烟草行业实验室安全文化评价模型

汪洪焦，窦滨，张其东，刘国愈，贾云祯，王燃

1 中国烟草总公司郑州烟草研究院，郑州 450001；2 中国烟草总公司职工进修学院，郑州 450003

实验室安全文化是实验室安全建设的重要内容。近年来，国内不少学者对实验室安全文化进行了研究，俞佳分析了高校实验室安全文化建设的重要性及其当前存在的问题，并提出了高校实验室安全文化建设的措施及建议[1]；陈玲从物质文化和制度文化两个方面分析了高校化学实验室安全文化建设内容[2]；陈浪城分析了高校实验室安全文化内涵，指出了实验室安全文化建设的必要性，设计了实验室安全文化建设路径[3]；元文涛探讨了实验室安全文化建设的意义及重要作用，提出了新时期基于信息化技术的高校实验室安全文化体系[4]；国外方面，加拿大学者Ayi通过问卷调查结果得出人们普遍认为实验室安全文化非常重要，并指出当前实验室安全文化的缺乏及其建设的紧迫性[5]；美国学者Denlinger将ACS（American Chemical Society，美国化学学会）研究实验室网站上的危害评估作为一种重要的安全文化工具，并介绍了该工具的应用[6]；芬兰学者Katarzyna提出了用于定量评估一个组织安全文化建设水平的ATM法（Assessment Tree Method，评估树方法）[7]。研究表明，国内外众多学者意识到实验室安全文化建设对于实验室安全管理的重要作用，并开展了相关研究工作，但目前大都基于实验室文化建设的内容及途径，而关于实验室安全文化建设水平评价方法，尤其是烟草行业实验室安全文化建设水平评价方法的研究还鲜有报道。

烟草行业实验室是烟草行业开展技术创新、促进烟草科技进步的核心部门和重要场所，保障烟草行业实验室安全稳定运行尤为重要[8]。目前烟草行业实验室安全管理相对落后于行业工商企业安全管理的步伐，加大实验室安全文化建设力度，提升全员安全意识，对烟草行业实验室进行准确的安全文化考核评价显得更加必要。行为安全“2-4”模型认为事故的根源来自组织层面的安全文化，从而将安全文化建设提高到新的高度，该模型将Heinrich、Bird与Loftus、J M Stewart的古典、近代、已有现代事故致因链中事故的间接原因、根本原因具体化，简捷且便于应用[9]；RBF神经网络具有函数逼近和自适应能力强、学习速度快等优点[10]，其作为一种处理复杂非线性问题的有效手段已广泛运用在各个领域并取得良好效果[11,12]。鉴于上述两种模型的优势，本文首先根据行为安全“2-4”模型建立烟草行业实验室安全文化建设水平评价指标体系，然后借助RBF神经网络具有的结构简单、参数学习收敛速度快以及强大非线性拟合能力，对烟草行业实验室安全文化建设水平进行评价，通过构建典型学习样本训练学习，最终得出评价结果。本文将为烟草行业实验室安全文化建设水平评估提供一种简易可行的方法。

1 烟草行业实验室安全文化建设水平评价指标体系的构建

1.1 行为安全“2-4”模型

行为安全“2-4模型”[13]是中国矿业大学（北京）傅贵教授在Heinrich事故致因论[14]和Stewart现代事故致因链[15]的基础上提出的。该模型把事故的直接原因归为人的不安全动作和物的不安全状态；通过大量的案例分析把间接原因具体化为人的安全知识不足、安全意识不高及安全习惯不佳；把事故的根本原因归为所在组织的安全文化欠缺，安全文化是从根本原因中分解出来的、指导安全管理体系形成的指导思想。在此事故链中，一次性行为（事故直接原因）来自于习惯性行为（事故间接原因），习惯性行为来自于组织的运行行为安全管理体系（根本原因）和指导行为组织的安全文化（根源原因）。此行为安全“2-4”模型建立如图1所示。安全“2-4”模型中“2”指的是事故的发生是由组织和个人两个层面决定的，“4”代表事故是组织和个人两层面的指导、运行、习惯性、一次性四阶段的行为发展的结果。

