多指标安全综合评价方法.docx

多指标安全综合评价方法.docx

《多指标安全综合评价方法.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《多指标安全综合评价方法.docx（16页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

多指标安全综合评价方法

多指标安全综合评价方法

概述

对指标体系的安全综合评价方法，叫多指标安全综合评价法，它是把多个描述被评价对象不同方面且量纲不同的定性和定量指标，转化为无量纲的评价值，并综合这些评价值以得出对该评价对象的一个整体评价。

多指标安全综合评价法具有多指标、多层次特性，能较好地处理大型复杂系统的安全评价问题，因而得到了广泛的应用。

其评价步骤包括：

明确评价对象；

建立评价指标体系；

定性与定量指标评价值的确定；

评价指标权系数的确定；

确定指标间合成关系，求综合评价值；

根据评价过程得到的信息，进行系统分析和决策。

   其中，最为关键的问题是指标体系的建立、指标评价值和权系数的确定以及合成关系的处理。

只有解决好上述问题，才能得到较为切合实际的安全评价结果。

指标体系的建立的原则

安全评价的核心问题，是确定评价指标体系。

指标体系是否科学、合理，直接关系到安全评价的质量。

为此，指标体系必须科学地、客观地、合理地、尽可能全面地反映影响系统安全的所有因素。

但是，要建立一套既科学又合理的安全评价指标体系，却是一个非常困难的问题。

为此必须按照一定的原则去分析和判断，才有可能较好地解决这一难题。

⒈目的性原则

指标体系要紧紧围绕改进系统安全这一目标来设计，并由代表系统安全各组成部分的典型指标构成，多方位、多角度地反映系统的安全水平。

⒉科学性原则

指标体系结构的拟定，指标的取舍，公式的推导等都要有科学的依据。

只有坚持科学性的原则，获取的信息才具有可靠性和客观性，评价的结果才具有可信性。

⒊系统性原则

指标体系要包括系统安全所涉及到的众多方面，使其成为一个系统：

相关性--要运用系统论的相关性原理不断分析，而后，组合设计安全评价指标体系；

层次性--指标体系要形成阶层性的功能群，层次之间要相互适应并具有一致性，要具有与其相适应的导向作用，即每项上层指标都要有相应的下层指标与其相适应；

整体性--不仅要注意指标体系整体的内在联系，而且要注意整体的功能和目标；

综合性--指标体系的设计不仅要有反映事故状况的指标，更重要的是要有反映隐患的指标，事前与事后综合，才能更为客观和全面。

⒋可操作性原则

指标的设计要求概念明确、定义清楚，能方便地采集数据与收集情况，要考虑现行科技水平，并且有利于系统安全的改进。

而且，指标的内容不应太繁太细，过于庞杂和冗长，否则会给评价工作带来不必要的麻烦。

⒌时效性原则

指标体系不仅要反映一定时期系统安全的实际情况，而且还要跟踪其变化情况，以便及时发现问题，防患于未然。

此外，指标体系应随着社会价值观念的变化不断调整，否则，可能会因不合时宜而导致决策失误或非优。

⒍政令性原则

指标体系的设计要体现我国安全生产的方针政策，以便通过评价，引导企业贯彻执行“安全第一，预防为主”的方针以及部门安全生产的规章制度。

⒎突出性原则

指标的选择要全面，但应该区别主次、轻重，要突出当前带全局性而又极为关键的安全问题，以保证重点和集中力量控制住那些发生频率高、后果严重的事件。

⒏可比性原则

指标体系中同一层次的指标，应该满足可比性的原则，即具有相同的计量范围、计量口径和计量方法，指标取值宜采用相对值，尽可能不采用绝对值。

这样使得指标既能反映实际情况，又便于比较优劣，查明安全薄弱环节。

⒐定性与定量相结合的原则

指标体系的设计应当满足定性与定量相结合的原则，亦即在定性分析的基础上，还要进行量化处理。

只有通过量化，才能较为准确地揭示事物的本来面目。

对于缺乏统计数据的定性指标，可采用评分法，利用专家意见近似实现其量化。

