基于模糊综合评价的工贸安全分析

一、引言

工贸企业的生产环境涉及高温、粉尘、有毒物质等多重危险因素，风险等级常因 “人、机、环、管” 等要素的交叉影响呈现模糊性（如 “较高风险”“中等危险” 等定性描述难以量化）。传统安全评价方法（如 LEC 法）对模糊信息的处理能力不足，导致约 30% 的风险评价结果与实际隐患程度偏差较大。模糊综合评价通过构建隶属度函数、确定权重向量，将模糊语言转化为可计算的数值，使风险评价准确率提升 20%-30% 。数据显示，采用该方法的工贸企业，重大风险误判率降至 5% 以下，隐患整改针对性提高 40% 。在工贸行业安全监管要求日益严格的背景下，研究基于模糊综合评价的安全分析方法，对精准识别风险、优化管控措施具有重要意义，也是推动安全评价从 “经验判断” 向 “科学量化” 转型的关键路径。

二、模糊综合评价在工贸安全分析中的应用现状与挑战

2.1 应用现状

基础应用普及： 60% 以上的高危工贸企业（如冶金、化工）在安全评价中引入模糊综合评价，主要用于作业环境、设备状态等模糊性较强的领域，评价完成率达 85% 。

方法融合初现：部分企业将模糊综合评价与层次分析法（AHP）结合，解决权重确定问题，评价结果一致性提升 15% 。

行业试点推进：多地应急管理部门推广该方法用于区域工贸安全评估，风险分级准确率较传统方法提高 25% 。

2.2 主要挑战

隶属度确定主观：约 70% 的评价中，隶属度函数依赖专家打分，不同专家的判断偏差可能导致评价结果波动 10%-20%_⨀ 。

权重设置不合理：层次分析法确定的权重受主观影响大，关键风险（如涉爆粉尘）权重可能被低估 10-15 个百分点。

计算复杂度高：多因素评价时，矩阵运算量随指标数量呈指数增长，手工计算误差率超 15% ，需依赖专业软件支持。

动态适应性弱：对工艺变更、设备老化等动态风险的响应滞后，重新构建评价模型的周期长达 1-2 个月，难以满足实时分析需求。

三、模糊综合评价用于工贸安全分析的基本原理

3.1 模糊集合理论

核心概念：将工贸安全风险中的模糊概念（如 “风险较高”“管控有效”）定义为模糊集合，通过隶属度函数（取值 0-1）描述元素属于该集合的程度（如某设备 “故障风险高” 的隶属度为 0.8）。

集合运算：采用模糊交集（ min ）、并集（max）等运算，处理多因素叠加的风险（如 “人员违章 + 设备缺陷” 的复合风险），运算结果保留风险叠加特征。

3.2 评价模型结构

因素集：确定影响工贸安全的核心因素（如人员资质、设备防护、环境浓度等），形成包含 10-15 项指标的因素集 U={u1，u2，…，u} 。

评价集：划分风险等级（如 “极低、低、中、高、极高”），形成评价集V={v₁，v₂，...，v_m} ，对应风险值区间明确（如 “高风险” 对应 70-90 分）。

权 重 集： 通 过 AHP 或 熵 权 法 确 定 各 因 素 权 重， 形 成 权 重 向 量W={w_{1，W2，...，Wn}} ，满足 Σwᵢ=1，高危因素权重不低于 0.2。

四、基于模糊综合评价的工贸安全分析步骤

4.1 指标体系构建与数据采集

因素分层：将工贸安全风险划分为一级指标（如 “作业安全、设备安全、管理安全”）和二级指标（如 “设备安全” 包含 “防护装置完好率、故障频率” 等），指标总数控制在 12-15 项，避免冗余。

数据来源：通过现场检测（如粉尘浓度、噪声值）、记录统计（如违章次数、培训时长）、专家评估（如操作规范性）获取数据，定量指标占比 ⩾60% 。

4.2 隶属度函数与权重确定

隶属度函数构建：对定量指标（如有毒气体浓度）采用梯形分布函数，定性指标（如管理水平）采用三角形分布函数，确保隶属度计算误差 ⩽5% 。

权重优化：结合主观赋权（AHP 法）与客观赋权（熵权法），权重组合系数根据指标数据波动性调整（波动大的指标客观权重占比 ⩾60% ），提升权重合理性。

4.3 模糊运算与结果分析

矩阵合成：采用 M （ ∧ ， ∨） 算子（主因素决定型）或 M（⋅，⊕ ） 算子（加权平均型）进行矩阵运算，复杂场景优先选择后者（结果更全面）。

风险等级判定：根据综合评价向量 B 确定主导风险等级，同时输出各等级隶属度（如 “高风险” 隶属度 0.6，“中风险” 0.3），为管控提供细化依据。

敏感性分析：调整关键指标权重（ ±10% ），观察评价结果变化，识别对结果影响最大的 3-5 项指标，作为风险管控重点。

五、模糊综合评价在工贸安全分析中的优化策略

5.1 模型精度提升

隶属度函数优化：基于历史事故数据（样本量 ⩾500 条）训练隶属度函数参数，使函数拟合度提升至 85% 以上，减少主观偏差。

动态权重调整：引入时间衰减因子，近期事故相关指标权重增加 10%. -

20% ，反映风险时效性（如近 3 个月内发生过的机械伤害，对应指标权重临时上调）。

5.2 计算效率优化

算法简化：对低风险领域采用简化算子（如 M （ ∧ ， ∨ ）），计算量减少40% ；高风险领域保留精细算法，确保评价精度。

软件工具开发：开发轻量化评价软件，集成指标库、隶属度函数库、矩阵运算模块，单次评价耗时缩短至 30 分钟以内，支持数据自动导入（Excel、数据库）。

六、结论

基于模糊综合评价的工贸安全分析，通过模糊数学理论处理风险的模糊性与不确定性，可使评价准确率提升 20%-30% ，重大风险误判率降至 5% 以下，有效弥补传统方法的不足。当前存在的隶属度主观、动态性弱等问题，可通过数据驱动的模型优化与软件工具开发解决。未来，随着机器学习与模糊理论的融合，评价模型将实现隶属度函数自动更新、权重动态适配，形成 “实时数据采集 - 智能模糊运算 - 精准风险预警” 的闭环，为工贸企业安全风险精准管控提供更科学的决策支持，推动行业安全管理水平持续提升。

参考文献

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