基于成熟度云模型的高校实验室安全管理能力评价

刘玉强 滕博 蔡锐杰

摘 要：“以评促管”是提升实验室安全管理水平的有力手段。为评估高校实验室的安全管理水平现状，本文结合高校实验室安全管理特性，从安全管理制度、安全责任体系、安全教育培训、安全检查、实验场所管理、安全应急预案6个方面构建高校实验室安全管理成熟度评价指标体系；确立初始级、可重复级、可确定级、可管理级、优化级5个成熟度评价等级并提出优化路径，结合序关系法确定各指标权重，建立基于成熟度云模型的高校实验室安全管理评价模型。以国内某高校化工实验教学中心为研究对象，评价其安全管理水平。结果表明，成熟度云模型评价方法可以通过提供优化路径来指导安全管理能力提升，兼顾模糊性和随机性，评价结果科学合理。

关键词：高校实验室，安全管理，成熟度，云模型，序关系法

DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.21.035

基金项目：本文受山西省高等学校人文社会科学重点研究基地项目“山西省军民融合科技安全体系构建及预警监测研究”（项目编号：2022J022）资助。

Evaluation of University Laboratory Safety Management Capability Based on Maturity Cloud Model

LIU Yu-qiang1 TENG Bo1 CAI Rui-jie2

（1. School of Economics and Management， North University of China； 2. Shanxi North Machine-Building Co.， Ltd.）

Abstract： The safety management evaluation of university laboratories is an important guarantee for the smooth operation of university laboratories. In order to evaluate the current situation of the safety management level of university laboratories， combined with the safety management characteristics of university laboratories， the maturity evaluation index system of university laboratory safety management is constructed from six aspects： safety management regulations， safety responsibility system， safety education and training， safety inspection， experimental sites and safety emergency plans. The paper determines fi ve maturity evaluation levels： initial level， repeatable level， determinable level， manageable level and optimization level， puts forward optimization methods， determines weights of each index by order relation method， and establishes a safety management evaluation model for university laboratories， based on the cloud model of maturity. Taking a teaching center of chemical experiments in a certain university in China as the research object， the paper evaluates its level of safety management. The results show that the evaluation method based on maturity cloud model can provide optimization paths to guide the improvement of security management ability， fully reflect the fuzziness and randomness， which are scientifi c and reasonable.

Keywords： university laboratory， safety management， maturity， cloud model， order relation method

0 引 言

近年來，高校实验室规模和数量逐年递增，其作为科研成果和学科建设的孵化基地，为社会各界培养输送了大批优秀科研人才。然而据不完全统计我国高校每年有近30万人直接或间接参与涉危实验，2009年至2019年间，我国高校实验室安全事故达14，543起[1]。高校实验室安全问题引发社会的广泛关注，2021年12月至2022年3月教育部办公厅先后发布《关于开展加强高校实验室安全专项行动的通知》[2]《关于组织开展2022年高等学校实验室安全检查工作的通知》[3]，对高校实验室安全管理能力提出了更高的要求。针对高校实验室安全管理能力进行科学客观的评价，以评促建、以评促改、以评促管，成为提升我国高校实验室安全管理能力，防范和化解实验室安全风险的重要举措。

目前学界已有的相关研究，主要是根据高校实验室安全管理应用场景及特征选取指标，构建指标体系，进行系统的综合评价。例如，李焓等[4]为突出通用性和适用性，基于管理制度、保障体系、运行管理、安全教育四个方面构建高校实验室安全管理评价指标集。阳富强等[5]运用WSR方法论围绕物理、事理、人理三个层面的管理因素，建立了特有的安全管理评价指标体系。刘晶晶等[6]基于高校化学实验室特征、从规章制度、安全教育、化学试剂使用、废弃物处理、环境安全、仪器使用、防护用具七个方面建立高校化学实验室安全管理评价体系。以上学者的研究均有一定的借鉴意义，然而总体来看，我国高校实验室种类繁多、职能不同，目前还没有统一的安全管理评价指标，同时已有的研究多数只停留在方法改进和指标构建上，并没有揭示高校实验室安全管理能力从不成熟到成熟的演变过程。在准确判断高校实验室安全管理现状的同时，进一步指出其管理能力提升的优化路径，于“以评促改”来说，更具实践意义。

