安全评价论文范文

导语：如何才能写好一篇安全评价论文，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

HazardEvaluationintheProductionProcessofCausticSodaandItsCountermeasures

马世海魏利军吴宗之

【摘要】离子膜烧碱生产过程中涉及多种危险有害因素。笔者通过对国内现役离子膜烧碱生产装置进行调研,同时结合国内外其他涉及烧碱生产厂家的情况,分析并指出了生产过程中可能出现的危险有害因素,进而提出了相应对策措施,为企业消除事故及安全生产可以提供保障。

【关键词】烧碱生产危险有害因素对策措施危险评估

（中国安全科学学报2003,7）

氯化氢合成装置火灾爆炸危险性评价及安全措施

FireandExplosionHazardsAssessmentandSafetyMeasuresforHydrochloricInstallment

马世海

【摘要】本文简要介绍了DOW火灾爆炸评价方法的基本步骤。并针对氯化氢合成装置，进行了详细的评价其火灾爆炸危险性，最后提出了响应的对策和措施。

【关键词】氯化氢合成装置火灾爆炸危险评价对策措施

(中国职业安全卫生管理体系认证.2003.4)

浅谈如何开展危害辨识、风险评价和风险控制

HowtoImplementHazardsIdentification,RiskAssessmentandControl

马世海魏利军

【摘要】本文简要介绍了开展危险辨识。风险评价和风险控制的基本思想，以及其在安全评价和职业安全健康管理体系中的重要性。同时介绍了LEC法的应用过程。

【关键词】危险辨识风险评价风险控制

(中国职业安全卫生管理体系认证2003.3)

易燃、易爆重大危险源评价的计算机系统设计

DevelopmentSafetyAssessmentSoftwareofMajorFlammable,ExplosiveHazards

于立见

【摘要】论述了重大危险源评价模型计算机实现的方法和技术,给出了评价系统的模块划分及部分算法的编程技巧,列举了用此算法建立的计算机评价系统的部分运行示例。

【关键词】重大危险源控制安全评价计算机程序设计

(中国安全科学学报1998.4)

低概率重大事故风险与定量风险评价

QuantifiedRiskAssessmentforLowProbabilityMajorAccidents

刘铁民

【摘要】论述应用定量风险评价（QRA）对评价、控制低概率重大事故风险的重要意义。介绍了低概率重大风险范畴与主要来源；QRA技术的主要用途与基本方法；研发与使用QRA计算重大风险的主要技术程序。提出了在应用QRA评价重大风险时应注意的几个主要技术问题。

【关键词】低概率事件重大风险定量风险评价

宾馆危害辨识与风险控制

DangersIdentificationandRiskControlinHotel

李传贵

【摘要】重点针对宾馆业务活动中存在的火灾危害、手工搬运危害、厨房设备危害、滑倒绊跤危害、电器设备危害、游泳池危害等方面，提出危害辨识指导，危害控制措施等。

【关键词】城市工业安全工程科技需求科技攻关

(中国职业安全卫生管理体系认证2001,第5期)

甲撑二苯基二异氰酸酯(MDI)生产过程中危险有害因素及对策

HazardousFactorsandCountermeasuresintheProductionof4,4''''-DiphenylmethaneDiisocyanate(MDI)

刘骥魏利军于立见吴宗之

【摘要】甲撑二苯基二异氰酸酯（MDI）生产过程中涉及到了多种危险有害因素。笔者通过对国内现役MDI生产装置进行调研，同时结合国内外其他涉及光气生产厂家的情况，分析并指出了生产过程中可能出现的危险有害因素，从而提出了相应的对策措施。

【关键词】危险有害因素对策措施MDI生产

(中国安全科学学报2002,5)

矿山重大危险源辨识评价若干问题的研究与探讨

ProbeintotheBasicModelofMineRiskAssessment

孙猛陈全

【摘要】本文在总结"九五"攻关专题"矿山重大危险源辨识评价技术"的研究成果的基础上，对矿山重大危险源辨识评价过程中的若干问题进行研究与探讨。主要内容包括矿山重大危险源的定义与特性、评价单元的划分、危险等级的划分、矿山重大危险源危险性与评价单元危险性之间的关系、矿山重大危险源不同类型灾害的危险性的关系等。

【关键词】矿山危险源评价

(中国国际安全生产论坛论文集2002,10)

矿井风险评价基础模型的研究与探讨

ProbeintotheBasicModelofMineRiskAssessment孙猛陈全

【摘要】提出了风险的绝对值和相对值的概念，探讨了如何合成事故发生可能性和事故后果严重程度这两个指标，如何确定多个评价单元的评价对象的风险等级划分等问题。

【关键词】风险，绝对值，相对值，指标合成，风险等级

(中国安全科学学报1998,5)

国内外安全(风险)评价方法研究与进展

StudyonSafetyAssessmentMeasuresatHomeandAbroad

吴宗之

【摘要】安全评价是对系统的危险性进行定性或定量分析,评价系统发生事故的可能性及严重度。安全评价是安全管理和决策科学化的基础。安全评价的内容包括:安全管理绩效评价,人的行为安全性评价,设备、设施的安全性评价,作业环境安全性评价,化学物品安全性评价等。目前,国内外工业安全评价方法已有几十种,可分为定性评价、指数评价、半定量评价、定量评价。我国有关单位研究开发了定性评价方法、指数评价方法,"八五"科技攻关研究中，提出了"易燃、易爆、有毒重大危险源辩识、评价方法",需进一步研究事故后果模型,事故经济损失评价方法、生态环境影响评价方法、人的行为安全性评价方法,不同行业可接受的风险标准。

【关键词】安全评价风险行为

(兵工安全技术1999,4)

易燃、易爆、有毒重大危险源评价方法与控制措施

MethodsofIdentificationandAssessment,andMeasuresofControlforMajorFlammable,Explosive,ToxicHazardInstallations

吴宗之

【摘要】论述了重大危险源和重大事故隐患的定义;介绍了易燃、易爆、有毒重大危险源评价方法;在辨识评价的基础上,提出了制定重大危险源事故应急计划,加强监控、管理等措施。

【关键词】重大危险源控制安全评价事故预防

(中国安全科学学报1998,4)

职业健康风险识别、评价和控制战略

OccupationalHazardsIdentification,Assessment,andControlMethods

邢娟娟

【摘要】随着职业病防治法和安全生产法的颁布实施，对企业在安全健康管理方面提出了新的要求。识别企业的职业安全健康风险，更好的保护劳动者的健康是企业的责任和义务，也是法律所要求。如何对职业危害的识别、评价和控制，这是主要的技术关键。本文就这一问题题出如何科学的有效的评估，并建立一种全面、系统和有效的方法。

【关键词】职业健康风险识别评价控制

(中国国际安全生产论坛论文集2002,10)

风险评价方法--MES法

AMethodforRiskAssessment--MES

宋大成

【摘要】本文提出了一种新的风险评价方法--MES法。该方法概念清晰、合理且简单实用。改正了LEC法的两个缺点：数学上的不合理性和不能用于财产损失事故，已在济南钢铁公司、甘肃建工集团、航天科工集团159厂、大庆石油管理局电力总公司、北海船厂油井分厂等企业得到应用。

【关键词】风险评价，LEC法，MES法，可能性，后果

(现代职业安全2001,11;中国职业安全卫生管理体系2002,)

企业安全评价应注意问题的探讨

RiskAssessmentIssuesforEnterprises

张兴凯

【摘要】企业在进行安全评价时，应该认真分析生产情况，整合并充分利用可用于安全评价的资源，选择适应企业生产特点的安全评价方法，同时注意鼓励员工的参与。

【关键词】安全评价安全管理。

(劳动保护2003，7)

原油储罐火灾爆炸事故树分析

FatofCrudeTankfire&ExplosionAccidents

张兴凯赵军

【摘要】本文应用事故树理论，对原油储罐发生火灾爆炸事故的直接原因进行了分析，找出了其中的基本原因事件、中间事件以及它们与顶上事件的关系。对每个基本事件的结构重要度进行了计算和对比，给出了原油储罐发生火灾爆炸事故时起决定因素的事件，作为制定防火防爆措施的重要参考。

【关键词】原油储罐火灾爆炸事故树

(中国国际安全生产论坛论文集2002,10)

学校的风险评价

RiskAssessingforSchool

苏宏杰

【摘要】本文阐述了学校里存在的几种典型危害：火灾、有害物质、显示屏设备工作站、受伤后的救助。分析能导致每种危害的原因、对危害应采取的控制措施以及发生紧急情况的应急计划，以保证中小学校的教职员、学生以及其他外来人员的安全和健康，消除、减少或控制学校的安全卫生风险。

【关键词】学校风险评价应急计划

（劳动保护2003，2）

中国工程与建设项目安全评价

SafetyevaluationofengineeringandconstructionprojectsinChina

MaohuaZhongab,.,XingkaiZhangb,TieminLiub,XingWeiab,WeichengFana

Abstract

Inthispaper,wereviewsafetyevaluationofengineeringandconstructionprojectsinChinaandintroducefoursafetyevaluations

thataremostlyusedinChina:safetypre-evaluation(SPE),safetyevaluationonprojectcompletion(SEPC),overallsafetyevaluation

ofcurrentstatus(OSECS)andspecialsafetyevaluation(SSE).Furthermore,relatedlegalandpolicytrendsofsafetyevaluationin

Chinaandthefuturedevelopmentarealsodiscussedhere.

?2003ElsevierScienceLtd.Allrightsreserved.

