基于层次分析法的液化天然气船舶评价

牛东翔， 谢新连

(1. 大连海事大学 综合运输研究所， 辽宁 大连 116026；2. 广东大鹏液化天然气有限公司， 广东 深圳 518048)

在船舶运输领域经常遇到对船舶进行评价的问题，船舶经营人需要对船舶的运营状况有客观的了解，以便通过对船舶科学管理确保船舶运营的安全性和经济性。

关于船舶评价，国内外许多学者[1-6]作了相关研究，提出了很多综合评价方法。然而，这些研究多是集中在风险评估[7-11]等领域，对船舶状况、管理水平及运营绩效评价的研究却很少。熊云峰等[12]针对船舶性能综合评价中存在的问题，根据主观赋权法与客观赋权法的特点，提出复合权重的概念，将灰色关联分析法应用到船舶性能的评价，建立基于复合权重的船舶性能综合评价方法，并通过实例验证该方法的合理性，为科学评价船舶性能提供一种新的有价值的参考。郝严斌等[13]在分析油船管理与自我评估程序和关键绩效指标理论的基础上，考虑船舶管理系统要素与影响因素的实际情况，建立适用于船舶管理的关键绩效指标体系，构建船舶管理和自我评估的模糊数学模型。这些都对船舶评价问题作了初步的研究，并取得了一定的成果，但缺少针对液化天然气(Liquefied Natural Gas，LNG)运输领域的船舶运营评价研究。

由于船舶是一个复杂的系统，影响船舶运营表现的因素众多，且各因素对船舶运营的影响程度不同，因此，对船舶的综合评价是一个在准确确定各因素权重基础上的多因素系统评价问题。本文利用层次分析法建立一个适应LNG船舶的评价模型，以实现对LNG船舶的运营状况进行准确、客观的综合评价。

1 基于AHP的LNG船舶评价模型

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是美国运筹学家T.L.Saaty等人在20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。该方法将决策问题的有关元素分解成目标、决策、方案等层次，用一定标度对人的主观判断进行客观量化，并在此基础上进行定性和定量分析的一种决策方法。[14]本文将LNG船舶运营问题层次化，对各层的影响因素进行分析比较，引入比较判断矩阵得到各因素的相对权重并在实践中加以运用，为LNG船舶的科学管理提供决策依据。

1.1 建立层次结构

影响LNG船舶运输的因素比较复杂，包括船舶设备状态、天气海况和装卸条件，甚至还受买卖双方的政治经济环境的影响，很难通过单一指标体系对所有影响因素进行综合评价。基于此，采用层次分析法设计指标体系，把问题条理化、层次化，构建一个层次分析的结构模型，以便有选择地开展评价工作。

对于一个标准的运输航次，可将其分为装载作业、满载航行、卸载作业和压载航行等4个阶段。卸载作业阶段发生在LNG接收站，除LNG船舶/船员及接收站外，参与方还包括引航、海事、商检、边防、拖船、代理及服务商等，可以多角度了解LNG船舶在港作业的表现。因此，选择卸载作业过程作为评价对象，通过国际气体船舶及码头经营者协会(Society of International Gas Tanker & Terminal Operator Ltd.，SIGTTO)与国外LNG船东及码头方交流讨论，并在不同LNG船舶在港卸载期间登船拜访，了解国外LNG船东对船舶评价的经验，经广泛调研后确定船舶在港表现的10个评价指标(见表1)。

1.2 构造判断矩阵

在建立船舶在港评价层次结构之后，需要对指标层的各指标进行两两比较，并最终计算各指标的重要性。这里采用1～9标度方法将两两指标的重要性赋予一定的数值[15](见表2)，构造出比较判断矩阵F。

表1 船舶在港表现评价指标

表2 判断矩阵标度及含义

重要性比较数值是根据人们进行定性分析的直觉和判断力而确定的，它可由决策者直接提供，或是通过决策者与分析者的对话来确定，或是分析者通过某种技术咨询获得。

1.3 计算各指标权重

对判断矩阵F进行求解，得到最大特征根λmax和最大特征向量W。

(1)

W=(W0,W1,W2,W3,W4,W5,W6,W7,W8,W9)T

(2)

计算出判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量后，需根据一致性指标CI、随机一致性指标RI、一致性比例CR进行一致性检验。

(3)

(4)

