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        基于熵權(quán)法-TOPSIS的冶金企業(yè)作業(yè)循環(huán)更新研究

        2021-02-24 02:07:00馮亞凝艷副教授
        安全 2021年1期
        關(guān)鍵詞:權(quán)法次數(shù)程度

        馮亞凝 周 艷副教授

        (天津理工大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與安全工程學(xué)院,天津 300384)

        0 引言

        長時間以來,我國一直是世界金屬冶煉和消費(fèi)的大國。對于正在加快工業(yè)化進(jìn)程,決勝全面實現(xiàn)小康社會的中國來說,冶金工業(yè)仍是推動中國經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展的一個支柱產(chǎn)業(yè)。生產(chǎn)安全是每一個企業(yè)的生命,對于冶金企業(yè)來說,安全更是至關(guān)重要。冶金工業(yè)作業(yè)種類繁多、分布廣、固有危險性高,按照工藝產(chǎn)品可劃分為煉鐵廠、煉鋼廠、軋鋼廠、冷軋廠等廠區(qū),且每個廠區(qū)包括3-5個車間不等,工種多、數(shù)量大、工序復(fù)雜。最新統(tǒng)計表明,與交通事故、化工事故不同,冶金工業(yè)事故多為中毒和窒息事故,占死亡事故總數(shù)的40%,事故一旦發(fā)生影響大、波及范圍廣、傷害嚴(yán)重,且大多是由于人員的不安全行為——“自選操作”造成。

        目前,國家大力推動“風(fēng)險分級管控和隱患排查治理”雙重預(yù)防機(jī)制,運(yùn)用安全管理原理及PDCA管理原理,致力于企業(yè)安全管理水平提升。企業(yè)為控制人員作業(yè)過程中的風(fēng)險,運(yùn)用以上原理力求打破現(xiàn)狀,實現(xiàn)管理水平螺旋上升趨勢,達(dá)到提升安全管理績效的最終目的。PDCA是科學(xué)的循環(huán)程序,在廣泛使用的同時,會逐漸形成管理人員的慣性思維,限制其創(chuàng)新性。基于此,中石油公司在2009年頒布工作循環(huán)檢查管理規(guī)范,通過初步、現(xiàn)場和最終評估,每年至少一次驗證實際操作是否符合操作規(guī)程,以及操作程序的完整性和可靠性,實現(xiàn)改進(jìn)操作程序、規(guī)范人員作業(yè)的目的。周期檢查的方法同樣體現(xiàn)在職業(yè)健康檢查方面,2017年何朋等提出在生產(chǎn)作業(yè)活動中增加崗位職業(yè)健康檢查周期表;傅成林在2018年提出將作業(yè)場所職業(yè)病危害因素按照分級方法,對人員進(jìn)行不同周期職業(yè)健康檢查;岳德全等在宏觀系統(tǒng)檢查中,提出定期和隨機(jī)檢查2種模型,計算最優(yōu)周期檢測策略。從微觀角度來說,冶金工業(yè)大多企業(yè)沒有結(jié)合自身生產(chǎn)作業(yè)特點制定周期修訂制度,且現(xiàn)有操作規(guī)程不能覆蓋全部人員作業(yè)活動,單憑經(jīng)驗進(jìn)行修改征訂,缺乏有效性和針對性。由此,安全操作規(guī)程的綜合評價、周期更新還有待研究。

        筆者擬在安全管理原理和作業(yè)循環(huán)檢查規(guī)范指導(dǎo)下,選用危險與可操作性分析方法(Hazard and Operability Study,HAZOP)系統(tǒng)辨識某冶金高爐車間操作程序,建立相關(guān)操作程序評價信息表,以風(fēng)險發(fā)生次數(shù)、受傷程度、經(jīng)濟(jì)損失、倒班作業(yè)次數(shù)4個指標(biāo)進(jìn)行綜合評價;再結(jié)合熵權(quán)法—逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)數(shù)學(xué)模型,判定危險性程度,確定更新操作程序的優(yōu)先級及周期,驗證模型實際效應(yīng),完善操作規(guī)程修訂制度,并探索作業(yè)循環(huán)檢查機(jī)制擴(kuò)展適用性。

        1 構(gòu)建熵權(quán)法-TOPSIS評價模型

        1.1 熵權(quán)法

        熵權(quán)法僅依賴于數(shù)據(jù)本身離散程度,根據(jù)各指標(biāo)所含信息的差異性來確定各指標(biāo)權(quán)重的客觀賦權(quán)法,不同于經(jīng)驗打分、主觀定權(quán)的賦權(quán)方法。熵用于度量不確定性,指標(biāo)離散程度越大則熵值越小,指標(biāo)提供信息量就越多,則該指標(biāo)權(quán)重越大。

