综合评价方法在国内外研究现状

综合评价方法在国内外研究现状

系统安全评价是工程建设和当代企业的重要安全措施，为了充分认识系统的危险有害性，就要对系统进行全面和科学的分析，在深入分析的基础上对系统进行综合评价，通过评价悉知系统中潜在的危险和薄弱环节，并最终确定系统的安全状况，为以后的安全管理提供重要依据。目前，安全评价的方法很多，但每一种评价方法都有其使用范围和适用条件，所以我们在安全评价中必须首先了解各种评价方法的特点及其适用范围，选择最为合理的评价方法。安全评价是对研究对象进行综合分析的评价方法，其优越性是使人们对整个系统或局部的安全状况有一个整体的认识，能区分轻重缓急，并有针对地采取相应的措施。用于安全评价的方法很多，但由于各种方法的出发点不同，解决问题的思路不同，适应对象不同，又各有优缺点，使得人们遇到安全评价不知道选用那种方法，也不知道评价结果是否可靠。基于这种现状，对不同的安全评价方法的思路、特征、优缺点及适用范围进行汇总对比，并给出选择安全评价方法的准则。最后探讨了系统安全评价方法研究的新进展，指出了系统安全评价方法的发展趋势。

一、常用系统安全评价方法汇总

目前还没有一套完整、通用的系统安全评价方法。只能依据评价目标和评价、系统的特点、规模、复杂程度、工艺类型、工艺特征、危险性、危害性等法要求和范围的不同，选择不同的评价方法。国内外出现了许多评价方法，每种评价方法的原理、目标、适用条件、所需技术资料均不相同，各有其特点及优缺点。详见表1。

表1 系统安全评价中常用分析方法

二、系统安全评价方法的确定准则

随着安全评价事业的发展越来越多的评价方法被人们应用于安全评价，众多的安全评价方法出现也引起了对评价方法选择的重视，选择适合的方法是评价过程的重要环节，应该在认真分析并熟悉被评价系统的前提下，了解各种评价方法的特点选择适合的安全评价方法。选择安全评价方法应遵循充分性、适应性、系统性、针对性和合理性的原则。

1.充分性原则。充分性是指在选择安全评价方法之前，应该充分分析评价的系统，掌握足够多的安全评价方法，并充分了解各种安全评价方法的优缺点、适应条件和范围，同时为安全评价工作准备充分的资料。也就是说，在选择安全评价方法之前，应准备好充分的资料，供选择时参考和使用。

2.适应性原则。适应性是指选择的安全评价方法应该适应被评价的系统。被评价的系统可能是由多个子系统构成的复杂系统，评价的重点各子系统可能有所不同，各种安全评价方法都有其适应的条件和范围，应该根据系统和子系统、工艺的性质和状态，选择适应的安全评价方法。

3.系统性原则。系统性是指安全评价方法与被评价的系统所能提供安全评价初值和边值条件应形成一个和谐的整体，也就是说，安全评价方法获得的可信的安全评价结果，是必须建立真实、合理和系统的基础数据之上的，被评价的系统应该能够提供所需的系统化数据和资料。

4.针对性原则。针对性是指所选择的安全评价方法应该能够提供所需的结果。由于评价的目的不同，需要安全评价提供的结果可能是危险有害因素识别、事故发生的原因、事故发生概率、事故后果、系统的危险性等，安全评价方法能够给出所要求的结果才能被选用。

5.合理性原则。在满足安全评价目的、能够提供所需的安全评价结果的前提下，应该选择计算过程最简单、所需基础数据最少和最容易获取的安全评价方法，使安全评价工作量和要获得的评价结果都是合理的，不要使安全评价出现无用的工作和不必要的麻烦。