10阶矩阵的RI取值1.49，当CR<0.1时，认为F是满意一致性矩阵，所求特征向量W即为各项指标的权重值。

2 案例分析

2.1 确定指标权重

广东大鹏LNG项目是我国首次进口LNG的试点项目，该项目租赁3艘147 000 m3的LNG船 “大鹏昊”“大鹏月”“大鹏星”承担澳大利亚丹皮尔港至深圳大鹏LNG接收站的运输任务。对船舶在港作业评价从2013年7月开始至2018年6月共完成

256航次的卸载作业评价，其中“大鹏昊”和“大鹏月”各86航次，“大鹏星”84航次。

对于LNG船舶在港各评价指标间的重要性比较数值，咨询LNG船舶管理公司管理人员(船队经理、技术经理和船舶总管各1人)、3艘LNG船舶的高级船员(船长、轮机长、大副和货物工程师各3人)和大鹏LNG接收站管理及操作人员(接收站经理、海务经理、海务主管和操作主管各1人)，编制各指标重要性比较数值的调查问卷并发送给以上参评人员，通过对调查结果汇总分析，最终形成比较判断矩阵(见式(5))。计算得最大特征根和一致性指标为最大特征根λmax=10.406 8，一致性指标CI=0.045 2，一致性比例CR=CI/RI=0.030 3<0.1，证明该判断矩阵具有满意的一致性。特征向量见式(6)。

(5)

(6)

由式(6)可知：F2重要性最高，F4次之，各指标重要性排序与经验认知一致，也符合船舶在港作业的实际情况。

2.2 编制卸载作业评价表

在具体评价时，将每项指标分为{优秀、良好、一般、一般以下、较差}5个等级并编制卸载作业评价表(见表3)。每个评价等级按10到0赋予相应的分值，即对应{10～9，9～8，8～6，6～4，4～0}。

船舶完成卸货作业后，由接收站当值海务人员对所有指标逐一进行评价(见表3)，并与LNG船舶的船长共同签字确认。对于“一般以下”的指标则需记录原因，如是船方原因(船舶故障或船员操作失误等)导致，船舶还应出具事故报告并由海务人员跟进整改过程直至事故关闭。船舶每航次卸载作业的评价表由参与者汇总分析，并根据各指标的权重计算每次卸载作业的综合表现。

表3 船舶卸载作业评价表

2.3 综合评价

船舶卸载作业综合表现用S表示，以作为从卸载作业角度评价LNG船舶管理水平的依据。S计算公式为

(7)

式(7)中：Wi为第i个指标的权重；Gi为第i个指标的评价分值；m为指标总数。

根据建立的LNG船舶评价模型，计算得到3艘船舶各航次的卸载作业评价结果，并展示2013年7月至2018年6月3艘船舶在港的综合表现见图1。

图1 广东大鹏LNG项目船舶卸载作业综合表现

在评价初期，各船之间的表现差异较大，且同一船舶的表现波动较大。经分析主要存在3个问题：

1) 船舶电站和LNG货泵控制系统工作不稳定，导致卸货作业时常中断。

2) 不同船舶对港内通航和靠离泊操作要求的熟悉程度不同。

3) 不同船舶的船员适任能力及与岸方的配合程度存在差异。

对此，船岸之间建立定期沟通机制，由双方管理和操作人员分析差异及波动的原因并共同寻找解决方案。经不断改进后，各船间的差异显著减小，在港作业的综合表现趋于稳定并有所提高。

随着船员对港口通航条件、LNG货物系统维护及操作流程熟识度的增强，船舶卸载作业表现在评价中期有进一步提升，但由于项目船舶的船员和港口固定，加上固定的操作流程，船员在港期间偶尔出现懈怠疲劳现象，船舶在港的表现出现较大波动。鉴于此，接收站加强卸货期间的巡查和记录，船舶管理公司加强对船员的培训及缩短关键岗位船员的轮班周期以降低疲劳期的影响,取得了显著效果。

3 结束语

从LNG接收站的角度对LNG船舶卸载作业表现进行评价是在国内LNG进口项目中的首次尝试，针对LNG船舶卸载作业的影响因素，建立基于层次分析的评价模型，在管理实践中加以应用并取得良好的效果：能够量化船舶在港的综合表现，可客观显示LNG船舶执行连续航次运输任务时在港表现的变化趋势及不同船舶在港表现的差异；能够指导船岸双方发现、总结船舶在港期间存在的问题并加以改进，对促进船舶管理提升及保障LNG可靠运输具有指导意义。