Keywords:Safetyassessment;Relatedlegalandpolicy;ResearchStatusinChina

(aStateKeyLaboratoryofFireScience,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei,Anhui,230026PRChina

bNationalCenterforIndustrialSafetyScienceandTechnology,StateEconomicandTradeCommission,17HuixinXijie,ChaoyangDistrict,Beijing,100029PRChina)

JournalofLossPreventionintheProcessIndustries,2003,16(3):201-207.

危险辨识方法的研究

StudyonMethodforHazardIdentification

高进东

【摘要】介绍了一种新的危险辨识方法,应用该方法可以系统地发现潜在的事故序列、事故的起始事件以及相应控制系统的薄弱环节,为进一步的风险分析奠定基础。

【关键词】危险源危险辨识风险分析

(中国安全科学学报2001,4)“”版权所有

风险分析的质量评价研究

StudyonQualityEvaluationoftheRiskAnalysis

高进东冯长根*吴宗之

【摘要】风险分析的质量直接影响风险分析技术的应用,随着风险分析技术及其应用范围的扩大,建立评价风险分析的内容、结果及其方法和标准是十分必要的。为此，讨论了风险分析的质量概念，提出了一种评价风险分析质量的方法，该方法基于风险分析过程的评价，利用检查表来发现风险分析的缺陷，同时研究该方法的有效性和可靠性；最后，对方法的局限性以及提高风险分析质量的途径等其他相关问题进行了讨论。研究结果表明：评价风险质量的方法能揭示风险分析中大多数的重大缺陷。

篇2

DavidHillson基于WBS的分解结果，从系统工程和因素相关关系的角度建立了具有普适性的大型工程项目潜在风险分析与识别模型，并定义其为RBM矩阵模型。将该矩阵分析方法用于桥梁施工风险评价中，既能把握桥梁工程项目的全局，又能深入到工程施工具体细节中。

1.1明确桥梁施工风险辨识范围建立桥梁施工安全WBS－RBS风险矩阵并对各工作单元中的风险值进行评价，最终确定桥梁施工安全影响因素排序及各施工作业单元的风险度。

1.2桥梁工程施工风险的树形结构分解（WBS）根据桥梁施工安全事故多发区域及桥梁施工结构和工艺结构上的关系，将桥梁施工单元由项目层逐层向下分解为8个作业单元（如图1所示）。

1.3构建桥梁施工风险分解结构（RBS）根据桥梁工程项目目标及性质，将桥梁工程施工可能存在的风险因素按表2中的HSE施工安全体系构建3层、共16个指标的风险评价指标体系（如图2所示）。

1.4构建桥梁施工风险辨识矩阵（RBM）以桥梁施工RBS为纵轴、WBS为横轴，利用工程作业分解结构与风险之间的映射关系建立RBM矩阵，并将单风险因素在各作业单元中的风险度计算值填入其中。

1.5基于改进风险评价模型的风险量化考虑到风险的多维特性，采用格雷厄姆和金尼提出的LEC（作业条件危险性评价）风险评价法对桥梁施工风险进行评价。鉴于单一的专家评分具有较强的主观性，采用算数平均法计算风险因素权重值，并作为施工风险量化计算系数。

1.6辨识结果分析根据风险评价计算结果，建立作业单元单风险因素危险程度评价标准（如表4所示）、作业单元施工风险评价标准。

2应用案例

2.1工程概况重庆沿江高速公路苏家沟特大桥全长1208m，跨越三峡库区支流苏家沟河，两岸桥台处自然坡度较大，坡角30°～45°。上部构造采用30m×40m预应力砼连续T梁；下部构造，桥墩采用双柱墩、桩基础，桥台采用桩柱式台、肋板台配桩基础，施工难度大，施工风险突出。

2.2苏家沟特大桥施工安全风险评价采用专家评分法分别对风险因素i的发生概率Li、严重程度Ci、不可控性Ui、成本损失Fi及各风险的重要程度Di按表3进行评分，结果如表6所示。按式（2）计算各风险因素的权重值并进行排序，结果如表7所示。根据WBS－RBS矩阵分析方法构建苏家沟特大桥施工安全风险评价矩阵，利用式（3）对每个工作单元中的相应风险因素危险程度进行计算，结果如表8所示。

2.3评价结果分析根据风险评价结果，苏家沟特大桥施工安全危害程度较高的安全风险因素主要有施工安全保护措施R8、施工人员临边操作R5及施工人员安全意识R3；模板安装与拆除W1、脚手架使用W4及梁柱架设W5工作单元施工安全风险值最大。根据确定的桥梁施工主要风险因素，按照评价结果制订相应的安全保障技术方案。以模板安装与拆除工作单元为例，其中高处施工失足或防护不当风险值为52．467，属于高度风险，应该建立安全检查制度，对其进行专项检查，保障施工安全；施工人员安全意识、施工人员临边操作及模板安装、拆除方法等因素属于显著风险，应加强监控及预防；反常恶劣天气、设备运转等属于一般风险，在进行模板安装与拆除时应做好预防工作。

3结语

篇3

【关键词】安全等级评价模糊随机特征量模糊特征量可能性

characteristic quantity of safety grade and its calculation method

abstractusing the method of fuzzy evaluation, existing problems and shortcomings are pointed out as the time of system safety grade being defined. by using fuzzy random variable theory and fuzzy set theory, the concept and its calculation method of fuzzy random characteristic quantity of safety grade are put forward. both characteristic quantity of safety grade and its variable are the value obtained from the fuzzy sub-set of safety grade on domain, and are not a definite point. calculation method of absolute and relative possibility is also given. system safety in future can be evaluated and forecasted in a definite condition by the calculation method of fuzzy random characteristic quantity of safety grade. examples demonstrate that calculation method of characteristic quantity of safety grade and the possibility pointed out in this paper are scientific and rational.

key words：safety gradeevaluationfuzzy random characteristic quantity

fuzzy characteristic quantitypossibility

1系统安全等级的模糊性

在评价系统的安全水平或等级时，人们常用“极其安全”、“十分安全”、“十分危险”和“极其危险”等不确定性的语言表达方式。WwW.133229.Com这是因为安全和危险是相对的，两者具有亦此亦彼的过渡性质，即具有模糊性。因此，要准确、客观地描述系统的安全等级却十分困难，只能尽可能地使评价结果符合客观实际。其原因是影响系统安全性的因素众多而复杂，且具有模糊性。例如，机械设备可靠性及安全管理水平的“高”与“低”，环境条件的“优”与“劣”，人、机配合的“好”与“差”，等等。在进行评价时，所获得的原始数据也具有模糊性。当然，也不能排除在某些系统中，影响其安全的因素具有确定性，其安全等级也具有确定性的情况。根据模糊集理论，确定性可以看作是模糊性或随机性的一个特例。所以，不管系统的复杂性如何，其安全性均可采用模糊集理论进行评价。系统安全评价的非模糊集方法往往也包含有模糊性。例如，采用概率评价法时最终所得结果是系统处于安全或危险状态的概率，尽管概率值是确定的，但它所代表的含义则具有模糊性。等级系数法和dow化学公司的火灾爆炸指数法的评价结果也具有同样的性质。可见，系统安全状态的模糊性已成为人们的共识。可以说，模糊集方法是评价系统安全性的最好的方法之一。采用模糊集方法进行安全评价时，所得结果是对应于各安全等级的隶属度，然后按照最大隶属原则或评分法确定系统的安全等级。目前，此法也存在如下问题：①最大隶属原则会丢失许多信息［1］，存在着使评价结果失真的可能性。②计算评分值时，与安全等级论域u相对应的分数的选取不尽合理；③一个确定的总分值是相空间中的一个点，而不是一个模糊集合，既不符合模糊集理论，同时也很难反映系统实际的安全状况，亦即其评价结果可能高于或低于实际的安全等级。笔者对这些问题，作了初步研究和探讨。

2安全等级特征量

系统安全评价可分为对系统未来状况和对系统现状的安全评价。对于系统未来状况的安全评价可以称作预评价，它分现实系统的预评价和待建系统的预评价。本文讨论前一种情况。对于现实系统未来的安全性，由于无法控制条件，一些偶然因素使系统运行的结果不可能准确地预先掌握，故具有随机性。安全本身就是一个模糊概念。所以，对系统未来的安全评价可以运用模糊随机变量理论。模糊随机变量的概念于1978年由h.kwakernaak首次提出的，随后，国内外不少学者对模糊随机变量进行了研究［4～6］。由于系统的现状是已经发生的事件，所以具有确定性。但由于人们所掌握的信息是模糊的，且安全本身具有模糊性，所以，对系统现状的评价要使用模糊集理论。

2.1安全等级模糊随机特征量与安全等级模糊特征量

系统安全等级或安全状态不宜分得过少,但也不宜过多。不失一般性，将系统安全等级分成c级，则其论域为u，并定义ui，i＝1,2,…,c，随着i的增大，系统安全性增加，危险性降低。令ωi<ωi+1，则此时相当于ωi越大，系统越安全。与论域u相对应的取值论域为

对于ω，也可以定义相反的情况。

对系统进行模糊综合评价后，所得出的对各安全等级的隶属度向量为

并且，

是（ω，a，p）上的模糊随机变量。对于i＝1,2,…,c，可得［4～6］

随机区间为

针对ω及模糊集理论，构造如下的对称三角闭模糊数，即

除对称的三角模糊数外，也可用三角函数型模糊数。三角函数型模糊数为

选用对称的三角模糊数比较符合人们的习惯，且计算方便，所以应用较多。

由式（4）可得随机区间，即

用于确定安全等级的ω上的集合称为安全等级特征量。根据模糊随机变量理论，考虑现实系统未来状况的安全等级变量 的模糊随机性时，可得如下的安全等级模糊随机特征量，即

其α水平集为

当α＝0时，h0fr 为安全等级模糊随机特征量的支集。其特征量的中值为：

如果安全等级模糊随机变量 的方差存在，对 α∈（0，1］，则有［6］

式中，

对系统的现状进行安全评价时，通常是根据隶属度向量计算特征量的加权平均值［1］ ，即

式中，x(ω′i)为相空间中一个确定的点。

在现有的模糊综合评价中，不同的文献对x(ω′i)的取值不同。有的取各安全等级对应区间值的下限，有的取中值，也有的按照最大隶属原则及区间宽度来取值。不同的取值会导致不同的计算结果，安全等级也有可能存在差别，从而人为地使安全等级高于或低于实际的安全等级。对系统现状进行安全评价时，安全等级变量不是相空间中的一个确定点，也就是不具有确定性，而具有模糊性，即为一随机区间。那么，可以定义以下的安全等级模糊特征量，即

