基于FPN的石油企业HSE管理体系绩效评价

韩 婧，梁 伟

(中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京 102249)

随着中国石油海外业务量的不断增长，国内外石油公司的竞争愈演愈烈[1]，我国石油企业必须建立与国际惯例接轨的HSE管理体系[即健康(Health)、安全(Safety)和环境(Environment)三位一体的管理体系]，提高HSE管理水平，才能提升核心竞争力，实现可持续发展。针对HSE管理体系绩效的评价，传统评价方法主要有模糊综合评价法[2-3]、层次分析法[4-6]、概率风险评价法[7]和神经网络法[8-10]等。但这些方法只是将评价指标的评价结果进行综合，仅考虑了评价指标本身，忽略了对应指标的可信度，并且不能实现动态评价，因此评价结果与实际存在偏差。一次次惨痛的石油工业事故警示我们，偏离客观实际的HSE管理体系绩效评价结果将会造成极大的人员伤亡、财产损失和环境破坏[11]。因此，研究石油企业HSE管理体系绩效评价的方法具有现实意义。

模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)结合了Petri网直观的图形描述能力，可以形象地刻画系统的静态结构特性和动态信息传递，并且对并行异步系统具有较好的处理能力[12]，同时具备模糊推理能力，便于对不确定性知识处理、分析和决策[13]，因此已得到广泛的应用[14-15]。

鉴于此，本文建立了基于FPN的石油企业HSE管理体系绩效评价模型，在评价的同时考虑要素的可信度，以获得更加客观的评价结果。首先结合模糊产生式的FPN模型给出模糊推理算法，将HSE管理体系的指标要素按照原有的层次结构转化为FPN库所，评价指标的转变过程转化为FPN的变迁，建立了石油企业HSE管理体系的FPN绩效评价模型；然后为了避免主观和客观因素对评价结果造成的偏差，将层次分析法(AHP)和粗糙集法分别计算得到的指标权重值进行线性组合；最后依据专家经验得到输入参数值，经过模糊推理计算，得到绩效评价结果。经实例分析验证，FPN绩效评价模型不仅适用于HSE管理体系的绩效评价，并且可以为HSE管理提供决策支持。

1 FPN评价模型和推理算法

1. 1 FPN的相关定义

模糊Petri网定义为如下八元组：

FPN=(P,T,IN,OUT,D,U,F,M)

1. 2 模糊产生式规则的FPN表示

以常见的HSE管理体系为例，建立对应的FPN绩效评价模型时，将各级要素按照原有的层次结构转化为FPN库所，评价指标的转变过程转化为FPN的变迁，并经常使用“与”和“或”等连接FPN的多个库所，进而建立形象直观的FPN模型。常见的模糊产生式规则有以下几种：

(1) 如果d1(μ1)与d2(μ2)与…与dn(μn)，则dG(μG)(CF=μj)，第1类模糊产生式的FPN模型如图1所示。

(2) 如果d1(μ1)或d2(μ2)或…或dn(μn)，则dG(μG)(CF=μj)，第2类模糊产生式的FPN模型如图2所示。

图2 第2类模糊产生式的FPN模型Fig.2 Type-2 fuzzy rule presentation with FPN

其中,d1，d2，…，dn表示前提条件;dG表示结论命题;μ1,μ2,…,μn表示命题的可信度；vj表示变迁置信度。图1和图2中两种规则的命题可信度计算公式如下：

μG1=min(vμ1,vμ2,…,vμn)

(1)

μG2=max(v1μ1,v2μ2,…,μnμn)

(2)

本文选用第2类模糊产生式规则进行推理计算。

1. 3 指标权重的计算

权重体现要素对评价体系的贡献程度，在评价过程中至关重要。不同的计算方法会得到不同的指标权重值，进而对评价结果造成差异。指标权重的计算方法主要分为主观权重法和客观权重法两种，主观权重法是指专家根据经验对指标的重要程度进行判断，再通过计算得到指标的权重值，目前应用较广的是层次分析法[16]；客观权重法是根据指标的实际、历史数据信息，利用数学方法直接计算出指标的权重值，其目的在于摒弃主观判断的影响，常用的方法主要有熵值法[17]、粗糙集法[18]等。本文综合主客观因素的影响，在考虑专家经验的基础上为了保证权重的客观性，采用层次分析法和粗糙集法组合得到评价要素的权重值。

