基于软系统的加油站云重心理论安全评价研究

2017-05-07陈圆超戴剑勇

石油库与加油站 2017年6期

陈圆超戴剑勇,2

〔1 南华大学环境保护与安全工程学院湖南衡阳 421001；2 南华大学研究生处湖南衡阳 421001〕

我国加油站数量庞大。据统计，截至2015年底，全国加油站数量约在9.68万座，其中中石油下属加油站有2.07万座，占比21.38 %；中石化下属加油站有3.06万座，占比31.61 %；其他社会加油站4.55万座。加油站基数大，加油站事故对社会的危险性也大。加油站是储存大量燃料油的危险源，且多设于交通发达、人员密集的繁华地段，若不慎发生事故后果十分严重，因此，运用系统评价方法对加油站的安全状况作出科学的评价意义重大。

早在2004年便有学者将道化法这样的系统评价法运用在加油站安全评价工作中[1]。此后，学者们陆续提出用各种各样的新型评价方法进行加油站安全情况的评价。如Kai N等首次将灰色关联分析法运用在加油站安全评价中，从设备设施、人员、管理、环境因素四个方面建立了评价指标并对加油站进行了评价[2]。罗通元等运用突变理论对加油站火灾爆炸事故进行了分析与安全评价[3]。曹伟伟综合运用故障树分析法、安全检查表法和作业条件危险性评价法，对加油站进行了定性和定量评价并给出了安全预控措施和建议[4]。吴为权、陈保成等采用IAHP—FCE模型分析影响加油站安全的主要危险因素，建立加油站安全评价体系，利用改进层次分析法确定各指标权重，结合模糊综合评价法对加油站进行安全评价，得出安全等级[5]。

现有的加油站安全评价研究基本都考虑到了加油站系统内的安全因素，但重点放在硬系统内部结构化的要素上，甚少考虑社会层面、经济层面的非结构化要素。如某学者在对加油站进行安全评价时，将评价指标分为人员因素、设施设备因素、安全管理因素、环境卫生因素[6]，未涉及到社会、经济层面的指标。事实上，加油站是一个人类活动的系统，人们在利益、价值观等方面存在着差异，且时刻受到外界的影响，是一个边界模糊、结构不良的软系统。因此，要客观地对加油站进行安全评价，须将经济层面、社会层面的因素考虑在内。为达到这个目的，运用切克兰德软系统方法论(SSM)，构建新的加油站安全评价体系。

目前常用于加油站安全评价的传统方法，如模糊综合评价法，一般较难为定性指标给出较准确的定量描述，评价不够客观。现使用云重心评价法对体系中定性指标进行定量转换，以云重心的位置动态反映加油站的安全状况。此方法综合考虑了模糊性与随机性，为定性与定量相结合的信息处理提供了有力手段[7]。实例分析表明，将基于软系统的评价指标和云重心评价法运用在加油站安全评价中有助于提高评价的客观性。

1 基于软系统方法论的加油站安全分析

SSM认为，系统工程处理的问题结构是清楚的，而结构不清楚的管理与社会问题(经济层面与社会层面)的复杂性远远超过人们目前的认识能力，这种问题便无法用系统工程方法论去解决。但系统的目的是清楚的，因此要作的是，用比较讨论的方法，去寻找期望与可行的变化，来改善问题的情景[8]。SSM包括七个逻辑步骤(图1)。

图1 SSM研究过程

图中第1，2阶段是感知和表达现有系统存在的问题。目前进行加油站评价的缺陷是缺少对社会、经济层面的考虑；第3，4阶段是根据问题的表达提出用以改进问题的新系统，即新评价体系，对其下定义并构建出来；第5阶段是通过新构建的系统与原系统的比较，找出问题所在；第6，7阶段是针对查出的问题对原系统作出变革，即运用新评价指标对加油站进行评价。

1.1 加油站安全评价指标体系的情景感知和表达

目前，加油站安全评价对软系统的问题考虑甚少。加油站这样的人类活动系统有着社会的特征，无论是来自系统内部还是系统外部，社会、经济方面对其安全的影响均不容忽视。中国人民大学教授郑杭生、洪大用指出，社会安全主要受两个方面因素的影响：一是环境因素，二是系统内部因素。其中，环境因素又包括了自然环境因素和社会环境因素，而系统内部因素又包括了经济、政治、社会生活和思想文化等因素及其之间的协调[9]。

现将加油站看作一小型社会，运用SSM对加油站社会安全作如下分析(图2)。安全评价应该将图中因素体现在评价指标中。为获取确切的评价指标，有必要咨询广大加油站工作人员以及相关专家。经调研，获取了若干软问题评价指标(见1.2节)。

图2 应用SSM分析加油站安全

1.2 基于SSM的加油站安全评价指标体系概念模型

为明确评价模型目的，为其下根定义：为完善原有安全评价体系、改善加油站安全的社会性问题，感知表达和讨论影响其安全运行的软因素，包括经济子系统、制度子系统和思想文化子系统的系统内部因素，以及包括自然环境因素和社会环境因素的环境因素，形成软系统评价体系，用以对加油站进行安全评价。