尽管式（14）与式（7）相似，且 但其意义截然不同，因为概率和隶属度是两个不同的量。由于 已知，当采用对称三角模糊数时，安全等级模糊特征量为

此时，有100％的把握保证安全等级落在该区间内。安全等级模糊特征量的中值为：

在划分系统安全等级时，除规定上述取值论域，即取值愈大，系统安全等级愈高外，有时采用ⅰ、ⅱ、ⅲ…的安全等级划分方式。此时在系统安全等级论域u中， 随着i的增大系统安全性降低，危险性增加。与u相对应的取值论域定义为：

针对ω′，在计算安全等级特征量时，可利用式（4）的对称三角模糊数和式（5）的三角函数型模糊数。安全等级模糊随机特征量及其α水平集、中值、方差，模糊特征量及其中值，可分别按照式（6）～（16）进行计算。

2.2安全等级的可能性

1)现实系统预评价安全等级的相对可能性和绝对可能性

设在α水平上，安全等级模糊随机特征量为hαfr=［hα-fr,hα+fr］，则可以定义现实系统预评价安全等级的相对可能性，即：

当 时，安全等级为 等级的相对可能性为πri=100%，其绝对可能性为πai=1-α。

当 时，安全等级为 级的相对可能性为：

其绝对可能性为：

为 等级的相对可能性为：

绝对可能性为：

以上各式中 (ω)为计算安全等级模糊随机特征量时所构造的隶属函数。

2)对系统现状评价的安全等级的可能性

对系统现状评价的安全等级只存在绝对可能性，而不存在相对可能性。将其称为安全等级的绝对可能性，简称为安全等级的可能性。

当 时，安全等级为 等级的可能性为100％。

当 时，安全等级为 等级的可能性为：

为 +1等级的可能性为：

以上各式中 为计算安全等级模糊特征量时所构造的隶属函数。

2.3安全等级的确定

计算出安全等级特征量及其可能性以后，根据安全等级论域及其取值论域，即可确定系统的安全等级。为了更加具体化，可将每个等级再分成上、中、下三个等级。如果安全等级论域为ω，即安全等级特征量为计分值，则可将各个等级对应的区间均分。设安全等级特征量越高系统越安全，则对于 等级来说， 则为 等级的上等，用 +来表示； ∈［(ωi+1+2ωi)/3,(2ωi+1+ωi)/3］，则为 等级的中等，用a0i来表示； ∈［ωi,(ωi+1+2ωi)/3］则为 等级的下等，用 -来表示。如果安全等级的取值论域为ω′，即安全等级按习惯上的等级进行划分，那么也可以上述类似方法确定安全等级。与 相对应的 的区间分别为［ωi,ωi+1/3］、［ωi+1/3,ωi+1-1/3］ 、［ωi+1,-1/3,ωi+1］。

3应用实例

对于系统安全等级或状态的描述，可借助于层次分析中的(1～9)级表度法，将系统安全状态分5个或7个等级。这主要是考虑到安全与危险具有互补性，即系统的安全性用危险性来表述与危险性用安全性来刻画的结果是完全等价的。此外，将系统安全状态分成3个等级显得过于粗糙，而分成8个及其以上等级又过于烦琐，分成4个或6个等级时，尽管从数学意义上看安全与危险满足互补性的要求，但在语言表达上却不方便。这是因为对某个系统进行评价时，如果其危险性一般，那么其安全性也一般。所以分成奇数个等级更为合适一些，如分成5个或7个等级，其中以分成5个等级为最好。安全等级论域u7＝{极其安全，安全，较安全，安全性一般，较危险，危险，极其危险}； u5={安全，较安全，安全性一般，较危险，危险}。

1)设某一系统未来处于各安全等级的概率向量为p=（0.32, 0.30, 0.16, 0.22, 0），令α＝0.20，由式（8）、（9）可知，安全等级模糊随机特征量的α置信水平及中值，分别为 h0.20fr=［1.88，2.68］，h0.20mfr=2.28；由式（17）、（19）和式（18）、（20）可得安全等级为2级和3级的相对可能性和绝对可能性，分别为πr2=91.65%,πr3=8.35%,πa2=73.32%,πa3=6.68%。可见，安全等级为(1.88～2.68)级,它相当于习惯上的2.28级。由式（18）～（20），可得方差为d0.20( )=［0.072,3.501］。

2)以对南平化纤厂的评价结果为例。安全等级隶属度向量 =(0.190， 0.341, 0.372,0.067, 0.030），由式（15）和（16）分别可得安全等级模糊特征量 =［2.054,2.758］及其中值 =2.411;由式（21）和式（22）可得安全等级为2级和3级的可能性，即π2＝74.93%，π3＝25.07%。可见安全等级为2级偏下，它相当于习惯上的2.411级。其最低安全等级为2.758级，亦即在3级范围之列，最高则恰好为2级。按照安全等级模糊特征量所确定的最低安全等级为3级，与按照最大隶属原则及加权平均法确定的安全等级相一致，但二者仍有偏差。其原因是由最大隶属原则丢失许多有用信息和加权平均法在取值时带有主观任意性所致。为3级的可能性仅为25.07%，可见本文提出的方法更为科学、合理。

3)有关文献将系统安全等级分为“优、良、可、劣”4级， =（0.438,0.375,0.125,0.062），并确定安全等级为“优”，按照本文的方法计算的 ＝［1.485, 2.135］， ＝1.81；π1=0.06%，π2=99.94%。安全等级应为1.81级，即良好偏上。可见其所得结果偏高。

4)采用模糊综合评价有可能使各等级的隶属度趋于均化。为此，有关文献认为需对该评价结果进行处理，使得各等级的隶属度产生显著差别。实际上，人为的处理会使评价结果失真，除非有一种评价方法，其评价结果本身就产生显著差异。该文献中的一评价结果为 =［0.152，0.254，0.251，0.213，0.130］，处理后的 =［0.096，0.866, 0.849, 0.555, 0.029］。尽管发生了显著变化，但第2和第3级的隶属度仍然相差很小。按照最大隶属原则，安全等级仍为2级。针对 ，按式（15）和式（16）分别求得 ＝［2.521,3.314］， ＝2.918，安全等级为3级中等，π3＝100％。对 进行规一化并计算，可得 =［2.470, 3.158］， =2.814；π′2＝0.21%，π′3＝99.73%。可见，经过处理后，人为地使安全等级有所提高。本例说明，安全等级模糊特征量的计算是确定评价结果趋于均化的安全等级的好方法。当然，它也适用于非均化的情况。有的文献还根据安全等级隶属度向量中的最大隶属度及各安全等级取值区间的间隔值来确定安全等级，也会人为地使得安全等级增高。仅取安全等级隶属度向量中几个较大的隶属度，其余视为零，并经规一化再重复一次上述步骤，以确定安全等级的方法会导致评价结果失真。如将其中一隶属度向量为 ＝［0.132, 0.986, 0.893, 0.522, 0］，其评价结果为2-，即为2级偏下。加以规一化，按照本文提出的方法计算可得， ＝［2.373, 3.053］， ＝2.713；安全等级为2级的可能性为π2＝5.0％，3级的可能性 π3＝95.0%．可见，本文所提方法的计算结果更为符合实际。

5)有关文献对煤层开采自燃危险性预先分析所得隶属度向量经规一化分别为μ1=［0.205, 0.248, 0.297, 0.25］，μ2＝［0.337, 0.196, 0.256, 0.211］。针对μ1，按本文方法计算，得 ＝［2.198, 2.965］， =2.582；2级的可能性为 π2＝29.67%，3级的可能性为π3＝70.33%。最高危险性等级约为习惯等级上的3级，与有关文献按最大隶属原则所得危险性等级的结论一致。最低危险等级约为2级。针对μ2，经计算，得 ＝［1.972, 2.710］， =2.341；π2=87.39%，π3＝12.61%。结果为1级，两者偏差较大。而对1级的隶属度和对3级的隶属度相差不是很大，综合考虑所有信息，本文计算结果更为合理。

6)有的文献将污水处理厂管理效果分成“很好”、“好”、“中”、“差”和“很差”五级。上旬和中旬的隶属度向量分别为 ＝［0.43, 0.34, 0.11, 0.09, 0.02］， ＝［0.33,0.26,0.13,0.09, 0.19］。经计算得， ＝［1.566, 2.232］， ＝1.899； ＝［2.169，2.931］， =2.55， π′2＝37.1%，π′3＝62.9%。可知，上旬的管理效果比中旬好，结论一致，但意义不同。

4结论

系统安全本身具有模糊性，适合用模糊集理论进行评价。评价结果一般为与各安全等级相对应的隶属度向量。最大隶属原则存在使评价结果失真的可能，本文所提出的安全等级特征量及其计算方法可合理地确定系统的安全等级。也适用于根据隶属度向量确定等级的任何评价。

1)利用模糊随机变量理论，笔者提出了安全等级模糊随机特征量的概念及其计算方法，以及安全等级模糊随机特征量的α水平集及其中值和方差的计算方法。安全等级模糊随机特征量为一集合而非相空间中的一个确定点。利用安全等级模糊随机特征量，可对现实系统未来的安全性进行预评价。

2)系统现状的安全性是一个确定事件，不具有随机性。根据模糊集理论提出了安全等级模糊特征量的概念及其计算方法。安全等级模糊特征量同样为一集合，可对系统现状进行安全性评价，从而评出系统的最高和最低安全等级。

3)根据安全等级特征量对安全等级取值论域中各模糊集的相容程度不同，定义了安全等级的绝对可能性和相对可能性。它们可用于确定系统的安全等级。

4)安全等级变量在各区间中的取值不能根据经验选取，而且也谈不上经验性。取值的理论基础是模糊集理论。

5)安全等级隶属度向量中的隶属度可能趋于均化，用人为方法使其产生显著差别会丢失许多评价信息，从而导致评价结果失真。

6)安全等级应分成奇数个等级，其中以分成5个等级为最好。

7)利用安全等级特征量及其α水平集、中值以及安全等级的可能性等，可有效地确定系统的安全等级。实例表明，本文所提出的方法是科学、合理的。

参考文献

1陈守煜.系统模糊决策理论与应用.大连：大连理工大学出版社，1994：1～98.

