， ，，

(1.浙江廣播電視大學(xué) 蕭山學(xué)院，浙江 杭州 311200；2.浙江工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

國(guó)內(nèi)外對(duì)化工安全生產(chǎn)重視程度非常高，一些危險(xiǎn)項(xiàng)目工程在施工前都會(huì)對(duì)項(xiàng)目的整體結(jié)構(gòu)和施工過(guò)程進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；特別是在化工工藝安全、石油、核工業(yè)和建筑業(yè)等危險(xiǎn)行業(yè)中表現(xiàn)的尤為重要，針對(duì)此類情況制定了一些評(píng)估方案，如火災(zāi)爆炸評(píng)估、毒性評(píng)估等綜合評(píng)估方案[1-4].化工工藝在生產(chǎn)過(guò)程中具有高溫、易燃易爆等特點(diǎn)，相對(duì)于其他企業(yè)其危險(xiǎn)程度更高；據(jù)統(tǒng)計(jì)，化工類企業(yè)在所有工業(yè)企業(yè)發(fā)生的爆炸事故中所占比例高達(dá)30%[5].肖曾在《淺談化工液體產(chǎn)品儲(chǔ)存過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及對(duì)策分析》中詳細(xì)獲取了相關(guān)產(chǎn)品的液位、液壓等參數(shù)，并將之用于確認(rèn)危險(xiǎn)事故的發(fā)生源和確定重大危險(xiǎn)因素中，從而更好的對(duì)化工液體產(chǎn)品的儲(chǔ)存過(guò)程進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[6].李含力分析了化工工藝的相關(guān)概念之后，重點(diǎn)研究了化工工藝的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和化工工藝的安全評(píng)價(jià)的相關(guān)內(nèi)容[7].趙志軍等[8]將ZigBee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，利用新型技術(shù)監(jiān)測(cè)各類指標(biāo)來(lái)提高監(jiān)測(cè)水平，但在數(shù)據(jù)后續(xù)處理上略顯不足.李全明等[9]提出了層次結(jié)構(gòu)模型得到各指標(biāo)權(quán)重；段在鵬等[10]提出了基于蒙特卡洛模擬得到客觀指標(biāo)權(quán)重；顏世航等優(yōu)化了安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)，建立多層次數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[11-12]；鄭銳等[13]提出可用信息熵客觀計(jì)算權(quán)重從而建立模糊評(píng)價(jià)模型.針對(duì)基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)后續(xù)處理上不足和指標(biāo)權(quán)重計(jì)算存在的差異等問(wèn)題，筆者將從三方面展開(kāi)工作：1) 采用Kalman濾波對(duì)基于物聯(lián)網(wǎng)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，有效地剔除傳感器空采樣和異常值的現(xiàn)象；2) 使用TFN-AHP模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建指標(biāo)體系，更客觀地反映各評(píng)價(jià)因素的權(quán)重；3) 基于物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)地對(duì)化工工藝安全狀況地有效評(píng)估.

1 系統(tǒng)模型

目前，化工企業(yè)的安全生產(chǎn)評(píng)估通過(guò)了專家考核評(píng)估，因此帶有一定的人為主觀因素的影響.為了盡量減少這種影響，通過(guò)不同的安全生產(chǎn)指標(biāo)的特征值，并利用數(shù)學(xué)方法對(duì)化工企業(yè)安全生產(chǎn)等級(jí)進(jìn)行定性和定量分析.筆者結(jié)合多種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)技術(shù)，對(duì)危險(xiǎn)化工工藝的安全狀態(tài)進(jìn)行定量、半定量的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)管理；以TFN-AHF模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建層次指標(biāo)體系，建立包括危險(xiǎn)物料、工藝參數(shù)和安全控制在內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)安全狀態(tài)的綜合評(píng)估.

1.1 確定指標(biāo)體系

1.1.1 危險(xiǎn)物料

危險(xiǎn)物料基于化工物品的基本屬性進(jìn)行評(píng)估，具體包括物料危險(xiǎn)性、燃料危險(xiǎn)性、爆炸危險(xiǎn)性、物質(zhì)毒害性和物質(zhì)腐蝕性等方面；這些方面主要涉及化學(xué)反應(yīng)及其基本屬性有關(guān)，一般在化工工藝過(guò)程中都有所涉及.

1.1.2 工藝參數(shù)

工藝參數(shù)基于物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)技術(shù)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析評(píng)估，具體包括儲(chǔ)量、溫度、壓力、流量、攪拌速度和氧含量；基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器節(jié)點(diǎn)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，能夠很好地對(duì)化工工藝生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并且做出安全評(píng)估.由于傳感器在一定的時(shí)鐘采集周期內(nèi)出現(xiàn)空采樣及異常值的現(xiàn)象，因此采用Kalman濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理來(lái)有效地消除空采樣及異常值對(duì)整個(gè)化工工藝安全評(píng)估的影響.

