王东方，蔡俊雄，向罗京，吴桂萍，赵玉凤，崔龙哲*

(1 全北国立大学 环境和生物资源科学学院，全州 548 549 550 551；2 湖北省环境科学研究院，武汉 430070； 3中南民族大学 资源与环境学院，武汉 430074)

甲壳素行业清洁生产评价方法研究

王东方1,3，蔡俊雄2，向罗京2，吴桂萍3，赵玉凤3，崔龙哲3*

(1 全北国立大学 环境和生物资源科学学院，全州 548 549 550 551；2 湖北省环境科学研究院，武汉 430070； 3中南民族大学 资源与环境学院，武汉 430074)

为解决甲壳素生产带来的严重环境污染问题，针对中国尚未制定甲壳素清洁生产相关标准的现状，经大量国内外资料调研、企业实地考察和专家咨询，探讨了甲壳素清洁生产评价技术路线，提出了评价指标体系及其指标基准值，构建了模糊数学法为主体结合层次分析法和专家咨询法的评价方法体系，评价了甲壳素企业清洁生产水平.结果表明：该评价方法体系可以准确、合理地评估甲壳素企业的清洁生产水平，为甲壳素行业清洁生产评价工作的开展提供了一个科学的评价工具，能指导企业制定和完善清洁生产方案，为提高清洁生产水平提供了重要的参考依据.

甲壳素；清洁生产；评价方法；模糊数学法

甲壳素是自然界除蛋白质外数量最大的含氮天然有机高分子，是仅次于植物纤维素的第二大可再生资源，广泛存在于动植物体内，在医药、食品、环保等许多领域具有巨大的应用潜力和市场价值[1].近年来，我国甲壳素行业取得了很大的发展，甲壳素及其衍生物的生产规模已达到年产3～4万t，年产值达数百亿元，产品产量占世界总产量的70%以上，成为甲壳素和壳聚糖的生产大国和出口大国[2].国内甲壳素生产企业一般多从虾、蟹壳中提取甲壳素，再由甲壳素生产其它衍生产品[3].目前甲壳素生产普遍采用的提取工艺为酸碱法，生产过程中会产生高流量、高氨氮、高COD、高盐分的废水，其处理难度大、处理费用高，且处理后仍然很难达标排放[4].针对我国甲壳素行业的污染现状，研究其生产工艺各个环节，改进工艺，提高原材料利用率，建立甲壳素清洁生产的行业规范，对解决甲壳素行业污染问题意义重大[5].虽然目前我国已有不少关于甲壳素清洁生产方面的研究，但国家尚未制定和颁布相关标准及其评价方法，不利于清洁生产在甲壳素行业中的推行[6].

本文通过深入了解和分析甲壳素的生产工艺，探讨了该行业清洁生产的评价路线，并结合已选定的指标体系，提出各指标的评价基准值.利用模糊综合评价法构建了评价模型，为促进甲壳素行业清洁生产评价工作的开展，实现资源和能源的循环利用提供了一个科学、合理的评价工具.

1 技术路线

为了评价目前甲壳素行业清洁生产水平，并为管理部门进行环境监管提供依据，在参考其他相近行业清洁生产标准及其评价方法的基础上，结合甲壳素行业自身的特点提出了该行业清洁生产评价方法研究技术路线：通过查阅国内外相关文献资料及企业实地调研，了解甲壳素的生产工艺、污染特征和防治技术，建立清洁生产评价指标体系，并构建评价模型，以此模型对企业的生产情况进行评估；最后对评价结果进行分析，制定可行的清洁生产方案，提高企业的清洁生产水平[7].

