半潛式起重拆解平臺建造風(fēng)險評估

摘 要： 提出了一項包涵多數(shù)基本風(fēng)險參數(shù)的整體風(fēng)險評估模型，用于全面評估半潛式起重拆解平臺的風(fēng)險值.所應(yīng)用的模型是三角模糊數(shù)、區(qū)間值畢達(dá)哥拉斯模糊（IVPFS）、優(yōu)劣解距離法（TOPSIS）和灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）的集成.將開發(fā)的IVPFS-TOPSIS-GRA應(yīng)用到半潛式起重拆解平臺建造風(fēng)險評估的項目中：首先，應(yīng)用三角模糊數(shù)獲得了專家的重要性權(quán)重；其次，為避免決策者的主觀性太強(qiáng)，提供了一種結(jié)合主觀權(quán)重和基于相似度的客觀權(quán)重的加權(quán)方法；再次，在區(qū)間值畢達(dá)哥拉斯模糊環(huán)境下結(jié)合TOPSIS-GRA獲得已識別安全風(fēng)險的最終排名.此外，進(jìn)行了敏感性研究，驗證所提出方法的魯棒性和穩(wěn)定性.通過對建造生產(chǎn)管理風(fēng)險因素辨識的數(shù)據(jù)分析，得到建造生產(chǎn)管理風(fēng)險的重點(diǎn)風(fēng)險隱患區(qū)域：交叉作業(yè)生產(chǎn)管理區(qū).結(jié)果表明，所提出的模型可以幫助專家在用模糊性和主觀性語言處理的模糊環(huán)境中進(jìn)行風(fēng)險評估，克服了常見定量估計和定性估計的局限性.

關(guān)鍵詞： 三角模糊數(shù)；主客觀賦權(quán)法；IVPFS；TOPSIS-GRA；風(fēng)險評估

中圖分類號：U673.2;X820.4"" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A"""" 文章編號：1673-4807（2024）02-008-07

Construction risk assessment of a semi-submersiblelifting and dismantling platform

Abstract：We propose a holistic risk assessment model that encompasses most of the basic risk parameters for a comprehensive assessment of the risk value of a semi-submersible lifting and dismantling platform. The applied models are the integration of trigonometric fuzzy numbers， interval-valued Pythagorean fuzzy （IVPFS）， pros and cons solution distance methods （TOPSIS）， and grey correlation analysis （GRA）. The application of the developed IVPFS-TOPSIS-GRA to the project of risk assessment of the construction of semi-submersible lifting and dismantling platforms mainly involves the following work： First， the application of triangular fuzzy numbers has obtained the importance weight of experts; secondly， in order to avoid the subjective nature of decision makers， a weighting method that combines subjective weights and objective weights based on similarity is provided; third， in combination with TOPSIS-GRA in the interval-valued Pythagorean fuzzy environment， the final ranking of identified security risks is obtained. In addition， sensitivity studies are conducted to verify the robustness and stability of the proposed method. Through the data analysis of the identification of risk factors in construction production management， the key risk hidden areas of construction production management risks are obtained to be the cross-work production management area. The results show that the proposed model can help experts to conduct risk assessment in a fuzzy environment processed with ambiguous and subjective language， overcoming the limitations of common quantitative and qualitative estimation.

Key words：trigonometric fuzzy numbers， subjective and objective empowerment method， IVPFS， TOPSIS-GRA， risk assessment

