葛 悅副研究員 鄧兵兵助理研究員 姚衛(wèi)華高級工程師 徐亞博研究員
(北京市科學技術研究院城市安全與環(huán)境科學研究所,北京 100054)
由于企業(yè)安全生產(chǎn)事故頻發(fā),政府越來越重視企業(yè)的安全生產(chǎn)條件。安全生產(chǎn)條件應是滿足安全生產(chǎn)的各種因素及其集合,包含“物的狀態(tài)”“環(huán)境的狀態(tài)”“人的狀態(tài)”“管理的狀態(tài)”。雖然企業(yè)不具備安全生產(chǎn)條件不一定會發(fā)生安全生產(chǎn)事故,但安全生產(chǎn)事故的發(fā)生一定與安全生產(chǎn)條件存在問題有關。為了規(guī)范企業(yè)安全生產(chǎn)行為,政府部門在政策上不斷完善安全生產(chǎn)法律法規(guī)及技術標準等。除此之外,企業(yè)安全生產(chǎn)條件普查、標準化創(chuàng)建、隱患排查及風險評估也成為督促企業(yè)落實主體責任,提升企業(yè)本質安全水平的有力措施。雖然采取了很多措施,但是仍然有重大事故發(fā)生,安全生產(chǎn)現(xiàn)狀不容樂觀。專家學者逐漸認識到安全生產(chǎn)事故預警研究的必要性。雍岐東等[1]建立企業(yè)層面的生產(chǎn)安全預警指標體系和政府部門宏觀決策層的生產(chǎn)安全預報指標體系;常春光等[2]基于模糊理論研究建筑行業(yè)的安全生產(chǎn)事故預警方法;楊雪等[3]基于灰色層次分析法對煤礦安全進行評估;楊濤等[4]以風險辨識、風險評價和風險預警過程為主線,對企業(yè)安全生產(chǎn)事故風險預警的理論和方法進行綜述;朱麗娜[5]建立基于貝葉斯網(wǎng)絡的發(fā)電企業(yè)安全生產(chǎn)事故風險預警模型;謝雪明[6]建立基于貝葉斯網(wǎng)絡推理學習的建筑安全指標預警模型;王嘉豪等[7]基于層次分析法建立化工園區(qū)事故風險綜合評價及分級預警模型;段在鵬等[8]研究面向小樣本安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)的事故集成預警模型;張翌曼等[9]基于圖論開展生產(chǎn)安全事故風險預警指標篩選及分析;趙澤民等[10]基于組合賦權云模型對危貨運輸企業(yè)安全風險進行評價。目前關于不確定信息下工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)事故預測研究較少。
在現(xiàn)實中安全生產(chǎn)事故的影響因素存在大量的不確定信息,包含認知不確定和貧信息不確定,傳統(tǒng)方法難以對企業(yè)安全生產(chǎn)事故做出科學合理地預測,模糊數(shù)學方法和灰色系統(tǒng)理論方法分別在這2方面表現(xiàn)出極大優(yōu)勢,本文在利用灰色關聯(lián)分析法確定指標權重的基礎上,建立工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)事故的模糊綜合評價預測模型,并在實例中予以應用,提出預防安全生產(chǎn)事故的措施建議,為安全生產(chǎn)事故預測提供科學有效的依據(jù)。
設U={U1,…,Um}為刻畫被評價對象的m個評價指標,其中,Ui為第i個評價指標,i=1,…,m,m為評價指標個數(shù);V={V1,…,Vn}為刻畫各評價指標所處狀態(tài)的n個評價等級,其中,Vj為第j個評價等級,j=1,…,n,n為評價等級個數(shù)。
關聯(lián)度反映各評價指標相對最優(yōu)指標的優(yōu)劣關系,因此,依據(jù)評價指標的相對重要性評分,采用灰色系統(tǒng)分析方法中的灰色關聯(lián)分析法確定評價指標的權重。
設評價指標的相對重要性評價矩陣為(xik)m×p,其中,xik表示第k位專家對評價指標Ui相對于評價問題的重要程度打分,k=1,…,p。對原始數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理,公式為:
(1)
?