2李洪兴、汪群、段钦治等.工程模糊数学方法及应用.天津:天津科学技术出版社,1993:52～57.

3h.kwakernaak.fuzzy random variables-ⅱ.algorithms and examples for the discrete case.inform.sci，1979,17:253～278.

4张跃.模糊随机变量,哈尔滨建筑工程学院学报,1989,22(3):12～20.

篇4

Abstract： Security risk assessment on the campus network is an effective mean to ensure the safety and stable operation of college campus network. The paper analyzes the risk factors that affect the security of college campus network， and establishes the index system of the security risk of college campus network. Provided the method to evaluate the college campus network security risk by using the uncertainty measurement theory， and proved the effectiveness of the application of the theory to assess the risk of the college campus network.

关键词： 高校校园网；安全风险；评价指标；未确知测度理论

Key words： college campus network；security risk；evaluation index；Uncertainty Measurement Theory

中图分类号：C935 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）03-0166-02

0 引言

随着高校校园网的迅猛发展，高校各项工作对校园网的依赖性与日俱增。如何保障校园网的网络信息安全，使校园网满足高校教学科研和管理工作持续发展的需要，成为学术界和社会界关注的热点问题。本文以高校校园网的安全风险状况为背景，建立适合高校校园网特点的风险评价指标体系，给出基于未确知测度理论的高校校园网安全风险评价过程，为高校校园网的安全风险评估提供理论依据。

1 高校校园网安全风险评价

1.1 指标体系及指标值 本文在分析借鉴国内外关于高校校园网安全风险因素相关研究成果基础上，建立了高校校园网安全风险指标体系，通过调研得到各指标值如表1所示：

1.2 安全风险评价与结果分析 本文中的评价对象X为高校校园网安全风险。 一级指标的评价空间为I={I1，I2，I3，I4}。二级指标的评价空间为I={Ii1，Ii2，？撰，Iik}，其中xij是二级指标Iij的值。对于每一个二级评价指标Iij，有五个评价等级，其评价空间为c={c1，c2，c3，c4，c5}。

1.2.1 二级指标隶属度 根据评价指标的等级构建隶属度函数，如图1所示：

将一级指标I1下二级指标的分值代入隶属度函数，得到二级指标的单指标测度矩阵：

■=■

应用信息熵理论计算二级指标的分类权重：

V11=1+■=0.6506

同理，有V12=0.5693；V13=0.6506；V14=1。

因此，根据Wij=Vij/■Vim（Wij是指隶属于各一级指标Ii的二级指标Iij的分类权重）可以得出：

W11=0.2267；W12=0.1983；W13=0.2267；W14=0.3484

对每一个从属于各一级指标的二级指标做未确知综合测度：

（ui1，ui2，？撰，uik）=■■*■

=[0.0567 0.4392 0.5042 0 0]

同理，分别将一级指标I2、I3、I4下二级指标的分值代入隶属度函数，得到一级指标I2、I3、I4下二级指标的单指标测度矩阵和分类权重，从而得出所有一级指标下二级指标的综合测度向量：

■=

■

1.2.2 一级指标未确知测度 首先，由层次分析法得到各一级评价指标的权值：

W=（0.2171，0.2935，0.1797，0.3097），

然后对评价对象做综合评价：

（u1，u2，u3，u4，u5）=W*U=（0.3057，0.5416，0.1528，0，0）ui（i=1，2，…，5）即为高校校园网安全风险的隶属度值。

1.2.3 识别 取λ=0.6，由K（x）=min■Uk＞λ（1？燮n？燮5），有k=2。表示该校校园网安全风险等级为C2，说明该校校园网安全风险较低。

该计算结果符合该校校园网安全风险水平，说明该评价模型能够科学地对高校校园网安全风险进行评价。

2 结论

高校校园网的安全性是高校教学科研和管理工作持续发展的重要保证，高校校园网安全风险分析是确保校园网安全、稳定运行的重要措施之一，本文基于网络信息安全标准和实际调研提出了高校校园网安全风险评价指标体系，并应用未确知测度理论对陕西省西安市某高校的校园网安全风险进行了分析，为高校校园网安全风险的科学评价提供了理论依据。

参考文献：

[1]范志杰.高校校园网动态安全风险评估模型的设计与研究[D].河北理工大学，2009.

篇5

〔关键词〕灰色系统理论；模糊集理论；信息系统；风险评估；指标体系

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.07.007

〔中图分类号〕TP393；O159〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2013）07-0034-04

Information System Security Risk Assessment Based on Grey Fuzzy TheoryFu ShaYang BoLi Bo

（Hunan University of Finance and Economics，Changsha 410205，China）

〔Abstract〕With the informations incomplete and concepts is not clear of information systems security risk，used grey fuzzy theory to explore the assessment problem of information systems，and on the basis of information systems risk factors analysis，created a more comprehensive index system to give comprehensive assessment.Based on grey system theory and fuzzy set theory，and integrate degree of membership and gray in evaluation process，this paper built the grey fuzzy comprehensive evaluation model of information system security risk，calculated the risk level of the information system.The case analysis proved the feasibility and effectiveness of the model in its application.

〔Key words〕grey system theory；fuzzy set theory；information system；risk assessment；index system

当今，伴随全球化信息时代的深入，信息的触角已延伸至国家与社会的各个角落。人们在享受信息所带来的诸多便利时，亦承受着史无前例的影响与控制。随着信息技术的飞速发展，以网络为载体、视信息资源为核心的信息系统规模不断扩大，紧跟其脚步的信息战与网络攻击事件逐步升级，信息系统所面临的安全风险及威胁日趋严峻。如何为信息系统长期在安全与正常状态的运行中处于较高水平提供有力保障是当前亟需解决的问题，而解决该问题的有效途径之一则是对其进行有效的安全风险评估。

信息系统风险评估中，存在着许多模糊不确定因素，亦面临着评估者对信息掌握的不完全以及收集资料不充分的问题，导致其精确评估困难重重，这就要求在评估过程中综合考虑模糊性与灰色性两方面的影响[1]。综合分析国内外相关文献，众多学者运用模糊综合评判法、灰色系统理论、粗糙集理论、BP神经网络、贝叶斯网络、矩阵分析法等多种方法建立信息系统安全风险评估模型，其研究成果目前已有一定收获[2-6]。但上述单一评估方法并未全面考虑风险信息的模糊性与灰色性，对系统数据较少及条件不满足统计要求的情况亦有忽视。因此，针对单一评估方法的缺陷，运用灰色系统理论与模糊集理论，构建信息系统安全风险的灰色模糊综合评价模型，将灰色模糊综合评价方法引入对风险因素的评估，综合考虑多种因素的影响并对系统做出综合评判。目前，将灰色系统理论和模糊集理论应用于信息系统风险评估的研究尚不成熟，期望通过本文提出一种科学、合理的评估方案，并与其他研究者共同探讨此类问题。

1灰色模糊理论概述

1.1灰色系统理论

1982年，我国学者邓聚龙教授首次提出灰色系统理论[7]。灰色系统指的是系统中兼包含有白色参数（己知参数）与黑色参数（未知参数），具体研究内容包括客观事物的量化、建模、预测、决策、控制等。灰色系统理论以部分信息已知，部分信息未知的小样本、贫信息不确定性系统为研究对象，通过对已知信息的生成、开发，从而提取有价值的信息，以实现对系统运行行为、演化规律的正确描述与有效监控。

灰色系统理论对于信息不精确、不完全确知的小样本系统具有明显的理论分析优势，但针对事物的不确定性、多变量输入、离散数据以及数据的不完整性等问题做有效处理，还可以根据现有序列进行预测[8]。该理论从信息的非完备性出发研究和处理复杂系统，它不是从系统内部的特殊规律出发来研究系统，而是通过对系统某一层次的观测资料加以数学处理，达到在更高层次上了解系统内部变化趋势、相互关系等机制[9]。

1.2模糊集理论

模糊集理论亦称模糊集合论，或称为模糊集。美国学者L.A.扎德（L.A.Zadeh）于1965年在数学上创立了一种用于描述模糊现象的方法——模糊集合论，从而开创了对模糊系统与模糊控制理论的研究。该方法将待考察的对象及反映它的模糊概念作为模糊集合，建立适当的隶属函数，通过一系列运算与变换，对模糊对象进行分析。它以模糊数学为基础，研究关于非精确的现象。

