基于SVM的进口纺织服装固体废物属性风险等级鉴别

赵介军，毛 立，姚 静，过 峰

（无锡海关，江苏 无锡 214101）

2017年7月27日，国务院办公厅印发了《关于禁止洋垃圾入境 推进固体废物进口管理制度改革实施方案》[1]，以逐步实现全面禁止洋垃圾入境的目标，并推进固体废物进口管理制度的改革和完善。2019年，为进一步规范固体废物进口管理，防治环境污染，生态环境部、商务部、发展改革委、海关总署再次对现行的《进口废物管理目录》进行了动态调整[2]，从最初的1个目录10类34种固体废物调整为3个目录18类165种固体废物。

然而，《进口废物管理目录》虽经调整，但对禁止进口的纺织产品固体废物仅作了字面上的规定，缺乏与之配套的鉴别方法，可操作性有待提高，使监管部门在固废入境检验及放行上存在一定的执法难度；此外，进口固体废物的属性鉴别本身是一项专业性较强的工作，我国进口固体废物鉴别体系尚不完善，鉴别机构较少且能力有限，监管部门更不可能做到全面覆盖和精准识别，很难完全杜绝高额利润驱动下的故意夹带和瞒报走私[3]。

围绕《禁止进口固体废物目录》中的纺织服装类产品，分清、理清进口纺织服装类产品是否为固体废物及其风险等级是关键。建立进口纺织服装类产品风险等级鉴别体系，一方面，能作为《禁止进口固体废物目录》的有效补充，可提高监管部门的可操作性和实用性，抓住固体废物的关键属性，避免洋垃圾改头换面、蒙混过关，提高通关效率；另一方面，鉴别固废属性的科学基础论证也有助于规避国际舆论和经济贸易方面的相关风险，完善应对预案。

1 鉴别标准

本研究为解决纺织服装类产品固废属性鉴定指标不明确的问题，根据国家有关标准和规定[4]，制定了3级纺织服装类产品固废属性风险等级鉴定标准，例如其中的一级指标包括货物源头风险、掺杂夹带风险、卫生安全风险、机械安全风险及丧失使用价值风险。在此基础上，构建了纺织服装类产品风险等级鉴定体系，如表1所示。

表1 纺织服装类产品风险等级鉴定体系

1.1 货物源头风险

纺织服装类产品的来源千差万别，一般进口纺织服装类产品应有正当来源。根据监管部门提供的135个专家鉴别记录，若该进口纺织服装类产品为使用过的殡葬用品或来自传染病疫区，则应一票否决，禁止进口。

1.2 掺杂夹带风险

进口纺织服装类产品容易掺杂不明物质蒙混过关，有3类可能出现的掺杂夹带物质需要注意：植物种子或叶子、装饰物、填充物。为防止进口纺织服装类产品中掺杂禁止进口物质，需对进口纺织服装类产品的掺杂夹带风险进行考察。在3级指标中，“夹带植物种类为禁止进口物种”“夹带植物种类为非禁止进口物种，但占比较大”“夹带装饰物种类为禁止进口物种”及“填充物夹带有禁止进口物种”为高风险选项，如果该进口纺织服装类产品违背其中任意一条，则应鉴定为高风险固废，禁止进口。此外，“夹带植物种类为非禁止进口物种，且比例在一定范围内”及“夹带非禁止进口物种，但成分可疑，占比较大（超过10%）”为中风险选项，属性暂时无法确定，需根据后续鉴别属性进行综合鉴别。剩余的“夹带装饰物种类为非禁止进口物种”及“无掺杂夹带现象”为低风险选项，符合进口要求。上述掺杂夹带风险皆应从重判决。

1.3 卫生安全风险

进口纺织服装类产品的卫生安全风险关乎使用者的身体健康，应着重考量。本研究主要从发霉变质情况、节足动物情况、灰尘情况、污染物情况及气味情况进行评估。若该进口纺织服装类产品发霉变质情况严重，则一票否决；若节足动物情况、灰尘情况、其他污染物情况及气味情况违反GB 18401要求，则应判定为高风险；若存在上述情况但符合GB 18401要求，则记为中风险，属性暂时无法确定，需进行综合鉴别。若无可见卫生安全隐患，则为低风险。

1.4 机械安全风险

卫生安全风险主要考量了生化方面的危害，但部分进口纺织服装类产品会与使用者的身体直接接触，若存在细小的机械危害物质，有可能会对使用者造成伤害，同样需予以考量。若存在针、铁丝、木棍等细小危害性物质，则记为中风险，属性暂时无法确定，需进行综合鉴别；若无细小危害性物质，则属于低风险。

1.5 丧失使用价值风险

我国三令五申禁止进口洋垃圾，而定义洋垃圾最直接的标准就是其使用价值丧失与否，进口纺织服装类产品主要考虑以下方面：是否质量不达标属于不合格品或残次品、是否在国外属于废弃物及是否侵犯知识产权或者是否已经毁坏。若该进口纺织服装类产品侵犯知识产权或在国外属于废弃物，这类产品不具备在市场上正当流通的可能性，应一票否决。此外，还有质量和毁坏程度违反GB 18401标准的产品，同样应归类为高风险。若是质量符合GB 18401但不符合合同要求造成的不合格和残次，或是毁坏程度在GB 18401允许范围内，则记为中风险，属性暂时无法确定，需进行综合鉴别。

2 基于SVM的纺织品固废属性鉴别

2.1 数据预处理

本研究收集了135条历史纺织品风险等级鉴别记录，涵盖旧衣物、纺织材料制碎织物、纺织材料制其他碎织物、其他废织物。按照表1进行记录，将对应的3级指标标记为0或1，0代表符合，1代表不符合。如货物源头风险100，则代表该样品为使用过的殡葬用品，并非来自传染病疫区，来源不正常。

2.2 SVM算法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法的核心思想是找到一个超平面，能够最大限度地划分训练集[5]。由于纺织品3个风险等级区别较大，通过超平面的划分，可以将新的数据点与其余两类区分开，预测新鉴别的纺织品风险等级。其本质上求的是二次规划问题，假设有N个样本的训练数据集为X={（x1,y1）,…,（xN,yN）}。其中，xN∈RK，K为特征向量，yN∈{1,2,…,M}为M类标签。超平面为ω×x+b=0。ξi为第i类超平面的松弛变量，Φ为输入空间到特征空间的非线性映射，则优化问题可以表示为：

2.3 风险等级鉴别

本研究中135个历史数据中的81个被用作训练集，其余54个被用作测试集。风险等级被设定为1、2、3，同时测试了SVM在鉴别纺织品固废风险等级的有效性。评价指标如下：

式中：TP代表正样本被预测为正样本，FP代表负样本被预测为正样本，FN代表正样本被预测为负样本，TN代表负样本被预测为负样本。具体结果如表2所示。

表2 结果

2.4 结果分析

结果发现，算法可以较高精确度对纺织品风险等级进行区分。算法出错的部分主要是因为低风险与中风险的界限模糊，进而难以正确地对纺织产品进行分类。

3 结语

本研究提出了一个详细的3级纺织品固废属性风险等级识别标准。按照该鉴别标准记录纺织品的特征并编码，作为KNN模型的输入，可输出该纺织品的风险等级。这种方式为纺织品的风险等级鉴别提供了详细的指导，并结合自学的智能算法，显著提高了纺织品固废监管部门识别的准确性。