自20世紀(jì)60年代以來，海上石油生產(chǎn)設(shè)施數(shù)量井噴式的增加，大量設(shè)施已面臨或即將面臨棄置拆解[1].基于旺盛的拆解市場需求及日益增長的拆解費(fèi)用[2]，一種集“海上吊車”和“海上住宅”于一體，耐波性良好，海況適應(yīng)能力強(qiáng)，有著獨(dú)到的拆解作業(yè)優(yōu)勢的非對稱無橫撐半潛式起重拆解平臺應(yīng)運(yùn)而生.然而其特殊的結(jié)構(gòu)、布置和設(shè)備屬性，給生產(chǎn)建造帶來了不小的挑戰(zhàn)，為保證平臺安全、高質(zhì)、高效完成，需著重其特殊性進(jìn)行建造風(fēng)險評估，以提高平臺建造過程中的抗風(fēng)險能力.涉及到評價問題，如何處理帶有一定主觀性的專業(yè)性意見尤為重要，文獻(xiàn)[3]將主客觀賦權(quán)法運(yùn)用到通訊設(shè)備的抗干擾能力評價中，既有效利用了實際觀測數(shù)據(jù)，還在一定程度上避免了決策者的主觀性過強(qiáng).文獻(xiàn)[4]通過PHAST軟件模擬內(nèi)河LNG運(yùn)輸船LNG泄漏事故后果，定量的評估了火災(zāi)爆炸事故的影響范圍.現(xiàn)階段評估方法不再局限于定性評估、定量評估.大多數(shù)常用評估方法都是基于對原始數(shù)據(jù)的利用，無法捕捉到原始數(shù)據(jù)中涉及的不確定性和模糊性.為了應(yīng)對這種情況，文獻(xiàn)[5]建立了模糊集（FS）的概念.由于其獨(dú)特的優(yōu)勢，模糊集在不同的研究領(lǐng)域有很多應(yīng)用[6-7].在模糊集理論中，一個對象的非隸屬度被描述為它的隸屬度到1的補(bǔ)碼.文獻(xiàn)[8]探索了直覺模糊集 （IFS）的概念，作為模糊集的擴(kuò)展，直覺模糊集由隸屬度和非隸屬度描述，其總和限制為1，因此可以更全面地表示數(shù)據(jù)的不確定性.受 IFS 的啟發(fā)，文獻(xiàn)[9]通過推廣隸屬度和非隸屬度的范圍，提出了畢達(dá)哥拉斯模糊集（PFS）的概念，其中隸屬度和非隸屬度的平方和≤1，約束條件的限定使得PFS 在處理實際應(yīng)用中的模糊性方面更加出色.在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[10]提出了區(qū)間值畢達(dá)哥拉斯模糊集 （IVPFS）的概念.與精確數(shù)值相比，模糊集的利用使得評估數(shù)據(jù)更具可解釋性，可以進(jìn)行更切實的評估.

1 區(qū)間數(shù)和模糊集相關(guān)理論

1.1 三角模糊數(shù)

三角模糊數(shù)A=（aL，aM，aU），aL和aU分別為A所支撐的上下界，aM為A最可能的值，其隸屬函數(shù)為：

1.2 區(qū)間值畢達(dá)哥拉斯模糊集

設(shè)U為論域，其U上的一個區(qū)間值畢達(dá)哥拉斯模糊集P定義：

1.3 優(yōu)劣解距離法

優(yōu)劣解距離法（pros and cons solution distance methods，TOPSIS）[11]常用于綜合決策問題，基于各方案與正負(fù)理想解的相近程度進(jìn)行排序，相近程度越高越接近理想方案，反之越接近最劣方案，由于其計算簡單、數(shù)據(jù)量小，得到了廣泛的應(yīng)用.

1.4 灰色關(guān)聯(lián)分析法

灰色關(guān)聯(lián)分析法（grey correlation analysis，GRA）根據(jù)若干數(shù)據(jù)列之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度，即“灰色關(guān)聯(lián)度”，判斷其關(guān)聯(lián)緊密程度，是一種適用于小樣本數(shù)據(jù)的多因素統(tǒng)計分析方法.

2 算法描述

2.1 算法框架

文中提出的應(yīng)用的算法框架如圖1.

2.2 風(fēng)險評估框架的建立

風(fēng)險評估全過程最首要的就是風(fēng)險識別，風(fēng)險識別的正確與否影響著評估結(jié)果的準(zhǔn)確性，遺漏、錯誤識別風(fēng)險都會導(dǎo)致評估結(jié)果失效.對于某一目標(biāo)所涉及到的風(fēng)險，應(yīng)盡可能全面精確的概括總結(jié).風(fēng)險識別需要應(yīng)用恰當(dāng)?shù)脑u估方法，評估方法應(yīng)盡量簡便、評估效果精確且評價來源可靠，下面為本問風(fēng)險評估框架的建立過程.

2.2.1 主客觀權(quán)重賦值法獲得專家權(quán)重

（1） 確定主觀權(quán)重

通過三角模糊數(shù)的應(yīng)用，決策者就若干指標(biāo)進(jìn)行評價得到指標(biāo)的相互重要權(quán)重，就各指標(biāo)對專家進(jìn)行評估作為專家得分，通過相互重要權(quán)重與專家得分的運(yùn)算得到主觀權(quán)重.

決策者利用表1就各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較后給出評價結(jié)果，形成互補(bǔ)判斷矩陣.

互補(bǔ)判斷矩陣中元素aij=（aLij，aMij，aUij）.

一致性指標(biāo)CI為：

一致性比例CR為：

如果CRlt;0.1，表明判斷矩陣有效，不滿足則修改互補(bǔ)判斷矩陣.

計算三角模糊數(shù)權(quán)重，記w=（w1，w2，…，wn）， wi=（wLi，wMi，wUi）.

通過式（9）計算最終主觀權(quán)重為：

（2） 確定客觀權(quán)重

通過計算決策者與決策總體評價值的相似度，得到?jīng)Q策者dj對于專家ek的客觀權(quán)重.

