一种基于模糊数学的安全综合评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊数学的安全综合评估方法。该方法首先确定安全指标及层次，编制因素树，构建安全指标集；确定决择评语集，将安全指标论域根据指标状态划分评估等级，设置等级参数；确定隶属函数，获取每个安全指标对评估等级的隶属度，结合隶属度、指标重要性系数构建评估矩阵；等级参数评估，采用多层次综合评估法，通过初级评估计算、高阶评估、综合评估计算获取单因素的定量评估结果。该方法能够解决安全评估影响因素复杂、难以量化评价的问题，能够提升危险因素排查和风险管理的效率和准确性。和准确性。和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊数学的安全综合评估方法


[0001]本专利技术属于安全监管领域，尤其涉及一种基于模糊数学的安全综合评估方法。

技术介绍

[0002]安全评估是各项任务活动或任务事项中对风险、危险性因素进行分析研判的方法，因为安全评估影响因素复杂，安全指标本身也存在不确定性或模糊性，对活动或事项总体难以进行客观、准确的量化评价。现有的安全综合评估方法主要包括确定论的安全评价方法、概率安全评价方法两种，确定论的安全评价方法的评价标准是以参考的假象事故为设计基础，研究某项任务活动在假象故障或事项下的行为，这种方法的假象事故设计与实际应用不可避免存在差异，因此得出的安全综合评估结果过于保守；概率安全评价方法是以概率论为理论基础，对可信的事故序列评价相应的发生概率，但是安全监管领域的任务活动或任务事项的安全风险、事故种类、危险源种类、管理模式均不同于通用业务，并且安全评估影响因素复杂以及任务活动、任务事项场景环境复杂，构建可信的事故序列存在一定的难度。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：本专利技术的目的在于提供一种基于模糊数学的安全综合评估方法，能够有效辅助安全审评专家对某类任务活动或任务事项进行安全综合评估。
[0004]技术方案：本专利技术的基于模糊数学的安全综合评估方法，包括如下步骤：步骤1，确定安全指标及层次，根据不同安全活动、事项的事故致因理论，分析安全指标及层次，构建安全指标集；步骤2，确定决择评语集、等级参数，对安全指标集中按元素状态划分评估等级，设置对应等级的分值区间、等级参数；步骤3，确定隶属函数，用于计算单个安全指标对决择评语集中各评估等级的隶属度；步骤4，建立评估矩阵，对专家评定结果进行统计，结合隶属函数，构建评估矩阵；步骤5，确定指标重要性集合，考虑到各安全指标的重要性各异，设置指标重要性模糊子集；步骤6，等级参数评估，将指标重要性模糊子集与评估矩阵进行模糊变换，模糊合成运算后得到等级模糊子集，将等级模糊子集与等级参数进行多层次的模糊运算，得到综合量化评价结果。
[0005]进一步地，步骤1中，所述确定安全指标及层次具体为：按照总体层、系统层、变量层、指数层、指标层对安全指标按一定的属性进行分类和分级，系统层是对总体层的细化、变量层是对系统层的细化，指数层是对变量层的进一步细化，以此类推层次化安全指标，构建安全指标集，记为：
。
[0006]进一步地，步骤2具体步骤为：步骤2
‑
1：将安全指标集中的元素状态分为4个评估等级，设置抉择评语集V=优秀（V1）、良好（V2）、一般（V3）、不合格（V4）；步骤2
‑
2：设置分值区间设置，每一个等级的分值区间为：优秀（90分以上），良好（80~90分），一般（60~80分），不合格（60分以下）；步骤2
‑
3：设置等级参数，除优秀外，其余选择各等级成绩区间的下限作为各等级的参数，即C=（1，0.8，0.6，0）。
[0007]进一步地，步骤3中具体包括：设置隶属函数，用于计算单个安全指标对决择评语集V中各评估等级的隶属度，表示参与单个指标评估的专家统计数，表示单个指标被评定为某评估等级的专家统计数。
[0008]进一步地，步骤4中具体包括：通过对专家评定结果进行统计，将第个指标的单个指标评估集记为对安全指标集中的m个指标逐一评估，根据隶属函数进行换算，能够构建形成评估矩阵：。
[0009]进一步地，步骤5中具体包括：将指标重要性模糊子集记为，表示单个指标在总评估中的重要性系数；采用专家评议法和判断矩阵分析法相结合的方式确定系数，专家评议法用于指标重要性集合初始化，专家经验结合判断矩阵分析法对指标重要性系数进行调优。
[0010]进一步地，步骤6中具体包括：对一项作业或活动进行安全评估时，通过公式其中，为指标重要性模糊子集，为第个指标的指标重要性系数，为评估矩阵，为第个专家对第个指标的评价结果；为决择评语集的等级模糊子集，表示等级对综合评判所得的等级模糊子集的隶属度；先对基本的因素、级类作综合评估，在此评估结果基础上，作高一层次的级类间综合评估。
[0011]进一步地，所述综合评估具体包括如下步骤：步骤6
‑
1：初级评估，根据安全指标集的分级、分类结果，获得多个指标级类，对每
个级类中的基本指标重要性模糊子集和评估矩阵进行模糊运算，得到初级评估结果；步骤6
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2，高阶评估，将各级类的指标重要性模糊子集和各级类的初级评估结果进行模糊运算，得到级类间的高阶评估结果；步骤6
