基于C-OWA和云模型的高校化工實驗室安全韌性評價

張洪杰，余愷瑞，魏甜甜，聶俊杰

（武漢科技大學a.資源與環境工程學院；b.湖北省工業安全工程技術研究中心；c.冶金礦產資源高效利用與造塊湖北省重點實驗室，武漢 430081）

0 引言

化工實驗室是高校實驗室的重要組成部分，伴隨著科教興國戰略的實施，化工類實驗室的規模不斷擴大、數量不斷增多，但同時也面臨著人員流動性大、管理不規范、危險有害因素多等問題，安全事故時有發生［1］。如2018 年，北京某高校學生在處理垃圾滲濾液污水試驗期間發生爆炸，造成3 人死亡；2021 年，南京某高校實驗室發生爆燃，造成2 人死亡，8 人受傷。因此，探索高校化工實驗室安全研究的新范式，找出提升安全水平的新方法，對于高校化工實驗室高質量發展具有重要意義。

國內外針對高校化工實驗室的安全問題進行了廣泛的研究，主要集中在風險評價、安全管理和事故分析等方面。在風險評價方面，劉音等［2］基于4M 事故致因理論和灰色層次分析法，構建高校煤化工實驗室風險評價模型。劉義等［3］針對化工類實驗室的固有風險，從物質、工藝、設備出發，提出一種風險評價方法。姚潔等［4］采用AHP和物元可拓的組合模型，對一間化工實驗室進行安全評價。在安全管理方面，韓玉德［5］從防范、應急和善后3 個維度來分析化工實驗室安全管理所存在的問題，并探究了開展安全管理工作的措施。陽富強等［6］運用系統動力學建立實驗室安全管理模型，預測實驗室安全管理水平的發展趨勢。Olewski等［7］提出了一種應用過程安全管理原則的方法，討論了高校實驗室過程安全管理面臨的挑戰，并提出了相應的解決方案。在事故分析方面，付凈等［8］采用“2-4”事故致因模型，分析了107 起高校實驗室事故，發現實驗試劑材料的使用環節為事故多發環節。李志華等［9］從風險的角度，對高校化工實驗室的事故類型以及危險性進行總結分析，并提出針對性的管理對策。Ma等［10］收集了39 起實驗室火災爆炸事故，利用HFACS-FBN模型對事故人為因素進行探討。以上研究為高校化工實驗室安全發展提供了，但缺乏考慮系統面對風險或事故的發展變化過程和優化能力。

韌性作為系統安全的重要屬性，強調系統面對風險沖擊擾動時的抵抗、應對、恢復及適應能力，聚焦于系統面對不利事件的過程表現［11］，彌補了傳統風險理論只關注系統運行某一過程中的局限性。目前，韌性理論已廣泛應用于安全科學領域［12］，如城市防災［13］、消防安全［14］、施工安全［15］等。王菡等［16］將韌性理論與高校實驗室安全管理相結合，構建了安全管理韌性模型，同時也提出展望：韌性理論在高校實驗室安全研究中還需進一步深入。基于此，本文將韌性理論與高校化工實驗室安全研究相結合，界定高校化工實驗室安全韌性的概念，構建以穩定性、冗余性、效率性和適應性為核心的評價指標體系，采用有序加權平均COWA 算子確定指標權重，利用云模型處理不確定信息，對高校化工實驗室安全韌性進行評價，為風險防控、安全管理提供參考。

1 高校化工實驗室安全韌性

1.1 高校化工實驗室安全韌性概念

韌性原意為物質受到外力時的抵抗能力，1973年，Holling［17］將韌性理論引入到生態系統評估框架中，將其定義為系統在重組后和形成新的結構平衡前，可以吸收轉化擾動的能力。至此，韌性理論擴展到了城市建設、工業安全、心理學等領域，并逐漸趨于完善。韌性的具體含義需要根據各類領域的實際情況來進行定義［18］，但都有其共性：系統受到不利事件擾動和沖擊時，能夠通過內外部條件進行應對與調整，從而實現系統安全的可持續發展。

