基于AHP和灰色聚类的危化品道路运输安全评价

张 宇 吕淑然教授 王婉青

(首都经济贸易大学 管理工程学院，北京 100070)

0 引言

随着我国经济的快速稳步增长，交通运输业已成为我国国民经济的基础性产业之一，人们对危险化学品(以下简称危化品)的需求也在不断增加。在生产、加工、运输、销售危化品的过程中，由于其易燃、易爆、有毒、不稳定等特点，易导致燃烧、爆炸、中毒等事故。据统计，2008-2018年，我国发生的危化品道路运输事故多达4000起[1]。因此，危化品道路运输安全评价成为现阶段危化品道路运输行业的重要课题之一，具有重要的现实意义。

目前，国内外针对危化品道路运输安全评价方面的研究已取得了一定的进展。例如，李长龙[2]针对危化品道路运输安全问题，利用Mamdani型模糊推理系统对其进行研究。李怀俊[3]建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的危化品运输企业安全评价模型。李建民等[4]利用模糊集理论和证据合成理论对所构建的海上危化品运输系统的整体安全性进行定量评价。Lower等[5]提出了基于模糊风险矩阵的风险评估方法，将其用于对空运事故进行定量的风险评估。Jianghua Zhang等[6]利用信息扩散理论对危险化学品运输事故率进行了评价，并利用GIS仿真技术对危险化学品运输事故结果进行了分析。

虽然国内外针对危化品道路运输安全评价的研究已取得一定的成果，但大部分学者的研究仅局限于指标体系的建立和权重的计算，并未对危化品道路运输的安全性进行等级划分。其次，以往的研究并未充分考虑危化品运输系统的信息不充分性和事故因素不确定性。为了避免这些因素影响评价结果，本文利用灰色聚类分析法对危化品道路运输进行安全评价。

1 危化品道路运输安全评价指标体系的构建

1.1 指标体系的构建

通过对35起危化品道路运输事故原因的统计分析显示，安全意识不高、管理缺陷、危化品储罐泄漏、交通情况、对所载危化品的了解情况等是造成事故的主要原因。为系统地评价危化品道路运输安全，在事故原因统计分析的基础上，依据文献[7-9]以及《中华人民共和国道路运输条例》《道路危险货物运输管理规定》《危险化学品安全管理条例》等相关国家法律法规，得出危化品道路运输安全评价指标体系，见表1。

表1 危化品道路运输安全评价指标体系

续表

1.2 评价指标权重计算

应用层次分析法，对各层评价指标两两比较，得出反映各层评价指标相对重要性的权重，最终计算总权重并进行综合排序。其具体步骤详见文献[10-11]。

邀请危化品道路运输行业内5名资深专家，对表1所建立的危化品道路运输安全评价指标体系中的一级指标和二级指标打分，得到相应的判断矩阵。

根据层次分析法步骤，计算得到一级指标权重值，见表2，其他各指标权重与层次总权重排序，见表3。其中，各判断矩阵均通过一致性检验。

表2 一级指标权重值

由表3可知，危化品包装情况所占权重最大，达到总比例的17.12%，说明在危化品道路运输过程中，企业应严格检查危化品包装的密闭性；其次，车辆性能情况也十分重要，占到总比重的10.80%，所以危化品运输企业应时刻注意运输车辆的情况，发现问题立即对其进行处理；最后，人员对所载危化品的了解情况也非常关键，占到总比重的9.41%，因此企业应采取相应措施加大运输人员对所载危化品的了解情况，以保障人员的生命财产安全。危化品道路运输企业安全管理部门也可依据表3定期对危化品道路运输过程进行安全评价，找出薄弱环节并制定合理的管控措施，将危化品道路运输事故防患于未然。

2 基于灰色聚类分析的危化品道路运输安全评价

由于导致危化品道路运输事故的因素多以及数据灰色性的特点，首先对危化品道路运输的安全等级进行规定；其次结合表3中得到的二级指标的权重，利用灰色聚类分析评价危化品道路运输的安全等级。

表3 层次总排序表

2.1 建立危化品道路运输安全评价等级

依据参考文献[12]对高层建筑火灾安全等级的划分准则，并结合危化品道路运输的实际情况，将危化品道路运输安全等级划分为安全、较安全、一般安全、较危险、危险5个等级，并利用统计学中的机会均等原则将5个等级均等划分到区间(0，10]内，见表4。

