基于模糊综合分析的高校实验室风险评价

刘龙飞 薛宇敬阳 尹文轩 曾小君

（常熟理工学院材料工程学院，江苏 常熟 215500）

0 引言

近几年，高校实验室安全事故频发，对高校师生造成了生命、财产的重大损失。学校实验室出事故的概率是化工厂的100倍。因此，如何对高校实验室进行科学有效地安全管理，已经成了各大高校备受重视的问题。实验室管理者，如何根据实验室的实际条件，辨识出复杂的实验室风险因素，并对实验室的安全现状做出客观、科学的评价，是一个重要的研究课题。

鉴于实验室风险因素的复杂性，定性分析方法难以全面辨识风险的局限性。为了量化风险因素，更准确地评估出高校实验室风险现状。本文以常熟理工学院某实验室为例，建立高校实验室风险评价指标体系，运用模糊综合评价法对该实验室风险现状进行评价。评价结果能够为高校准确评价其实验室风险现状提供参考。

1 模糊综合评价法

模糊综合评价法是一种基于模糊数学对多因素系统的特征进行总体综合评价的方法[6]。它可以在对风险因素进行定性分析的基础之上，根据模糊原理及最大隶属度原则，对多个因素进行定量化分析，最后得出整个系统的综合评价值，从而得到综合评估结果。这种方法科学、有效，适合解决各种界限模糊、难以量化的非确定性问题。

1.1 因素集与评价集

将所有对评价结果产生影响的各种因素组成一个集合，可以表示为：

Ui（i=1，2，3，4…，n）表示影响因素，n为影响因素的个数。

评价集是评价人员对评价对象可能出现的所有种类的评价结果所组成的集合，可表示为：

V为评价指标，本研究中将高校实验室风险划分为5个等级：安全性极高（V1），比较安全（V2），危险性一般（V3），比较危险（V4），危险性极高（V5）。但是该类等级的划分依然是使用模糊语言来表示。为了定量评价高校实验室风险，根据模糊集理论，用取值在[0，1]的模糊隶属度函数对模糊语言进行量化。

1.2 一级模糊综合评价

用一级模糊评价来作单因素的评判，通过综合一个因素的各个等级对评价对象的取值贡献，从而处理因素的模糊性。步骤如下：

（1）建立因素等级评价矩阵Ri。每个因素对评价指标都有影响，每个因素都有属于5个等级的可能性，因此使用隶属度函数表示因素集Ui（i=1，2，3，4，…，n）到评价集V的映射，可得到模糊综合评判的单因素评价值rgk=（i=1，2，…，m，k=1，2，…5），表示第i个一级指标的第g个二级指标Uig对评价集中第k等级的隶属度。单因素评价值rgk=（i=1，2，…n，k=1，2，…5）组成综合隶属度矩阵Ri：

（2）按评价指标次序排列，各因素具有相同的等级评价矩阵。

（3）建立因素等级权重集，用以表述各因素等级的重要程度。

一级模糊矩阵的综合评价值Bi即为：

其中“◦”是模糊矩阵的合成算法，采用M（·，+）法，表达式为：

1.3 二级模糊综合评价

为了综合各因素对评价结果的不同重要程度，就要进行二级综合评级。通过模糊变换原理及最大隶属度原则对所有的因素进行综合评价，与一级模糊矩阵评价相比更具综合性，最终得到模糊综合评价集C。步骤如下：

首先建立因素权重集。各类因素对评价结果有着不同的重要程度，对评价对象的影响大小不同，将其权重数组成集合，记为：

本研究用层次分析法（AHP）来确定各评价单元权重，选用层次分析法中的两两比较法建立权重等级，基于表1的各因素权重过程如下：

因素i与j的比较值为aij，则因素j与i的比较值为1/aij。

对于n个因素可以建立判断矩阵：

将R的每一列进行归一化，然后再将每一行求和，最后再平均化，即可求得该矩阵的特征向量w。

然后计算R的最大特征值λmax。可通过式（9）来计算：

接下来要对矩阵的合理性进行检验，以避免出现类似于因素重要度a1＞a2，a2＞a3，a3＞a1的矛盾情况。可以通过判断矩阵的一致性来实现，如果矩阵具有一致性，则特征向量可以真实反映因素的权重。通过式（10）来计算：