2 评价过程

2.1 建立评价指标体系

甲壳素的制备方法主要有传统的化学酸碱法、新型生物酶法和生物发酵法.目前普遍采用的工艺为酸碱法：甲壳在酸洗浸泡池内浸泡，去除绝大部分CaCO3；然后在清洗池中清洗至中性后放入脱蛋白锅，加入NaOH加热煮沸，脱去蛋白质；最后经清洗、离心、晒干即成甲壳素[3,4].本文逐步分析该工艺并结合工艺自身的特点，提出了甲壳素行业清洁生产评价指标体系，其包括6个准则层和26个评价指标，即：生产工艺与装备要求指标(规模、原材料预处理、装备及生产过程控制水平)，资源能源利用指标(单位产品综合能耗、单位产品耗电量、单位产品新鲜水用量、单位产品盐酸用量及单位产品片碱用量)，产品指标(产品出品率和产品纯度)，污染物产生指标(单位产品废水产生量、单位产品CODcr产生量、单位产品氨氮产生量、单位产品BOD5产生量、单位产品总磷产生量及单位产品氯离子产生量)，废物回收利用指标(废蛋白质回收率、废酸回收利用率、废碱回收利用率)，环境管理要求(环境法律法规标准、组织机构、环境审核、生产过程环境管理、固体废弃物处理处置及相关方环境管理).

2.2 构建评估方法

清洁生产评价的特点是多属性、多层次性、随机性和模糊性[8]，模糊数学法是近年来发展较快的一种新的评价方法，其特点是能紧密地结合定性描述和定量分析，针对现实中具有模糊性的大量经济现象进行准确的评判，适用于综合评价企业绩效[9].本文在对比分析了当前国内外主流清洁生产评价方法后，采用模糊数学法对甲壳素行业清洁生产进行综合评价.

2.3 建立评价因素集

参与评价的指标称为因素，因素集即是由参与评价的n个指标共同组成的一个集合.在甲壳素行业清洁生产评价指标体系中，由选定的各个评价指标共同组成的集合即为因素集U.按照模糊数学法，指标体系中的6个一级指标，即生产工艺与装备要求、资源能源利用指标、产品指标、污染物产生指标、废物回收利用指标和环境管理要求分别对应因素集U中的U1、U2、U3、U4、U5和U6，其表达公式为：U={U1,U2,…,U6}，其中U1,U2,...,U6为参与评价的6个因素值.

2.4 建立评价标准集

对甲壳素行业清洁生产评价指标体系，根据相关法律法规要求或者专家意见确定的各个评价指标对应的指标基准值组成的集合即为评判集V.基于甲壳素各生产企业的规模和管理水平的差异，将评价标准划分为3级，即国际先进水平、国内先进水平和国内基本水平，即V={V1,V2,V3}，其中V1,V2,V3为与U相对应的评价标准集合.

评价指标基准值的确定遵循以下两个原则：凡国家或行业在正式文件中对某指标值做出明确规定的，则按照国家或行业的规定取值；凡国家或行业对此尚无明确要求的，则采用近年来国内外甲壳素生产工艺实际达到的最优水平值、中间水平值和一般水平值.具体的指标基准值见表1(定量指标)和表2(定性指标).

表1 甲壳素行业清洁生产评估指标基准值(定量指标)

表2 甲壳素行业清洁生产评估指标基准值(定性指标)

2.5 单因素模糊评判

每个因素对应各评价标准都有一个隶属度，该隶属度可以利用评价因素集U和评价标准集V，通过隶属度函数计算得到.而所有隶属度集合在一起，即得到各评价因子的隶属矩阵R.

2.5.1 定量指标隶属度的确定

对于正向指标，其指标数值越大清洁生产水平越高(V1>V2>V3)，隶属度计算函数为：

逆向指标与正向指标相反，其数值越小清洁生产水平反而越高(V1

2.5.2 定性指标隶属度的确定

定性指标不易获得具体数值，因此在评价标准中仅对其作定性描述，根据企业生产实际调研情况和专家意见给出相应指标的隶属度.例如，经评定若某企业生产过程环境管理达到了清洁生产水平，则该企业该项指标的隶属度为R=(1,0)，反之则隶属度为R=(0,1).

2.6 建立模糊矩阵

利用隶属度函数求得各指标的隶属度后，可用模糊矩阵R来表示评价因素集U(实际生产数据)与评价标准集V(指标标准值)之间的关系：

式中，Rij表示第i种因素的企业实际生产指标对第j类评价标准的隶属度.模糊矩阵的第一行是第一种因素对应j个级别的隶属度，第一列表示U上的i个单项指标分别对第一级标准的隶属度，其他行列的意义与之类似.