計算兩個決策者對于專家在若干指標(biāo)下的相似度ξkj（p，q）為：

其中：apij=（apLij，apMij，apUij）；aqij=（aqLij，aqMij，aqUij）

根據(jù)式（11），計算決策者dj對于專家ek在指標(biāo)下的評價值和群體決策者評價值的平均相似度Aξij（dk）為：

根據(jù)式（12）計算相對相似度為：

通過式（13-14）計算最終客觀權(quán)重：

（3） 計算最終權(quán)重

取主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的平均值作為最終權(quán)重為：

2.2.2 IVPFS-TOPSIS-GRA評估方法

（1） IVPFS

建立區(qū)間值畢達(dá)哥拉斯模糊決策矩陣，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理.表3為風(fēng)險評估語言量化表，針對不同的風(fēng)險指標(biāo)其語言變量的表述不盡相同，最右列為語言變量所對應(yīng)的區(qū)間值畢達(dá)哥拉斯模糊集.

專家根據(jù)量化表對風(fēng)險因素進(jìn)行評估，Ak=（μklij，μkuij，vklij，vkuij）m×n，k=1，2，…，h

通過式（16）得到畢達(dá)哥拉斯模糊決策矩陣A，其中Ak=（μkij，vkij）

通過式（17）對專家的風(fēng)險評估矩陣進(jìn)行聚合，使用加權(quán)幾何平均算子得到聚合風(fēng)險矩陣A為：

式中，ω1，……，ωh是與所涉及的專家的聚合權(quán)重.

（2） 熵權(quán)法獲得風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重

信息學(xué)家認(rèn)為信息源是唯一確定的，信息熵代表著信息傳遞的不確定性的大小，離散度越大，蘊(yùn)含的信息越不可靠，權(quán)重越小.因此可利用信息熵這個工具，計算出各個指標(biāo)的權(quán)重，為多指標(biāo)綜合評價提供依據(jù).根據(jù)聚合風(fēng)險矩陣中各風(fēng)險評估指標(biāo)的性質(zhì)將指標(biāo)正向化.

對于處理過的聚合風(fēng)險矩陣R=（rij）m×n，其信息熵Ej為：

風(fēng)險評估指標(biāo)權(quán)重ωj為：

式中，1-Ej為信息熵冗雜度.

（3） TOPSIS-GRA綜合排序

歸一化聚合評價矩陣pij為：

pij=（μkij，vkij） 效益型

熵權(quán)決策矩陣qij為：

正負(fù)理想解S+j與S－j為：

各方案與正負(fù)理想解的距離Sd+i與Sd－i為：

計算熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度φ+i與φ－i為：

2.2.3 計算綜合距離

各方案的正負(fù)綜合距離φ+i和φ－i為：

2.2.4 計算各風(fēng)險到理想?yún)⒖键c(diǎn)G的距離

通過式（34）得到綜合距離中的理想?yún)⒖键c(diǎn)G，再由式（35）得到各方案到理想?yún)⒖键c(diǎn)的距離Gi：

2.2.5 風(fēng)險排序

對各方案進(jìn)行排序，最終得分Gi越低，得分越低，相對風(fēng)險就越大.

3 實例應(yīng)用

3.1 平臺特點(diǎn)

半潛式起重拆解平臺相較常規(guī)運(yùn)輸船有較大區(qū)別，該平臺示意圖如圖2[12].

平臺由不對稱的兩側(cè)浮箱、左右各兩立柱和一個上船體組成，立柱之間無橫撐，駕駛室外懸于小浮箱一側(cè)，大浮箱一側(cè)工作甲板上配有雙2 200 t單吊.上船體有4層甲板，除主甲板外，其余甲板分別布置有居住室及各類艙室，立柱內(nèi)布置有快速壓載艙，動力系統(tǒng)位于起重船艉部，6個推進(jìn)器四二分布于大小浮箱內(nèi).其建造過程中，存在著大量的風(fēng)險隱患，針對其特殊的布置結(jié)構(gòu)與設(shè)備屬性總結(jié)建造難點(diǎn)如表4.

密切關(guān)注過去在生產(chǎn)建造管理方面的研究，包括期刊論文、會議論文、報告、指導(dǎo)方針等，獲得主要來源于三大類10個風(fēng)險因素如表5.

第一類：生活區(qū)生活安全風(fēng)險

第二類：生活區(qū)生活質(zhì)量風(fēng)險

第三類：生活區(qū)與作業(yè)區(qū)交叉管理風(fēng)險.