需要指出的是，上述各项原则并非简单的罗列，它们之间存在如图5-4所示的关系。

也就是说，指标体系设立的目的性决定了指标体系的设计必须符合科学性的原则，而科学性原则又要通过系统性来体现。

在满足系统性原则之后，还必须满足可操作性以及时效性的原则。

这两条原则决定了指标体系设计应遵循政令性和突出性原则，此外，可操作性原则还决定了指标体系必须满足可比性的原则。

上述各项原则都要通过定性与定量相结合的原则才能体现。

最后，所有上述各项原则皆由评价的目的性所决定，并以目的性原则为前提。

指标体系建立的九条原则关系图

指标体系的结构

指标体系的结构，是指形成指标组合的逻辑关系和表达形式结构。

依靠科学的结构，分散的指标才能排列组合成系统，真实地描述安全系统评价的实质性过程。

由于安全与事故是对立的，但事故并非不安全的全部内容，事故只是在安全与不安全一对矛盾斗争过程中某些瞬间突变结果的外在表现形式。

在“无事故”的背后，可能还有许多违章、冒险等不安全因素存在，只是未出事故罢了。

因此，单纯的事故指标并不足以表征系统的全部安全状况。

隐患指标是从系统的整体出发，对系统的人员、设备、环境、管理等进行的安全综合评价。

隐患指标充分体现了事前安全的思想，即预防事故在其发生之前。

隐患指标由于综合考虑了影响系统安全的所有因素，可以较为全面地反映系统的潜在危险性。

但是，由于人们在安全问题认识上的局限性与滞后性，在指标的设置，指标的计量，以及对指标重要性的认识等方面难以完全做到科学和客观。

换言之，隐患指标虽然在理论上可以较为全面地反映系统的安全性，但在实际应用过程中难免存在偏差，因而必须要以表征系统运行特性的事故指标作为基础。

事故指标与隐患指标相结合，既考察了系统在一定时期内实际安全绩效，又考察了系统要素及其组合中的安全隐患，可以避免单用一类指标评价的片面性，能够较为全面正确地反映系统的安全状况。

定性指标评价值的确定

基础指标即评价指标体系中不能再进一步分解的指标，可分为定性基础指标和定量基础指标，简称定性指标和定量指标。

因此，基础指标评价值的确定可分为两部分，即定性指标评价值的确定和定量指标评价值的确定。

在求基础指标评价值时，有不少文献采用等级论域的方法，将定性指标取值范围按评语等级硬性划分几个分值范围，例如“很好”（90～100）、“较好”（80～90）、“一般”（70～80）、“较差”（60～70）、“很差”（0～60），而对于定量指标，也要确定相应于各评语等级的临界值，这种做法是值得商榷的：

第一，事物本身所具有的模糊性，决定了它没有固定的临界值，例如，从很好到很差，中间状态是模糊的，并不存在一个明确好与差的等级界限，因而由此计算出的指标评价值可信度是较低的；第二，定量指标等级临界值的确定非常困难，而它对于定量指标评价值的确定又是至关重要的，这给定量指标评价值的确定工作带来了不必要的麻烦。

基于上述理由，建议采用舍弃等级论域的方法确定基础指标评价值，即将指标取值范围规定为0～100，相当于将指标评判等级划分100个小等级，指标值越大，说明其隶属于安全的程度越高，同时也表明其安全性越好。

舍弃等级论域的做法不仅克服了等级论域法的上述不足，而且，它得到的指标值为一点值而非向量，不再局限于模糊综合评判的处理方法。

定性指标评价值的确定

等级比重法     专家评分法     集值统计法

对于定性指标，指标值具有模糊和非定量化的特点，很难用精确数字来表示，只能采用模糊数学的方法对模糊信息进行量化处理。

⒈等级比重法（又叫实验统计法）

请一组专家进行试验，每一人次试验是要在表格中打勾，且对每个因素仅打一个勾（即每行打一个勾），见下表。

最后统计出各个格子中打勾的频率，得到专家组对于每个单因素的评判结果。

例如，请100位专家对“安全管理”进行评判，分别有50，30，10，5，5人的评判为“很好”，“较好”，“一般”，“较差”，“很差”，则对“安全管理”这一单因素的评判为（0.5,0.3,0.1,0.05,0.05）。

