李紅霞， 黨清新

(西安科技大學(xué)管理學(xué)院， 西安 710699)

盡管近些年來清潔能源(如太陽能、風(fēng)能、生物能、海洋能等)在工業(yè)生產(chǎn)方面發(fā)展迅速，但是長期以來煤炭在中國能源結(jié)構(gòu)中居于主體地位，直接或者間接地影響著國家經(jīng)濟(jì)命脈。2020年受到新冠疫情的影響，中國的煤炭生產(chǎn)能力仍在增長，達(dá)到37.71×108t/a。但是隨著煤炭產(chǎn)量不斷增長，煤炭行業(yè)各種類型的事故也相應(yīng)增多。

如何科學(xué)、合理、高效地對應(yīng)急救援物資倉庫選址進(jìn)行評價，是有待解決的重要問題。當(dāng)前可查閱的國內(nèi)學(xué)者對應(yīng)急物資倉庫選址評價的研究資料并不豐富，大部分的學(xué)者更偏向于對普遍設(shè)施選址的評價[1]。肖潤謀等[2]量化了影響救援的主要路況屬性，建立了目標(biāo)路況評價模型，基于模糊評價法研究各路況屬性；孫瀅悅等[3]從6個指標(biāo)因素出發(fā)，建立應(yīng)急避難所選址適宜區(qū)評價概念框架，開展基于逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS)方法的城市應(yīng)急避難所選址適宜性評價研究；韓永飛[4]建立了應(yīng)急物資儲備庫選址評價指標(biāo)體系，采用加權(quán)灰熵對備選儲備庫選址的優(yōu)劣進(jìn)行評價。復(fù)雜性和不確定性是解決多屬性決策問題的難點(diǎn)，使決策者在決策時不能定量地分析問題，同時決策時受到主觀偏好的影響，更難對實際問題做出客觀的評價。Torra[5]于2010年提出猶豫模糊集這一理論，該理論指出，猶豫模糊集中所包含的單一元素可以擁有多個不同的隸屬度，從而可以對問題的不確定性進(jìn)行更加翔實的描述。在遇到實際問題時，專家更偏向于用語言來表達(dá)，但專家在表達(dá)過程中也會存在猶豫的情況，針對這一問題，Rodriguez等[6]在2012年提出了猶豫模糊語言術(shù)語集的理論，該理論擴(kuò)充了猶豫模糊集理論，允許專家在評價實際問題時使用多個連續(xù)的語言術(shù)語來表達(dá)，使表達(dá)更加自由化。目前，在風(fēng)險評估、質(zhì)量評估、績效評估等問題的研究中已廣泛應(yīng)用了猶豫模糊集來進(jìn)行評價[7]。現(xiàn)首次將猶豫模糊方法引入到煤礦應(yīng)急救援資源倉庫選址評估問題中，使評價更符合現(xiàn)實情況，評價結(jié)果更加真實有效。

1 影響應(yīng)急救援物資倉庫選址因素

應(yīng)急救援物資倉庫的選址與其他類型的選址問題不同，應(yīng)急救援物資倉庫的選址問題更加復(fù)雜。因此，構(gòu)建了包括經(jīng)濟(jì)因素、交通因素、自然因素、覆蓋范圍、公共設(shè)施、應(yīng)急物資儲備6個部分的應(yīng)急物資倉庫選址評價指標(biāo)體系[8]。

(1)經(jīng)濟(jì)因素。所有項目的建設(shè)都與經(jīng)濟(jì)因素密切相關(guān)，建立應(yīng)急資源倉庫要不僅要考慮到前期的倉庫土地成本、建設(shè)成本以及建成后期倉庫的運(yùn)營成本。因此，在考慮應(yīng)急救援物資的選址時應(yīng)根據(jù)計劃的資源庫規(guī)模來分析規(guī)劃所需要的土地面積，按照當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)情況計算所需要的土地成本，并結(jié)合資源庫的建設(shè)數(shù)量需求計算所需的建設(shè)成本以及倉庫日常的運(yùn)營成本。

(2)交通因素。道路設(shè)施是一個很重要的影響因素，道路設(shè)施的良好狀況有助于加速救援隊伍到達(dá)事故現(xiàn)場；應(yīng)急救援倉庫的道路條數(shù)也影響著救援時效。因此，交通因素的顯性指標(biāo)有3個：道路設(shè)施、道路數(shù)目和道路等級。