3.2 主客觀權(quán)重賦值法

由3位決策者來衡量4位專家的重要性權(quán)重.為衡量專家的重要性權(quán)重，選取4項考察指標(biāo)：經(jīng)驗e（即在船廠工作的年數(shù)）、學(xué)位d（專家在船舶行業(yè)或管理相關(guān)領(lǐng)域獲得的最高學(xué)歷）、專業(yè)資格p（專家獲得的職業(yè)技能證書），以及研究概況r（有關(guān)船舶行業(yè)安全管理領(lǐng)域相關(guān)的科研成果），3位決策者就四項考察指標(biāo)，分別建立三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣，計算考察指標(biāo)的相互依賴權(quán)重，并對4位專家進(jìn)行打分，將相互依賴權(quán)重與各專家得分的乘積作為最終得分，進(jìn)行歸一化處理后得到專家的重要性主觀權(quán)重.計算得到專家的主觀權(quán)重如表6.

計算決策者對于專家在各項考察指標(biāo)評價值的相對相似度Rξij（dk）.如表7.

綜合考慮決策者個體與群體的意見，根據(jù)式（13-14），利用相對相似度計算專家就4項評價指標(biāo)的客觀權(quán)重，后采用主客觀權(quán)重賦值法得到專家綜合權(quán)重，如表8.

3.3 形成聚合決策矩陣

為評估半潛式起重平臺的建造風(fēng)險，采用Saeed Reza Mohandes[12-13]對風(fēng)險的描述，包括：嚴(yán)重性S、概率P、暴露程度E、可檢測性D、對保護(hù)措施失效的敏感性SFB、對惡劣氣候的敏感性SPSC、對不良現(xiàn)場安全條件的敏感性SPSSC和對惡劣環(huán)境條件的敏感性SBEC.4位專家參照風(fēng)險語言量化表對各類風(fēng)險就8項風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行評估，得到各自的評價矩陣.

利用加權(quán)幾何平均算子對專家的評價矩陣進(jìn)行聚合生成聚合風(fēng)險決策矩陣.

3.4 熵權(quán)法獲得評價指標(biāo)權(quán)重

各項指標(biāo)均為效益型指標(biāo)，即聚合風(fēng)險矩陣指標(biāo)已正向化，通過式（19-20）分別計算聚合風(fēng)險決策矩陣中各風(fēng)險評價指標(biāo)的信息熵Ej與權(quán)重wj，如表9.

3.5 生產(chǎn)管理風(fēng)險綜合評估

利用TOPSIS方法，獲得聚合風(fēng)險決策矩陣中的正負(fù)理想解S+與S－.

計算各風(fēng)險到正負(fù)理想解的加權(quán)距離Sd+i與Sd－i和灰色關(guān)聯(lián)等級φ+i和φ－i，通過線性求和得到綜合正負(fù)距離.

計算各風(fēng)險的綜合正負(fù)距離到理想?yún)⒖键c(diǎn)G的排序距離.

對各風(fēng)險進(jìn)行排序，排序結(jié)果：RS10lt;RS8lt;RS5lt;RS9lt;RS1lt;RS2lt;RS4lt;RS6lt;RS7lt;RS3.RS10得分最低，RS8次之，得分越低則風(fēng)險值越大，可見生活區(qū)人數(shù)與重疊區(qū)域面積這兩個因素是生產(chǎn)管理方面需要著重注意的地方.

4 敏感性分析

對TOPSIS-GRA方法進(jìn)行敏感性分析[13]，對參數(shù)ζ在[0，1]范圍內(nèi)進(jìn)行了以0.1為步長的參數(shù)調(diào)整（見表10）.當(dāng)ζ為0時，退化為單GRA排序，當(dāng)ζ為1時，則為單TOPSIS排序.

將各場景得到的排序結(jié)果繪制成圖3.

實驗結(jié)果表明涉及到專家的意見，排序結(jié)果具有良好的一致性.

5 結(jié)論

基于建造生產(chǎn)管理風(fēng)險因素，構(gòu)建建造生產(chǎn)管理風(fēng)險模型，通過對建造生產(chǎn)管理風(fēng)險因素辨識的數(shù)據(jù)分析，得到建造生產(chǎn)管理風(fēng)險因素的危險排性序：

（1） 生活區(qū)生產(chǎn)人數(shù)、重疊區(qū)域面積與重疊工種數(shù)量這三個因素得分很低，生產(chǎn)區(qū)域過小或人數(shù)過多不利于生產(chǎn)作業(yè)的展開；交叉作業(yè)更是事故發(fā)酵的溫床.

（2） 基本生活保障因素得分較低，生活保障不完備會影響工作的正常開展，良好的基本生活保障是安全生產(chǎn)的保護(hù)傘.

（3） 建造生產(chǎn)管理風(fēng)險的重點(diǎn)風(fēng)險隱患區(qū)域為交叉作業(yè)生產(chǎn)管理區(qū).

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