基于综合权重的涂料化工企业老旧装置安全风险评价

林海珠 唐文娟 成海量

（1.佛山市海纳百川企业服务有限公司；2.重庆理工大学经济金融学院；3.广东达康安全技术咨询有限公司）

老旧装置运行多年，设备、管道老化，自动化程度低，监控、预警设施不足，系统故障率攀升，安全风险增大， 因此开展老旧装置风险辨识，建立老旧装置风险量化评估系统及改善老旧装置安全管控措施是十分必要的。

熵权法 （Entropy Weight，EW）、 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、 危险预先评价法、 指数分析法及六阶段评价法等在事故原因分析及风险因素量化评估中发挥着重要作用。 王建斌基于改进熵权法提出了危险化学品企业安全管理状态量化分级的方法［1］；赵公民和申悦基于熵权法构建了煤焦油加工企业安全标准化评估方法［2］；魏庆辉利用熵权模糊综合法得出安全管理制度与作业环境是影响安全生产的关键因素［3］。余辛等利用层次分析法确定了危险化学品仓库选址的影响因素［4，5］；辛晶和杨玉胜基于网络层次分析法对石油化工安全设施进行了量化分析［6］；韩海荣和王岩基于层次分析-模糊综合评价法得出危险化学品生产企业安全评价的量化结果［7］；蒲李莉等基于DEA-AHP法建立判断矩阵计算各风险元素的权重大小，从而确定施工阶段城市地下综合管廊存在的主要风险，并提出管控措施［8］；康文倩基于改进AHP算法构建电力监控网络安全评估系统以度量监控的整体风险值，实现了电力监控网络安全风险评估［9］；黄志胜等基于AHP-BP神经网络法针对加氢裂化装置中存在的危险因素，建立了安全性预警指标体系和安全性预警模型［10］；赵向南等基于模糊层次分析法，对埋地PE燃气管道的失效可能性进行深入分析，并提出重点管控措施［11］；王嘉豪等在充分识别和分析化工园区风险的基础上以企业环境风险危害性、安全性、应急管理和污染治理能力为准则层指标以及17个二级指标构建了事故风险评估预警指标体系并对风险进行预警［12］。 然而目前对老旧装置安全风险因素的定量分析研究则鲜有报道。

笔者在事故调查、文献分析和专家意见研究的基础上，构建老旧装置安全风险评价指标体系和EW-AHP模型。 EW-AHP模型采用熵权法计算指标客观权重，采用层次分析法计算指标主观权重，然后将熵权法与层次分析法的结果优化为综合权重，从而分析老旧装置中各安全风险因素之间的关系，并实例验证某涂料企业的老旧装置安全风险量化水平，以期为危险化学品企业老旧装置安全风险管控提供参考和依据。

1 方法

1.1 评价指标体系的建立

分析近十年内化工、危险化学品、医药制造企业发生的事故报告及有关文献资料［6，10，13～15］，在《危险化学品生产使用企业老旧装置安全风险评估指南（试行）》的基础上，通过优化并考虑老旧装置的实际运行情况， 建立以下安全风险类型：设备设施性能退化、设计建设标准低、监测预警能力薄弱。

以设备设施性能退化、 设计建设标准低、监测预警能力薄弱为一级指标，建立老旧装置安全风险评价指标体系如图1所示［14～18］。

图1 老旧装置安全风险评价指标体系

1.2 构建安全评价模型

EW-AHP模型构建中， 首先使用熵权法对各项指标的权重进行确定； 在层级结构的基础上，以上一层的指标为目标，与下一层指标之间比较重要度，得出重要度数值，然后层层递进，计算总目标权重值。

1.2.1 确定评价指标因素集

评价指标体系中的指标因素集如下：

a.一级指标因素C={C1，C2，C3}；

b.二级指标因素C1={C11，C12，C13}，C2={C21，C22，C23，C24，C25}，C3={C31，C32，C33}。

1.2.2 划分安全风险等级

将安全风险等级划分为较低风险、一般安全风险、较高风险、高风险，分别对应的评分数值为［90，100］、［80，90）、［70，80）、［0，70）。

1.3 评价指标权重的确定

1.3.1 EW法确定权重

1.3.1.1 熵权法基本理论

熵是由热力学第二定律引出的描述能量均匀程度的概念，由Shannon引入信息论中，用来描述信息无序化程度，其值越小，系统无序度就越小，因此可用信息熵评价系统信息的有序度［16～20］。在评价指标体系中给定了评估对象后，不同指标因素的差异性亦不同， 信息的有效性也不同，指标因素的信息熵越小，代表该指标因素反映的信息就越多，评价过程中其作用就越大，权重就越高。 熵权法能够消除各指标权重计算的主观行为，是一种客观赋值法，得到的结果能够反映客观事实。