基于灰色模糊理论的信息系统安全风险评估研究2信息系统安全风险评估模型

2.1信息系统风险评估指标体系的构建

信息系统的安全风险涉及物理安全、逻辑安全以及安全管理等多方面，根据ISO/IEC 15408和信息技术安全通用要求（GJB5095-2002），本文从物理环境安全、网络运行安全、信息安全保密和安全保密管理4个层面对信息系统进行安全风险评估[10-11]，其层次结构模型如图1所示。图1信息系统安全风险评估指标体系

2.2信息系统安全风险的模糊性和灰色性

模糊性指的是客观事物在归属和状态上的不分明性。在风险评估过程中，信息系统越复杂则模糊性愈大；评价因素越多，则综合评判愈模糊。该情况下，模糊数学则可弥补统计数学的不足。灰色性指的是认识的不完全性或未确定性。信息系统安全风险中的诸多因素难以用确切的数学语言描述，这些信息存在不完全性与不确定性，即风险评价信息为灰色的[12]。

上文在探讨信息系统安全风险评估指标时，不难发现其模糊性与灰色性并存的特点，评估过程中同时考虑这两个特性必然比只考虑其中之一更能反映实际情况。因此，本文针对其信息的模糊性与灰色性，结合模糊集理论与灰色系统理论，采用灰色模糊综合评价方法进行风险评估并建立相应模型。该做法体现了模糊集理论在处理评价这类模糊问题的长处，亦发挥了灰色系统理论对于信息不精确、不完全确知的小样本系统的优势。

2.3灰色模糊综合评价模型

类似于模糊综合评判，灰色模糊综合评判的数学模型也分为一级模型和多级模型两类，亦称为单层次模型与多层次模型，其本质是相同的。设被评价对象因素集U={u1，u2，…，un}，相关因素有n个；对各因素的评语集V={v1，v2，…，vm}，出现的评语有m个。

Step 1确定权重集

权重集用于描述评价对象与因素集之间的灰色模糊关系。根据图1所示的影响因素递阶层次关系，给出同一层次中各因素关于上一层准则的权重及相应的点灰度，构成权重集。邀请多位专家对各级指标因素的权重值进行分散评定，并根据自身对指标因素的熟悉程度给出权重赋值的对应灰度值，依据信息的充分程度划分出5个等级，分别对应灰度值{0～0.2，0.2～0.4，0.4～0.6，0.6～0.8，0.8～1.0}[13]，如表1所示。表1信息量对应灰度的取值

序号信息量灰度值序号信息量灰度值1充分0～0.24较贫乏0.6～0.82较充分0.2～0.45贫乏0.8～1.03一般0.4～0.6

对收集到的所有权重赋值数据求均值并作归一化处理，同时将权重值所对应的灰度赋值求均值，得到各级指标因素权重对应的灰色模糊集合：

Step 3逐层进行灰色模糊综合评价

在得到某层级指标的灰色模糊评判矩阵及相应指标权重的灰色模糊集合后，通过合成运算可得到该层指标对上一层指标因素的灰色模糊综合评价结果，且评价结果集（1，2，…，i）可组成上层指标因素的灰色模糊评判矩阵=（1，2，…，i）T。逐层向上做合成运算，得到顶层因素的灰色模糊综合评价结果值。为了尽可能多的保留评价信息，以使评价结果最贴近实际，合成运算在模部运算中采用M（·，+）算子，在灰部运算中采用M（，+）算子[14]。由此，得到灰色模糊综合评价结果：

==[（bj，vj）]n

=∑mk=1（ak·μkj），∏mk=1（1∧（vk+vkj））n（1）

Step 4评价结果的处理

对于灰色模糊综合评价的结果=[（bj，vj）]n，综合考虑其模糊性和灰色性，根据最大隶属度和最小灰色度原则，可将转化为结果集[15]：

=bj×（1-vj）∑nj=1bj×（1-vj）=（B1，B2，…，Bn）（2）

考虑评价的可操作性和准确性，将评语集中评语等级定标准分，即等级值向量为V=（4，3，2，1），由此得到清晰化的评价结果：H=VT，根据H的大小判断评价结果的优劣。综上，灰色模糊综合评价计算步骤如图2所示。

图2灰色模糊综合评价计算步骤图

3应用实例

以C市高新区某企业信息系统为例，邀请10名专家组成决策专家组，根据专家的专业知识与经验，确定该信息系统安全风险因素各项指标的权重，然后对各指标信息量评分求均值以得到其灰度，由此确定各级指标的权重集。

Step 1确定各级指标权重

目标层U各项指标的权重集：

Step 2建立评判矩阵

邀请多名专家对风险因素集U进行评定，评价指标层Ui（i=1，2，3，4）各项指标的状况，依据其专家意见建立灰色模糊评判矩阵。将给定信息系统的安全等级分为4级，构造评语集V={优秀，良好，中等，较差}。如：以“物理环境安全U1”中“环境安全U11”因素为例进行模糊评判，若有10%的人员评价为优秀，30%的人员评价为良好，50%的人员评价为中等，10%的人员评价为较差，于是有关U11因素对应的隶属度为（0.1，0.3，0.5，0.1）；同理，可得到U1中其它因素的隶属度以及指标层其它各指标的隶属度，对于其灰度的确定仍采用多位专家打分评判求均值的方法。

4结束语

针对信息系统评价指标的模糊性及其评价信息的不确定性，结合灰色模糊理论研究信息系统的评估问题，构建其风险评估指标体系。通过灰色模糊综合评价方法对隶属度与灰度加以综合，以隶属度衡量定性指标的优劣程度，以灰度描述指标信息的不充分度，采用灰色系统理论得到灰色统计量，构造灰色模糊矩阵，最后运用灰色模糊算法求得信息系统的风险等级。在此基础上，提出信息系统安全风险的灰色模糊综合评价模型，并通过实例验证该模型能充分综合群组专家评价意见，可有效结合定性与定量分析，亦能较好地量化评估信息系统风险，为信息系统的风险评估提供一种行之有效的方法与途径。

参考文献

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[13]陈雯，张强.第三方物流客户服务绩效的灰色模糊综合评价模型[J].模糊系统与数学，2007，21（2）：148-154.

[14]邵汝军，胡斌.基于灰色模糊理论的企业创新活力评价研究[J].科技管理研究，2008，（4）：131-133，136.

[15]张哲，冯宗宪.基于灰色模糊理论的技术路线图实施效果评价[J].统计与决策，2012，（6）：182-185.

（本文责任编辑：马卓）Web2.0环境下物流企业知识共享模式研究

收稿日期：2013-04-26

篇6

关键词：民众感知；政府行为；监管评价；食品安全满意度

引言

自1995年《食品卫生法》颁布实施以来，我国政府一直致力于食品安全监管工作，并取得了一定成效，国内食品安全状况得到明显改善[1]。然而当前频发的食品安全风险事件，深刻反映政府在食品安全监管中的无力，不断引起消费者对政府监管能力的质疑，致使消费者对食品安全监管的满意度日益低迷。在此情境下，如何更加有效提高监管水平，消除民众食品安全的恐慌心理，提高消费者满意度，是我国政府当下必须考虑的问题。

围绕消费者满意度视角的食品安全监管评价这一主题，国内外学者进行了广泛的研究，为本研究提供了积极的借鉴。Jannke de Jonge等研究指出政府监管工作的有效性促使消费者对食品安全监管状况产生乐观评价，政府监管工作的无效则导致消费者产生悲观评价[2]。王常伟等指出部分消费者对我国当前食品安全监管评价较低，尤其是在政府的监管与执法力度方面[3]。马琳研究发现，大部分消费者认为对食品安全进行有效监管是政府的职责，对政府监管评价越高的消费者对食品安全的评价越高[4]。Brewer等通过调查发现，近一半的消费者对政府监管食品中的添加剂、农药残留、重金属等有害物质感到十分担忧，其担忧程度极大影响对食品安全监管的评价[5]。Williams认为食品中过量的添加剂、农药残留等是影响消费者对政府监管效果评价的重要因素[6]。纪杰认为食品中有害物质反映了政府监管效果的不突出，严重影响消费者对食品安全监管的评价[7]。Spencer Henson指出，可通过公共和私人等方式对食品安全进行监管，除政府监管外，还应发挥社会监督等第三方监管的作用，消费者对食品安全社会监督的评价也将影响到消费者对食品安全监管的评价[8]。

基于上述研究可知，消费者食品安全监管评价受食品安全政府监管满意度、政府监管有害物质效果的担忧程度和食品安全社会监督评价等因素的影响。因此，深入探究消费者对食品安全评价情况以及影响监管评价的主要因素，针对性提出相应的对策建议显得尤为重要。

1 理论基础与研究假设

1.1 食品安全监管评价的理论选择

政府作为保障人民利益的公共管理者，其在食品安全监管中发挥着无可替代的作用。但近年来食品安全风险事件的频发致使民众对食品安全监管的满意度持续走低，对政府食品安全监管能力不断提出质疑。西方政府监管理论起源于市场失灵，在资源无法有效配置的情况下，政府作为公共利益的代表，运用其强制性手段对市场进行干预。虽然政府监管是弥补市场失灵的有效手段，但政府干预不足或干预过度都会导致政府失灵。本文在传统政府监管理论的基础上升华并提出新公共管理理论。其基本理念为：（1）主张重新定位政府与市场的关系，通过将市场上的竞争机制引入到政府部门的方式，提高政府运行效率。（2）主张重新整合国家和社会的关系，在以政府监管为主导的基础上，提倡非政府组织共同承担公共管理的责任。（3）主张政府组织结构的变革，将高度集权的政府组织向分权化、扁平化、网络式的组织结构发展。费威、颜海娜等的研究体现出了新公共管理的相关理念，指出解决食品安全问题、提升消费者满意度不仅需整合政府的监管强势，更需引入政府以外的力量，形成多元主体优势互补，才能更好应对食品安全问题[9，10]。