表4 安全等级区间划分表

2.2 危险化学品道路运输安全灰色聚类分析

针对部分危化品道路运输安全评价指标的信息不完整、信息之间相互作用难以量化等问题，可将其看作灰色系统[13]来求解。灰色聚类分析(Grey Clustering Analysis)是灰色理论的重要组成部分，该方法对评价目标的指标信息要求较低，同时具有模糊性和灰色性，与危化品道路运输事故的特点十分契合，能够较好地对其安全性做出合理的评价。灰色聚类分析具体流程，如下图。

图 灰色聚类分析流程图

(1)灰类及灰色白化权函数的确定。

灰类中心点确定的合理性将影响评价结果的准确性。根据以往学者的评价经验，应选取灰类最大程度的点作为中心点，即选择中心点向量U=(9，7，5，3，1)为灰类中心点。本文采用王化中等[14]提出的中心点三角白化权函数，并结合危化品道路运输安全评价的特点，构建了危化品道路运输安全评价的灰类和灰色白化权函数，见表5。

表5 危化品道路运输安全评价灰色白化权函数

续表

注：dijk表示专家k在指标i下对指标j的打分值，k=1，2，…，p，其中p为专家个数。

(2)灰色聚类分析的步骤。

①建立评价矩阵：依据安全等级的范围，通过p位专家对指标Aij进行打分，建立评价矩阵Di=[dijk]s×p，其中dijk指专家对指标i下二级指标j的打分(k=1，2，…，p)，s指待评价因素的个数。

(1)

③构建聚类评价矩阵：运用式(2)得到二级指标评价矩阵Zi：

Zi=wi·Ri

(2)

假设合成得到的一级指标评价矩阵为Z0=[Z1Z2…Zn]，运用式(3)得到最终的灰色聚类评价矩阵M：

M=w0·Z0

(3)

④合成最终评价值Q：采用传统的最大权值确定灰色评估的结果，可能会造成指标信息的丢失，为了避免这个情况，现通过式(4)将向量M与阈值U合成，得到危化品道路运输安全等级的大小[15]。

Q=M·UT

(4)

本文通过Python编程实现步骤①-④的计算。

3 实例分析

成立于2009年的C危化品运输企业，经多年发展成为集公路运输、危险品货物运输为主，兼仓储、配送于一体的综合性企业，拥有9.7t、3.5t和1.25t等不同吨位的危险品运输车辆和专业的危运司机、押运员。此外，公司还引进了先进的管理体系和GPS监控系统，对车辆运行进行全程监控。

根据危化品道路运输安全等级的范围以及表5中对应的灰色白化权函数，采用该行业5个专家对危化品道路运输安全评价二级指标的主观打分，建立了矩阵Di：

利用式(1)求得权矩阵Ri：

运用式(2)得到二级指标评价矩阵Zi，构建出一级指标评价矩阵Z0：

运用式(3)计算出该企业危化品道路运输安全灰色聚类评价矩阵M：

M= [0.250 0.320 0.343 0.087 0.000 0]

通过式(4)将向量M与阈值U进行集成，得到危化品道路运输安全评价综合值Q：

Q=M·UT= 6.465

参考本文表4制定的危化品道路运输安全等级，可得该企业属于较安全等级，其安全水平还有一定的提升空间。权矩阵的计算结果显示，该企业的安全防护设备、交通状况、安全管理制度落实情况、车辆监控实时化与全面化程度、安全意识5个指标安全性较低，需重点关注。因此，C企业应对安全防护设备定期检查以排除安全隐患，管理人员和运输人员在运输过程中应时刻注意交通状况，同时应加强安全管理制度落实和车辆监控实时化与全面化程度以提高员工的安全意识。

4 结论

通过对危化品运输过程中可能存在的风险指标进行分析和应用，得到以下结论：

(1)通过对危化品道路运输事故原因统计分析，进行相关文献调研及法律法规查阅，建立了危化品道路运输安全评价指标体系，得出了各指标的权重。

(2)为避免指标信息存在不完整、信息之间作用关系难以量化的问题，将危化品道路运输安全评价指标视为一个灰色系统，运用灰色聚类分析对指标信息进行聚类，得到待评价企业的危化品道路运输安全等级。

(3)采用基于灰色聚类分析的危化品道路运输安全评价模型对C企业进行安全评价，评价结果符合客观实际，验证了该模型的有效性。同时为该企业日常安全管理提供了重要的决策参考。