根据根定义建立基于SSM的加油站安全评价指标体系概念模型。把对加油站安全因素分为三类：

外部软系统因素。指自然环境和社会环境对加油站安全的影响，包括周边居民安全素质、周边构建筑物安全度、周边犯罪事件安全度、周边事故安全度、周边自然灾害安全度等。此处的安全度与危险度相对，比如犯罪率越高，犯罪事件安全度越低。

内部软系统因素。指加油站内部的经济状况、制度建设和思想文化建设对加油站安全的影响。包括油品业务经营状况、非油品业务经营状况、安全投入科学程度、安全制度合理程度、安全组织合理程度、安全文化建设等。要特别指出的是安全活动必然要资金投入，若生产经营单位经营不善，其安全不可能得到保障，故加油站内部经济子系统，即经营状况，亦需要列入评价范围。

硬系统因素。根据现有研究[4,5,6]，将其分成三种因素：加油站内部人员、设施设备和工作环境因素。以上因素可作以下细分：人员因素：身体状况和业务素质、安全意识。设施设备：消防系统、防静电设备、防暴设备、防雷设备、卸油作业系统、加油作业系统。工作环境因素：油罐安全间距、加油机安全间距、工业卫生。

根据以上安全因素建立评价指标体系(表1)。

表1 基于SSM的加油站安全评价指标体系

1.3 评价指标的权重确定

根据层次分析法原理来确定权重。为得到较客观的数据，在湖南省内向15位安全工程领域专家、石油领域专家以及资深的石油公司管理者发放含指标体系的调查问卷，请求专家们分别为表1中的指标列出一、二级比较矩阵，以决定权重。回收结果后的操作步骤：①为各专家的比较矩阵作一致性检验，将不通过的矩阵剔除；②计算比较矩阵的特征向量，归一化，得出单个比较矩阵权重；③把同一指标的比较矩阵的权重进行算术平均，得到综合考虑专家们意见的权重。

比如，某专家为一级指标列出了如下比较矩阵。

U1U2U3U111/21/3U2211/2U3321

矩阵中，第一行表示U1相对于U2重要度为1/2，相对于U3重要度为1/3，其他行同理。先运用公式CR =CI/RI为对比矩阵U进行一致性检验，确保U中的比较不一致情况在允许范围内。CR为随机一致性比率，CI为判断矩阵一致性指标，CI=(λmax-n)/(n -1)，RI为随机一致性指标。通过Matlab软件计算得矩阵U的λmax=3.0092，λmax的特征向量为(0.256 5,0.466 0,0.846 8)T。经计算CR=0.007 9<0.1，因此U的一致性符合要求。对λmax的特征向量进行归一化，得到该专家为U1、U2、U3给出的权重比例W=(0.16，0.30，0.54)。同理，计算出其他专家一级指标比较矩阵的权重(表2)。

表2 专家们为一级指标给出的权重

表2中均值为综合专家们意见的一级权重比例W=(0.12，0.29，0.59)。同理，计算出二级指标权重比例W1=(0.42，0.26，0.16，0.10，0.06)，W2=(0.35，0.26，0.15，0.15，0.09)，W3=(0.54，0.30，0.16)。与传统安全评价方法相比，此指标体系完整地考虑了软系统与硬系统因素，在保留了传统方法对硬系统分析的优点上进行了创新。以上分析是SSM第1-5阶段，得到新评价的指标体系。下面以云重心评价法进行第6和第7的实践阶段研究，探讨运用此评价法对指标体系进行评价。

2 云重心评价法[6]

2.1 云模型概述

云是用语言值表示某个定性概念与定量之间的不确定性转换模型[10]。定性的概念可以通过云的模型以定量的形式来表示。比如，人们对一个商品“合理价格”的看法用一维正态云描述(图3)。图3中，Ex为期望值，是“合理价格”云重心的位置，是最能表示该模糊定性概念的值，云模型中的“云滴”横坐标对应的价格越靠近1 500元的Ex竖线，其纵坐标对应的隶属度就越靠近1，也就越接近“合理价格”的概念；En为熵，反映“合理价格”这个定性概念的模糊度；He为超熵，是熵En的熵，反映熵的离散程度。

图3“合理价格”云模型(Ex=1500，En=167，He=12.5)

2.2 云重心评价法的步骤

云重心是云重心位置和云重心高度的乘积，其变化可以反映系统状况的变化。以一个云重心向量来表示系统的现实状态，再计算出现实状态相对理想状态的加权偏离度，最后将该加权偏离度置于实现设置的定性评测云发生器中，即可得出对系统现实状态的评估。

2.2.1 求评价指标的云模型表示

对于定量指标，设有n位专家，每位专家为每个指标给出一个评价数值期望，从n位专家中得出n个期望值Exi(i=1,2,…n)后，将这个定量指标用一维云模型来表示(式1，2)。

(1)

(2)

对于定性指标，设有n位专家，每位专家根据评语集为各指标选择评语，按照定性评测云发生器将定性的评语转换成对应定量的期望和熵(比如，第一位专家为某指标打出评语“好”，根据图4，可得该专家给出的期望Ex1为0.7，熵En1为0.33)，从n位专家中得出n个期望Exi(i=1,2,…n)与熵Eni(i=1,2,…n)后，将这个定性指标的n组评语用一维云模型来表示(式3，4)。