图1 行为安全“2-4”模型Fig.1 Behavioral safety "2-4" model

1.2 安全文化建设水平评价指标体系的构建

根据行为安全“2-4”模型，个人的一次性行为是事故的直接原因，习惯性行为是间接原因，组织的运行行为安全管理体系是根本原因，而指导行为组织的安全文化是根源原因。管理体系不完善的根源原因是思想认识不到位，实际中只注重效益而忽视安全就是安全文化建设不充分的较为普遍的现象。管理者是否认识到“安全是影响单位运营的最重要因素，安全创造经济效益，做任何事情都要首先考虑安全，充分工作就能预防事故……”决定了其安全管理体系的文件完善程度和执行状况，反映了对安全文化元素的认识程度，是安全文化建设水平的外在表现。显然，加强安全文化建设、改善文化指导行为对实现安全管理及事故预防意义重大。

烟草行业实验室是开展卷烟样品检测、烟气分析、烟草化学、工艺配方、生物技术等领域研究的重要基地，笔者借鉴国内相关研究成果、咨询专家意见并结合《烟草企业安全生产标准化规范》[16]，走访调研了中国烟草总公司郑州烟草研究院实验室、河南中烟工业有限公司所属实验室、河南省烟草专卖局所属实验室和中国烟草总公司职工进修学院所属实验室，这四家单位的实验室功能和现状涵盖工、商、研、学，基本能够反应我国烟草行业实验室的共性问题。依据行为安全“2-4”模型，同时结合当前烟草行业实验室安全实际情况，将安全文化、体系文件、习惯性行为和一次性行为确定为一级评价指标。各一级评价指标根据烟草行业实验室安全特征又分为若干二级评价指标，从而形成评价指标体系。本研究评价指标体系分目标层、准则层和指标层，共15个评价指标，具体见表1。

2 基于RBF神经网络的烟草行业实验室安全文化评价模型

2.1 RBF神经网络

RBF（Radical Basis Function，径向基函数）神经网络是一种由输入层、隐含层和输出层构成的多层前馈网络，其最大优势在于用线性学习算法来完成以往非线性学习算法所做的工作，同时又保持非线性算法的高精度。刘杰[17]应用神经网络模型对城市空气质量进行了评价，验证了RBF网络性能比BP（Back Propagation，反向传播）网络稳定且精度更高。RBF详细原理见文献[11]、[12]及[17]。

表1 烟草行业实验室安全文化建设水平评价指标体系Tab.1 Evaluation index system for construction level of laboratory safety culture in tobacco industry

2.2 建模过程

2.2.1 各层神经元数的确定

RBF神经网络需要确定各层神经元数，本研究依据行为安全“2-4”模型划分出的15个二级考评指标作为RBF的输入神经元数，即n=15。输出结果为评价结果，将烟草行业实验室安全文化建设水平划分为A1、A2、A3和A4四个等级，分别为优、良、中、差，则输出节点个数s=4。如果评价结果为优，则第1个节点输出值为1，其余3个节点为0；如果评价结果为良，则第2个节点输出值为1，其余3个节点为0，以此类推。

隐含层是RBF网络成功实现的关键，通过训练隐含层节点的中心宽度和径向基函数中心，调节输出权值，本研究调用MATLAB工具箱中newrb函数训练网络，自动确定所需隐含层单元数。