成熟度模型[7]于1986年被美国国防部软件工程研究所提出，用来改善和评估软件的开发过程能力。近年来，众多学者将成熟度模型应用到建筑企业[8]、高速铁路[9]、港口安全[10]、食品质量安全[11]等多个领域的安全管理能力评价中并构建了多种安全管理成熟度模型。上述应用场景与高校实验室存在很多共通之处，如以人为本的管理理念、严谨的管理制度、原材料的存放、使用管理等。将成熟度模型用于高校实验室的安全管理评价，既能使管理者充分了解实验室安全管理中存在的缺陷，又能为有效提升管理能力提供路径。

此外，复杂的组织、环境、流动的人员、不同的设备等多种不确定性因素导致高校实验室安全管理能力评价变成了一个具有不确定性的难题，带有随机性和模糊性，常规的评价方法难以兼顾这两方面的特性。云模型于20世纪90年代被李德毅提出[12]，用于解决兼顾随机性和模糊性的不确定性问题。目前，云模型广泛应用于实验室的不确定性评价[13]、实验室安全管理标准化研究[14]、高校实验室消防安全评价[15]等，说明其可有效解决实验室评价的不确定性问题，在安全管理评价上同样具有较高的适配性。

因此本文在已有的研究基础上，以高校实验室为研究对象，尝试将高校实验室的安全管理要素分析、云模型仿真实验和成熟度模型的分级制度与优化路径进行有机结合，构建成熟度云模型，对高校实验室安全管理成熟度做出评价，以期帮助管理者发现实验室存在的安全管理缺陷，并为下一步的改进提供合理的决策依据和优化路径。

1 高校实验室安全管理能力评价指标体系

总结安全管理现状，衡量安全管理能力，并在此过程中揭示两者之间的相互作用，是高校实验室安全管理能力评价的重点。评价目标是遵循全面性、系统性原则进行指标的初选和优选，建立一套科学、系统、全面的评价指标体系，识别高校实验室安全管理存在的问题，提出优化改善路径，进而提高安全管理能力。

1.1 指标初选

在中国知网以“高校实验室安全管理”为检索词，检索核心期刊文章，经筛选共获取近五年的相关文献40篇。归纳已有研究，可将其分为以下12个主题，具体包括安全管理政策[16]、安全管理体系[17]、安全管理责任[18]、安全教育[19]、安全文化[20]、隐患排查治理[21]、安全检查[22]、实验场所管理[23]、安全设施管理[24]、安全准入管理[25]、风险分级管控[26]以及应急预案[27]。基于此，本文将这12个主题作为准则层初选指标。

1.2 指标优选

进一步结合《教育部办公厅关于组织开展2022年高等学校实验室安全检查工作的通知》中的行动目标和主要任务，将上述12个主题归纳为以下6大安全管理要素：安全管理制度、安全责任体系、安全教育培训、安全检查、实验场所管理以及安全应急预案。并将这6大要素作为指标准则层。

1.2.1 安全管理制度

安全管理制度为实验室安全管理工作提供了指导方向和有章可循、有法可依的关键保障。作为指标准则层，其主要考量校级和院级层面安全管理制度的全面性和一致性、针对目标实验室是否根据实际情况制定了适合的安全管理制度，且重点考察指导实验室分级和人员进出的实验室分级管理制度和安全准入制度的有效性。

1.2.2 安全责任体系

安全责任体系是安全管理经费、安全队伍建設等各项安全责任工作的基础，为日常工作的职责分工和有序开展提供导向。作为指标准则层，主要考量安全管理工作小组从校级到实验室层面的顶层设计、合理性以及是否为安全经费提供保障，为安全队伍建设提供帮助。

1.2.3 安全教育培训

安全教育培训是指管理者为贯彻实验室安全管理以人为本的管理理念，从培养安全意识，弘扬安全文化入手，对实验室相关人员进行教育培训。作为指标准则层，主要考量的是院系和课题组安全管理工作中安全培训、安全文化建设等教育活动的开展情况和教育成效。

1.2.4 安全检查

安全检查对于监督实验室日常安全管理和发现潜在的隐患具有重大意义，是实验室安全管理日常工作中的重要内容。作为指标准则层，主要基于实验室开展的定期检查和高危物品专项检查的频率、安全隐患整改效果和调查形成的安全检查报告进行评价。

1.2.5 实验场所管理

实验场所管理为实验的顺利开展提供保障，为实验室提供了整洁、有序、稳定的实验环境。作为指标准则层，主要考量的是实验室空间布局的合理性、环境卫生是否达标、安全设施是否齐全、有无安全信息牌等。

1.2.6 安全应急预案

安全应急预案是管理者为最大限度地保护师生的生命和财产安全，保障实验室教学、科研、生产工作的正常开展，结合实验室实际制定的指导方案。作为指标准则层，主要考量的是预案中对于事故应急响应、事故现场保护、事故成因调查、事故处理善后等应急工作的内容是否完善，体系是否健全。