三、系统安全评价方法的发展趋势及发展前景

系统安全评价自诞生以来，评价方法从定性方法到定量方法，又从定量方法到当今的模糊评价方法，经历了一个由简单到复杂、由粗放到精确的发展过程。如今世界上的安全评价方法己经达到几十种。虽然安全评价方法越来越多，但仍然没有找到一种完全可靠有效的评价方法。大量的文献曾经讨论了将多种不同模型的评价结果进行加权平均这种方法，但实际上仍然没有说明这种方法是完全可靠的。有的专家认为评价结果不可靠是因为数学方法不完善，而有些则认为是己有的评价方法只是利用了历史信息的一部分，显然现在不能知道未来的结果。如果模型能够反映历史数据的全部信息，就可基本把握未来的结果。专家们仍试图找到一些理想的、完善的定量数学模型应用于安全评价，如将模糊评价数学[7]、聚类分析、层次分析法、密切值法等方法应用于安全评价中。

安全评价方法有待不断的探索和提高。实践证明，定量方法必须与定性方法相结合。定量评价方法所能提供的结果，往往与评价的要求有明显的差距，特别是对变化规律不稳定的事故系统的评价，必须采用定性和定量相结合的方法，在模型的建立、识别、运行、修正、结果的判断和修正过程中，定性分析都起着重要的作用。从几十年来各种安全评价方法的出现来看，可以看出安全评价正处在由定性化的研究过渡到定量化的研究阶段，现在已经到了模糊综合评价阶段，同时评价程序要力求标准化和系统化。评价系统的设计要把数据库、损失分析、预测模型有机地联系起来，编制解释程序和报告生成程序，便于决策机关直接运用

评价结论。因而计算机在现代安全评价中的应用越来越广泛，出现了许多关于安全评价的软件或数据库。随着研究的进一步发展，安全评价的准确度将越来越高，其精确性也会越来越高。

数值模拟、人工智能和神经网络方法和概率评价方法将会随着计算机的高速发展而广泛应用于系统安全评价。

数值模拟、人工智能和神经网络方法在安全评价的系统理论和原理上虽然较前面的评价方法并没有本质上的突破，但是作为评价过程中的新技术和新方法，其发展的速度、方法的优越性和应用的潜力已经十分突出。在目前条件下，这类方法以指数法、概率风险评价和综合评价方法等为评价主体，应用数值模拟方法建立危险物质、设施、装置和环境的结构特性参数以及数值模拟结果的数据库，应用人工智能专家系统实现安全评价过程中的判断、推理、决策过程，确定有关安全系统结构参数。这类方法的应用，可以避免传统方法的局限性和专家评价的主观性以及数据来源的单一性而导致的模型和对象间不客观的简化，特别是神经网络技术，对于解决非线形、离散系统的安全评价过程中因素变权等关键问题有独特的优势，同时，这类方法是较好的评价模型组织形式和工作平台，是安全评价技术发展的方向，有着广阔的应用前景。

概率危险评价方法代表了安全评价的又一发展方向。概率危险安全评价是一种系统的安全评价技术。概率危险评价能分析整个事故谱,它既能确定各种始发事件的事故序列,还可系统地、现实地确定事故发生的频率和后果它的不足是概率值的确定比较难。随着目前模糊概率理论和计算机的发展和应用，这一缺点将会得到较好的克服。模糊综合评价方法体现了系统安全状态的模糊性的宏观现实，使得安全评价中的数据易于取得。所以概率危险评价法随着概率理论和计算机的发展将会成为安全评价的重要方法。

四、总结

由上面的分析论述可以知道系统安全评价方法很多，每种评价方法都有其自身的优点和实用范围。但在实际应用中并不是应用某一种方法对工程项目进行评价，而是综合所有的方法，在它们中选取数种方法对项目进行综合和评价，在评价过程中应看具体的情况选取较为合适的评价组合进行评价。当然随着社会科学技术的发展势必有更为好的评价方法出现和原有方法的改进。比如：在过去定量评价方法需要按己有的公式进行大量运算，对于不同对象的评价计算重复性大。但随着计算机的发展将评价方法与计算机相结合，编写评价程序，即可减少人工计算量，提高计算准确性，提高效率。同时，系统安全评价程序也越来越简化，使系统安全评价体系根据系统安全评价的基本特征，形成一个更经济、更有效的评价体系，并获得更加精确的评价结果。