最后，将各个单因素评判结果综合成评判矩阵

   其中，m代表因素个数，n代表评语等级数。

评价表

很好

较好

一般

较差

很差

因素1

√

因素2

√

…

因素m

√

等级比重法的最大特点是简单、方便、实用，但精确度不高。

top

⒉专家评分法

请n个专家对取定的一组指标U1，U2，…，Um分别给出隶属度A（Ui）（i=1,2,…,m）的估计值rij（i＝1,2,…,m,j＝1,2,…,n），则因素Ui的隶属度ri可由下式估计：

式中，rij代表第j位专家对第i个因素的评价值。

利用专家评分法得出的判断较等级比重法精确。

但是，该方法是用一个确切的数表示判断，如果问题比较复杂、敏感、信息不全，或者专家对问题的了解不够全面、确切，在这种情况下，人的判断具有多种可能性，无法找出一个确切的数值。

但如果要专家给出判断的一个范围，却是比较客观的选择。

专家给出的判断范围越小，说明专家对问题的把握性越大，反之，则相反。

不同专家对同一问题所给出的判断范围，可以看作是一个随机集的若干独立实现，而利用随机集估计真值，属于集值统计的范畴。

因此，可应用集值统计法来确定定性指标评价值。

top

3. 集值统计法

集值统计是汪培庄，刘锡荟等学者于1984年首次提出的一种新的模糊统计方法。

它不同于经典的概率统计，经典统计样本一般被看作是一个随机变量的若干独立实现，集值统计的样本则被看作是一个随机集的独立实现。

具体做法为：

选择n位专家，专家选择应视具体情况而定。

给出评价指标值的两个极点，为方便专家赋值，取0，100两点，然后请专家给出指标Ui评价值的区间估计，得到n位专家对指标Ui的一个集值统计序列：

[r11,r21]，[r12,r22]，…，[r1n,r2n]

将这n个区间落影到评价指标值域轴上，得到样本落影函数X（r）（如图5-7所示）

其中　

取rmax={r21,r22,…,r2n}，rmin={r11,r12,…,r1n}，则指标Ui的评价值为

样本落影直方图

定量指标评价值的确定

定量指标即可量化指标，它可以通过一定的技术测量手段确定其量值。

由于定量指标的计量单位各不相同，不具有可比性。

因此，在确定指标实际值之后，还必须解决指标间的可综合性问题，即进行指标的无量纲化处理，通过一定的数值变换来消除指标间的量纲影响。

从本质上讲，指标无量纲化过程也就是求解隶属函数的过程，各种无量纲化公式，也就是指标的隶属函数。

求定量指标隶属度的无量纲化方法多种多样，应根据各个指标本身的性质确定其隶属函数公式，但依次确定每个指标隶属函数关系式非常困难。

为简单起见，可选择直线型无量纲化方法来解决定量指标间的可综合性问题。

计算公式如下（图5-14）：

⒈效益型即指标值越大越好的指标

⒉成本型即指标值越小越好的指标

⒊适中型即指标值越接近某一固定值越好的指标

式中，y—定量指标评价值；

          x—有量纲指标实际值；

         xmax—有量纲指标最大值；

         xmin—有量纲指标最小值；

直线型隶属函数图

众所周知，指标体系中各评价指标对系统安全的贡献大小和重要程度不同，对评价指标间的这种差异可通过赋以不同权重值的办法表示。

指标体系的赋权方法很多，对于带有定性指标的指标体系的赋权方法，目前主要包括统计均值法、二项系数法、两两比较法、环比评分法、层次分析法等。

其中，较为有效的是层次分析法。

层次分析法（简称AHP）是美国运筹学家萨提（Satty）于七十年代中期提出的一种实用的决策方法。

其基本过程为：

首先将复杂问题分解成递阶层次结构，然后将下一层次的各因素相对于上一层次的各因素进行两两比较判断，构造判断矩阵，通过对判断矩阵的计算，进行层次单排序和一致性检验，最后进行层次总排序，得到各因素的组合权重，并通过排序结果分析和解决问题。

它可以对非定量事物作定量分析，对人们的主观判断作客观描述。

运用AHP确定权重，大体可分为以下