改進的GAHP在高校科研實驗室安全評價的研究應用

楊 健，邱道洲，史經緯

（福州大學環境與安全工程學院，福州 350116）

0 引言

高校科研實驗室是進行科學研究的重要場所，是學校安全管理工作的重心［1-2］。與教學實驗室開展驗證已知、過程具有確定性的實驗不同，科研實驗室更多是進行探索未知、過程多有不可預料性的實驗，且存有各式各樣易燃、易爆、易揮發、腐蝕性強的化學藥品，致使科研實驗室不可預知的安全風險增多［3-6］。與企業實驗室相比，高校實驗室人員流動性大，學生安全意識、操作經驗和專業知識技能不足，加之安全管理不到位，實驗室設備運轉時間長、“帶病”運行多，易出現漏電、火災、甚至爆炸等事故［7-9］。因此，針對高校科研實驗室的安全管理，急需一套科學有效的綜合評價方法，以便剖析發生事故的根本原因，摸清實驗室安全管理現狀，從而有針對性制定管控措施，遏制事故的發生。

前人對安全評價方法進行了大量的研究，其中層次分析法（The analytic hierarchy process，簡稱AHP）是最常用的對風險指標進行賦權和評價的方法，并且取得了很好的效果。鄭曉波［10］運用AHP對鐵路信息進行風險評價，計算多指標權重；姜濤等［11］運用AHP對大型多功能救援屬具進行綜合評價。但是，在前人研究運用AHP獲取權重時，只考慮1 位專家的判斷［12］，這不利于指標重要性的全面衡量，因此有學者提出可以咨詢幾組專家的意見，以避免僅有1 位專家做出判斷時可能存在的偏見［13-14］。Akaa 等［13］在運用GAHP（Group analytic hierarchy process，簡稱GAHP）時，綜合了多位專家的意見，獲取鋼結構防火指標權重。GAHP通過綜合多位專家的判斷來降低由一位專家決定判斷矩陣時帶來的偏差，使計算出的指標權重系數更加合理化和科學化。但是該方法中由于專家的經驗、知識程度的不同，給出的重要度比較結果可能會出現較大的分散，此時使用平均幾何的方法綜合群組專家的成對比較結果會使結果產生較大的誤差［15-16］。針對這個問題，有學者提出加權GAHP 法來處理等權分配的問題［12］，但是上述研究中并沒有提出一個比較客觀的計算專家權重的方法。本文將主成分分析法（Principal component analysis，簡稱PCA）引入到GAHP中建立一個基于PCA 改進的GAHP 新模型，簡稱PCA-GAHP，運用PCA來計算專家權重，從而解決專家權重賦予偏主觀化的問題。本文將建立起的PCAGAHP模型運用到高校科研實驗室安全評價中，并將此模型的評價結果與AHP［6］的評價結果相比較，以驗證其準確性。

1 建立評價模型

1.1 建立科研實驗室安全評價體系

影響實驗室安全的因素多且復雜，在對高校科研實驗室進行評價時首先要建立完善、科學的評價體系。通過現場調研，并查閱和研究文獻資料，基于事故致因理論［17］將高校科研實驗室事故發生的主要原因歸納為4 項：人、物、環境、管理。其中，人的不安全行為和物的不安全狀態是事故發生的直接原因；管理失誤和環境不安全是導致事故發生的間接原因，這4 類因素相互干擾，共同導致了事故的發生。基于事故致因理論和AHP將高校科研實驗室風險因素以分層的形式進行分解，建立安全評價體系（見表1）。該評價體系將高校科研實驗室安全作為目標層，將目標層分為4個指標作為準則層，準則層包含眾多子目標，因此把準則層中的4 個指標繼續分解為19 個子指標。

表1 高校科研實驗室各級指標權重及分數表

1.2 構建PCA-GAHP模型

第1 步如表1 所示以分層的形式建立關于科研實驗室的安全評價體系，把目標層科研實驗室安全分解為一系列準則層，由于準則層中包含許多因素，因此將準則層繼續分為一系列指標，構成指標層。

