基于改进IAHP-云模型的化工园区风险评估

孟宇强，宫博，于立富

基于改进IAHP-云模型的化工园区风险评估

孟宇强，宫博，于立富

（沈阳化工大学 环境与安全工程学院， 辽宁 沈阳 110142）

为了解决化工园区风险评估过程中风险因素的复杂性与不确定性而导致评估指标值存在模糊性与主观性的不足，提出一种基于改进区间层次分析法与云模型的化工园区风险评估模型。综合区间层次分析法与集对理论以及云模型理论对化工园区进行风险评估；以沈阳化工园区进行实例分析，结果表明沈阳化工园区风险等级为Ⅲ级；该模型所得结果与区间可拓模型、可变模糊集对评价和AHP-模糊综合评价方法的评估结果基本一致，验证了该模型的有效性，为化工园区安全管理提供新思路。

化工园区；区间层次分析法；集对理论；云模型

化工园区内化工企业高度集中，其中涉及种类众多的危险化学品及重大危险源，随时面临发生泄漏、火灾、爆炸等重大安全事故的危险，容易引发多米诺效应，造成严重灾难事故。因此对化工园区进行风险评估具有重要意义。

针对化工园区的风险评估，学者们通过不同角度开展了研究。纪爽[1]等提出AHP-模糊综合评价结合的方法对化工园区内化工企业环境进行风险评估；许开立[2]等利用集对分析理论结合保护层分析法定量评估化工危险源风险后果严重度；阳富强[3]等提出从本质安全角度利用正态云模型对化工安全生产过程进行风险评估。化工园区风险影响因素具有很强的模糊性和复杂性，上述方法无法克服客观数据的随机性与主观因素的模糊性，并且评估指标不能系统全面地反映化工园区整体风险影响因素，从而导致评估结果不准确。

区间层次分析法（IAHP）[4]通常采用区间特征根法、迭代法、构造互补矩阵法[5]等求得权重区间，本文采用区间对数最小二乘法求得权重区间并结合集对理论，从同、异和反的角度精化权重区间得到权重区间精确值，避免了根据决策矩阵调整权重向量，能够有效削弱风险评估过程的主观性与不确定性。云模型在处理定性与定量关系之间的模糊性与不确定性方面具有优势，利用改进的IAHP法结合云模型理论构建化工园区风险评估模型，更利于描述化工园区风险影响因素。与其他方法相比，该模型的综合云图能够直观反映化工园区风险评估等级的模糊隶属情况，并且削弱了专家打分导致评价值主观性较强的问题，实现了化工园区整体风险评估，为化工园区安全管理提供了新思路。

1 构建化工园区风险评估指标体系

化工园区事故发生涉及诸多风险因素，在考虑园区安全生产管理制度、园区规划布局、工艺过程危险性等基础上，从化工园区整体风险角度构建化工园区风险评价体系。如表1所示。

表1 化工园区风险评估指标体系

2 化工园区风险评估方法

2.1 区间层次分析法

区间层次分引入区间数代替点值描述其不确定性，从而削弱专家评价过程中的主观倾向，对于化工园区风险评估的应用更合理。本文采用1～9级标度法[6]对化工园区风险影响因素相互比较，构造专家评价相对重要度区间数，形成化工园区风险影响因素判断矩阵。如式（1）所示。

区间权重向量如式（6）所示。

2.2 基于集对理论优化的IAHP法

权重区间=[-,+]在[0,1]之间。1为理想的权重，根据集对分析的同异反理论将[0,1]划分为[0，-)，[-，+)，[+，1]三个区间，与[0,1]组成的集对分析表达式为[8]；如式（7）所示

式中：=-表示确定可以达到理想权重的程度，即同一性；=+表示不确定可以达到理想权重的程度，即差异性；=1--，表示不能达到理想权重的程度，即对立性。表示不确定，表示不接近。将属性权重区间数转换为二元联系数；如式（8）所示

对式（8）中的赋值，区间属性权重由评价专家组成的同一系统决定，假定同一系统给出的每个区间权重上下界对其目标权重的偏差比例是一个恒定值。如式（9）所示

为常数，如式(10)所示

得到属性区间权重优化值，如式(11)所示。

2.3 构建化工园区风险评估云模型

云模型[9]是结合语言值描述的随机性和模糊性的特点，通过云发生器实现定性与定量之间相互转化的理论模型。设为论域的定性概念，对论域中的任意元素均为定性概念的一次随机实现，对的隶属度为()∈[0,1]，[,()]为论域上的一个云滴。如式（12）所示。

云模型利用期望、熵、超熵来描述云的定量特征，期望表示定性概念的中心值，反映化工园区风险评价等级；熵表示风险的模糊度，反映定性概念的承受范围；超熵表示云的厚度，反映风险等级模糊度的离散程度。

表 2 风险等级云模型

利用MATLAB得到对应的风险等级云模型，如图1所示。

图1 风险等级云图

对参与化工园区风险评价的专家的定性评价值x通过逆向云发生器[11]转化为云模型，如式(14)所示；

2.4 化工园区风险评估云集成方法

3 实例分析

本文以沈阳化工园区为例进行实例分析。沈阳化工园区位于沈阳市区西部，东距沈阳经济技术开发区2 km，北距京沈高速公路1.1 km，南距102省道900 m，距浑河北岸3 km。沈阳化工园区由煤化工、石油化工、橡胶加工、氯碱化工和精细化工五部分为核心，构建化工园区整体产业链。