        1.1.1 原始矩陣歸一化

        設(shè)評價方案為

        n

        個,各個方案的評價指標(biāo)為

        m

        個,某

        i

        個評價方案下的第

        j

        個評價指標(biāo)表示為

        a

        ,其中1≤

        i

        n

        ,1≤

        j

        m

        。則構(gòu)造原始矩陣

        A

        ,并對其進(jìn)行歸一化處理:

        (1)

        (2)

        1.1.2 各指標(biāo)熵值

        (3)

        式中:

        k

        —正數(shù)調(diào)整系數(shù),確保計算結(jié)果始終為正,與樣本數(shù)量有關(guān),常取

        k

        =1/ln

        n

        1.1.3 各指標(biāo)權(quán)系數(shù)

        (4)

        其中,

        ω

        越大,則該指標(biāo)的信息量越大,其權(quán)重越大。

        1.2 TOPSIS法

        1981年,C.L.Hwang和K.Yoon首次提出TOPSIS方法,是一種逼近于理想解的排序法,在處理現(xiàn)實世界中多屬性或多標(biāo)準(zhǔn)決策問題時是一種非常有用的技術(shù)。該方法可充分利用原始數(shù)據(jù)信息,精確地反映各評價方案之間差距。采用余弦法找出有限方案中最優(yōu)方案和最劣方案,分別計算各評價對象與最優(yōu)方案、最劣方案之間距離,以此作為評價優(yōu)劣依據(jù)。

        1.2.1 指標(biāo)屬性同向化

        TOPSIS法使用距離尺度來度量樣本差距,需要對指標(biāo)屬性進(jìn)行同向化處理,一般選擇指標(biāo)正向化。

        極小型指標(biāo):

        x

        ′=

        T

        -

        x

        (5)

        (6)

        式中:

        x

        ′—

        x

        正向化后的數(shù)據(jù);

        T

        x

        可能取值的最大值;

        t

        x

        可能取的最小值。

        1.2.2 初始矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

        初始矩陣為

        A

        ,正向化矩陣設(shè)為

        A

        ′,將

        A

        ′標(biāo)準(zhǔn)化,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

        Z

        。

        (7)

        (8)

        1.2.3 最優(yōu)方案與最劣方案

        最優(yōu)方案

        Z

        Z

        中每列元素最大值構(gòu)成:

        Z

        =(max{

        z

        ,

        z

        ,…,

        z

        1},max{

        z

        ,

        z

        ,…,

        z

        2},…,max{

        z

        1,

        z

        2,…,

        z

        })=(

        Z

        ,

        Z

        ,…,

        Z

        )最劣方案

        Z

        Z

        中每列元素最小值構(gòu)成:

        Z

        =(min{

        z

        ,

        z

        ,…,

        z

        1},min{

        z

        ,

        z

        ,…,

        z

        2},…,min{

        z

        1,

        z

        2,…,

        z

        })=(

        Z

        ,

        Z

        ,…,

        Z

        )

        1.2.4 各評價對象與最優(yōu)、最劣方案的接近程度

        與最優(yōu)解的接近程度:

        (9)

        與最劣解的接近程度:

        (10)

        1.2.5 各評價對象與最劣方案的貼近程度

        C

        (11)

        式(11)表示與最劣方案貼近程度,0≤

        C

        ≤1,根據(jù)大小將評價結(jié)果進(jìn)行排序,則

        C

        →0表明評價對象越優(yōu)。

        2 確定更新周期

        2.1 識別操作程序

        采用HAZOP分析方法對某冶金高爐車間操作程序進(jìn)行識別,將一個完整工藝過程或操作行為分割成多個節(jié)點,按照節(jié)點劃分依次進(jìn)行分析、辨識,可達(dá)到全面、系統(tǒng)的目的,并與現(xiàn)場人員作業(yè)時的“自選操作”進(jìn)行對比,通過引導(dǎo)詞提示找出偏差,及偏差引起的后續(xù)風(fēng)險。該冶金高爐車間操作程序部分截取,見表1。

        2.2 數(shù)據(jù)分析確定

        統(tǒng)計分析某企業(yè)近一年事故,并結(jié)合文獻(xiàn)資料、相關(guān)行業(yè)背景及安全生產(chǎn)規(guī)章制度,針對以上操作程序,將偏差帶來的安全風(fēng)險,以風(fēng)險發(fā)生次數(shù)、受傷程度、經(jīng)濟(jì)損失、倒班作業(yè)次數(shù)為指標(biāo),進(jìn)行綜合評價。其中作業(yè)次數(shù)按照生產(chǎn)現(xiàn)場4班倒的作業(yè)制度統(tǒng)計,見表2。