(3)自然因素。在進(jìn)行倉庫選址時，自然條件也是一個很重要的因素。需要考慮的有以下幾點(diǎn)：倉庫的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)是否合格；倉庫里存放的物資是否能夠長期穩(wěn)定存儲，以保證救援物資的正常使用；倉庫建設(shè)的位置是否足夠安全，以保證不受到自然災(zāi)害的影響。因此，選址必須能夠保證應(yīng)急資源庫的安全和長期穩(wěn)定地運(yùn)營。

(4)覆蓋范圍。應(yīng)急資源庫選址需要保證可以覆蓋這一區(qū)域內(nèi)所有的煤礦企業(yè)，并能夠供給每一個煤礦企業(yè)應(yīng)急救援。應(yīng)急資源庫覆蓋的范圍越大，庫存的物資越多，能夠給提供應(yīng)急救援的煤礦數(shù)量越多，應(yīng)急救援的規(guī)模就越大，但同時運(yùn)營成本也會變大。因此，覆蓋范圍的兩個主要影響因素是區(qū)域覆蓋率和庫存能力。

(5)公共設(shè)施。應(yīng)急資源庫的公共設(shè)施狀況同樣會影響應(yīng)急倉庫的運(yùn)營，主要反映在應(yīng)急倉庫的通信狀況是否良好以及水電的供應(yīng)狀況是否穩(wěn)定。公共設(shè)施的良好狀態(tài)能維持倉庫日常的正常運(yùn)營，并保證在有生產(chǎn)安全事故發(fā)生時能提供有力的支撐。因此，公共設(shè)施的影響因素主要是通電情況、通水情況和通信狀況3個指標(biāo)。

(6)應(yīng)急物資儲備。應(yīng)急物資的儲備狀況能夠很好地反映倉庫的物資儲備能力。物資質(zhì)量應(yīng)該嚴(yán)格按照國家制定的應(yīng)急救援物資標(biāo)準(zhǔn)來選擇，在物資數(shù)量不足、物資類別較少時應(yīng)盡快地補(bǔ)充物資，以免在發(fā)生生產(chǎn)安全事故時，由于物資儲備量低、物資種類較少而影響救援的效果。因此，應(yīng)急物資儲備的指標(biāo)為應(yīng)急物資類別、應(yīng)急物資數(shù)量以及應(yīng)急物資質(zhì)量。

根據(jù)上述的內(nèi)容，構(gòu)建了應(yīng)急救援物資倉庫的選址評價體系，具體指標(biāo)如圖1所示。

2 基于模糊猶豫方法的煤礦應(yīng)急救援物資選址評價模型構(gòu)建

2.1 基于OWA算子的評價指標(biāo)權(quán)重確定

有序加權(quán)平均(ordered weighted averaging operator，OWA)算子賦權(quán)法與其他方法相比具有一個重要特性：權(quán)重的確定只與數(shù)值信息所處的位置有關(guān)，降低了主觀偏好對權(quán)重的影響[9]。計算步驟如下。

步驟1集結(jié)決策數(shù)據(jù)。

對指標(biāo)Ci給出評價數(shù)據(jù)(g1，g2，…，gn)，給這些評價數(shù)據(jù)按照從大到小的順序再次排序，開始編號為0，h0≥h1≥…≥hk…≥hn-1，重新排序的評價數(shù)據(jù)集合為(h0，h1，…，hn-1)[10]。

步驟2確定賦權(quán)向量。

(1)

則權(quán)重

(2)

根據(jù)二項式定理有

(3)

(4)

步驟3計算絕對權(quán)重。

將步驟2中所得到的權(quán)重kj+1與其所對應(yīng)的決策數(shù)據(jù)hj相結(jié)合，進(jìn)一步計算出指標(biāo)Ci的絕對權(quán)重值。

(5)

式(5)中：m為指標(biāo)因素的數(shù)量。

步驟4確定相對權(quán)重。

(6)

2.2 基于猶豫模糊方法的煤礦事故應(yīng)急物資倉庫選址評價模型

2.2.1 猶豫模糊方法的基本概念

設(shè)S={sα|α=-t，…，-1，0，1，…，t}是一個含有奇數(shù)個語言變量、小標(biāo)以0為對稱中心的語言術(shù)語集，s-t和st為語言變量的下界和上界，t為正整數(shù)[11]。語言術(shù)語集的粒度通常為7或者9，當(dāng)語言術(shù)語集的粒度為7時，S={s-3，s-2，s-1，s0，s1，s2，s3}={糟糕，差，略差，中等，略好，好，完美}；當(dāng)語言術(shù)語集的粒度為9時，S={s-4，s-3，s-2，s-1，s0，s1，s2，s3，s4}={特別差，很差，差，稍差，一般，好，很好，特別好}[12]。S應(yīng)滿足的特征如下。