第2 步邀請一組專家對指標體系進行相對重要度比較，構建群判斷矩陣，并對每個判斷矩陣進行一致性檢驗：

式中：n為判斷矩陣維度數；λmax為判斷矩陣最大特征值；CI為一致性指數；CR為隨機指數，當滿足CR＜0.1 時，認為一致性檢驗合格。

假設有m個專家對n個指標進行判斷，兩兩比較，aij＝ai／aj表示第i指標與j個指標相對于實驗室安全的重要度表示第p個專家aij的判斷，如表2 所示。

表2 群判斷矩陣表

第3 步構建主成分分析所需要的新數據矩陣。由于上三角和下三角數據是互為倒數，因此取群判斷矩陣上三角元素構建新矩陣，以上三角元素個數為維度數，專家個數為列數建立新矩陣：

第4 步運用SPSS降維，因子分析。構建主成分函數，第一主成分是指原指標線性組合構成的攜帶原指標信息最多，特征值最大的一組函數，第二組成份是指攜帶原指標信息僅次于第一組成份的一組函數。依次類推，主成分個數小于等于數據矩陣維度數。選取的主成分攜帶原指標信息和大于等于85%，如下式所示：

式中：Fn表示第n個主成分，截取的n個主成分大于等于85%；aij表示第j個主成分，第i個指標的成分得分系數。

第5 步處理所截取的所有主成分構成新函數，對函數系數取絕對值，歸一化處理，將歸一化的系數作為專家權重［14-15］，符合主成分分析法中特征分量表示該指標對整體指標重要度概念，PCA 計算過程不需要依賴專家的主觀意見，因此計算出的專家權重具有客觀性、科學性。其公式為：

式中：Ui表示第i位專家的初級權重；λ1表示第一主成分方差特征值百分比；aij表示第j個主成分，第i個指標的成分得分系數；λj表示第j個主成分方差特征值百分比；Ti表示第i個專家的權重。

第6 步構建群綜合判斷矩陣Z。將專家權重矩陣和群判斷矩陣相乘，得到群綜合判斷矩陣：

式中：T為專家權重矩陣；A為群判斷矩陣。

第7 步計算指標權重和最終權重。歸一化群綜合判斷矩陣，計算指標權重。將指標權重與其對應的準則層權重相乘得到最終指標權重，即：

式中：WZ為最終權重，W1為準則層各指標權重，W2K為指標層各指標權重。

通過這樣處理后得出的最終權重是歸一化的數據，可以比較大小，因此最終權重可直觀反映該指標在整個體系中的重要程度，也為安全管理制定安全策略提供依據。

第8 步群專家組依據科研實驗室實際情況對其安全狀況進行評分，得到安全評價等級。評分標準為：［0，60）為不安全，［60，70）為次安全，［70，80）一般安全，［80，90）為較安全，［90，100］為安全，則有：

式中：PZi為第i個指標最終評分，實驗室安全等級依靠最終評分評級；PTi為第i個專家評分，W2K指標層各指標權重，W1為準則層各指標權重。

圖1 所示為實驗室指標體系權重計算流程。

圖1 科研實驗室指標體系權重計算流程

2 案例研究

以阻燃材料科研實驗室為例，搜集該實驗室相關信息。首先，實驗室內存放有強酸強堿、酒精、泡沫、防火材料和其他易燃易爆、有毒易揮發藥品；其次，實驗室中的儀器復雜、難操作，高溫高壓儀器運轉時間長；再次，實驗室使用人數較多，人流量較大。在眾多不確定因素相互交叉下，容易導致傷害事故的發生，因此必須對該科研實驗室進行安全評價，得出該科研實驗室的安全水平。

第1 步將表1 中已建立好的科研實驗室安全評價體系運用到該阻燃材料實驗室。

第2 步邀請一組專家（本案例邀請4 位專家）根據搜集的相關信息和對該實驗室日常工作狀態實地考察，對準則層體系進行相對重要度比較，建立準則層相對重要度組判斷矩陣，運用Matlab 進行一致性檢驗。群組判斷矩陣如表3 所示。對于每一位專家的判斷矩陣用式（1）進行一致性檢驗。