1.3.1 指标主观权重计算——层次分析法

采用层次分析法获取要素的主观权重值，其具体步骤如下：

(1) 构造判断矩阵。结合经验知识对要素进行两两比较，确定其相对重要度，建立判断矩阵。

(2) 计算指标权重。采用特征根法对判断矩阵进行计算，将特征向量经过归一化处理，可得到同一层要素对上层要素的相对重要性，即指标主观权重wi1。

(3) 一致性检验。如果一致性指标CI<0.1，则判断矩阵的一致性成立。

1.3.2 指标客观权重计算——粗糙集方法

粗糙集理论中的属性重要度可描述不同要素对评价对象的影响，反映在现有的数据条件下属性对目标的重要性。采用粗糙集方法计算指标客观权重的步骤如下：

(1) 计算要素重要度。设要素ci∈C，在指标集合C中的重要度可表示为

SigC-{ci}=I(C)-I(C-{ci})

(2) 计算指标权重。ci的重要性可通过指标集合C中删去ci后造成的信息量变化大小计算。经归一化处理，可获得ci在指标体系C={c1,c2,…,cn}中的客观权重wi2:

wi2=SigC-{ci}(ci)∑ni=1SigC-{ci}(ci)=I(C)-I(C-{ci})nI(C)-∑ni=1I(C-{ci})

(4)

1.3.3 指标组合权重计算

采用组合法可求得各指标要素的最终权重：

wi=βwi1+(1-β)wi2

(5)

式中：wi1、wi2分别为指标的主、客观权重；β为依据评价期望对专家经验依赖程度确定的经验因子，本文中β取0.6。

1. 4 模糊推理算法

首先定义两种特殊的算子。设A、B、C、E为4个n×q阶矩阵，aij、bij、cij和eij分别表示对应矩阵的元素;D为n×1矩阵，di表示其第i行元素，则做如下定义：

加法算子⨁：

C=A⨁B⟺cij=max(aij,bij)

(6)

直乘算子⊗:

E=D⊗B⟺eij=di×bij

(7)

建立FPN绩效评价模型，将各级要素按HSE管理体系层次结构转化为FPN库所，评价指标的转变过程转化为FPN的变迁；写出输入矩阵IN和输出矩阵OUT，依据先验知识确定初始状态矩阵M(0)；计算权重向量W={wj}；确定绩效评价等级标准，即评价矩阵Q；采用MATLAB软件进行模糊推理，具体步骤如下：

输入：IN，OUT，W，Q，M(0)。

输出：绩效评价值。

(1) 首先令k=0，当变迁发生时，输入状态矩阵为INTM(k)，输入权重为W⊗OUT。

(2) 变迁发生后下一个状态：M(k+1)=M(k)⨁[W⊗OUT][INTM(k)]。

(3) 若M(k+1)≠M(k)，则令k=k+1，重复步骤(2);若M(k+1)=M(k)，则推理计算结束。

(4) 计算各库所的评价指标：

F=M(k)QT

(8)

式中:F为n×1的矩阵，该矩阵的最后一个元素fn表示一级要素评价指标。

(5) 计算可信度。依据FPN模型结构，结合公式(2)计算输出要素可信度μG。

(6) 计算体系综合绩效评价值：

S=fnμG

(9)

该模糊推理算法中，绩效评价值由可信度μG与评价指标fn共同决定，因而评价结果更加客观。

2 基于FPN的石油企业HSE管理体系绩效评价实例分析

本文选择中国石油天然气集团公司(CNPC)的全资油田子公司作为评价实例，验证建立的FPN绩效评价模型的有效性和可靠性。该公司主要从事石油天然气的勘探和生产、集输和储运、勘探开发工艺和规划研究等石油勘探开发核心业务。

2. 1 建立FPN绩效评价模型

通过历史资料查阅和现场勘查，并结合专家知识库[19]，选择石油企业HSE管理体系的绩效评价要素，建立了该石油企业HSE管理体系的FPN绩效评价模型，见图1。该模型中各级库所表示的要素含义详见表1。

图3 某石油企业HSE管理体系的FPN绩效评价模型Fig.3 FPN performance evaluation model of HSE management system

一级要素二级要素三级要素承诺p1有感领导p2领导与承诺pa安全价值观p3事故、事件管理p4组织保障p5组织机构与行政pb方针、目标的表述与落实p6文件p7风险控制策划p8危险因素识别与危害因素识别p9HSE管理体系绩效水平pG风险评价pc风险评价p10风险管理p11能力要求和评价p12能力培训和意识pd培训的策划和实施p13员工有意识p14承包商管理pe承包商管理程序p15承包商绩效评价p16沟通参与协商pf沟通参与协商的策划和效果p17应急准备和响应pg应急预案和演练p18应急响应p19管理评审ph评审组织和改进p20

定义HSE管理体系绩效评价等级矩阵Q=(2,4,6,8,10)：[0,2)表示基础级;[2,4)表示启动级;[4,6)表示良好级;[6,8)表示优秀级;[8,10)表示卓越级。