        2.3 模型實例計算

        (1)將表2中內(nèi)容進(jìn)行量化賦值,其中重傷、輕傷、險肇事故按照3、2、1數(shù)值進(jìn)行量化,形成初始矩陣

        A

        。

        表1 操作程序部分信息表Tab.1 The partial information table of operation program

        表2 綜合評估數(shù)據(jù)Tab.2 Comprehensive assessment data

        (2)使用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重,利用公式(2)將

        A

        中數(shù)據(jù)歸一化處理,采用公式(3)、(4)計算得各指標(biāo)熵值

        e

        和權(quán)重

        w

        ,見表3。

        表3 各指標(biāo)熵值與權(quán)重Tab.3 Entropy value and weight of each index

        (3)初始矩陣中風(fēng)險發(fā)生次數(shù)、受傷程度、經(jīng)濟(jì)損失期望值越少越好,即為極小型指標(biāo),選用公式(5)正向化。作業(yè)次數(shù)可多可少,即為中間型指標(biāo),選用公式(6)正向化,而后數(shù)據(jù)需采用公式(7)標(biāo)準(zhǔn)化處理,得矩陣

        Z

        表4 最優(yōu)方案和最劣方案Tab.4 The best and the worst

        (5)依據(jù)表3、表4中數(shù)據(jù),采用公式(9)求得正理想解,采用公式(10)求得負(fù)理想解。計算結(jié)果綜合公式(11)計算各評價對象的最終得分,并進(jìn)行排序,見表5。

        表5 熵權(quán)法-TOPSIS綜合評價結(jié)果Tab.5 Comprehensive evaluation results by entropy weight method and TOPSIS

        由評價結(jié)果可知,燒鐵口作業(yè)綜合危險性最高,卸布袋除塵箱體灰綜合危險性最低,并與現(xiàn)場人員評估驗證,排序結(jié)果與實際情況相符。因此在制定更新操作程序周期時,關(guān)注度應(yīng)按照排序結(jié)果判定,優(yōu)先關(guān)注燒鐵口作業(yè),制作泥套次之,以此類推,設(shè)置月檢、季檢、半年檢、一年檢的更新周期。

        根據(jù)文獻(xiàn)6和綜合評價結(jié)果,可制定作業(yè)周期檢查表,開展現(xiàn)場評估,見表6。現(xiàn)場操作員按照安全操作規(guī)程作業(yè),如果部分操作行為未按照規(guī)程工作,則操作主管應(yīng)記錄操作員的實際操作行為。而后,操作主管和操作員討論評估中發(fā)現(xiàn)的問題,與現(xiàn)場各崗位工作人員商定改進(jìn)建議,最終更新到相應(yīng)安全操作規(guī)程中。

        結(jié)果表明,量化、排序后的操作規(guī)程更新周期,改善了原有一次性集中、大規(guī)模的粗糙修訂方式,對于安全操作規(guī)程更加方便、有針對性,有效節(jié)約安全管理時間、精力、資源成本。

        表6 現(xiàn)場評估表Tab.6 Site assessment table

        3 結(jié)論

        (1)運(yùn)用HAZOP分析方法對某冶金高爐車間操作程序進(jìn)行辨識,形成操作程序信息表,以風(fēng)險發(fā)生次數(shù)、受傷程度、經(jīng)濟(jì)損失、作業(yè)次數(shù)4個指標(biāo)建立判據(jù)。

        (2)采用熵權(quán)法和TOPSIS法相結(jié)合的綜合評判模型,可以對4個指標(biāo)賦予客觀權(quán)重,避免人員的主觀賦權(quán);計算出各作業(yè)任務(wù)與最劣解的貼近程度,幫助人員合理分配關(guān)注度,制定周期更新制度。驗證評價結(jié)果與現(xiàn)場實際相吻合,表明該模型是合理可行的。

        (3)在安全管理原理和作業(yè)循環(huán)檢查機(jī)制的指導(dǎo)下,建立了冶金企業(yè)某高爐車間的安全操作規(guī)程更新制度,有效地將作業(yè)循環(huán)檢查機(jī)制應(yīng)用于冶金企業(yè)當(dāng)中,擴(kuò)展其適用性。

        (4)根據(jù)作業(yè)循環(huán)分析規(guī)范和綜合評價結(jié)果制定周期檢查信息表,優(yōu)化、規(guī)范人員“自選操作”,最終可有效更新制定符合現(xiàn)場實際的安全操作規(guī)程。

        (5)可基于法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)原理提出新方法,或持續(xù)優(yōu)化現(xiàn)有方法,對人員作業(yè)的危害程度進(jìn)行合理評判,進(jìn)一步研究探討。

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