表3 準則層指標相對重要度組判斷矩陣

第3 步構造新矩陣A*。從上到下，從左到右的順序取判斷矩陣上三角元素構成新矩陣，如下式所示：

第4 步運用SPSS進行主成分分析，構造新函數F。本案例截取2 個主成分如表4 所示，主成分方差百分比和累計方差百分比如表5 所示。由于主成分分析時，有部分指標可能出現負數的情況，表示這部分指標對目標層有負向作用，但是不管該指標起負向作用還是正向作用，該指標的特征分量絕對值表示該指標對目標層的重要程度，指標權重可根據式（4）、（5）計算。

表4 成分得分系數矩陣表

表5 總方差解釋表

由式（4）和（5），可計算出Z1，Z2，Z3，Z4的權重，它們分別代表4 位專家，以Z1權重計算為例：

同理可計算出：U2＝0.128 2，U3＝0.387 8，U4＝0.227 7。U1、U2、U3、U4分別表示計算專家權重的中間量，將其歸一化可得出專家權重：

同理可計算出：T2＝0.149 6，T3＝0.452 7，T4＝0.265 8。T1、T2、T3、T4分別表示4 位專家的權重，專家權重矩陣為

第5 步將計算出的專家權重與群專家判斷矩陣相乘，構造準則層的群綜合判斷矩陣Z，如表6 所示。通過對綜合判斷矩陣進行歸一化處理，得出準則層最終權重W1＝［0.588 4，0.154 1，0.144 4，0.113 1］。

表6 準則層群綜合判斷矩陣最終權重表

同理可計算出指標層各指標權重（見表1）。

指標最終權重是由準則層指標權重乘以其對應的指標層各指標權重，根據指標最終權重對可以直觀地看出指標的相對重要度，找出對科研實驗室安全影響最大的指標，為實驗室安全管理提供依據。最終權重的計算方法如式（7）所示，以專業知識技能為例，WZ1＝0.588 4 ×0.235 9 ＝0.138 8，同理可計算出其他指標的最終權重（見表1）。

第6 步利用群組專家打分的方式對實驗室安全進行評分，量化實驗室安全狀態，并按以下標準評定實驗室安全水平。科研實驗室安全評價的最終得分按式（8），（9）計算。以專業知識技能為例：

同理可計算所有指標分數，將人的因素層指標分數相加即得到人的因素得分和科研實驗室最終得分，如表7 所示，該科研實驗室的最終評分位81.12。用文獻［10］中的方式對上述科研實驗室進行安全評價，并通過對比以驗證PCA-GAHP 模型的準確性，結果如表7 所示。

表7 評價結果對比

3 結語

（1）通過對比、分析高校科研實驗與高校教學型實驗室、企業科研實驗室的不同，根據高校科研實驗室的特點，基于事故致因理論，建立了適合高校科研實驗室的安全評價指標體系。

（2）PCA是不涉及任何假設的嚴格的計算過程，可以很好克服群組專家等權分配的問題，使得計算結果更加精確。結果表明操作經驗、心理健康狀態和專業知識技能等3 個指標的權重最大，這符合實際情況。在實驗的整個過程都充滿著不確定性，在操作經驗不足、心理健康狀態不好、專業知識技能缺乏的情況下，面對操作復雜、反應劇烈、危險系數高的實驗時很容易出現操作失誤進而導致實驗室事故的情況，這也為制定相關的安全管理策略提供依據，比如要加強相關實驗操作和儀器使用的培訓，加強實驗人員的心理健康建設，加強相關的專業知識技能學習。

（3）根據建立的PCA-GAHP 模型對某高校考研實驗室進行安全評價，評價結果與該實驗室現狀安全水平一致，并通過與前人的AHP 計算結果進行比較，從而驗證了該模型的正確性。