基于AHP-TOPSIS 的港口机械设备安全风险评价研究

2023-11-29付景浩王浩楠

设备管理与维修 2023年20期

付景浩，王浩楠

（烟台市烟台港股份有限公司矿石码头分公司，山东烟台 264000）

0 引言

港口机械设备是港口货物装运的重要组成部分，其运行的可靠性决定了港口货物装运的稳定性和效率[1]。近年来，随着机械行业的快速发展，港口机械设备运行的可靠性明显上升，但受货物吨位、体积等影响，港口机械设备运行中的稳定性问题是一个动态的复杂过程，机械设备发生故障问题具有不确定性和动态性[2]。因此，为了提高港口货物装卸作业的安全水平，开展港口机械设备运行稳定性研究具有重要意义。

基于模糊数学理论，构建一种基于AHP-TOPSIS 的机械设备运行稳定性评价模型，以山东烟台港机械设备运行状况为背景，分析设备运行稳定性，并结合分析结果查明设备的薄弱环节，降低设备故障率，以期为港口机械设备运行稳定性分析提供理论支撑。

1 港口机械安全风险指标体系构建

港口机械设备的运行稳定性评价，是对机械设备全生命周期内的本质安全、资源合理利用和运行质量的综合评价，需要科学合理的选取评级指标。综合考虑各评价指标的实用价值，优选了16 个具有代表性的影响港口机械设备的运行稳定性的因素作为评价指标，并基于因果交叉理论和事故致因理论，按照人、机、环和管4 个维度将其分为人为因素、机械设备因素、环境因素和管理组织因素4 个方面，构建层次结构指标体系，港口机械设备的运行稳定性评价分为目标层、准则层和单因素指标（图1）。

图1 层次结构指标体系

2 AHP-TOPSIS 综合评判模型构建

2.1 基于AHP 指标综合权重分析

AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）在指标权重确定过程中主要由人为因素进行定性分析，以大数定理为基础，构建期望回归的数值模拟方法，以实现对指标权重的确定。

（1）决策矩阵同一化。针对指标体系中指标类型不同及量纲不同，对指标按照不同标准进行同一化处理和无量纲化处理。

（2）加权决策矩阵的建立。加权决策矩阵是决策矩阵与指标体系权重矩阵的对应性乘积。其中，Wj为第j 指标的权重。

（3）样本贴近度计算：正理想解和负理想解求取见式（3）；样本指标与理想解的距离可以通过空间欧氏距离进行衡量，样本指标与理想解距离计算见式（4）。

2.2 AHP-TOPSIS 模型

AHP-TOPSIS 综合评判模型中，以AHP 确定安全评价指标体系的综合权重，进而结合TOPSIS 模型确定的相对贴近度评判矩阵，以获得最优的安全评价结果。其数学表达可描述为：F=εE。

3 实例分析

烟台港地处山东半岛东端，扼渤海湾入海口，靠近国际主航道，处东北亚国际经济圈的核心地带，与日本、韩国隔海相望，是中国大陆沿海主枢纽港之一。烟台港具有矿石、油品、液化、LNG、化肥等稳定大宗货源现代综合物流体系平台，成为东北亚地区极少数同时拥有矿石、油品、煤炭、集装箱4 大货类深水大型码头的港口之一。因此，整个码头具有极为复杂的机械设备系统，包括装载机、转载机、吊装设备、运输设备、门座起重机、装船机等。大宗货物到港后由于装卸时间的限制，常需要多种设备联合使用，存在较多的交叉作业现象，这增大了各机械设备事故的发生率，因此需要对港口机械设备的运行安全性进行评判。

3.1 指标权重的确定

在建立得港口机械风险评价指标体系之上，以1-9 标度值分别对4 类一级指标以及24 项二级指标以进行重要度标度，进而对评判矩阵进行特征向量和特征值求解，从而进行一致性检验，检验通过则进行权重记录。将权值进行均一化处理，作为港口机械安全风险评价指标的最终权重（表1）。其中，“三违”是指生产作业中违章指挥、违章作业、违反劳动纪律这三种现象。

表1 机械设备安全风险评价指标权重值

3.2 TOPSIS 指标综合评价

根据港口机械设备安全系统的特点，将港口机械设备风险评价体系中的各类指标对港口机械设备安全风险的影响划分为4 个等级，分别记为Ⅰ级（轻微影响）、Ⅱ级（一般影响）、Ⅲ级（较大影响）和Ⅳ级（严重影响）。同时结合相关研究成果，对各指标因素的量化进行分级。定性指标中的部分危险性存在指标以0和1 进行划分，而能够进行分级的指标，分别按照影响等级从小到大以0.2、0.4、0.6、0.8 进行标注，则港口机械设备风险评价指标对港口机械设备安全风险的影响程度如表2 所示。

表2 机械安全风险影响因素等级划分

同时，基于收集的山东烟台港2020 年7 月份的相关指标信息建立人员因素初始评判矩阵，对烟台港的安全状况进行判定：

由于安全风险评价指标的人员因素中，“三违”次数属于损耗性指标，值越小越好；而其他的4 个指标，均属于效益性指标，值越大越好，因此结合式（2）、式（3）构建加权决策矩阵：

根据式（4）计算人员因素正理想解为A+={0.125，0.158，0，0.132，0.164}，负理想解为A-={0，0，0.281，0，0}，则基于人员因素的各安全风险等级的贴近度为Eh={0.215，0.222，0.584，1，0.358}。

同理，计算可得基于设备因素的各安全风险等级的贴近度为Ed={0.235，0.362，0.423，1，0.268}，基于环境因素的各安全风险等级的贴近度为Ee={0.264，0.285，0.379，1，0.306}，基于管理因素的各安全风险等级的贴近度为Em={0.284，0.265，0.408，1，0.322}。

3.3 机械设备安全风险评价

根据TOPSIS 模型计算的指标综合评价贴近度，可得出安全风险等级综合评判矩阵：

结合已计算的机械安全风险评价指标体系中的准则层权重，则可得综合评价矩阵的结果为：

则港口机械设备安全风险等级可按照表3 划分级别。

表3 港口机械设备安全风险等级量化

综上分析，结合表3 的分级结果可知，山东烟台港在2020年7 月份的煤港口机械设备安全风险评价的结果为0.289，表明该阶段设备安全风险量化分级属于Ⅲ级风险。由表1 可知，人为因素对机械设备运行稳定性影响最大，其权重为0.286。由此可见，人为因素是影响港口机械设备运行稳定性的关键因素，其中人员的“三违”率、应急机制的完善率等因素在权重总排序中占比较大，因此港口机械作业时需要加强对这些因素的管理。