1.3.1.2 确定系统的熵

根据信息熵的定义，可以得到第j个指标的熵值Hj为：

其中，λij表示第j个指标在第i个指标中的比重；Yij表示第i个指标对第j个指标的评分；n为专家数量。

1.3.1.3 指标权重的计算

第j个指标的权重ωj为：

其中，ωj之和为1；m为指标的数量。

1.3.2 层次分析法

层次分析法［16～20］综合了定性和定量评估，具有系统性和层次性。 层次分析法简单明了，适用范围广，可用于信息不完善的情况也可用于主观经营判断的情况。 层次分析法能够较好地展示出不同层次的相对重要程度。 在涂料企业安全评价中使用层次分析法分析专家意见，可防止由专家主观意见、经验不足等引起的判断错误［19～21］。

1.3.2.1 构造判断矩阵

构造判断矩阵c如下：

其中，cij表示第i个指标与第j个指标两者之间的相对重要程度，其值越大，相对重要程度就越大。

1.3.2.2 计算权重

根据判断矩阵计算其最大特征值，并将其归一化处理，可以得到不同指标所对应的权重。 计算权重最大特征值的方法有方根法、 迭代法、和积法［22］。 文中笔者采用方根法计算判断矩阵的特征向量和特征根［23～25］，计算过程如下。

对判断矩阵c中的每个元素cij进行归一化处理，可以得到矩阵B：

其中，bij为判断矩阵c归一化后的矩阵B中的元素。

将元素bij按行乘积，可得权重向量W=（W1，W2，…，Wm），其中Wi为权重向量W的第i个元素：

将权重向量W再进行归一化处理得到特征向量R，其中Ri为特征向量R的第i个元素：

对特征向量R进行最大特征值计算， 可得到判断矩阵c的最大特征根μmax为：

其中，［CR］i为向量CR的第i个元素。

1.3.2.3 一致性检验

为了检验判断矩阵在构造时逻辑的合理性，减少人为因素干扰，采用一致性指标CI来判断矩阵的一致性。同时引入一致性比率CR判断矩阵是否一致，当一致性比率计算结果小于0.1时，即可认为判断矩阵是一致的，否则需要重新构造判断矩阵直到结果符合一致性要求。 其中，采用平均随机一致性指标值RI来表征一致性比率， 表1为1～9阶判断矩阵的RI值［26］。

表1 平均随机一致性指标值

1.3.3 确定综合权重

根据特征向量R与指标权重ω计算评价指标的综合权重［14］：

其中，Vij为综合权重向量V中第i行第j个元素；α为模糊数值，0＜α＜1；ωij为权重向量ω中第i行第j个元素；Rij为特征向量R中第i行第j个元素。

1.3.4 构造安全评价模糊关系

利用综合权重向量V=（Vi1，Vi2，Vi3，…，Vim）对二级评价指标进行综合评价，得到二级评价指标层的评价向量U为：

1.3.5 因素隶属度

邀请专家对现场安全管理情况进行逐一评分，将安全风险等级划分为较低风险、一般安全风险、较高风险、高风险4个等级。 将各风险等级的专家数除以专家总数，作为风险因素Cij对安全等级的隶属度gij，则隶属度矩阵G表示为：

1.3.6 确定风险等级

采用加权评价原则确定安全风险得分。取各个风险等级的上限值组成E=（100，89，79，69），计算涂料企业老旧装置安全风险得分D为：

由得分D所在分数区间即可确定相应的安全风险等级。

2 应用实例

以华南某涂料化工企业为研究对象，该企业属于危险化学生产企业， 建厂运行已有30年，其中树脂合成车间构成四级重大危险源，且主要反应釜、常压中间罐等设备设施已达到设计使用年限，其中F生产装置为老旧装置。 目前，F生产装置已开展反应安全风险评估、 危险与可操作性（Hazard and Operability，HAZOP）分析和安全完整性等级（Safety Integrity Level，SIL）评估。