基于韌性的概念及其特征，結合高校化工實驗室特點，將高校化工實驗室安全韌性定義為：高校化工實驗室面對未知風險的沖擊時，安全系統完成吸收、應對和恢復，并通過相應措施進行調整，促進自身優化，從而達到更好安全狀態的能力。

高校化工實驗室安全韌性通過維持、吸收、應對、恢復和優化5 個階段來實現整個安全系統的動態發展。基于此，構建高校化工實驗室安全韌性的概念曲線，如圖1 所示。在t0～t1階段，安全系統還未受到沖擊，系統處于初始的安全狀態。當t1節點安全系統的承受能力超出閾值時，便開始遭受風險的沖擊。在t1～t2階段，沖擊持續存在，超過了系統維持安全狀態的最大安全容量，系統遭受破壞。在t2～t3階段，系統開始采取必要的資源或措施應對沖擊，進入t3～t4恢復階段。在t4～t5階段，系統借助恢復手段可以恢復至初始安全狀態（a），也可以通過學習能力進行強化，恢復至更優的安全狀態（b），若系統恢復、學習優化能力較弱，則不能恢復至初始的安全狀態（c），不能承受未來的風險沖擊。

圖1 安全韌性概念曲線

1.2 基于安全韌性特征要素的高校化工實驗室安全韌性評價指標體系

在進行系統安全韌性評價前，需要基于安全韌性特征要素選擇合適的指標。通過查閱相關文獻［11-16］，本文選擇穩定性、冗余性、效率性和適應性作為高校化工實驗室安全韌性的4 個特征要素。高校化工實驗室安全韌性通過4 個特征要素，對安全系統進行支撐，完成其表現過程。

穩定性是安全韌性表現的基礎要素，是系統抵御沖擊的固有屬性，指系統面對風險沖擊時，最大限度維持其安全狀態的能力。冗余性表示系統安全狀態受到破壞時，能夠通過備用、增設的資源和措施進行應對和恢復，保持系統正常運轉的能力。效率性表示系統應對沖擊或不利事件時，盡可能減少其存在的時長和損失程度，加快恢復至安全狀態的能力。適應性決定了系統在沖擊之后的總結與學習情況，表示系統不斷優化的學習能力。

基于高校化工實驗室安全韌性概念與特征要素，參考有關文獻［2-4］，并結合《高等學校實驗室安全規范》（教科信函〔2023〕5 號）《高等學校消防安全管理規定》（公安部令第28 號）《學生傷害事故處理辦法》（教育部令第12 號）等文件，構建出由穩定性、冗余性、效率性和適應性為核心的安全韌性評價指標體系，如圖2 所示。

圖2 某校化工實驗室安全韌性評價指標體系

2 基于C-OWA 和云模型的高校化工實驗室安全韌性評價方法

2.1 C-OWA確定指標權重

C-OWA算子是OWA 算子的改進，該方法能夠充分考慮專家的主觀偏好，將專家所賦權重與組合數結合，以弱化專家評分中的主觀性因素的影響，實現對指標的科學加權，具體計算步驟如下［19］：

（1）邀請n位專家，利用10 分制對各指標重要程度進行打分，分值的大小代表影響因素的重要程度。原始的打分數據集合Y=｛a1，a2，…，an｝，對集合內的數據從大到小進行編號重新整理，得到新的數據集合U=｛b1，b2，…，bn｝。

（2）確定加權向量。新的數據集合B的加權向量ωj+1可由組合數確定：

（3）利用加權向量ωj+1對數據集合B加權，得出評價指標的絕對權重

式中，i為評價指標，i=1，2，…，m。

（4）計算評價指標的相對權重

2.2 云模型確定評價等級

2.2.1 云模型基本理論

云模型是以模糊理論和概率論為基礎的數學理論，由李德毅等［20］在1995 年提出。該模型能夠實現定性與定量之間的轉換，很好地解決了復雜決策過程中存在的模糊性和隨機性［21］，目前在決策領域已得到廣泛應用。云模型的基本概念如下：

U為一個定量論域，C為定性概念。論域U中存在著任意元素x，為定性概念C的一次隨機實現，x對C的隸屬度μ（x）∈［0，1］是穩定的隨機數值，即μ：U→［0，1］，?x∈U，x→μ（x）。若滿足x～N（Ex，En′2），其中En′～N（Ex，En2），則x對C的隸屬度為：