(2)
(3)
對單評價指標Ui作評判,該評價對象能被評為Vj的隸屬度為yij,從而得到評價指標Ui的單指標評判集為yi=(yi1,…,yin)。m個評價指標的評判集構造出一個總的評判矩陣Y,即每個被評價對象確定了從U到V的模糊關系Y:
(4)
Y中的不同行反映了某個評價對象從不同的單因素對各等級模糊子集的隸屬程度。用模糊權向量A將不同的行進行綜合,就得到該被評價對象從總體上對各等級模糊子集的隸屬程度,即模糊綜合評價結果向量。
引入V上的一個模糊子集B,稱模糊評價,又稱決策集。建立評價模型B=A*Y,其中,*為算子符號,本文采用普通矩陣乘法算子。
工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)預測系統(tǒng)是個龐大復雜的多因素系統(tǒng),可實現(xiàn)預測功能,同時可指出薄弱環(huán)節(jié)并提出措施建議,必須先建立一個科學的預測指標體系。在廣泛調研和專家訪談的基礎上,最終確定4個一級指標:人的因素、物的因素、環(huán)境因素及管理因素。
人的因素包括教育程度、操作技術、按章作業(yè)和安全意識。不同的教育程度在崗位技能的掌握、知識的運用和應變能力方面都呈現(xiàn)差異化。操作技術不熟練、違章違規(guī)作業(yè)、安全意識薄弱也都是事故發(fā)生的重要因素。
物的因素包括設備因素和材料因素。其中,設備因素包括技術和設計、設備設施工具附件、設備維護保養(yǎng)情況、安全防護設施、個人防護用品;材料因素包括材料的物料性質和存放狀態(tài)。設備技術和設計有缺陷、設備設施工具附件有缺陷、設備維護保養(yǎng)不到位、安全防護設施缺少或有缺陷、個人防護用品缺少或有缺陷都是工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)中的隱患。
環(huán)境的因素也是影響工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)事故的重要因素,包括場所布局和場所環(huán)境。場所布局的不合理、生產(chǎn)場所環(huán)境不良都有可能引發(fā)事故。
管理因素包括管理制度、監(jiān)督檢查、應急機制、組織狀態(tài)和隱患整改。管理制度又包括安全生產(chǎn)責任制、安全生產(chǎn)規(guī)章制度、安全操作規(guī)程。管理方面存在的缺陷包括責任制不完善、規(guī)章制度缺少或不健全、操作規(guī)程缺失或不健全、現(xiàn)場監(jiān)督檢查不到位、應急機制不健全、勞動組織不合理、隱患未及時消除等。
工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)事故預測指標體系的具體層次結構,見表1。
表1 工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)事故預測指標體系Tab.1 Index system for predicting safety production accidents in industrial enterprises
因素集分為3層:
第一層:U={U1,U2,U3,U4}
第二層:U1={U11,U12,U13,U14},U2={U21,U22},U3={U31,U32},U4={U41,U42,U43,U44,U45}
第三層:U21={U211,U212,U213,U214,U215},U22={U221,U222},U41={U411,U412,U413}
以某市為例,選取工業(yè)類的機械、冶金、輕工、紡織、建材、有色行業(yè)企業(yè)各1家作為研究樣本,進行實際運用分析。
(1)一級指標相對權重。Ek表示第k個專家,k=1,…,8。一級指標的相對重要性評分,見表2。
表2 一級指標的相對重要性評分Tab.2 Relative importance score of primary indicators
根據(jù)式(1),對評判矩陣進行規(guī)范化得:
對關聯(lián)度作歸一化處理,w1=0.30,w2=0.23,w3=0.19,w4=0.28,即得U的下一級評價指標對應的權重集A=(0.30,0.23,0.19,0.28)。
(2)二級指標相對權重。人的因素各指標的相對重要性評分,見表3。
計算得U1的下一級評價指標對應的權重集A1=(0.19,0.34,0.26,0.21)。
物的因素各指標的相對重要性評分,見表4。
表4 物的因素各指標的相對重要性評分Tab.4 Relative importance score of various indicators of object factors
計算得U2的下一級評價指標對應的權重集A2=(0.56,0.44)。
環(huán)境因素各指標的相對重要性評分,見表5。
表5 環(huán)境因素各指標的相對重要性評分Tab.5 Relative importance score of various indicators of environmental factors
計算得U3的下一級評價指標對應的權重集A3=(0.62,0.38)。
管理因素各指標的相對重要性評分,見表6。
表6 管理因素各指標的相對重要性評分Tab.6 Relative importance score of various indicators of management factors
計算得U4的下一級評價指標對應的權重集A4=(0.16,0.24,0.18,0.20,0.22)。
(3)三級指標相對權重。設備因素各指標的相對重要性評分,見表7。
表7 設備因素各指標的相對重要性評分Tab.7 Relative importance score of various indicators of equipment factors