1.1.3 安全控制

安全控制基于控制系統(tǒng)的狀態(tài)(維修、檢查狀態(tài)等)對(duì)控制系統(tǒng)的安全進(jìn)行評(píng)估，具體包括溫度參數(shù)報(bào)警聯(lián)鎖、進(jìn)料比例控制聯(lián)鎖、緊急冷卻系統(tǒng)、攪拌穩(wěn)定控制與連鎖、安全泄放系統(tǒng)、可燃有毒氣體監(jiān)測(cè)報(bào)警裝置、緊急停車裝置以及其它安全控制裝置等，如圖1所示.

圖1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系Fig.1 Risk assessment index system

1.2 TFN-AHP確定各級(jí)指標(biāo)權(quán)重

圖1確定了一個(gè)三層評(píng)估指標(biāo)體系，本小節(jié)主要目的為確定每層評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重.采用文獻(xiàn)[14-15]方法進(jìn)行元素間兩兩對(duì)比構(gòu)建模糊判斷矩陣，由于受專家的主觀性影響，導(dǎo)致不同專家比較存在一定的不確定性，因此筆者提出了基于TFN-AHF法的三角模糊數(shù)來(lái)構(gòu)建模糊判斷矩陣并確定各層指標(biāo)體系的權(quán)重.

1.2.1 構(gòu)建模糊判斷矩陣

利用三角模糊數(shù)(TFN)來(lái)構(gòu)建模糊判斷矩陣，相對(duì)于上一級(jí)的各層評(píng)估指標(biāo)兩兩比較，從而得到一個(gè)科學(xué)量化的判斷矩陣.假設(shè)n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則構(gòu)成的模糊判斷矩陣為A=(aij)n×n，其中a=[l,m,u](l≤m≤u)用來(lái)描述一個(gè)模糊事件重要程度.同時(shí)邀請(qǐng)多位專家進(jìn)行評(píng)判，即可得到N位專家的綜合三角模糊數(shù)，定義為

(1)

Büyük?zkan等[16]提出的判斷矩陣標(biāo)度如表1所示.

表1 判斷矩陣標(biāo)度Table 1 Judgement matrix scale

1.2.2 計(jì)算判斷矩陣得到各層指標(biāo)權(quán)重

通過(guò)上一小節(jié)得到的各指標(biāo)的專家綜合三角模糊數(shù)aij=[lij,mij,uij],其中mij為專家給出的相對(duì)重要程度，lij,uij為專家評(píng)價(jià)的模糊區(qū)間；從而得到判斷矩陣P為

P=B×C

(2)

(3)

即可得到對(duì)應(yīng)層各指標(biāo)的權(quán)重為

(4)

式中：i=1,2,3,…,n；ωi為相對(duì)于上層的第i個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重.

1.3 模糊綜合評(píng)價(jià)法

1.3.1 確定評(píng)判對(duì)象和評(píng)判級(jí)

危險(xiǎn)化工工藝安全生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)設(shè)備安全控制的評(píng)估和評(píng)價(jià)中，常涉及多方面的指標(biāo)影響，由圖1可知筆者建立了多個(gè)因素的指標(biāo)體系；根據(jù)多位專家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建評(píng)判集V={V1,V2,…,Vn}，其中Vi(i=1,2,…,n)代表不同的評(píng)判等級(jí)，例如安全、異常和危險(xiǎn)等.

1.3.2 正太分布構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣

一般工程實(shí)踐中采用梯形分布、正態(tài)分布和三角分布等[17]隸屬度函數(shù)進(jìn)行構(gòu)建隸屬度矩陣.當(dāng)取值較高隸屬度時(shí)，采用正太分布能夠更好地收集隸屬度較高的信息；當(dāng)取值較低隸屬度時(shí)，采用正態(tài)分布又能更好地過(guò)濾掉隸屬度較低的信息[18-19]；因此采用模糊正態(tài)分布隸屬函數(shù)計(jì)算對(duì)應(yīng)的隸屬度.采用的隸屬度函數(shù)式為

(5)

式中：r(x)為參數(shù)x(溫度、壓力等)的隸屬度；μ為正太分布期望值；σ為正太分布的標(biāo)準(zhǔn)差(正太分布的寬度).隸屬度函數(shù)如圖2所示.