新公共管理理论对政府监管进行了重新定位，并考虑纳入新的监管力量，强调了食品安全监管中社会监督力量与政府监管的相互配合，有助于转换政府固有的监管思路，提高政府监管效率，提升消费者对食品安全监管的满意度水平。

1.2 研究假说

消费者对食品安全政府监管满意度（GR），是指样本消费者对食品安全政府监管所持积极或者消极的评价。任燕等相关研究表明，政府的监管措施及其相关法律法规显著影响消费者对食品安全政府监管的评价[11]。王育红等研究发现，影响食品安全政府监管满意度的因素主要有认证机制完善程度、监管与执法力度和法律体系规范程度等[12]。因此，本文提出如下假设：

H1：食品安全政府监管满意度对食品安全总体评价存在正向影响。

消费者对政府监管效果的担忧程度（RS），是指样本消费者对政府监管的食品中有害物质的担忧程度。吴林海等调查研究指出食品中有害物质是影响消费者对食品安全政府监管效果评价的关键因素[13]。山丽杰等认为公众对有害物质特别重视，对政府监管效果担忧程度较高[14]。因此，本文提出如下假设：

H2：政府监管效果的担忧程度对食品安全总体评价产生正向影响。

消费者对食品安全社会监督评价（SS），是指样本消费者对政府的新闻媒体、社会舆论等所持的积极或消极的态度。纪杰等研究指出，消费者对食品安全社会监督的评价很大程度上受到新闻媒体、舆论评价等因素的影响[7]。洪巍等认为网络舆论、新闻媒体报道的食品安全风险事件越多，消费者对社会监督评价越高，对食品安全总体满意度越低[15]。因此，本文提出如下假设：

H3：食品安全社会监督评价对食品安全总体评价产生负向影响。

交互作用。食品安全政府监管满意度（GR）、政府监管效果的担忧程度（RS）和食品安全社会监督评价（SS）三个独立潜变量两两相关。苏理云等研究显示政府监管因子、有害物质因子和外界因素因子（包括新闻媒体和舆论评价等）存在相关关系[16]。因此，本文提出如下假设：

H4：食品安全政府监管满意度（GR）与政府监管效果的担忧程度（RS）存在交互作用；

H5：政府监管效果的担忧程度（RS）与食品安全社会监督评价（SS）存在交互作用。

H6：食品安全政府监管满意度（GR）与食品安全社会监督评价（SS）存在交互作用；

根据以上研究假说，本文提出图1所示的食品安全总体评价假说模型：

2 研究设计与基本特征分析

2.1 样本选取与变量设置

为全面、准确地反应城乡居民对食品安全总体况状的评价，以便更好为政府监管食品安全提供政策服务，本文有重点的在全国选择福建、贵州、河南、湖北、吉林、江苏、江西、山东、陕西、四川等10个省份若干地区的4258名消费者展开实地调研。整个调查过程随机发放问卷共4500份，剔除无效问卷总共回收4258份问卷，有效回收率为94.6%。

本文在新公共管理理论的基础上，为保证调查问卷的信度和效度，验证图1的假说模型，围绕各项假说设计问卷题目。各变量均采用李克特五级量表法进行测量，1～5级表示满意度从低到高。问卷共设置17个观测变量，由4个潜变量构成（见表1）。

2.2 问卷设计与特征分析

调查结果显示，在性别方面，男女比例分别为51.22%和48.78%，男性略

多于女性；在年龄方面，95.39%的受访者年龄在60岁及以下，其中年龄层在26-45的受访者比例最高，为42.60%，60岁以上的受访者仅占4.61%；婚姻状况方面，已婚人数比例为61.04%，占大多数；在受教育程度方面，受访者学历层次整体偏高，高中及以上的受访者比例为78.37%，初中或初中以下比例仅为21.63%（见表2）；

3 基于结构方程模型的实证分析

3.1 探索性因子分析

本研究运用SPSS19.0对提取的观测变量进行探索性因子分析，输出的旋转后因子载荷矩阵如表3所示。结果显示，KMO值为0.840，Bartlett球形检验效果显著，P值小于0.01，达到1%的显著性水平，观测变量之间存在相关性，样本数据适合做因子分析。

3.2 信度与效度检验

本研究运用SPSS19.0对旋转输出的3个因子进行信度与效度检验，结果如表4所示，食品安全政府监管满意度（GR）、政府监管效果的担忧程度（RS）、

食品安全社会监督评价（SS）的克伦巴赫系数（Cronbach’s）依次为0.784、0.760、0.701，均通过信度检验。食品安全总体评价的Cronbach’s为0.704，表明总体评价变量间的内部一致性良好。各因子的结构效度评价结果显示每个因子的公因子数只有一个，且方差贡献率均大于50%，表明三个潜变量之间的结构效度良好。

3.3 验证性因子分析

运用AMOS18.0对探索性因子分析得到的三个潜变量及各自的观测变量进行回归分析，得出的路径图与路径系数如图2所示。

4 模型检验结果和分析

4.1 参数检验与拟合评价

模型整体的拟合结果如表5所示，整体拟合效果良好。

4.2 结构模型路径分析

消费者对食品安全政府监管满意度、政府监管效果的担忧程度、食品安全社会监督评价等三个潜变量的标准化路径系数分别为0.558、0.222、-0.085。

消费者对食品安全政府监管满意度的标准化路径系数最大，在1%的显著性水平上通过检验，且该变量对食品安全总体评价的影响效果最显著，假设H1成立。消费者对政府监管效果担忧程度的标准化路径系数为0.222，在1%的水平上显著正相关，假设H2成立。消费者对食品安全社会监督评价的标准化路径系数为-0.085，在1%的显著性水平上通过检验。消费者对食品安全社会监督评价对食品安全总体评价的影响呈负相关且影响程度较小，假说H3成立。

4.3 潜变量的交互作用分析

消费者对食品安全政府监管满意度、政府监管效果的担忧程度和食品安全社会监督评价三个潜变量之间存在交互作用。食品安全政府监管满意度与政府监管效果的担忧程度、政府监管效果的担忧程度与食品安全社会监督评价、食品安全政府监管满意度与食品安全社会监督评价的标准化路径系数分别为0.402、0.394、0.940，在1%的水平上两两之间呈显著正相关，假设H4、H5、H6得到验证。

4.4 测量模型因子载荷分析

因子载荷系数反映了观测变量对潜变量的影响程度，如表6所示。

消费者对食品安全政府监管满意度潜变量中，最大的影响因素是REGU，标准化路径系数为0.683，表明政府监管与执法力度越大，消费者对政府监管的满意度越高，对食品安全总体评价越高。

消费者对政府监管效果的担忧程度潜变量中，最大的影响因素为HM，标准化路径系数为0.730，表明消费者最担忧重金属含量超标，对政府监管效果担忧程度越大，越倾向于对食品安全总体评价的不满意。

消费者对食品安全社会监督评价潜变量中，最大的影响因素是GOVE，标准化路径系数为0.603，表明新闻媒体等关于食品安全事件的负面新闻越多，消费者对于食品安全的总体评价越低。

5 研究结论与政策建议

本文运用结构方程模型深入研究了消费者对食品安全的总体评价情况，并厘清了影响消费者对政府监管评价的主要因素。结果显示，消费者对食品安全政府监管满意度、政府监管效果的担忧程度以及食品安全社会监督评价等要素均与食品安全总体评价显著相关。其中，消费者对食品安全政府监管满意度对食品安全总体评价的影响最大，在1%的显著性水平上呈正相关，体现出政府监管在我国食品安全监管中的主体地位。政府监管效果的担忧程度与食品安全总体评价在1%的显著性水平上呈正相关。食品安全社会监督评价与食品安全总体评价在1%的显著性水平上呈负相关。

基于此，本研究提出以下对策建议：首先，政府需完善以《食品安全法》为主导的我国食品安全法律体系，横向拓展中央层面食品法律，纵向辅之地方法律法规，形成以法律为基础、全面覆盖的食品安全法律体系网络。其次，内部优化政府部门结构，厘清政府监管职责。外部强化监管力度，加大对不安全食品生产者的法律制裁。再次，完善食品安全标准，发展我国食品安全监管技术，优化政府监管效果。最后，正确引导新闻媒体、网络舆论、消费者等社会监督力量在食品安全监管中的作用，从而助力政府监管。

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篇7

关键词：安全评价信息系统；火电厂；设计 ；关键技术

中图分类号：TP302    文献标识码：A    文章编号：

绪论

火电厂的正常运转关乎国民生产、生活和社会的长治久安，因此具有重要意义。同时，对于火电厂的各部门之间的生产管理、运行环境和生产设备的维护等进行安全评价至关重要，对于其中可能出现的故障和问题需要及时的排除。

4. 在火电厂中的应用

4.1运行环境

对于系统的运 行环境来说，在火电厂中进行实地操作过程中，其软、硬件操作环境不但要能够满足现阶段的要求，其版本可略高于火电厂所需版本。同时，随着科学技术的发展，还能够满足二次开发或者系统升级的要求[3]。

4.2操作过程

对火电厂的安全评价信息系统进行实际操作，对上述各项功能的实现均有其独有的特点和流程。例如火灾或爆炸危险指数分析操作过程中，主要包括基本情况记录、一般危险系数表、特殊危险系数表、和各类安全补偿系数表和结论等部分组成，以共同完成对火电厂的火灾及爆炸的安全评价[3]。