进一步分析总结准则层各指标中涵盖的要点，比对、筛选《高等学校专业实验室评估标准》等国家规范以及《高等学校实验室安全检查项目表（2022年）》中的检查项目、评价指标，综合多位实验室安全管理专家意见，最终确定指标层24个具体指标，并说明指标释义，如表1所示。

1.3 评价等级划分及优化路径

借鉴知识管理[28]、项目管理[29]、其他安全管理领域[8-11，30]已有的成熟度模型或安全管理成熟度模型中对成熟度等级的划分，本文将高校实验室安全管理成熟度等级划分为五级，即：初始级（未进行安全管理或管理状况较差）、可重复级（最基本的安全管理）、可确定级（较为完善的安全管理）、可管理级（完善良好的安全管理）、优化级（持续优化改善的安全管理）。结合本文构建的评价指标体系，为五个成熟度等级制定详细的优化路径，并将其作为高校实验室安全管理成熟度等级界定与管理优化提升的依据。具体如表2所示。

1.4 评语集确定

参考已有的云模型评价研究中确立评语集的方法，采用李克特五级量表确定评语集[31]，为反映每个等级之间的差异，结合模糊语言的特点，将本文划分的成熟度等级与评语集相互对应，其中5分代表评语集的最高评估值，1分代表评语集的最低评估值。具体各等级评语集范围如表3所示。

2 高校实验室安全管理评价模型构建

2.1 序关系法确定权重

进行基于成熟度云模型高的校实验室安全管理能力评价时，首先需要确定各评价指标的权重。定性指标权重的计算需要结合整体指标情况，完整、系统地反映专家的意见、使专家丰富经验得到具体展现。序关系分析法依据专家经验对各指标重要程度进行排序，并对指标间重要程度之比进行理性赋值，进而确定各指标权重。与常用的主观确定权重方法相比，计算量少、直观易用，不限制指标个数、无须检验一致性且具有保序性。因此本文运用序关系法确定各指标权重

2.1.1 确定序关系

2.2.2 评语集云图仿真

引入正向云发生器，输入各成熟度等级数值特征，进行仿真实验即可得高校实验室安全管理成熟度评语云，其中“V1”代表初始级、“V2”代表可确定级、“V3”代表可确定级、“V4”代表可管理级、“V5”代表优化级，如图1所示。

正向云发生器具体操作步骤如下：

步骤一：输入各成熟度等级的三个数字特征（Ex，En，He）以及计划生成的云滴数n。

步骤四：重复步骤二到四，直至产生要求的n个云滴为止。

2.2.3 计算指标层各指标云模型数值特征

步骤六：输出反映样本点定性概念的云模型数字特征（Ex，En，He）。

2.2.4 确定云模型数值特征以及成熟度等级

引入云模型运算法则，结合各指标权重以及实施层各指标云模型数值特征确定目标层云模型数值特征。

3 实证分析

本文以国内某高校化工综合国家级实验教学中心为例進行实证研究。该化工实验教学中心成立于1953年，主要任务包括开展实验教学、实验教学师资的培养等。下设化工原理、高分子、化工模拟与仿真、精细化工、高分子化工、制药化工、化工安全、生物化工、污染物控制、火炸药化工、超重力化工、化工实训12个实验室。实验项目共154项，包括创新性、综合设计性104项。学年授课人数3500余人，人时数168，900。

查阅近年来关于高校实验室安全事故的新闻报道，发现多与危险化学品及化工实验室相关。该高校化工综合国家级实验教学中心，由于实验室种类繁多、实验室人员密集、危化品种类增多、人员结构复杂等原因，对于改善提升其实验室安全管理水平具有现实需求。因此以该化工实验教学中心作为评价对象具有一定的代表性。

3.1 确定各评价指标权重

依据序关系法，邀请多位实验室安全管理领域专家对评价指标体系中指标层以及准则层各指标之间建立起序关系，综合专家意见确定重要程度比值，并根据公式（2）、（3）确定准则层权重，如表6所示，确定指标层权重如表7所示。

3.2 确定准则层各指标成熟度等级

直接评价目标层的综合评价等级可能会掩盖部分指标的实际水平，因此有必要对安全管理制度（C1）、安全责任体系（C2）、安全教育培训（C3）、安全检查（C4）、实验场所管理（C5）、安全应急预案（C6）各准则层指标进行成熟度等级评价，有利于根据评价结果提出针对性建议。