計算得U21的下一級評價指標對應的權重集A21=(0.15,0.28,0.25,0.16,0.16)。
材料因素各指標的相對重要性評分,見表8。
表8 材料因素各指標的相對重要性評分Tab.8 Relative importance score of various indicators of material factors
計算得U22的下一級評價指標對應的權重集A22=(0.31,0.69)。
管理制度各指標的相對重要性評分,見表9。
表9 管理制度各指標的相對重要性評分Tab.9 Relative importance score of various indicators of management system factors
計算得U41的下一級評價指標對應的權重集A41=(0.31,0.41,0.28)。
確定評價等級集V={好,較好,一般,較差,差},見表10。
表10 評價級Tab.10 Evaluation level
根據(jù)評價級,對選取的6家工業(yè)企業(yè)進行評判,得到諸因素的模糊單因素評判,見表11。
表11 模糊單因素評判Tab.11 Fuzzy single factor judge matrix
(1)分層作綜合評判。U21={U211,U212,U213,U214,U215},權重A21=(0.15,0.28,0.25,0.16,0.16),
根據(jù)式(4),對U211,U212,U213,U214,U215的模糊評判構成的單因素評判矩陣:
B21=A21Y21=(0.7925,0.8453,0.8246,0.9277,0.7855,0.8264)
同理可得,B22=A22Y22=(0.6465,0.6759,0.7793,0.7023,0.8262,0.9245)
B2=A2Y2=A2(B21,B22)T=(0.7283,0.7708,0.8047,0.8285,0.8034,0.8696)
B4=A4Y4=(0.8158,0.7932,0.8651,0.7358,0.7338,0.8116)
B1=A1Y1=(0.9069,0.8244,0.9233,0.8977,0.6562,0.6291)
B3=A3Y3=(0.7178,0.7822,0.7874,0.7178,0.8570,0.6190)
(2)高層次的綜合評判。U={U1,U2,U3,U4},權重A=(0.30,0.23,0.19,0.28),則綜合評判:
B=AY=A(B1,B2,B3,B4)T=(0.8044,0.7953,0.8539,0.8023,0.7499,0.7336)
由此可知,6家工業(yè)企業(yè)的安全生產(chǎn)條件綜合評判結果的排序為:企業(yè)3(輕工)、企業(yè)1(機械)、企業(yè)4(紡織)、企業(yè)2(冶金)、企業(yè)5(建材)、企業(yè)6(有色);其中企業(yè)3(輕工)、企業(yè)1(機械)、企業(yè)4(紡織)的安全生產(chǎn)條件處于較好狀態(tài),企業(yè)2(冶金)、企業(yè)5(建材)、企業(yè)6(有色)的安全生產(chǎn)條件處于中等狀態(tài)。
通過模糊綜合評判,可判定影響企業(yè)1(機械)安全生產(chǎn)事故的最主要因素是環(huán)境因素,其次是物的因素,建議在生產(chǎn)布局方面進行合理規(guī)劃,從材料的物料性質方面提高安全性,使用安全可靠的材料;影響企業(yè)2(冶金)安全生產(chǎn)事故的最主要因素是物的因素,其次是環(huán)境因素,建議合理存放材料,合理安排生產(chǎn)布局;影響企業(yè)3(輕工)安全生產(chǎn)事故的最主要因素是環(huán)境因素,其次是物的因素,建議合理安排生產(chǎn)布局,從物料性質出發(fā)提升材料的安全性;影響企業(yè)4(紡織)安全生產(chǎn)事故的最主要因素是環(huán)境因素,其次是管理因素,建議合理安排生產(chǎn)布局,對安全生產(chǎn)進行現(xiàn)場監(jiān)督檢查,建立完備的應急機制;影響企業(yè)5(建材)安全生產(chǎn)事故的最主要因素是人的因素,其次是管理因素,建議加強對從業(yè)人員的操作技術培訓,教導從業(yè)人員按章作業(yè),提升從業(yè)人員的安全意識,加強現(xiàn)場監(jiān)督檢查力度,建立應急機制;影響企業(yè)6(有色)安全生產(chǎn)事故的最主要因素是環(huán)境因素,其次是人的因素,建議合理安排生產(chǎn)布局,改善作業(yè)環(huán)境,加強對從業(yè)人員的培訓力度,使其熟練掌握操作技術,并引導從業(yè)人員按章作業(yè)。模型的分析結果與企業(yè)實際情況相吻合,因此,利用模型可對企業(yè)安全生產(chǎn)事故預防提供科學指導。
(1)在廣泛調研和專家訪談的基礎上,從人、物、環(huán)境、管理4個方面建立相對科學完整的工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)事故預測指標體系。
(2)結合安全生產(chǎn)事故影響因素的灰色、模糊等特點,基于灰色關聯(lián)分析法確定指標權重,然后利用模糊理論建立工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)事故的預測模型,并通過實例給予分析驗證,模型分析結果與實際情況相吻合。
(3)盡管在安全生產(chǎn)事故評價預測的實際操作中還存在一些問題,安全生產(chǎn)事故評價得分高并不等于不會發(fā)生事故,但通過反推并解決安全生產(chǎn)薄弱環(huán)節(jié)可大大減少事故發(fā)生的數(shù)量、頻率。