2.1 评分结果及因素隶属度的确定

邀请10名行业专家对企业管理情况进行评分，结果见表2。

表2 F生产装置安全风险评价指标评分结果

经统计学分析， 得到各因素的隶属度矩阵G为：

2.2 综合权重的确定

2.2.1 熵权权重

利用表2给出的专家评价分值，通过式（3）计算得出相应的熵权法权重特征向量ω=（0.075，0.048，0.117，0.103，0.061，0.081，0.091，0.094，0.085，0.134，0.110）。

2.2.2 AHP权重

建立各指标因素矩阵如下：

计算判断矩阵，并进行归一化处理得到合成权 重R=（0.038，0.135，0.160，0.018，0.037，0.044，0.108，0.127，0.036，0.103，0.194）。

根据式（7）计算得出CR=（0.051，0.028，0.004，0.067，0.013），各元素均小于0.1，一致性检验通过。

2.2.3 综合权重的确定

根据文献［26］并经专家组讨论后，确定α=0.5时，综合权重V=（0.064，0.074，0.130，0.078，0.054，0.070，0.096，0.104，0.070，0.125，0.135）。

2.2.4 安全模糊关系的确定

按式（9）计算得到评价向量U=（0.260，0.334，0.203，0.203）。

2.2.5 确定安全风险等级

通过式（10）计算得到老旧装置安全风险得分D=85.84，表明F生产装置安全风险状态处于一般安全风险，与企业的实际情况相符。

2.3 层次排序

计算判断矩阵，得到因素C1～C3的层次排序见表3。 由表3可知，设计建设标准低最重要，其次为设备设施性能退化和监测预警能力薄弱； 其中，自动化程度低、安全措施不完善、布局不合理、检维修作业、变更风险最为重要，企业应加强相应管理。 通过各因素权重值与一级指标权重值的乘积可以得到总层次排序（表4），以明确安全管理过程中应加强的环节。

表3 各指标因素层次单排序

表4 安全风险评价指标层次总排序

3 结果分析

在C1指标因素层次单排序中检维修作业多、变更风险加大起关键作用，因此企业在日常管理过程中需加强检维修作业、变更管理，严格履行危险化学品企业特殊作业审批制度，严格落实变更管理。 在C2指标因素层次单排序中C24、C25的权重分别为0.324、0.381，远大于其他因素，表明安全措施不完善、自动化程度低是建设标准低的最主要原因， 因此后期应结合检维修计划完善安全防护措施及自动化建设， 以提高生产装置的本质安全水平。 在C3指标因素层次单排序中C33的权重远大于其他指标因素， 表明监测预警设施有效投用率不够。安全风险评价指标层次总排序中C24、C25的权重远大于其他指标因素，验证了老旧装置自动化程度低、安全防护设施不完善、本质安全差的结论。 在日常管理过程中应重点关注老旧装置的安全设施、自动化改造及检维修、变更管理，这也是安全监管部门监管的重要工作。

通过构建模糊函数计算F生产装置安全风险得分为85.84分，为一般安全风险，与企业的老旧装置安全风险评估报告结果相符，说明该评价指标体系的构建是有效、合理的。

4 结束语

针对化工企业易燃易爆物料多、 工艺复杂、人员素质要求高等特点，将EW法与AHP法结合，建立了涂料企业老旧装置安全评价的理论模型，研究了设备设施性能退化、 设计建设标准低、监测预警能力薄弱等安全风险因素的影响。

通过构建EW-AHP安全评价模型， 定量风险可知安全措施不完善、自动化程度低、检维修作业多、变更风险加大、监测预警设施有效投用率不够是导致老旧装置发生安全风险事故的主要原因。

EW-AHP安全评价模型消除了主观因素和客观因素的不足，为评价企业的安全现状提供了简单、可行的技术方法。 同时，也规避了不同专家的知识、经验、能力水平对老旧装置评价结果的影响，适用于《危险化学品生产使用企业老旧装置安全风险评估指南（试行）》中所定义的涂料企业老旧装置的评价。

因老旧装置比较复杂，指标体系的评分数据主要来源于行业专家、企业管理者等对企业安全现状的评分，受限于样本规模及局限于专家的安全知识水平，故存在一定的不足。 因此，在今后的研究过程中应尽可能收集企业全员及行业专家对研究对象的评分，以减少不确定性的影响。

笔者构建的老旧装置安全评价指标体系有望推广至其他化工行业，为化工老旧装置的安全评价提供简单、可靠、科学的技术方法，以便整治提升及精准监管。