(3)

熵En=En1+En2+…+Enn

(4)

评价完所有指标，若体系有p个指标，则可得到1个p维综合云表示，这个综合云就是各指标的云重心位置向量g=(g1,g2,…gp)。

2.2.2 云重心高度的确定

根据1.3节中一级指标与二级指标的权重，将13个二级指标的权重归一化，得到云重心的高度向量h=(0.05,0.031,0.019,0.012,0.007,0.102,0.075,0.044,0.044,0.026,0.319,0.177,0.094)。

2.2.3 用p维综合云表示有p个评价指标的系统状态

有p个指标的评价体系的系统状态可以用一个p维的综合云S=(S1,S2,…Sp)表示，Si=gi·hi(i=1,2…,p)。其中gi为第i个指标的云重心的位置；hi为第i个指标的云重心的高度。若一些指标的云重心位置或高度发生变化，系统的综合云重心也会随之变化：S’=(S’1,S’2,…S’p)。

2.2.4 求加权偏离度，衡量云重心的变化

(5)

以归一化后的云重心向量Sg乘以云重心高度，求和，得到加权偏离度(式6)。

(6)

2.3 设计定性评测的云发生器

设定评语集构成云发生器。设定加油站安全评价指标的评语集为V={V1,V2,…,V11}={极差，非常差，很差，差，稍差，一般，稍好，好，很好，非常好，极好}，构成定性评测云发生器(图4)。将加权偏离度θ输入到定性评测云发生器中，观察θ与“极好”对应的数值“1”的距离，找到激活的云对象，得出评价结果。

图4定性评测云发生器

3 实例分析

某加油站位于湖南省衡阳市，该站占地面积约2 000 m2，设加油机4台，站内员工8人(含站长)，主营93号、97号汽油和柴油，汽油储量100 m3，柴油储量50 m3，油罐总容积为150 m3，属二级加油站。

本次安全评价活动有5位评价员。根据表1中的评价指标和评价依据参考，对该加油站的外部软系统、内部软系统、内部硬系统的状况作了安全检查或调研。之后，5位评价员用评语集V={极差，非常差，很差，差，稍差，一般，稍好，好，很好，非常好，极好}，评价各二级指标，然后根据图4的云发生器将定性评价转化为表3的定量值。(以表3第2行第2列的数值为例，0.4是云发生器中“稍差”评语的期望值，即一号评价员为U11指标作了“稍差”的评价。)

表3 13个指标的评价定量值

由式4、5和表3，各指标的云重心位置向量g=(0.4,0.26,0.8,0.28,0.76,0.28,0.56,0.68,0.24,0.54,0.72,0.26,0.4)，由2.2小节可知各指标的云重心高度向量h=(0.05,0.031,0.019,0.012,0.007,0.102,0.075,0.044,0.044,0.026,0.319,0.177,0.094)，由Si=gi·hi(i=1,2…,p)，得出现实状态系统的各指标的云重心向量为S=(S1,S2,…S13)=(0.02,0.0081,0.0152,0.0034,0.0053,0.0286,0.042,0.0299,0.0106,0.014,0.2297,0.046,0.0376)，已知理想状态下各指标的云重心位置均为1，故理想状态下云重心向量S0=(0.05,0.031,0.019,0.012,0.007,0.102,0.075,0.044,0.044,0.026,0.319,0.177,0.094)，将S和S0代入式(6)，得到归一化云重心向量：Sg=( -0.6000,-0.7400,-0.2000,-0.7200,-0.2400,-0.7200,-0.4400,-0.3200,-0.7600,-0.4600,-0.2800,-0.7400,-0.6000)，将Sg代入式(7)，得到加权偏离度θ=-0.509 7，表示该加油站的安全状况与“极好”对应的标度“1”相差0.509 7，即安全状况的评价分值为0.490 3，此分值可激活图4的定性评测云发生器的“稍差”和“一般”两个云对象，十分接近“一般”云对象的“0.5”，所以本次评价结果为该加油站的安全状况属于“一般”级别，结果偏差很小。

评价过程中发现，目前加油站主要存在下列问题：外部软系统方面，加油站建于低洼地带，常在下雨时站内积水严重；常出现外来人员站内用手机、吸烟、载客加油等行为；外来车辆常于站内穿行。内部软系统方面，站内缺少加油站安全宣传栏和安全文化教育；不注重发展非油品业务，无足够经济能力改进安全状况。内部硬系统方面，站内危险区域划分不当，危险区域配置非防爆电气设备；灭火器过期服役；加油站常堆满商品。加油站今后应多加注意内、外软系统带来的安全问题，针对可能出现或已经出现的问题持续健全安全管理制度，将制度贯彻落实到每一位员工。对于站内的硬系统，应主动学习先进安全管理措施、技术措施，做好日常安全检查工作和人员培训工作，不断提高站内安全水平，让加油站逐步靠近本质安全状态。