云模型的數字特征由期望Ex、熵En、超熵He組成，是定性概念的定量描述。期望Ex為定性概念在論域U中的值；熵En是定性概念的模糊、離散程度，能夠反映云滴的取值范圍；超熵He表示熵的不確定性度量，即為熵的熵，He越大，云滴的厚度越大。

云模型通過云發生器來進行定性與定量之間的轉換，云發生器又被分為正向和逆向［22］。正向云發生器通過輸入已知的數字特征，輸出N個云滴的定量值，來實現定性到定量的映射；逆向云發生器則是將一定數量的樣本數據進行轉換，產生數字特征，實現定量到定性的轉換，云發生器的表現過程如圖3 所示。

圖3 云發生器

2.2.2 云模型綜合評價

（1）確定標準云。將各指標及高校化工實驗室安全韌性等級分為“差（Ⅰ級），較差（Ⅱ級），中等（Ⅲ級），較好（Ⅳ級），好（Ⅴ級）”5 個等級，評價等級分值采用百分制，根據

確定標準云的數字特征，如表1 所示（本文中，k的取值為0.5）。

表1 評價范圍及標準云數字特征

根據表1 中的云模型參數，以評分值為橫坐標，隸屬度為縱坐標，云滴數N取1 000，利用Matlab編程得到5 個標準云的云圖，如圖4 所示。

圖4 標準云的云圖

（2）為實現定性與定量之間的轉換，首先基于評價矩陣，由逆向云發生器生成云模型的數字特征。邀請k個專家對n個評價指標進行評分，構建評價矩陣

式中，Pij為第i位專家對第j個評價指標的評價結果，i=1，2，…，k；j=1，2，…，n。

（3）計算第j個指標的評價云Cj（Exj，Enj，Hej）：

（4）計算上一級評價云C（Ex，En，He）：

（5）由正向云發生器生成綜合評價云圖，將綜合評價云圖與標準云圖進行對比，選取與綜合評價云圖最為接近的標準云圖作為評價結果，得到高校化工實驗室安全韌性等級，結束評價流程。

3 實 例

為驗證評價方法的可行性和有效性，選取武漢市某高校化學與化工學院實驗樓，邀請5 位經驗豐富、專業性強的安全工程專家，對該實驗樓多間實驗室的整體安全韌性進行評價，專家基本信息如表2 所示。該實驗樓的實驗室主要承擔精細化學品化學、化工環保、煤炭轉化等方向的科研項目，共有35 間，日均實驗人數約為100～120 人。近年來，實驗樓隸屬學院積極響應科教興國戰略，大力發展科研教育，科研項目與實驗人員不斷增多的同時，其安全狀態的不確定性也隨之增大，因此，選擇該研究對象具有代表性。

表2 專家基本信息

3.1 確定指標權重

5位專家為各韌性指標的重要度進行打分，通過式（1）～（3）計算各指標的權重。以指標“穩定性A”為例，專家原始打分集合Y=（9，9，8.5，8，9）；對集合Y進行排序，得到集合U=（9，9，9，8.5，8）；其次，由式（1）確定加權向量：（0. 062 5，0. 25，0. 375，0.25，0.062 5），根據式（2）計算指標“穩定性A”的絕對權重為8.812 5，同理可得，指標“冗余性B”的絕對權重為6.187 5，指標“效率性C”的絕對權重為7.687 5，指標“適應性D”的絕對權重為8.312 5。最后，由式（3）可得到一級指標權重為（0.284 3，0.199 6，0. 248 0，0.268 1）。按上述步驟計算出其他指標的權重，見表3。

表3 評價指標的權重及云模型數字特征

3.2 確定各指標云模型參數

根據表1，邀請5 位專家對二級指標進行評分，通過式（7）計算二級指標的云模型數字特征，隨后通過式（8）進行權值合成，計算得到一級指標和安全韌性綜合評價的云模型數字特征，結果見表3。

