區(qū)間數(shù)代替點(diǎn)值構(gòu)造判斷矩陣，并引入可能度概念修正權(quán)重，保留專家判斷不確定性的基礎(chǔ)上修正權(quán)重結(jié)果，克服了 AHP 的局限。云模型反映了客觀事物和人的認(rèn)知的真實(shí)狀態(tài)，改進(jìn)的云合并算法保證了不確定性信息傳遞的有效性和延續(xù)性，使得評估結(jié)果更加合理。

3)基于云理論-區(qū)間層次分析法的涉爆粉塵企業(yè)風(fēng)險評估模型，能夠迅速有效確定企業(yè)安全水平，及時采取措施降低風(fēng)險和控制隱患，對提高企業(yè)安全管理水平和保障安全生產(chǎn)具有重要意義。