圖2 隸屬度函數(shù)Fig.2 Membership function

圖2確定了3 個(gè)不同的評(píng)語(yǔ)(異常、安全和危險(xiǎn))對(duì)應(yīng)3 個(gè)不同的評(píng)判區(qū)間，該3 個(gè)區(qū)間不同的期望值分別為μmin，μ，μmax，其分別對(duì)應(yīng)的是指標(biāo)程度的異常、安全與危險(xiǎn).由正太分布的特性可知：函數(shù)大部分的面積位于期望值左右的3 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差區(qū)域內(nèi)，因此采用6σ作為函數(shù)的定義域，具體的隸屬度函數(shù)為

(6)

(7)

(8)

式(6～8)分別代表的是異常、安全和危險(xiǎn)等3 個(gè)區(qū)間分布的具體隸屬度函數(shù)的表達(dá)式.評(píng)價(jià)指標(biāo)依據(jù)隸屬度函數(shù)可建立對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系矩陣S為

(9)

式中矩陣S的每行代表的是對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的n個(gè)(n=3)評(píng)判等級(jí)所對(duì)應(yīng)的隸屬度.

1.4 多層次綜合評(píng)價(jià)

由圖1可知：筆者提出了三層的指標(biāo)體系，根據(jù)式(4，9)得到的各層指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)ω和模糊關(guān)系矩陣S，依次向上合并，可得危險(xiǎn)化工工藝安全生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)于不同評(píng)判集最終的合成權(quán)重RPS為

(10)

式中：ωi(i=1,2,…,n)為根目錄下的一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重；ωij(i,j=1,2,…,n)為在對(duì)應(yīng)ωi的一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重；Sij(i,j=1,2,…,n)為對(duì)應(yīng)二級(jí)指標(biāo)下各指標(biāo)對(duì)應(yīng)評(píng)判等級(jí)的模糊關(guān)系矩陣；RPS為最后的多層次綜合評(píng)價(jià)結(jié)果.

2 實(shí)驗(yàn)與實(shí)例分析

2.1 Kalman濾波

圖1指標(biāo)體系中的工藝參數(shù)中的溫度、壓力和攪拌速率等來(lái)源于基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，由于受傳感器采樣周期、傳感器網(wǎng)路延時(shí)等客觀不穩(wěn)定因素影響，導(dǎo)致傳感器發(fā)生空采樣、異常值等現(xiàn)象，因此采用Kalman濾波對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)

行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如圖3所示，由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知Kalman能夠很好地對(duì)空采樣及異常數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾.

圖3 Kalman濾波Fig.3 Kalman filtering

2.2 實(shí) 驗(yàn)

如圖1所示，本實(shí)驗(yàn)采用某化工企業(yè)的危險(xiǎn)化工工藝安全生產(chǎn)評(píng)估體系，危險(xiǎn)物料與安全控制主要來(lái)源于某化工企業(yè)的一些日常文本信息，工藝參數(shù)來(lái)源于基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù).

2.2.1 確定各層指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)表1的判斷矩陣標(biāo)度，選擇多位專家進(jìn)行評(píng)判，最后得出綜合三角模糊數(shù)作為兩兩因素比較的重要程度，最后可得出該層各指標(biāo)對(duì)于上一層的權(quán)重.由表2，3可得到對(duì)應(yīng)于上一級(jí)的該層各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，同理可得到對(duì)應(yīng)于工藝參數(shù)和安全控制下的二級(jí)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的一級(jí)指標(biāo)下各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，即可得到各層指標(biāo)權(quán)重系數(shù)ωi.

表2 一級(jí)指標(biāo)標(biāo)度比較Table 2 Comparison of first grade index scale

表3 二級(jí)指標(biāo)標(biāo)度比較(危險(xiǎn)物料)Table 3 Comparison of two level index scales(Hazardous material)

2.2.2 多層次綜合評(píng)價(jià)

根據(jù)一些經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)規(guī)定，確定了危險(xiǎn)化工工藝安全生產(chǎn)評(píng)估的評(píng)價(jià)因素的各個(gè)參量μ對(duì)于不同評(píng)價(jià)區(qū)間的分布期望值，本實(shí)驗(yàn)設(shè)置了評(píng)判集V={V1,V2,V3}，分別為異常、安全和危險(xiǎn).根據(jù)表4中的期望值可以確定各參量的隸屬度計(jì)算模型，從而確定對(duì)應(yīng)于一級(jí)指標(biāo)下二級(jí)指標(biāo)的模糊關(guān)系矩陣.表4按照化工工藝生產(chǎn)的常規(guī)高壓反應(yīng)釜標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)判，評(píng)價(jià)內(nèi)容表示是的二級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)因素；危險(xiǎn)物料根據(jù)化學(xué)危險(xiǎn)品危險(xiǎn)性分級(jí)可分為0～4這5 個(gè)等級(jí)，數(shù)字越大危險(xiǎn)性越大；工藝參數(shù)根據(jù)常規(guī)高壓反應(yīng)釜的屬性來(lái)具體給定評(píng)判集期望值；安全控制根據(jù)日常的保養(yǎng)、檢查和維修次數(shù)來(lái)給定具體的評(píng)判集期望值.