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3，综合评估，将高阶评估结果与等级参数进行模糊运算，得到综合评估量化结果；将综合评估量化结果与决择评语集进行比对，得到当前任务活动或任务事项的安全评估等级。
[0012]有益效果：与现有技术相比，本专利技术具有如下显著优点：（1）能够将定性评估转化为定量评估，并通过模糊合成运算客观给出量化评估结果，降低了评估过程中对专家经验的依赖性。
[0013]（2）量化评估结果可用于级类间安全指标的风险分析，也可用于同类任务活动或任务事项的安全分析，比对发现危险项。
[0014]（3）能够兼容处理不同安全指标之间的层级关系，能够较好地适应各种任务活动或任务事项的安全评估标准要求。
[0015]（4）支持灵活校准不同任务活动或任务事项中的安全指标重要性，突出关键指标安全性影响。
[0016]（5）模糊数学是一种根据数学隶属度理论把定性评价转化为定量评价的综合评价方法，具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、非确定性问题。
附图说明
[0017]图1是基于模糊数学的安全综合评估方法的流程示意图；图2是矩阵划分示意图；图3是确定指标重要性集合的过程示意图；图4是等级参数评估的过程示意图。
具体实施方式
[0018]下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步说明。
[0019]一、确定安全指标及层次根据不同任务活动或任务事项的事故致因理论，结合具体安全法规标准、技术要求、安全评判依据，按总体层、系统层、变量层、指数层、指标层划分安全指标及层次，构建安全指标集，安全指标集的元素既可是定性指标，也可是定量指标：以某典型任务活动为例：（1）总体层安全指标：某任务活动安全；（2）系统层安全指标：包括基础结构、设施设备、环境保障、安全管理；（3）变量层安全指标：1)基础结构：包括场址适宜性（包括自然防护条件、水文地质条件、外部人文条件、放射性本底）、设计基准（包括综合防护设计等级、自然灾害防护设计等级）、建设质量（包括质量管理体系）；2)设施设备：配套安全设备（包括设施设备配套）、辅助与保障设备（包括设施设备性能）；
3)环境保障：内环境保障（包括环境条件、环境辐射水平）、外环境保障（环境放射性水平、安全防范）4)安全管理：组织机构、制度机构、人员管理、技术手段指数层是对变量层安全指标的进一步细化，指标层是对指数层的进一步细化，指标还具有属性特征。层次化后的安全指标集可由多个专家独立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊数学的安全综合评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，确定安全指标及层次，根据不同安全活动、事项的事故致因理论，分析安全指标及层次，构建安全指标集；步骤2，确定决择评语集、等级参数，对安全指标集中按元素状态划分评估等级，设置对应等级的分值区间、等级参数；步骤3，确定隶属函数，用于计算单个安全指标对决择评语集中各评估等级的隶属度；步骤4，建立评估矩阵，对专家评定结果进行统计，结合隶属函数，构建评估矩阵；步骤5，确定指标重要性集合，考虑到各安全指标的重要性各异，设置指标重要性模糊子集；步骤6，等级参数评估，将指标重要性模糊子集与评估矩阵进行模糊变换，模糊合成运算后得到等级模糊子集，将等级模糊子集与等级参数进行多层次的模糊运算，得到综合量化评价结果。2.根据权利要求1所述的基于模糊数学的安全综合评估方法，其特征在于，步骤1中，所述确定安全指标及层次具体为：按照总体层、系统层、变量层、指数层、指标层对安全指标按一定的属性进行分类和分级，系统层是对总体层的细化、变量层是对系统层的细化，指数层是对变量层的进一步细化，以此类推层次化安全指标，构建安全指标集，记为：。3.根据权利要求1所述的基于模糊数学的安全综合评估方法，其特征在于，步骤2具体步骤为：步骤2
‑
1：将安全指标集中的元素状态分为4个评估等级，设置抉择评语集V=优秀（V1）、良好（V2）、一般（V3）、不合格（V4）；步骤2
‑
2：设置分值区间设置，每一个等级的分值区间为：优秀（90分以上），良好（80~90分），一般（60~80分），不合格（60分以下）；步骤2
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3：设置等级参数，除优秀外，其余选择各等级成绩区间的下限作为各等级的参数，即C=（1，0.8，0.6，0）。4.根据权利要求1所述的基于模糊数学的安全综合评估方法，其特征在于，步骤3中具体包括：设置隶属函数，用于计算单个...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭珍，宦国杨，张翠侠，宿晓丹，张永伟，赵梅，江杨阳，陈奡，苏兆安，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：