当CR（一致性比率）的计算值小于0.1时，认为矩阵的一致性可以接受，计算公式为：

RI（平均随机一致性指标）值查表2可得：

一致性检验通过后，即可计算模糊综合评价集C，计算公式如下：

表1 层次分析法的因素判断标度值

表2 平均随机一致性指标RI

1.4 综合评价

（1）最大隶属度法。根据最大隶属度原则，在上式求得C的值中取最大隶属度Cl，看Cl在C中所处位置，对应评价集的评价指标Vl，即为最终的评价结果。

（2）加权平均法。以Cj为权数对评价集中各备选择元素Vj进行加权处理的值为评价结果。将Cj进行归一化，则

2 高校实验室风险评价实证研究

以常熟理工学院某实验室为例，先根据高校实验室安全检查项目表[7]对实验室的风险因素进行了定性分类，在此基础之上利用模糊综合评价法进行定量分析，确定了该实验室的风险等级。

2.1 创建因素集

根据高校实验室的实际状况，结合实验室安全检查项目表，本文将实验室的风险因素划分为基础安全、化学安全、安全设施、实验场所、制度与检查、安全教育6个一级指标。

其中，基础安全又划分为用水安全、用电安全、个人防护3个二级指标；化学安全划分为化学试剂存放、实验气体管理、废弃物处置、剧毒品管理4个二级指标；安全设施划分为消防设施、应急喷淋与洗眼装置、通风设施、门禁监控4个二级指标；实验场所划分为场所环境、管路管线安全、卫生管理3个二级指标。

研究参考李克特5分量表[8]，在确定的高校实验室风险评价指标体系基础上，给出每个二级指标风险评价的具体描述，并对应地赋予1～5个分值，如表3所示，由于版面限制，表4以U11为例，给出其1～5分对应的风险情况描述，其余指标在表4中仅给出得分为1的风险情况描述。1～5分值分别对应评价集V划分的5个等级：安全性极高（V1），比较安全（V2），危险性一般（V3），比较危险（V4），危险性极高（V5）。

表3 高校实验室风险评价指标及评分表

根据该实验室的实际情况，对照检查表（表3），确定了该实验室各二级指标的打分结果如表4所示。

表4 常熟理工学院某实验室风险指标打分结果

研究选用三角形隶属度函数进一步确定每个指标打分结果的隶属度。设定未做归一化处理的分数与评语集的隶属函数关系如图1所示。

图1 未做归一化处理的高校实验室风险指标隶属度函数

以U23废弃物处置为例，该评价指标的得分2，根据图1可得U23对应评价集V的隶属度结果：

U23={0.8，1.0，0.8，0.6，0.4}

按照以上相同的方式可得每个评价指标的隶属度，详见表5。

2.2 一级模糊评价

首先建立因素权重集，取值时采用两两比较法，以U1（基础安全）下的二级指标为例，U11（用电安全）的重要度比U13（个人防护品）“明显”重要，则矩阵中a13的取值为5（a31即为1/5），以此类推得到矩阵A1。

再将每一行求和，得[1.900 1 0.781 5 0.318 4]T然后再平均化，得特征向量

对该矩阵的权重分配进行一致性检验，一致性指标CI=（λmax-n）/（n-1）=（3.0387-3）/（3-1）=0.019 4。参照表2得平均一致性指标RI=0.58。一致性比率CR=CI/RI=0.019 4/0.58=0.033＜0.1，该矩阵具有满意的一致性，最大特征根λmax的特征向量W1即对应各因素权重A1。

根据公式，Bi=Wi◦Ri，此时R1参照表5进行取值，即：

表5 评价指标隶属度函数表

2.3 二级模糊综合评价

该实验室风险模糊综合评价矩阵B总由基础安全、化学安全、安全设施、试验场所、制度与检查、安全教育与文化的单因素隶属度组成，则有：

再根据两两比较法，确定二级模糊综合评价指标权重集A：

将A带入公式（2-8）～（2-11），得到经过一致性检验的权重A′：

A′=（0.225 5，0.453 2，0.300 1，0.106 1，0.071 3，0.043 8）

带入公式（2-12），得到该实验室风险模糊综合评价结果：C=A′◦B

2.4 模糊综合评价结果

根据最大隶属度原则，计算结果C=（1.0151，1.0368，0.9004，0.6649，0.4249）中，隶属度最大值为1.0368，对应评价集中的第二等级“比较安全”，又因其值与1.0151相差不大，说明该实验室的风险等级介于“安全性极高”和“比较安全”之间。

3 评价结果应用

根据以上模糊综合评价结果，建议在维持该实验室现有安全管理措施的基础上，参照研究构建的指标体系（表4），针对评分结果高的风险指标（表5）进行改进，如U34（门禁、监控方面），高校可安装门禁和监控设施，制定专人管理责任制度，从而降低风险，提升安全状态。基于模糊综合评价的实验室安全管理提高了防控措施的针对性，实现了风险分级管理，节省了人力物力成本。