3.2.1 计算指标层各指标云模型数值特征

按照逆向云发生器计算方法步骤，输入10位专家的成熟度打分数据即可计算得到指标层各指标的云模型数值特征，如表8所示。

3.2.2 生成准则层评价云

结合指标层各指标的云模型数值特征以及权重引入云模型运算法则进行加权运算。计算得到准则层各指标的云模型数值特征见表9。运用Matlab软件结合正向云发生器，可得到准则层各指标评价云如图2～7所示。

3.2.3 确定准则层各评价指标成熟度等级

参考上文建立的成熟度评语集，结合准则层评价云图以及云模型数字特征可知，该高校教学中心在安全管理制度和安全责任体系两个指标的安全管理成熟度等级处于可确定级和可管理级之间，更接近于可管理级。安全教育培训成熟度等级处于可管理级和优化级之间，更接近于可管理级。实验场所管理以及安全应急预案两个指标成熟度等级处于可确定级和可管理级之间，接近可管理级。安全检查成熟度水平处于可确定级和可管理级之间，但是更接近可确定级。

3.3 确定整体成熟度等级

根据计算结果，目标层高校实验室安全管理能力评价A的云模型数值特征为（3.721，0.266，0.084），运用Matlab软件结合正向云发生器，可得到综合评价目标的云模型图，结合高校实验室安全管理成熟度评语云图，可得综合评价安全管理能力成熟度等级。由图8可以直观地看出，综合评价成熟度等级处于可确定级和可管理级之间，且更接近于可管理级。

3.4 评价结果分析

从上述评语云图以及综合评价结果可看出该校实验教学中心安全管理水平较高且成熟度等级接近可管理级，但从准则层评价结果来看仍存在部分提升改善的空间，根据评价结果进行有针对性的改善，安全管理成熟度等级或可达到优化级，实现实验室安全管理的持续优化。

3.4.1 安全管理制度与责任体系层面

该实验教学中心制定了良好的安全管理制度与责任体系且建立了专门的安全职能部门，但从指标层数字特征可看出，安全准入制度较为粗糙，得分较低，制度制定未充分考量化工教学实验中心的属性特征，存在未经允许的外来人员进出实验中心的漏洞。建议构建信息化安全准入系统，完善安全准入制度。

3.4.2 安全教育培训层面

该实验教学中心成熟度等级达到了可管理级，说明该实验教学中心所开展的丰富多彩的安全管理文化建设活动、综合培训和课题组现场特别培训，取得了明显的成效。但从专家评分结果来看，安全教育活动这一项相对其他三个指标得分较低，建议高校增设实验室安全必修课或选修课，开展形式更加丰富的安全教育培訓活动。

3.4.3 实验场所管理与安全应急预案层面

该实验教学中心实验场所卫生环境达标、安全设施配备较为完善且制定了专门的安全应急预案，对事故响应、现场保护和事故善后做出了明确的要求，但是其实验场所空间布局较为混乱，安全应急预案中关于事故调查方面的内容较少，建议重新设计分配实验教学中心空间布局，在安全预案中增设事故调查相关专栏。

3.4.4 安全检查层面

该实验教学中心存在管理短板，具体包括定期/不定期检查、安全隐患排查、整改工作投入较少，建议学习国家重点实验室安全检查机制，加大安全检查培训，提高安全检查人员的专业性，特别针对高危实验物品开展专项检查，重视安全隐患整改工作。

4 结 论

（1）本文对高校实验室安全管理成熟度等级进行了界定划分，构建了评语集和评语云图，结合云模型仿真实验，得到准则层和目标层的成熟度评价云图，实现了评价结果更加精确、直观的展现。

（2）建立了基于成熟度云模型的评价模型。运用序关系法确定成熟度评价指标权重，计算简洁，无需进行一致性检验。基于成熟度云模型的高校实验室安全管理评价模型可兼顾评价过程中的随机性与模糊性，同时还具体说明了高校实验室安全管理的水平状态与能力提升路径，实现了对高校实验室安全管理能力更为全面系统的度量。

（3）分别计算目标层、准则层、指标层中所有指标的云模型数值特征，对实验室整体安全管理成熟度和各指标的成熟度均做出了评价，帮助管理者发现具体的缺陷，进行有针对性的整改，体现了该评价方法兼顾整体和局部的特性。

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作者简介

刘玉强，博士，副教授，研究方向为科技政策与管理、科学技术与社会。

滕博，硕士研究生，研究方向为科技安全。

蔡锐杰，工程师，研究方向为产业政策。

（责任编辑：袁文静）