表4狀態(tài)參量各評(píng)價(jià)區(qū)間期望值

Table4Intervalvaluesofstateparametersineachevaluationarea

評(píng)價(jià)內(nèi)容評(píng)判集異常μmin安全μ危險(xiǎn)μmax物料危險(xiǎn)性/分012燃燒危險(xiǎn)性/分012爆炸危險(xiǎn)性/分012物質(zhì)毒害性/分012物質(zhì)腐蝕性/分012儲(chǔ)量/L151820溫度/℃50100200壓力/MPa2.02.53.0流量/( mL·min-1)5.007.009.00攪拌速率/(r·min-1)200300450氧氣體積分?jǐn)?shù)/%51116每月溫度參數(shù)報(bào)警聯(lián)鎖/次123每月進(jìn)料比例控制聯(lián)鎖/次22.53每月緊急冷卻系統(tǒng)/次11.52每月攪拌穩(wěn)定控制與聯(lián)鎖/次11.52每月安全泄放系統(tǒng)/次246每月可燃有毒氣體監(jiān)測(cè)報(bào)警裝置/次246每月緊急停車裝置/次357

結(jié)合表4狀態(tài)參量各評(píng)價(jià)區(qū)間期望值，可得出各評(píng)判集所對(duì)應(yīng)的具體的隸屬度函數(shù)；根據(jù)危險(xiǎn)物料給定的化學(xué)物品的屬性值、基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)以及定期維修檢查保養(yǎng)的文本信息，即可得到對(duì)應(yīng)于上一級(jí)的模糊關(guān)系矩陣S.最后，結(jié)合多層次模糊綜合評(píng)價(jià)法即可得到.

2.2.3 實(shí)例比較

本實(shí)驗(yàn)與采用Kalman濾波的基于AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法(三角形分布作為隸屬度函數(shù))和不采用Kalman濾波的TFN-AHP模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行對(duì)比，設(shè)定3 個(gè)評(píng)判集={異常，安全，危險(xiǎn)}，分別為其設(shè)定3 個(gè)定量值80，60，40，如圖4所示.圖4中橫坐標(biāo)表示維時(shí)間、縱坐標(biāo)表示綜合評(píng)測(cè)分RPS,從整體綜合的RPS評(píng)分可知整個(gè)裝置處于安全與異常之間的一個(gè)相對(duì)良好的狀態(tài).從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看出：2016年4月到8月和2017年1月到3月，3 種方法綜合評(píng)測(cè)RPS結(jié)果相差不大(受權(quán)重、隸屬度函數(shù)影響)；而在2016年8月到2017年1月，3 種方法評(píng)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)了較大的變化，其原因：1) 不采用Kalman濾波的TFN-AHP模糊綜合評(píng)價(jià)法在此時(shí)受異常值的影響，導(dǎo)致整個(gè)評(píng)價(jià)權(quán)重結(jié)果相對(duì)偏向于異常，所以該方法相對(duì)評(píng)估結(jié)果RPS相對(duì)較低，因此采用Kalman濾波能有效地剔除異常值影響且保證評(píng)估結(jié)果的客觀性.2) 采用Kalman濾波基于AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法(三角形分布作為隸屬度函數(shù))相對(duì)該方法RPS結(jié)果較該方法高一些，由于此時(shí)工藝參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的傳感器數(shù)據(jù)分布于隸屬度為0.8附近區(qū)域(正態(tài)分布與三角形分布的交界區(qū)域)，該區(qū)域內(nèi)的三角形分布隸屬度函數(shù)所得的隸屬度相對(duì)于正態(tài)分布要高一些，所以最終的評(píng)價(jià)結(jié)果RPS較筆者提出的方法要高一些，因此采用不Kalman濾波的基于AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法(三角形分布作為隸屬度函數(shù))的評(píng)估結(jié)果相對(duì)偏保守一些，而筆者采用的方法更符合主觀預(yù)測(cè).

圖4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)Fig.4 Contrast experiment

3 結(jié) 論

提出了基于TFN-AHF模糊綜合評(píng)價(jià)的危險(xiǎn)化工工藝安全評(píng)估方法，以TFN-AHF模糊綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建層次指標(biāo)體系，建立包括危險(xiǎn)物料、工藝參數(shù)和安全控制在內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)安全狀態(tài)的綜合評(píng)估；通過(guò)傳感器采集基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并有效地結(jié)合Kalman濾波對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀正確，更符合人們的主觀預(yù)測(cè).但算法中還存在不足之處：如基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)測(cè)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并未進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)得到?jīng)Q策數(shù)據(jù)，又如數(shù)據(jù)冗余度較高，因此未來(lái)將從以上不足之處展開(kāi)工作.