2.7 确定权重值

层次分析法是一种适用于多目标决策的分析方法，决策分析时能将定性指标与定量指标有机结合，是目前常用的权重确定方法[10, 11].本文利用层次分析法(AHP)与专家咨询法相结合来确定各指标权重，其步骤是：1)建立层次结构模型；2)通过专家打分，得到对比判断矩阵(9分制)；3)计算权重值及一致性检验.按照层次分析法的分析步骤，利用YAAHP程序软件(Ver.10.1)进行计算，得到甲壳素行业清洁生产评价指标体系各级指标的权重值，如表3所示.

通常指标所占权重值越大，说明其对清洁生产的影响也越大.由表3可知，6个一级指标中资源能源利用指标和污染物产生指标对甲壳素行业清洁生产的影响最大，在清洁生产评价中要根据各指标的影响水平来制定相应的清洁生产措施；一致性检验中所有的CR值均小于0.1，说明该指标体系所得权重合理.

2.8 模糊综合评价

根据单项评价所得关系模糊矩阵R和层次分析法计算所得权重模糊矩阵W，计算二级综合评价指数Y，计算公式为：Y=W×R.再将二级综合评价指数Y的计算结果作为综合评价的关系模糊矩阵R′，进行模糊评价计算得到Y'，根据最大隶属度原则，选取相应的清洁生产水平等级作为最终的评估结果[12, 13].

3 实例分析

为验证甲壳素行业清洁生产评价理论体系，选取湖北一家处于国内清洁生产先进水平的企业进行实例分析.通过对该企业清洁生产水平等级的评价，对比验证所建清洁生产评估体系是否合理，并针对企业现状，提出相应的改进措施以帮助企业提高清洁生产水平.

3.1 主要清洁生产指标

清洁生产指标选定的正确与否关系到清洁生产评估全过程的科学性和可操作性.通过对企业的实地调研和生产验证，得到某甲壳素企业的基本清洁生产指标，如表4所示.

3.2 建立评估对象因素集

按照前文所述，建立评估对象因素集：U={A,B,C,D,E,F}, 其中U为各单项评价指标组成的评价指标集，A代表生产工艺与装备要求，B代表资源能源利用指标，C代表产品指标，D代表污染物产生指标，E代表废物回收利用指标，F代表环境管理要求.

表3 甲壳素行业清洁生产评价指标体系权重值

*λmax：判断矩阵最大特征值；CR：随机一致性比率

3.3 建立评价标准集

参考此前提出的甲壳素行业清洁生产标准，建立清洁生产评价集合：V={V1,V2,V3}，其中V1,V2,V3为与U相对应的评价标准集合.

3.4 确定隶属矩阵

清洁生产指标模糊关系矩阵可用RA、RB、RC、RD、RE、RF来表示，其隶属度矩阵分别为：

,

3.5 确定权重值

根据前文确定的指标权重，甲壳素行业清洁生产评价指标权重值如表5所示.

表5 甲壳素行业清洁生产指标权重

3.6 模糊矩阵复合运算

1)二级指标综合评价指数计算.

A. 生产工艺与装备要求：

[0.303 0.697 0].

B. 资源能源利用指标：

YB=[0.084 0.064 0.459 0.223 0.170] ×

C.产品指标：

[0.333 0.667 0].

D. 污染物产生指标：YD=[0.435 0.209 0.079 0.058 0.043 0.176]×

E. 废物回收利用指标：

[0.376 0 0.624].

F. 环境管理要求：YF=[0.361 0.055 0.270 0.147 0.109 0.058]×

2)企业清洁生产潜力评估. 准则层指标权重见表6.

表6 准则层权重

归纳6个准则层，构建综合评价指数Y：Y=[0.115 0.364 0.070 0.364 0.056 0.031]×

由Y可知，准则层在第二级的隶属度最大，其值为0.513，可将该企业的清洁生产水平确定为第二级，即其甲壳素清洁生产水平为国内先进水平.此评估结果符合企业的实际生产情况，表明前文构建的清洁生产评估体系合理，适用于甲壳素清洁生产水平的评估.