由5名专家依据文献[19]给出的评估指南和近五年该石油企业HSE管理体系的绩效水平，通过打分求均值的方法得到FPN的初始状态矩阵M(0)(mij表示要素pi在第j绩效等级下的初始状态)：

M(0)=0.010.090.210.300.38;0.020.080.230.300.37;

0.010.090.220.310.37;0.160.090.230.300.37;

0.040.120.210.280.35;0.030.110.220.290.35;

0.030.110.200.290.37;0.040.120.190.280.37;

0.040.110.200.300.35;0.030.110.200.280.38;

0.010.110.220.290.37;0.010.080.220.300.38;

0.020.070.220.330.36;0.020.090.230.310.37;

0.160.090.200.330.37;0.040.110.200.290.36;

0.030.110.220.290.35;0.040.110.210.270.37;

0.040.120.180.290.38;0.030.110.210.300.35;

0.000.000.000.000.00;0.000.000.000.000.00;

0.000.000.000.000.00;0.000.000.000.000.00；

0.000.000.000.000.00;0.000.000.000.000.00；

0.000.000.000.000.00;0.000.000.000.000.00；

0.000.000.000.000.00 〗

依据专家知识库，令三级要素p1～p20可信度μ1～μ20为μi=0.92,0.93,0.94,0.95,0.91,0.90,0.92,0.92,0.93,0.92,0.90,0.91,0.94,0.94,0.91,0.94,0.91,0.90,0.92,0.93。变迁表示要素对HSE管理体系绩效水平的影响，令变迁v1～v28的置信度vi=0.85,0.81,0.80,0.85,0.85,0.82,0.81,0.85,0.81,0.76,0.90,0.85,0.81,0.83,0.82,0.88,0.85,0.86,0.79,0.94,0.81,0.75,0.81,0.80,0.81,0.75,0.82,0.81。

2. 2 计算指标的权重

依据第1.3节的内容，计算各级要素的权重值，其结果见表2。

表2 HSE管理体系各级要素的权重

2. 3 模糊推理

结合FPN的模糊产生规则和推理算法，带入相关参数值，经过三次模糊推理计算，得到M(3)=M(2)，推理计算结束。

2. 4 评价结果与讨论

经推理计算，可得到该石油公司HSE管理体系的绩效评价结果，详见图4。

图4 两种绩效评价结果的对比Fig.4 Comparison of performance results

由图4可见，由FPN绩效评价模型得到的评价结果中：组织机构与行政pb的绩效评价值最低为5.893，属于良好级，这可能是由于组织机构人员较多，机构臃肿、职责分散引起的，此外制定方针政策的合理性也会影响该项绩效水平；管理评审ph的绩效评价值最高为6.624，属于优秀级，这表明该石油企业HSE管理体系具有较好的适宜性、充分性和有效性，持续改进能力较强；其他中间级要素的绩效水平均处于优秀级；该石油企业HSE管理体系pG的绩效总体评价值为5.428，绩效水平属于良好级，表明该HSE管理体系绝大部分要求得到了充分落实，包括承包商在内的绝大部分员工能够做到遵章守纪，但是该HSE管理体系并不完全尽如人意，在今后的安全管理中，应该着重加强得分较低要素的监管。而不考虑评价要素的可信度时，得到的绩效评价值均较高，所有要素绩效水平都处于优秀级，评价结果与实际管理取得的效果存在偏差。

通过对比两种绩效评价结果可知，FPN绩效评价模型因考虑了评价要素可信度得到的评价结果更加客观，可以为安全管理尤其是短板管理提供决策支持。

3 结 论

为了得到更加客观的HSE管理体系绩效评价结果，针对HSE管理体系的复杂性和传统评价方法不能结合评价要素的可信度、无法进行动态评价等局限性，建立了基于模糊Petri网(FPN)的HSE管理体系绩效评价模型。首先，结合模糊产生式的FPN模型给出模糊推理算法，将HSE管理体系的指标要素按照原有的层次结构转化为FPN库所，评价指标的转变过程转化为FPN的变迁，建立石油企业HSE管理体系FPN绩效评价模型；然后,针对主客观因素对评价结果的影响，采用层次分析法和粗糙集法相结合的组合权重法确定要素权重，以获得更贴合实际的评价结果；最后,以某一石油企业为实例，利用建立的FPN绩效评价模型对其HSE管理体系进行绩效评价，结果表明：较没有考虑要素可信度的评价结果，FPN绩效评价模型在评价过程中综合了要素可信度，得到的评价结果更加符合实际，并且可以为安全管理尤其是短板管理提供决策支持。

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