(1)有序性：si>sj，即i>j。

(2)存在可逆運(yùn)算: neg(si)=s-i，同時neg(s0)=s0。

(3)存在最小值：當(dāng)si≤sj，則min(si，sj)=si。

(4)存在最大值：當(dāng)si≤sj，則max(si，sj)=sj。

2.2.2 基于猶豫模糊方法的煤礦應(yīng)急救援物資倉庫選址的評價模型

在了解猶豫模糊語言集的運(yùn)算規(guī)則[13]以后，應(yīng)用其對煤礦應(yīng)急救援倉庫選址進(jìn)行評價，具體步驟如下。

步驟2得到一級指標(biāo)的評價結(jié)果。將第i個一級指標(biāo)已得到的二級指標(biāo)權(quán)重與專家評價語言集進(jìn)行集結(jié)，這個步驟中使用的是猶豫模糊語言加權(quán)算術(shù)平均(hesitant fuzzy linguistic weighted averaging，HFLWA)算子[11]，最終得到第i個一級指標(biāo)的猶豫模糊語言評價結(jié)果DBi。

步驟3根據(jù)式(7)、式(8)歸攏第i個一級指標(biāo)的評價結(jié)果。

(7)

由于g=4，所以

(8)

式中：*DBi為在某一歸攏區(qū)間內(nèi)的DBi評價元素的個數(shù)。

步驟4將一級指標(biāo)權(quán)重W與一級指標(biāo)層的綜合評價結(jié)果*DBi運(yùn)用HFLWA算子集結(jié)，最終得出目標(biāo)層的評價集合Dk。

(9)

式(9)中：*Dk為Dk中元素的個數(shù)；Dr為Dk中放入的元素。

3 實例計算

根據(jù)所構(gòu)建的煤礦應(yīng)急救援物資倉庫選址指標(biāo)體系和評價模型，能夠?qū)}庫選址做出科學(xué)客觀的評價。以山東省煤田地質(zhì)局某應(yīng)急救援中心基地為例，進(jìn)行實例分析，最終得到評價結(jié)果。

3.1 確定評價指標(biāo)權(quán)重

邀請了5位專家對山東省煤田地質(zhì)局某應(yīng)急救援中心基地的經(jīng)濟(jì)因素、自然因素、交通因素、覆蓋范圍、公共設(shè)施及應(yīng)急物資儲備6個一級指標(biāo)進(jìn)行打分，打分結(jié)果如表1所示。將5位專家對B1的決策數(shù)據(jù)按照從大到小的順序重排，即(8，6，5，5，5)。根據(jù)式(1)～式(4)得到賦權(quán)向量kj+1=(0.062 5，0.25，0.375，0.25，0.062 5)，那么B1的絕對權(quán)重為

=5.437 5。

計算一級指標(biāo)的相對權(quán)重為w=(0.125 7， 0.186 4， 0.140 2， 0.170 5，0.185 0， 0.192 2)。

同理可以計算得到二級指標(biāo)的權(quán)值，如表2所示。

3.2 基于模糊語言方法的煤礦應(yīng)急倉庫選址評價

步驟1集結(jié)山東省煤田地質(zhì)局某應(yīng)急救援中心基地選址指標(biāo)體系二級指標(biāo)的決策評語集合，得到評價語言集，見表3。

步驟2應(yīng)用HFLWA算子，將表3中得到的二級指標(biāo)權(quán)重與評價語言集進(jìn)行集結(jié)。在這一步驟中，實際上是對評價語言集的腳標(biāo)進(jìn)行運(yùn)算。通過MATLAB軟件對評價語言集的腳標(biāo)進(jìn)行計算。