3.1 确定园区风险因素指标权重

针对化工园区风险因素，邀请化工园区领域10名专家，通过1～9标度法对指标因素两两比较，经过6次反复循环，对风险重要程度形成较一致意见，规范化处理后得到区间判断矩阵，由于篇幅有限，以一级指标A3为例构建判断矩阵，如表3所示。

表 3 一级指标判断矩阵

根据式(2)、(3)计算得到二级指标31、32、33、34的权重区间为-=(0.468，0.304，0.167，0.049)，W+=(0.471, 0.314, 0.179, 0.054)，再根据式(4)、（5）可知=0.887，=1.101，则权重区间为1= [0.415, 0.518]、2=[0.269, 0.345]、3=[0.148, 0.197]、4= [0.043, 0.059]。

根据式(10)、(11)优化权重区间，确定区间精确值。可得31、32、33、34的权重精确值为[0.463, 0.312, 0.182, 0.051]。同理可以得出1、2、4的二级指标权重以及一级指标权重分别为：W1=[0.132, 0.324, 0.151, 0.216, 0.113, 0.064]

W2=[0.137, 0.209, 0.237, 0.146, 0.112, 0.159]

W4=[0.165, 0.263, 0.242, 0.143, 0.187]

W=[0.263, 0.376, 0.125, 0.236]

3.2 建立风险评估云模型

由10位专家对沈阳化工园区指标体系进行定量评价，确定化工园区风险值，并进行规范化处理，以3的二级指标31、32、33、34为例，评价结果如表4所示。

表 4 化工园区风险指标规范化值

根据式 (14) ，得到A3的二级指标云模型，C31（0.516, 0.093, 0.037）、C32（0.844, 0.06, 0.012）、C33（0.816, 0.06, 0.012）、C34（0.736, 0.074, 0.016），同理可得其他指标的云模型，如表5所示。

由公式(15)可得一级指标云模型，以A3为例，可得A3综合云模型为C3（0.682 7, 0.069, 0.041），同理可得C1（0.500 5, 0.048, 0.026）、C2（0.607 9，0.062 5, 0.037）、C4（0.470 9, 0.092 9, 0.054）。由此可得化工园区综合云图C（0.556 3, 0.036 6, 0.014），如图2所示。

图2 化工园区综合云图

表5 风险指标云模型

3.3 结果分析

正根据云模型的3E原则[13]，当/3＞时，化工园区的评估结果可靠，反之需要重新评估。由综合云模型（0.556 3, 0.036 6, 0.008）可知/3＞，故评估结果可靠。

根据式（12）由隶属度计算可得综合云模型与各个等级云的隶属度为（0, 0, 0.306, 0.000 4, 0），确定化工园区风险评估结果为中等风险。期望为0.556 3，介于中等风险与较高风险之间；熵为0.036 6，反映出本次风险评价结果与实际水平偏差程度小，模糊度低；超熵反映云图的稳定性，/=0.218 6＜1表明云图雾化程度低，评价结果稳定。根据园区综合云以及各二级指标云显示，化工园区应急救援管理能力不足，部分企业应急救援预案缺乏针对性与实用性，应急演练不足，难以高效的救援。另外，应建立健全安全管理制度，加强安全培训，提高全员安全素质。

3.4 对比验证

为了验证该模型的可靠性，本文采用区间可拓模型、可变模糊集对评价和AHP-模糊综方法对沈阳化工园区进行风险评估，验证了该模型的可靠性，结果如表6所示。本模型与其他方法相比，极大程度削弱了复杂系统中专家评估的主观性，充分考虑了化工园区风险评估过程中风险因素的复杂性与模糊性对评估结果的影响，通过综合云图中云滴的聚集情况可以更加直观清晰地反映化工园区风险等级。

表6 化工园区风险评估结果

4 结 论

1）针对化工园区风险特点，从园区整体安全规划、企业生产安全、应急救援管理和安全生产管理等4个方面，建立化工园区风险评估指标体系，实现了从化工园区整体风险角度进行风险评估。

2）利用集对理论优化区间权重，对同一性与差异性进行处理，得到的权重值更能精确的反映风险程度。对化工园区风险评估指标体系建立综合云模型，利用逆向云发生器实现化工园区的定量风险评估。

3）本模型与区间可拓模型、可变模糊集对评估和AHP-模糊综合评估的结果基本一致，验证了本模型的可靠性。通过综合云图中云滴聚集情况全面直观地反映沈阳化工园区的风险等级。为化工园区风险评价研究提供了新的思路。

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Risk Assessment of Chemical Industrial Park Based on Improved IAHP-Cloud Model

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（School of Environmental and Safety Engineering,Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang Liaoning 110142, China）

In order to solve the problem of fuzziness and subjectivity of evaluation index value caused by the complexity and uncertainty of risk factors in the process of risk assessment of chemical industry park, a risk assessment model of chemical industry park based on improved interval analytic hierarchy process and cloud model was proposed. Interval analytic hierarchy process, set pair theory and cloud model theory were comprehensively used to evaluate the risk of chemical industry park. Taking a Shenyang chemical industry park as an example, case analysis was carried. The results showed that the risk level of the Shenyang chemical industry park was grade III, and was consistent with the actual situation, which verified the effectiveness of the model and can provide new ideas for the safety management of chemical industry park.

Chemical park; Interval analytic hierarchy process; Set pair theory; Cloud model

辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”，项目编号：LQ2020024。

2021-05-31

孟宇强（1997-），男，辽宁省本溪市人，研究生在读，沈阳化工大学安全工程专业，从事化工园区风险辨识与评价方面研究。

宫博（1981-），男，讲师，博士，研究方向：化工过程危险分析与化工园区风险评价。

X937

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1004-0935（2021）12-1818-05