4.3实例分析

将此安全评价信息系统应用于某火电厂的实际生产过程中，对其总部及旗下子公司进行普通问题和重点问题查询，并取得了一定的成效。不但数据精确，而同时相比较上年的数据而言，其比例明显降低。在解决的过程中，除了系统本身，对其管理系统和相关的规章制度也有所改进[6]。

结束语

鉴于火电厂安全评价信息系统的愈发重要和适用范围的推广，其在火电厂应用的过程中的地位与日俱增，因此对其系统的开发和投入使用至关重要。本文对其整个系统的开发流程及相应的功能实现和关键技术进行研究，同时进行实例操作和分析，并取得了可喜的成绩，对于此类问题具有借鉴意义。

参考文献：

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篇8

【关键词】安全评价；故障树；层次分析法；神经网络

一、引言

火力发电厂是我国电力工业的重要组成部分，其生产设备庞大、生产过程复杂、干扰因素众多，极易发生事故且造成严重的后果。通过对火力发电厂的生产状况进行科学的考核和评价，能够发现其中的薄弱环节和事故隐患，为决策部门采取措施提供依据，预防和控制危险的发生，因此对火电厂进行安全评价具有重要意义。本文研究了火力发电厂安全评价的内容、过程和方法。

二、火电厂安全评价的内容

根据安全系统工程理论， 影响系统安全的因素主要包括评人、物、环境、管理4 个方面因素。火电厂安全性评价内容包括管理安全、设备安全、劳动安全与作业环境。 为了防止特重大生产事故的发生，我们从以下8个方面的安全状况评价火电厂的综合安全等级：（1）生产设备。（2）生产工具、机具。（3）上级颁发的反事故措施落实情况。（4）生产设备、工机具的管理水平。（5）安全生产主要规章制度的建立、健全和贯彻执行情况。（6）人员技术素质水平。（7）劳动环境。（8）抵抗重大自然灾害的措施及落实情况。

三、安全评价的方法

随着各行各业危险事故的频繁发生，人们的安全观念不断增长，安全评价的对象越来越丰富，主要包括煤矿企业、电力企业、轨道交通、网络信息等。安全评价是基于安全工程的原理和方法对系统中存在的风险进行识别和评价的过程，这一过程包括危险因素识别及危险程度评价两部分。评价的目标不同，其内容和因素也不同。目前火力发电厂的安全评价主要是对企业管理、生产设备、劳动安全和作业环境、进行评价，研究各因素之间的重要程度、各因素对目标的影响程度及企业综合安全评级。本文以火电厂综合安全评价为例，根据企业生产特点，充分考虑评价方法适用性、合理性、可行性、精确性，确立了火电厂安全评价方法。

1.故障树分析法。火电厂可能发生的重大危险事故例如锅炉爆炸、大轴弯曲等，这些事故一旦发生会带来巨大的财产损失和人员伤亡。找出事故相关的节点，查清事故根源是排除故障、保障安全的重要途径。故障树分析法（FaultTreeAnalysis，简称FTA）是一种探寻事故根源的科学方法。它是从特定事故或故障开始，层层分析其发生的原因，直到无法再分解为止。将特定的事故和各层原因用逻辑符号连接起来，得到形象、简洁地表达其因果关系的逻辑图形，即事故树。通过对事故树简化、计算达到分析、评价的目的。主要操作步骤是：（1）确定事故，例如锅炉爆炸。（2）编制故障树。通过分析以往发生在火电厂的同类事故，确定可能的影响因素，按照分层描述、逐层具体的方法建立故障树模型。（3）计算最小割集，对故障树进行化简。（4）基本因素重要度计算。该步骤是计算基本因素对结果的影响程度。（5）根据分析结果采取措施。

2.层次分析法。层次分析法（Analytic Hierarchy Process简称AHP）是美国运筹学家萨蒂教授于20世纪70年代初提出的。该方法将评价对象分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量的分析。AHP通过两两比较的方式确定层次中各因素的重要程度，结合专家的判断确定各因素的权重大小。通过该方法能够分析出影响火电厂安全的各个因素的重要程度，为管理部门提供决策的依据。基本操作步骤是：（1）建立火电厂层次结构模型。（2）构造两两因素比较的判断矩阵。（3）判断矩阵的一致性检验。（4）计算各层中因素的相对权重。层次分析法是火电厂安全评价的基本方法，但它在构造判断模型时忽视了专家的判断模糊性，其评价结果带有一定的主观性，在实际使用过程中往往和模糊综合评价法、灰色分析法、人工神经网络等方法相结合。

3.模糊综合评价法。模糊综合评价法是运用模糊数学的原理，计算出“评价对象”受“各种因素”的影响程度，进而对研究对象作出综合的评价。火电厂安全生产可分为安全生产管理、劳动安全与作业环境安全、生产设备安全三个部分，每一个部分又包含若干个二级因素。例如生产设备安全包括锅炉设备、汽机设备、电气一次设备、电气二次设备、热工设备、燃煤油储运系统等。通过模糊综合评价法可以分析出每一部分的安全等级，进而计算出火电厂综合得分。基本的操作步骤是：（1）确定评价对象的影响因素集。（2）确定各因素相对于目标的权重。确定权重的方法有很多，常见的是专家评估法。（3）确定每个因素的隶属度。（4）建立模糊评价矩阵。（5）运用模糊数学进行综合评价。模糊综合评价法运用模糊数学原理将“定性”和“定量”联系起来，很好地解决了评价过程中定性指标难以比较的困难，最大限度地降低了主观因素对评价结果的影响，从而使评价结果具有全面性、客观性和精确性。该方法稳定实用、易于操作，是一种应用非常广泛的评价方法。

4.人工神经网络法。人工神经网络（Artificial Neural Net

works）是模拟人的大脑活动进行分布式并行信息处理的数学算法。这种网络具有极强的非线形逼近、自组织、自学习等优点，它能通过调整内部大量节点之间相互连接的关系达到处理信息的目的。将神经网络理论应用于系统安全评价之中能快速准确地得到安全评价结果。火电厂大型生产设备如锅炉、汽轮机、发电机、凝汽器等，一旦发生故障将造成不可估量的损失。采用人工神将网络训练样本，可建立故障知识库，为排除故障提供依据。基本操作步骤是：（1）确定网络的拓扑结构。（2）确定被评价系统的特征参数以及这些参数的下系统的状态。（3）选择供神经网络学习的样本。（4）建立系统安全评价知识库。

安全评价的方法不是单一的，在实际应用中应根据评价的对象和评价的目的选择合适的方法。为了提高评价的科学性和客观性，往往会将多种评价方法结合使用。

四、结论

本文阐述了故障树方法、层次分析法、模糊综合评价法、人工神经网络法在火力发电厂安全评价中的应用。通过分析可知，安全评价的方法不是单一的，在实际应用中应根据评价对象和评价的目选择合适的方法。为了提高评价的科学性和客观性，往往会将多种评价方法结合使用。由于火电厂生产设备庞大、控制过程复杂，影响生产安全的因素众多，从技术因素到设备因素，从管理因素到环境因素，在此无法囊括所有因素。只有通过不断探索、不断积累、不断创新才能找到更适合的评价方法，以满足现代企业安全生产的需求，为决策部门提供技术支持，从而提高火电厂安全评价的质量和安全管理水平。

参 考 文 献

[1]刘俭.火力发电厂安全性评价（第二版）[M].北京：中国电力出版社，

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篇9

[关键词] 德尔菲法 石油安全度 评价

一、石油安全定义及基本要素

石油安全是指在世界石油体系中，连续而完整地把握供应链，在合理的范围内控制价格的波动，以合理稳定的价格连续不断地获得石油供应，不受石油威胁，从而达到保障一国或地区的经济、政治和军事安全目的的能力；如此同时，采取相应措施，合理处理石油使用中的环境问题。因此，石油安全问题就是如何处理石油使用中出现的石油供应和环境问题，其包含的基本要素有供给安全、需求安全、价格安全、石油储备、通道安全、设施安全。

二、我国石油安全评价指标体系的建立

我国石油安全评价，是指按照一定的标准和原则，运用有关分析方法，采用一定的量化指标，对石油安全的程度或状况进行评价，达到保障国家石油安全的目的。其基本内涵是在分析研究影响石油供应主要因素的基础上，选取影响石油安全的基本要素。

按照评价的一般原则，我国石油安全评价的基本要求包括：科学性，是指指标体系必须能客观反映国家石油安全与各影响因素之间的内在联系、本质特点和规律性，能客观反映我国石油安全的现状和变化；系统性，是指国家石油安全是国家经济安全这个大系统里面的一个子系统，其自身也是一个复杂系统，因此所建立的国家石油安全战略实施效果的评价体系不仅必须能反映国家石油安全系统内各主要子系统的各自独立的状况，而且能够同时反映整个石油安全系统的状况，并与其他系统有时确的边界；明确性，所选择的指标对评价对象来说要有明确的极性，即对某一指标的取值要能确定；动态性，国家石油安全具有动态变化性，它随国内和世界政治、经济、军事、外交和资源等因素的变化而变化，因此所选取的指标应能反映这种动态变化，以便对国家石油安全态势进行适时评估；简洁性，所建立的指标体系应当简单明确，层次清晰用尽可能少的指标反映国家石油安全的整体状态，做到全面性和代表性的统一。

根据上文的理论要求，文章主要使用要素指标来构建国家石油安全战略实施效果评价指标体系。同时，由于石油安全评价是一个十分复杂的过程，石油安全评价指标体系框架包括一系列影响石油安全的各类基本指标，以及要素指标。这些指标既包括石油采储比等可量化指标，也包括军事的、地缘政治的等定性指标，对这些指标的量化处理要投入很大的工作量，收集国内外典型国家的大量实际资料，研究起来又很大的难度，已大大超出本文的研究范围，所以本文对那些定性指标不加以考虑；同时，考虑到数据的可获得性，本文只对根据单要素指标原则确定的有准确资料来源且有连续性指标进行处理。