4 结语

通过对甲壳素生产工艺的了解和分析，结合文献调研、实地考察和专家论证，讨论了甲壳素行业清洁生产评价方法研究技术路线，提出评价指标体系并确定了各二级指标的基础值，构建了以模糊数学法为主结合层次分析法和专家咨询法的评估模型，并对其进行了验证.利用该评价方法体系，可以快速、准确地了解甲壳素企业清洁生产的真实水平，并指导企业制定和完善清洁生产方案，同时为提高企业的清洁生产水平提供参考依据，在提高企业资源能源利用效率的同时降低污染物的排放，最终实现甲壳素行业的可持续发展.

[1] 郎亚军,张苓花,王运吉.甲壳素研究和应用[J].中国食品添加剂,2004(1):83-86.

[2] 周湘池,刘必谦,徐君义,等.甲壳质生产物料平衡分析及清洁生产途径[J].海洋学研究,2007,25(3):66-74.

[3] 张文博,陈 盛.甲壳素/壳聚糖的提取及其应用研究新进展[J].福建师大福清分校学报,2008(2):18-25.

[4] 周湘池,刘必谦,徐君义,等.甲壳质清洁生产中酸浸废液的处理与综合污水达标排放[J].宁波大学学报(理工版),2006,19(1):122-126.

[5] 李天佑.论企业实施清洁生产[J].纺织机械,2009(5):54-56.

[6] 马 妍,白艳英,于秀玲,等.完善清洁生产法规体系促进“十二五”节能减排[J].环境保护,2010(12):29-31.

[7] 曲思禹.钢铁行业清洁生产指标体系建立及评价方法研究[D].长春:吉林大学,2009.

[8] 李 娟,王 菊,张 弼,等.皮江法炼镁行业清洁生产评价方法研究[J].环境科学与技术,2009,32(10):169-173.

[9] 潘旻阳.运用模糊数学法评价水泥行业清洁生产[J].污染防治技术,2013,26(2):22-25.

[10] 李 佳,张一敏,刘 涛.石煤提钒行业清洁生产评价方法研究[J].环境科学与技术,2013,36(8):200-205.

[11] Tseng M L, Lin Y H, Chiu A S F. Fuzzy AHP-based study of cleaner production implementation in Taiwan PWB manufacturer[J]. J Cleaner Production,2009,17(14):1249-1256.

[12] 王丽丽.模糊数学法结合层次分析法用于清洁生产潜力评估研究[D].重庆:重庆大学,2010.

[13] 张志宗.清洁生产效益综合评价方法研究[D].上海:东华大学,2011.

Study on Clean Production Assessment Method of Chitin Industry

Wang Dongfang1,3, Cai Junxiong2, Xiang Luojing2,Wu Guiping3, Zhao Yufeng3, Cui Longzhe3

(1 College of Environmental and Bioresource Sciences, Chonbuk National University,Jeonju-si 548 549 550 551, Korea;2 Hubei Academy of Environmental Sciences, Wuhan 430070,China;3 College of Resources and Environmental Science, South-central University for Nationalities,Wuhan 430074,China)

The production of chitin could lead to serious environmental pollution, and our country has not yet formulated the relevant standards for the cleaner production (CP) of chitin. The technology route of CP evaluation was thus discussed by referring to large numbers of domestic and foreign literature, field visits and expert consultation. A CP evaluation index system was constructed by fuzzy mathematic method, combined with analytic hierarchy process (AHP) and expert consultation method, and the basic value of each index was proposed. The CP level of chitin enterprise was evaluated and the results showed that the index system could assess the CP level of chitin enterprises accurately and reasonably, which provided a scientific assessment tool to evaluate the CP of chitin industry. It could also guide enterprises to establish and perfect CP scheme and serve as an important reference to improve the CP level.

chitin; cleaner production; assessment method; fuzzy mathematics method

2016-04-25 *通讯作者 崔龙哲，研究方向：环境污染控制和环境分析化学，E-mail：cuilonger@hotmail.com

王东方(1989-),男，博士, 研究方向：环境污染防治理论与技术，E-mail：wdf9986@gmail.com

环保公益性行业科研专项经费资助项目(201309064)

X383

A

1672-4321(2016)04-0017-07