基于GIS和DEA的城市燃氣管道的風險評估

摘要：本文將GIS和DEA方法引入對城市燃氣管道失效后果損失的評估與預測，先數字化某市地圖及其燃氣管道圖將其疊加，并輸入管道的性質，利用數據包絡分析（DEA）模型對管道進行損失評估。從而，為風險較大的管段提供降低風險的信息和借鑒的樣本。

關鍵詞：GIS DEA 風險評估

0 引言

隨著管道埋地時間的增長，由于管道材料質量或施工造成的損失，加之腐蝕和外力的作用，管道狀況逐漸變差，可能直接威脅人身安全和造成經濟損失。本文將GIS和DEA模型相結合，預測管道的風險情況從而制定風險控制方案。

1 利用GIS矢量化燃氣管道并輸入其屬性信息

1.1 GIS簡介 地理信息系統（GIS）首先將采集到的數據輸入計算機中，由其它應用軟件所產生的圖形格式數據可直接轉換成GIS的圖形格式。然后數據入庫，對原始數據GIS提供了強大的圖形編輯功能。可對點、線、面圖元的空間位置及參數進行直觀的、智能化的修改。再將處理好的數據重新入庫并進行空間查詢和空間分析，最后處理好的圖形由圖形輸出系統進行版面編輯處理、排版、圖形整飾，最終形成各種格式的圖形文件。

1.2 利用GIS矢量化某市燃氣管道圖并輸入其屬性 首先，我們將某市地圖進行掃描，但是我們掃描得到的圖形只是一個圖片格式，不能對它進行任何編輯，所以我們還需要用專門的GIS圖形工具對它進行處理，然后，將管道圖和本市地圖進行疊加并使用GIS軟件來添加管道屬性信息如圖1，從圖1中可以清楚的看到管道周圍的地質狀況（道路、山丘、鐵路等數字化的數據）及人群情況，管道的屬性主要包括管道本身的性質，如管道的直徑、材質等信息。

2 基于DEA的燃氣管道的事故損失風險評估

2.1 DEA模型簡介 DEA方法是由著名的運籌學家Charnes，Coper和Rhodes以相對效率概念為基礎發展起來的一種效率評價方法。DEA方法是用來評價具有相同類型的部門或單位（稱為決策單元，DMU）相對效率的一種方法，其評價的依據是決策單元的“輸入”數據和“輸出”數據。根據“輸入”、“輸出”數據來評價決策單元的優劣，即評價單位間的相對有效性。通過對輸入輸出數據的綜合分析，DEA可以得出每個決策單元綜合效率的評價指標，確定有效的決策單元（即相對效率較高的決策單元），并指出其他決策單元非有效的原因和程度，提供管理信息。

2.2 DEA模型在綜合安全評估中的應用

2.2.1 數據處理 在用DEA模型對管道進行風險評估之前，要先將管道分為7段作為評估的決策單元，并確定管道的風險指標，由于實際管道的風險指標較多，因此用粗糙集理論先將管道冗余屬性消除掉，剩下五項風險指標為主要對管道影響較大的指標，如表1所示。但是在剩下的5個指標中某些指標可以得到更精確的數據不僅僅是其所屬的等級，無法用具體數據衡量的我們依舊用等級，所以通過實際調研我們將各決策單元的風險指標數據列于表2：

由于各指標的量級有很大差別，所以不能直接進行計算，通常采用無量綱化處理，即采用平均標準化進行處理。處理后的數據如表3：

2.2.2 利用DEA模型進行評價 首先，應用模型（D）可算得與各決策單元得風險指標對應的s的值如表4所示：

從表中的數據可知，決策單元3的風險指標達到了極大狀態，即它們那達到了Pareto有效狀態，表明相對于其他單元來說風險指標不會再增大，要使其中一個指標增大，除非另幾個指標縮小。當分別取g=0.95，0.9，0.85，0.8時，可算得決策單元風險狀況的排序結果為：單元3>單元4>單元5，7>單元2，6>單元1。

應用(D1)算得S2，S4，S5的值分別是0.11，0.158，0.0042，其余均為0。這表明從目前獲得的樣本數據看，決策單元4的環境影響，維修工時，社會影響三個風險指標均降低的可能性也存在，并且它們分別降低0.11/1.400=7.8571%，0.158/0.787=20.2762%，0.0042/1.07

7=0.3899%后，三個風險指標不可能再同時減小。

對于某些系統，各種風險產生的原因比較復雜，尤其較多地涉及到人為因素時，由于人本身就是一個復雜的巨系統，因而，對風險的分析將變得更加困難。上述方法把對一個系統的整體風險分析轉化為某些方面、某些局部或者某些子系統的風險分析，不僅為簡化整體風險分析提供了一種可行的思路和辦法，而且更重要的是它能為決策層提供許多有用的信息。

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