3.3 評價結果分析

通過正向云發生器，利用Matlab 編程，得到各一級指標及綜合評價結果的云圖，如圖5 和圖6 所示。

圖5 一級指標評價云圖

圖6 綜合評價結果云圖

指標“穩定性A”的評價云滴與“較好（Ⅳ級）”更為接近，則“穩定性A”的評價等級為“較好（Ⅳ級）”，表明該實驗樓的實驗室安全系統面對擾動和沖擊時，抵御能力較強，能最大程度維持系統安全狀態。該實驗樓于3 年前進行翻新改造，基礎設施、實驗設備使用年限較短，實驗環境優良，且由于實驗過程中涉及到危險材料，實驗樓隸屬學院以及課題組對于危險化學品、風險源評估較為重視，有關制度、標準的完善程度較高。

指標“冗余性B”的評價云滴與“中等（Ⅲ級）”更為接近，則“冗余性B”的評價等級為“中等（Ⅲ級）”，表明該實驗樓的實驗室安全系統在發生破壞時，儲備資源和措施有限。實驗樓隸屬學院著重關注基礎設施和安全管理體系的發展，卻忽略了儲備資源的重要性。

指標“效率性C”的評價云滴與“較好（Ⅳ級）”更為接近，則“效率性C”的評價等級為“較好（Ⅳ級）”，表明該實驗樓的實驗室安全系統能夠有效降低沖擊不利事件的存在時長和嚴重程度。實驗樓周圍2 km 內有2 家醫院、1 處消防救援站，救援可達性強。同時，校園及實驗樓的安全通道、疏散指示標志和安全出口設置完善，消防系統布設較完備。

指標“適應性D”的評價云滴與“中等（Ⅲ級）”更為接近，則“適應性D”的評價等級為“中等（Ⅲ級）”，表明該實驗樓的實驗室安全系統學習優化能力一般。該實驗樓的1 間實驗室曾發生過1 起機械傷害事故，1名實驗者的手指被設備擠壓，導致挫傷。事發之后，有關單位對事故的調查過程簡略，報告不完善，有關的安全教育培訓工作開展較少。該實驗樓的實驗室安全韌性綜合評價云滴與“較好（Ⅳ級）”更為接近，則安全韌性的評價等級為“較好（Ⅳ級）”，處于可接受狀態，評價結果與實際情況基本相符，評價方法可行有效。

綜上所述，根據安全韌性特征要素的評價結果，需要采取必要的措施來提高安全韌性的整體水平。4 個安全韌性特征要素的期望值Ex排名為：效率性C（75.74）＞穩定性A（74.25）＞冗余性B（52.47）＞適應性D（45.33）。“適應性D”的期望值Ex最低，所以應將適應性作為主要管理重視目標，提高事故調查處理能力，完善績效考核制度，加強對于師生的安全教育培訓，從而促進實驗室安全系統的優化。其次，應加強儲備資源的建設，保證應急物資、應急隊伍等資源的完善程度，使“冗余性B”能夠發揮最大的應對與恢復作用。“穩定性A”與“效率性C”的期望值Ex較高，但仍有一定的提升空間：在保持當前穩定性水平的同時，確保實驗設備、實驗環境、能源供應系統和化學品等固有物質的處于最優狀態；在保持當前效率性水平的同時，完善應急管理機制和應急響應預案，并加強消防系統的維保力度，保證安全應急通道的暢通。

4 結語

（1）將安全韌性理論引入高校化工實驗室安全研究中，界定高校化工實驗室安全韌性概念，構建以冗余性、穩定性、效率性、適應性為核心的評價指標體系，并提出一種基于C-OWA 和云模型的安全韌性評價方法，為高校化工實驗室安全發展提供新思路。

（2）將方法應用于武漢市某高校化學與化工學院實驗樓的實驗室，對其整體安全韌性水平進行評價，評價結果顯示，該實驗樓的實驗室整體安全韌性等級為“較好（Ⅳ級）”，與實際情況基本相符，表明方法具有一定的可行性和有效性。

（3）本文關于高校化工實驗室安全韌性評價指標體系中的指標多為定性指標，在評價過程中的主觀性無法完全避免。在下一步研究工作中，需要進一步豐富評價指標體系，增加定量指標，以提高韌性評價結果的準確性。