基于模糊层次分析法的核安全设备持证单位量化评价研究

童一周，徐俊龙，崔 毅

（生态环境部华北核与辐射安全监督站，北京 100082）

近年来，生态环境部华北核与辐射安全监督站（以下简称华北监督站）在扎实做好对核设备持证单位综合性检查、监督点检查、备案文件和不符合项审查等日常监督工作的基础上，开展了持证单位质保负责人考试、独立验证、量化评价、核安全文化评估等一系列创新监督的举措，形成了多措并举、多点开花的良好局面，同时也积累了大量监督实践数据，切实践行了习近平总书记“数据中国”的战略，响应了国务院“政务现代化”的要求，落实了国家核安全局关于加快推进核安全治理体系和治理能力现代化的要求。

同时，华北监督站联合运用各项相互独立的监督工作成果，充分利用持证单位法规遵守、核安全文化、日常监督检查、产品质量状态、不符合项管理等诸多监督要素的日常数据，对持证单位综合表现进行相应的评价。为了更好利用现有的监督检查数据，更加科学而有针对性地对持证单位进行评价，进一步提高核安全监管的成效，通过引入大数据技术，开发核安全设备监管领域的持证单位“人工智能”评价系统是十分必要的。本文通过模糊层次分析法（FAHP），建立了核设备持证单位量化分析体系。

1 模糊层次分析法

模糊层次分析法［1］（FAHP）是一种将定性与定量相结合，基于模糊数或建立模糊判断矩阵进行分析的系统分析方法。传统的层次分析法对于检验判断矩阵具有一定的局限性，而模糊层次分析法在此基础上克服了这一缺陷，是一种更为有效的综合评价方法，其分析步骤简述如下。

1.1 模糊层次结构模型

首先将所有因素分为三个组，按照从高到低的层次排列为目标层、准则层和指标层，从而建立本课题的模糊层次结构模型，如图1。

图1 模糊层次结构模型Fig.1 Fuzzy hierarchical structure model

1.2 模糊互补矩阵

将上一层元素B与本层元素C1，C2，C3…Cn之间的有关元素相对重要性进行比较，从而创造一个模糊互补矩阵R［2］，即为：

其中rij是表示元素Ci和Cj之间相对某准则的相对重要程度的定量描述，0.5≤rij≤1。相对权重的一般标度法见表1所示。

表1 0.1—0.9的数量标度Table 1 Quantitative scale of 0.1-0.9

按照表1的说明，我们可得到如下所示的模糊互补矩阵：

其中：rii=0.5，（i=1，2，…，n）

1.3 模糊互补矩阵的一致性检验

该分析法的模糊互补矩阵要求具有一致性［3］，即任意两行之间的对应元素之差为常数。因此在调整本课题矩阵参数时务必满足上述特征。

1.4 层次单排序

对本层次的因素进行重要性排序，根据模糊互补矩阵计算，确定权重，即形成层次单排序。权重公式为：

1.5 层次总排序

自上而下地对层次单排序的结果进行求取加权和，即可以得到层次总排序，第k层上的n k元素对k-1层上各元素的重要性向量为：

第k层元素对总目标的合成重要度向量为：

n层低阶结构的指标因素层的权重矩阵：

1.6 确定指标因素集

对上述评价指标体系中的各指标≤因素赋初值，无量纲化处理后的指标因素集即为：

1.7 评价集的计算

设待定的目标层的评价集为Y，则：

本课题中，Y即为持证单位的量化评分值。

2 持证单位量化评价指标体系

根据华北监督站核设备监管工作实际，对持证单位的评价遵循的主要原则是完备、简明、客观，以及具有可比性和可度量性原则［4］，且坚持定量与定性相结合。

按照上述原则，结合核安全设备持证单位监督管理模式的实际情况，本文构建了核设备持证单位的评价指标体系，主要考虑用六个因素来评价持证单位：核安全文化、季报年报、监督点检查、日常活动、质量问题和综合性检查。针对各评价因素，进一步细分多个评价指标和次级指标，关于详细的次级指标此处不便赘述。

在此基础上，为每个指标建立起恰当的评估数学模型［5］，同时根据《民用核安全设备设计制造安装和无损检验监督管理规定》（HAF 601）和《核电厂质量保证安全规定》（HAF 003）等部门规章及监督程序中的管理要求，建立了评分细则，针对每项评分细则的违规程度、危害程度、影响大小、影响曲线等输入条件构建数学模型［6］，最终将数学模型用计算机语言实现，建立起量化评价程序。

3 持证单位评价案例

以某阀门持证单位A为例，采用华北监督站2015年至2017年累积的日常监督数据，进行量化评价，并对其评价结果进行分级管理决策。

3.1 层次单排序

首先建立专家组，对各指标的相对重要程度进行评价，建立模糊互补矩阵，进行一致性检验，最后确立层次单排序权重。准则层的层次排序见表2，次级指标层的权重排序可以采用类似方法计算得到，核安全文化指标排序示例见表3。

表2 准则层排序示例Table 2 Example of criteria level sorting

表3 指标层排序示例Table 3 Example of index layer sorting

3.2 层次总排序

采用已有的历年综合性检查、日常监督、季报年报报备、不符合项情况等数据，建立数学模型，将定性指标定量化，定量指标正则化处理［7］，根据层次单排序的结果，最终进行层次总排序，生成各项准则的量化评分。

3.3 量化结果

根据持证单位A的监督工作数据，输入量化评价系统中，计算历年的各项指标评分，最终生成该单位2017年量化评价计算结果，见表4。

表4 持证单位A量化评价结果表（2017年）Table 4 Quantitative evaluation results of unit A in 2017

续表

根据计算结果，绘制持证单位A的2017年度评价六维图和评级云图，可直观表述该持证单位的日常量化表现，见图2和图3。

图2 持证单位A的2017年度的六维能力值图Fig.2 Six dimensional capability value chart of unit A in 2017

图3 持证单位A的2017年度量化分级云图Fig.3 Cloud chart of quantitative classification of unit A in 2017

3.4 量化分析

由上述量化结果可知，该持证单位由于多次发生监督要求不积极响应、备案文件上报质量较差、季报上报不及时和法规及管理要求落实不力等问题，在核安全文化、年报季报、监督点检查三项评价指标分值较低，由此可制定出针对性的监管措施。

2019年，华北监督站结合上述量化分析结果，对该持证单位再次开展了综合性检查，发现其存在违反许可证限制条件、不落实国家核安全管理要求、不落实核安全监管部门整改要求、许可信息变更不及时备案、综合性检查发现问题整改不彻底等多项违反法规及管理要求的问题，一定程度上说明针对性监督能够取得良好效果。

3.5 量化应用

通过对某一持证单位的量化评价数据的不断积累和应用［8］，本量化评价体系既能分析其核安全设备设计和制造活动质量趋势，实现对其动态总体评价，又能利用各评价指标变化趋势，将监督问题单项导出，为精细化监督提供决策支持，制订出针对性更强且具有一定预见性的监督计划，以问题为导向、有的放矢地开展监督活动。

4 结论

综上所述，本文从民用核安全设备监管角度出发，提出了持证单位量化评价指标，基于模糊层次分析法建立了量化评价模型，为民用核安全设备监督提供了一种量化评价的工具，丰富了识别持证单位在法规遵守及核质保体系运行等方面薄弱环节的手段［9］，逐步实现核安全监管大数据化，实现对持证单位的总体有效评价和单项精准评估，为精细化监督提供决策支持，不断提升监督成效，对于实现精准监督、科学决策、依法行政，加快推进核安全治理体系和治理能力现代化有着重要意义［10］。