根据上文的理论要求，初步设想国家石油安全战略实施效果评价指标体系的层次框架由综合指标、基本指标和要素指标三个层次构成。

(1)综合指标

用以反映国家石油安全状况全貌的概括性指标。本文拟用国家石油安全度来表示。

(2)基本指标

用以反映一个国家石油安全构成要素基本情况的指标。拟选取的基本指标有：国内资源禀赋、国内资源市场保障能力、国内资源节约与利用、国际市场的可得性、制度和技术保障。

(3)要素指标

是指反映和表征基本指标的各种因素，其具体内容有：石油储采比、对外依存度、能源消费强度、污染排放强度、进口集中度和石油储备水平。

三、我国石油安全评价度评价

1.德尔菲法的介绍

德尔菲法是一种反馈匿名函询法，是一种利用函询形式的集体匿名思想交流过程。其作法是在对所要预测的问题征得专家的意见之后，进行整理、归纳、统计，再匿名反馈给各位专家，再次征求意见，再集中，再反馈，直至得到稳定的意见。

2.评价过程与结果

(1)评价指标权重的确立

就前述的石油安全度6项评价指标，请25位专家对各个评价指标逐一评分。依据指标对石油安全度的重要性，每项指标最高可得10分，最低可得1分。得分越高，说明该指标对我国石油安全度评价越重要，所赋权重也应越大（如表1所示）。

(2)评价指标的归一化处理

由于权重总数为0.9999＜1，所以必须对上述批判指标进行归一化处理。1993年～2005年我国石油安全度的评价指标归一化处理后的结果见表2。

(3)综合计算我国石油安全

计算时，6个评价指标按专家所给权重与归一化处理后的指标值进行加权合计，即得当年的石油安全度（见表3）。

计算公式：

式中：V为我国石油安全度；wi为评价指标的权重，vi为评价指标归一化后的值（如表3所示）。

从表4可以看出，除1997年～2000年外，我国石油安全度从总体上来说处于不断降低的趋势中，1997年～2000年间安全度之所以在上升，主要是该时间段中我国能源消费总量处于下降阶段。

四、结论与建议

从上文分析中，可以看出随着经济的不断发展，我国石油安全度在不断下降。而且，可以预见的是这种下降趋势会不断加强。

这就要求我们根据国际石油市场的基本态势，采取有针对性措施。具体来说，可以从国内勘探开发生产、大力开拓国际市场、发展石油战略储备、推进能源技术进步、深化能源体制改革等方面加强石油安全保障。

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篇10

Abstract： Oil depot is a typical energy carrier. In the event of unforeseen incidents， such as fire and explosion， the consequences could be disastrous. In this paper， the basic theory of the set pair analysis （SPA） is described and a evaluation index system for the oil depot safety is set up based on the SPA. The result of oil depot fire risk assessment are given with and without considering the condition of the system index weights.The result shows that the set pair analysis can guarantee the objectivity of the evaluation result.

关键词： 储油库；风险；SPA；火灾

Key words： oil depot；risk；set pair analysis；fire

中图分类号：X928.5 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）02-0049-02

0 引言

储油库是国防力量的战略资源，也是危险源极为集中的地方。我国为规避国际石油价格波动带来的高风险，斥巨资建设了国家石油储备油库。特别是近年来，储油库等频频发生火灾爆炸事故，直接威胁到人们的生命财产和周围的生态环境。所以，我们要对储油库深入进行分析和研究，避免因不了解而发生火灾危害。

集对分析法[1-3]是从系统的角度来认识分析确定性和不确定性的关系，本文采用集对分析法对储油库避免火灾进行风险分析。

1 集对分析原理

集对分析（set pair analysis，SPA）是在1989年由我国学者赵克勤提出的一种新的确定不确定系统的分析理论方法，其应用领域广泛。在该系统中，其思想核心就是将确定、不确定视为一个确定不确定系统。并且两者是相互关联和相互制约的，能够在一定条件下相互转化。我们用系数？滋来进行描述的时候，要看导致各种不确定因素是否因为模糊、随机和信息等，从而改变抽象的认识，并把其转换成数学运算加以分析评价，这个系数？滋称之为联系度。

定义：设A，B为两个集合，那它们组成的集对为H=（A，B），在某个具体问题背景下我们可以设为w，然后对集对的特性展开分析，共设为N个特性：其中S个为H中A和B集合共有的特性，P为H中A和B相对立特性的个数，其余F=N-S-P个特性上既不能对立，又不为这两个集合所共同具有则称比值：

S/N为这2个集合在问题W下的同一度；F/N为差异度；P /N为对立度。

联系度？滋定义表达式为：？滋=■+■i+■j（1）

令a=S/N，b=F/N，c=P/N。则式（1）可简写为：

？滋=a+bi+cj（2）

式中，i为差异度标识数，i∈[-1，1]，j为对立度标识数，j=-1，由定义，a、b、c满足归一化条件a+b+c=1（3）

上述是3元联系度，可以根据公式（2）作进一步的扩展，为：？滋=a+b1i1+b2i3+…+bikik+cj（4）

式中：a+b1+…+bk+c=1，而b1，…，bk称为差异度分量，i1，…，ik称为差异度分量系数。考虑各特性权重的联系度为：？滋=■？棕k+■？棕ki+■？棕kj（5）

式中？棕k（k=1，2，…，N，■？棕k=1）为特性的权重，一般可由层次分析法以及专家打分法确定。

2 集对分析方法的评价步骤

2.1 选择评价对象的指标体系[4-5] 针对某一要评价的系统，假设其共有n个指标，可以表示为X=（X1，X2，…，Xn）。

2.2 确定评语等级论域[6] 考虑到？滋的取值范围只能是[-1，1]，木文采用“均分原则”将其分成3级论域“安全”（0.33，1]，“基本安全”（-0.33，0.33]，“危险”[-1，-0.33]。

2.3 计算指标权重 评价指标的权重对于待评价系统是非常重要的，它取决于每一个指标对整个系统的贡献的大小。而且我们确定指标权重主要利用的就是层次分析法，具体见文献[7]。而且，评价过程中需要专家打分，但是也要尊重专家自身的权重。

2.4 系统危险性的评价结果 在考虑指标权重的时候，我们可以根据以下两种计算方法。其中，不考虑权重的计算公式应该设为

？滋1=WR1E=（W1 W2…Wn）■=■（6）

式中 W为专家权重矩阵；R1为同异反三元评价矩阵，通过式（1）计算；E为联系分量矩阵。

考虑指标权重时，计算公式为：

？滋2=WR2E=（W1 W2…Wn）■=■（7）

式中 W为专家权重矩阵；R2为同异反三元评价矩阵，通过式（5）计算；E为联系分量矩阵。

3 集对分析法在储油库火灾危险性评价中的应用

以某储油库为例建立储油库火灾危险性评价指标体系[8]，见表1。

3.1 储油库火灾危险性评价 我们可以把储油库火灾危险性评价指标与储油库火灾评价指标打分标准视为集对。这样就可以分等级设定，其中，A表示 “安全”等级，B表示“基本安全”等级，C表示“危险”等级。

根据专家Mi（i=1，2，3，4）的打分结果，设各位专家权重为（0.25，0.25，0.20，0.30），应用层次分析法得到各项评价指标的权重，各指标权重为W=（0.07，0.05，0.03，0.12，

0.12，0.11，0.07，0.13，0.12，0.05，0.05，0.04，0.02，0.02），分别对考虑权重与不考虑权重两种情况进行分析。储油库火灾危险性现场打分见表2。

3.2 储油库火灾危险性的评价结果

3.2.1 不考虑评价指标权重

？滋1=（0.25 0.25 0.2 0.3）■■=0.379+0.346i+0.275j

3.2.2 考虑评价指标权重

？滋2=（0.25 0.25 0.2 0.3）■■=0.403+0.324i+0.273j

3.2.3 评价结果

①在不考虑指标权重的条件下，该储油库的安全管理人员就需要加强安全管理，提高自身安全素质修养，要把系统的“基本安全”等级指标转化为“安全”等级指标，即当i=1，j=-1时，得？滋1=0.45。该系统处于“安全”等级；相反，取i=-1，j=-1，这时？滋1=-0.242。系统处于“基本安全”等级。

②在考虑指标权重的条件下，若该储油库的安全管理人员通过加强安全管理，员工安全素质进一步提高，即当i=1，j=-1时，得？滋2=0.454。该系统处于“安全”等级；相反，取i=-1，j=-1，这时？滋2=-0.194。系统处于“基本安全”等级。这表明对于储油库的火灾风险管控来说，安全管理是一个很重要的因素。

③但同时，安全管理中完全的无瑕疵以及完全的无作为这两种极端情况都是不符合实际的，所以分析中采用均值法，即i=1，j=-1：1）不考虑指标权重时，？滋1=0.104；2）考虑指标权重时？滋2=0.13。通过计算，可知该系统均处于“基本安全”等级。

4 结论

根据上述计算结果，可以得出以下结论：

（1）当储油库在不考虑权重与考虑权重同时存在的情况下？滋1=0.104，？滋2=0.13的时候都处在“基本安全”的等级上，我们不难看出？滋1

（2）选取油罐区防火设计布局、消防装备、火源控制、管理水平等参数进行集对分析，对储油罐火灾风险分析有很强的的参考价值。该方法也可以对储油库是否安全进行评价，对单一的储油库也可以适用。该方法易于实现程序化，且直观易懂，可操作性强。

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