表1 一級指標(biāo)專家打分結(jié)果Table 1 Scoring results of first level index experts

表2 權(quán)重計算結(jié)果Table 2 Weight calculation results

表3 各二級指標(biāo)評價語言集Table 3 Evaluation language set of secondary indicators

經(jīng)過計算，得到指標(biāo)B1中所包含的24個評價的腳標(biāo)值，DB1={d-0.670 5，d-0.352 1，d-0.337，d0.284 7，…，d1.311 0}。同理，可以得到其他5個一級指標(biāo)的評價腳標(biāo)值，即一級指標(biāo)B2中所包含的18個評價腳標(biāo)值DB2={d0.651 2，d0.991 3，d0.985 5，d1.325 6，…，d2.311 1}，一級指標(biāo)B3中所包含的48個評價腳標(biāo)DB3={d1.266 1，d1.489 2，d1.513 4，d1.518 8，…，d2.965 0}， 一級指標(biāo)B4中所包含的6個評價腳標(biāo)值DB4={d1.479 2，d1.958 4，d2.000 0，d2.479 2，d2.520 8，d3.000 0}，一級指標(biāo)B5中所包含的36個評價腳標(biāo)值DB5={d1.452 9，d1.820 4，d1.435 8，d1.803 3，…，d3.367 5}，一級指標(biāo)B6中所包含的24個評價腳標(biāo)值DB6={d1.997 2，d2.337 2，d2.677 2，d2.328 6，…，d4.000 0}。

同理，其余5個指標(biāo)的結(jié)果見表4。

步驟5根據(jù)式(9)求得最終結(jié)果，其中*Dk為486。

表4 各一級指標(biāo)歸攏結(jié)果Table 4 Results of the first level indicators

3.3 結(jié)果分析

通過對山東省煤田地質(zhì)局某應(yīng)急救援中心基地評價結(jié)果可知，這一選址并不是最佳選址地點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)因素影響總體評價結(jié)果最大，交通因素也是影響選址總體評價的原因之一，再次選址時應(yīng)該多關(guān)注經(jīng)濟(jì)因素和交通因素，以提升選址的總體評價，達(dá)到最佳選址。

4 結(jié) 論

對于煤礦應(yīng)急救援物資倉庫選址評價問題，首先構(gòu)建了應(yīng)急救援物資倉庫選址評價指標(biāo)體系，并使用OWA算子計算各層指標(biāo)的權(quán)重以保證權(quán)重值的可靠性；然后，基于猶豫模糊方法構(gòu)建了煤礦應(yīng)急救援物資倉庫選址評價模型；最終以山東省煤田地質(zhì)局某應(yīng)急救援中心基地選址為例，使用MATLAB軟件進(jìn)行仿真得到評價得分值，同時對評價結(jié)果進(jìn)行分析解讀。結(jié)論如下。

(1)評價指標(biāo)權(quán)重使用OWA算子進(jìn)行計算，不僅兼顧了決策者的主觀意愿，同時還保證了結(jié)果不會受決策者的主觀偏好帶來的影響，從而提高保證了指標(biāo)權(quán)重值的可靠性。

(2)基于猶豫模糊方法進(jìn)行煤礦應(yīng)急物資倉庫選址評價研究，能夠完全涵蓋所有的評價信息，解決了決策者不能量化決策信息的不確定問題，以得到更符合決策者評價信息的評價結(jié)果，給煤礦應(yīng)急物資倉庫選址評價提供了新的理論參考。

(3)經(jīng)過實例計算，對山東省煤田地質(zhì)局某應(yīng)急救援中心基地選址進(jìn)行評價，邀請5位專家對倉庫選址的六大類指標(biāo)進(jìn)行打分，并結(jié)合已構(gòu)建的煤礦應(yīng)急救援物資倉庫選址評價模型對結(jié)果進(jìn)行分析，得到山東省煤田地質(zhì)局某應(yīng)急救援中心基地選址在經(jīng)濟(jì)因素及交通因素方面存在問題，需要進(jìn)行針對性的改進(jìn)。

盡管提出的應(yīng)急救援物資倉庫選址評價指標(biāo)體系及選址評價模型可以比較客觀地評價應(yīng)急物資倉庫選址的優(yōu)劣，但仍存在不夠精細(xì)的問題，還可以進(jìn)行深入研究：①倉庫選址評價指標(biāo)體系還可以進(jìn)行細(xì)化，建立更加全面詳細(xì)的評價指標(biāo)體系；②指標(biāo)權(quán)重的賦權(quán)方法還可以進(jìn)行組合研究，能夠更精確的計算評價指標(biāo)體系的權(quán)重；③基于模糊猶豫方法還可以探討區(qū)間猶豫模糊評價、直覺模糊評價等在煤礦應(yīng)急物資倉庫的選址問題上的應(yīng)用。