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邹树梁
and Theory,2002(5):728732.15 陈洪海 基于病态指数循环分析的评价指标筛选研究 J 中国管理科学,2019,27(1):184193.CHEN H H Method of screening evaluation indicatorsbased on circle Ill-condition index analysis J ChineseJournal ofManagementScience,2019,27(1):184193.Research on optimization of airspaceoperational situation evaluationindicator systemSUI Dong,LI Qian(College of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronauticsand Astronautics,Nanjing 210016,China)Abstract:Ensuring the safety of airspace operations is the coreof air traffic management As the airspace operational situation isaffected by many complex factors,a scientific and comprehensiveevaluation standard is an important prerequisite for accurateevaluation This paper aims to build a scientific and reasonableevaluation indicator system and improve the deficiencies in theexisting research Firstly,based on previous studies,this papercomprehensively analyzes the influencing factors of airspaceoperation,and selects indicators from the four dimensions ofairspacestructure,trafficoperation,flightconflict,andmeteorological conditions,thereby establishing an initial airspaceoperation situation evaluation indicator systemSecondly,toreduce the mutual influence relationship between the indicatorsand ensure the rationality of the indicator system,the greyrelational analysis method and the circle ill-condition indexanalysis method are adopted to optimize the evaluation indicatorsystem from the two aspects of information importance andoverlapIt aims to screen out the indicators that have asignificant impact on the evaluation results and reflect a lowdegree of overlap of information Finally,a label determinationmethod based on operating data is proposed According to trafficstatistics and flow control information,the free state and thesaturated state of the airspace situation are defined,and thesaturation degree of the two states is used as the label of theindicator data to obtain the calibration sample set The K-Meanscluster analysis is used to compare the evaluation ability of theevaluation indicator system before and after the optimization andverify the effectiveness of the optimization method in this paperThe experimental results show that the optimized evaluationsystem can achieve higher clustering accuracy In addition,theclustering accuracy of labeled samples in different sectors canreach more than 90%,which can be used as a benchmark forairspace situation assessment And it is of practical significancefor formulating reasonable traffic control measures and ensuringthe safety of airspace operationKey words:safety social engineering;airspace operationalsituation;evaluationindicator;quantitativelyscreen;K-Means clusteringCLC number:X92Document code:AArticle ID:1009-6094(2023)02-0351-08文章编号:1009-6094(2023)02-0358-05后处理厂核安保事件中建筑物风险的模糊综合评价*邹树梁1,2,刘厚东1,2,3,徐守龙1,2,罗润1,2,雷波1(1 南华大学资源环境与安全工程学院,湖南衡阳 421001;2 核设施应急安全技术与装备湖南省重点实验室,湖南衡阳 421001;3 江西理工大学资源与环境工程学院,江西赣州 341000)摘要:乏燃料后处理厂的核安保事件关系到居民生命和国家安全。通过研究核安保事件发生的可能性和事件影响,构建基于专家评价和事故树分析的模糊数据集,分析乏燃料后处理厂 5 种建筑的风险。事故树分析结果表明,放射性装置散布、计算机安全事件和核设施损坏的结构重要度系数均为0.747,运输安全事件的结构重要度系数为 0.654,内部威胁和潜在威胁的结构重要度系数均为 0.083,非法转移和盗窃的系数均为 0.080。模糊综合评价结果表明,5 种建筑中离心室风险最大,其次是储存水池和管道,再次是溶解水池,剪切室风险最小。关键词:安全工程;结构重要度;模糊综合评价法;事故树中图分类号:X946文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2021.1675*收稿日期:20211006作者简介:邹树梁,教授,博士,从事核科学与技术、安全科学与工程等研究,zousl2013 ;刘厚东(通信作者),博士研究生,从事应急监测研究,。0引言乏燃料后处理厂构筑物复杂,厂区范围大,安全情况复杂,一直是国内外研究的重要领域。李锐柔等1 参考美国核管理委员会、美国能源部、国际原子能机构(International Atomic Energy Agency,IAEA)的相关文献和乏燃料后处理厂的安全管理经验,探讨了安全系统分析方法的可行性。2019 年,陈鹤等2 首次使用布尔代数方法探讨了核设施重要部位的分析方法。伍爱友等3 将事故树分析(Fault TreeAnalysis,FTA)方法应用到建筑物消防方面。这些学者的研究表明了 FTA 在分析建筑物风险方面的可行性。李久林等4 讨论了乏燃料后处理系统典型安全问题,发现不同工艺车间的安全问题存在差异,模糊综合评价适合于后处理厂复杂的情况。本文基于专家打分法和 FTA 构建乏燃料后处理厂5 种主要853第 23 卷第 2 期2023 年 2 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 2Feb,2023建筑的模糊综合评价方法,分析其风险,为乏燃料后处理厂设计核安保辐射监测系统提供依据和参考。1建(构)筑物重要度评价综合体系模糊综合评价中既有定性分析又有定量分析5 6。评价因素选择 8 种核安保事件;结合核安保领域相关专家的评判结果,分析储存水池、剪切室、溶解水池、管道和离心室 5 种建筑的风险。1.1基于 FTA 的核安保事件权重向量确定在事故树分析中对于单调关联系统,设 Xi表示基本事件 i 的状态,用 0 和 1 分别表示 Xi不发生时的正常状态和发生时的故障状态。对于 i 个事件的某一给定状态,其余(n 1)个部件的可能状态组合有 2n 1 种,则结构重要度系数 I(i)为I(i)=12n1ni(1)式中ni=2n1(1,Xi)(0,Xi),(1,Xi)表示 Xi状态的变化导致顶上事件 T 的状态变化,(0,Xi)表示 Xi状态改变不会引起 T 的状态变化,i=1,2,3,4,5,6,7,8。表 1专家权重分配Table 1Expert weight allocation序号专家资质工龄学历分值权重1教授 A5(副教授)4(20 30 a)5(博士研究生)140.2462教授 B4(副教授)4(20 30 a)5(博士研究生)130.2283安保专家3(讲师)3(10 20 a)4(博士研究生)100.1754安全工程师5(助理工程师)4(20 30 a)3(博士研究生)120.2115安全工程师3(助理工程师)2(5 10 a)3(硕士研究生)80.140参考国际原子能机构相关导则和后处理核设施实际情况,绘制如图 1 所示的事故树。顶上事件 T为乏燃料后处理设施不可接受的放射性后果;中间事件 M1为放射性泄漏,M2为应急失败,M3为高放废液泄漏,M4为监管设备失效,M5为容器泄漏,M6为转运系统泄漏,M7为过量进料,M8为检测仪表失效,M9为支撑设备失效,M10为辅助设备故障;8 种核安保基本事件中 X1为放射性装置散布,X2为计算机安全事件,X3为核设施损坏,X4为运输安全事件,X5为内部威胁,X6为潜在威胁,X7为非法转移,X8为盗窃。T=X1+X3X4+X4+X3X6+X4+X3X6+X2+X5+X7X8+X7X8;基本事件 X1 X8的 I(i)分别为 0.747、0.747、0.747、0.654、0.083、0.083、0.080 和 0.080。可以看出,放射性装置散布、计算机安全事件和核设施损坏三者结构重要度较高,运输安全事件次之,内部威胁与潜在威胁再次之,盗窃和非法转移造成的影响较小。1.2基于专家打分法的模糊数集构造针对乏燃料后处理厂 5 种建筑风险,建立评语集 R=0,1,2,3,4,0 表示风险最小,得分越高风险越大。若评价小组由 N 位专家组成,则专家的权重 mj为mj=CjNj=1Cj(2)式中Cj为第 j 位专家的得分,j=1