2.2.2 训练样本的选取

RBF神经网络是通过对训练样本的学习拟合输入输出的关系，因此需要一定数量的、且具有代表性和导向性的样本数据，笔者调研了河南省4家烟草相关实验室，并聘请4位专家根据这4家实验室安全文化建设的实际状况对15个评价指标打分，分值区间为[0，100]。为便于专家区分各项指标的优劣，采用定性和定量相结合的方法设置打分标准。首先按照定性方法将各指标划分为“不及格”、“及格”、“良好”及“优秀”4个等级，然后按照常规等级取值方法，同时考虑到安全管理中“优秀”和“良好”较高等级要求，将4个等级对应的分值区间设置为[0，60)、[60，80)、[80，90)、[90，100]。最终分值由专家赋值与指标权重加权得出。指标权重分为准则层权重Qi和指标层权重Qij（i=1, 2,3,j=1,,2,…,q,q为准则层下的指标层数），运用基于模糊一致性矩阵的模糊层次分析法确定[19]，步骤为：根据专家经验通过两两对比构建判断矩阵，这是层次分析法的核心，然后计算权重矩阵并进行一致性检验。指标层的综合权重为Qi与Qij的乘积，权重求解公式为：

式中：rij为模糊判断矩阵的元素，代表指标i重要于指标j的程度，0≤rij≤1。然后依据文献[20]对指标权重的合理性进行检验和调整。

为加快网络的收敛性，对输入样本数据进行归一化处理，处理方式为：

此方式避免了0和1两个极值对训练网络的影响，使之转化为（0，1）之间的数，ti′为归一化后样本数据；ti为原始样本数据；tmin和tmax分别为样本序列中的最小数和最大数。

2.2.3 网络训练与仿真

烟草行业实验室相对较少，经调查，获得13组有效样本数据，前10组数据作为训练样本，后3组作为检验样本，不参与训练，相应的等级作为期望输出值。为保证网络训练的精度，采用梯度下降法优化训练网络的场域宽度、场中心及连接权值。训练结束后，用sim函数进行模拟验证。表2为检验样本数据的网络仿真效果，可知3组检验样本的网络输出值与专家评价的等级结果完全一致，检验样本的输出结果与预期值的相对误差较低（不到9%），处于可接受范围内，初步表明该模型能较好地实现样本数据的学习，输出结果与定性评价结果基本一致，误差水平可接受，可用于实验室安全文化建设水平评价。

表2 检验样本数据的网络仿真效果Tab.2 Verification of the simulation effect of sample data

3 实例应用

根据本文建立的烟草行业实验室安全文化建设水平评价指标体系及RBF神经网络评价模型，对郑州烟草研究院实验室安全文化建设水平进行评价。聘请5位专家对实验室的整体安全状态进行打分，得到了郑州烟草研究院实验室专家打分数据表（表3），经归一化处理后的指标层数据为（0.89，0.83，0.76，0.85，0.80，0.78，0.85，0.89，0.72，0.85，0.83，0.87，0.80，0.87，0.87），网络输出结果为（0.9006，0.0937，0.0057, 0），根据最大隶属度原则，评价等级为A1级，即郑州烟草研究院实验室安全文化建设水平为优秀。

表3 专家打分表Tab.3 Expert comprehensive scoring table

郑州烟草研究院实验室为直属于国家烟草专卖局的唯一家综合性科研机构，通过安全标准化管理二级评审，具备较为完善的安全管理方案，拥有良好的实验室环境条件。运用RBF神经网络评价的实例安全文化建设水平处于优秀等级，说明此评价结果与所选对象业务实际具有一致性。

4 结语

（1）以行为安全“2-4”模型为依据，建立烟草行业实验室安全文化建设水平的评价指标体系，划分出15个二级评价指标。

（2）运用MATLAB中RBF神经网络工具箱对10组样本数据进行网络训练，再选取3组样本数据验证模型的可靠性，最后利用已建立的模型实现对郑州烟草研究院验室安全文化建设水平的评价，评价结果为优秀，与实际情况相符合。从评价结果来看，RBF神经网络很好地模拟了专家思维模式，反映了专家经验，无需人为设置指标权重，避免了人的主观因素对评价结果的影响，能够更客观、准确地得出评价结果，具有较强的可靠性。由于检验数据有限，本研究的结果尚有待进一步验证。

（3）行为安全“2-4”模型与RBF神经网络的结合算法高效，精度合理，该模型为态势评估研究提供了思路，是一种合理可行的评价方法。