用模糊数学综合评价职业病控制效果

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1、用模糊数学综合评价职业病控制效果  模糊数学评价方法不受单个因素的影响,可以对职业病危害因素进行综合评价从而避免直接用HACCP评价出现的问题,下面是小编搜集的一篇相关论文范文,欢迎阅读借鉴。  由于更加复杂的评价对象与评价环境的出现,综合评价方法也日趋复杂化,使用多种学科技术进行综合评价成为一种更为合理的趋势[1].在对职业病危害控制效果进行评价时,HACCP(Hazardanalysisandcriticalcontrolpoint)可以进行危害分析与关键点控制,模糊数学法可以定量的综合评价,

2、两者结合使用,可以避免各自的不足,使评价结果更加准确,科学。本文以某化工厂多孔硝铵改造技术为例,分析将HACCP与模糊数学方法相结合进行建设项目职业病危害控制效果评价,从而形成一套有很大实用性的综合分析方法。  1利用危害分析与关键点控制(HACCP)确定职业病危害评价因子  用HACCP的危害分析方法[2]对建设项目职业病危害因素进行识别。通过对该多孔硝铵改建项目进行危害分析发现该建设项目职业病危害因素主要是有毒气体,高温、粉尘、噪声。根据产生危害因素的岗位以及生产工艺情况,从总体布局,职业病危

3、害因素,职业病防护措施,建筑卫生学及辅助用室,职业卫生管理,职业健康监护六个方面进行职业病控制效果综合评价。并且将这六个方面作为风险模糊综合评价的主要评价因素。  2用模糊数学进行综合评价  使用模糊数学方法可客观的体现评价对象的真实情况,减少其他干扰[3].根据以上对该化工厂建设项目的危害分析,确定评价因素主因素层V,V为n个主因素构成的评价主因素层指标集,各主因素相对于总目标V的权重构成权重集为A.经过危害分析,将HACCP中的主要影响因素作为主因素。  V=[总体布局,职业病危害因素,职业病

4、防护措施,建筑卫生学及辅助用室,职业卫生管理,职业健康监护.  查阅相关资料,结合以往评价经验,采用专家打分法,确定各主要因素的权重[3],权重集A为各危险因素在所有主要危害因素中所占的权重,各权重组成的集合即是权重集,利用专家打分法,对各因素所占的权重进行评分确定权重集A.A=[0.1,0.2,0.2,0.2,0.2,0.1].  (1)式中:U-从子因素集到评语集的模糊评价矩阵;Rkj-第i个子因素的评价矩阵中的第k行j列;Rkj-第k行j列的评价矩阵。Vi为第i个主因素,Vi中有m个子因素,

5、其中k=1,2,,m,j=1,2,,n.其对应的子因素指标集为Vik=(Vi1,Vi2,,Vim),Aik对应第i个主因素中各子因素的权重。  (2)V=(V1,V2,V3,V4,V5,V6)主因素层Vi对于评语集U=(U1,U2,,Un)的隶属向量,A为主因素权重值。评语集U分为4个等级,表示危险发生的可能性,U=(肯定,可能,偶尔,不可能),并且根据风险评估准则确定,F表示评价结果总得分,ST为相应因素对应的级分,1级F=1~5轻微危害,2级F=6~9中度危害,3级F=10~17高度危害,4级

6、F=18~20极高危害[4].A为主因素对应的权重集。  A=(A1,A2,A3,A4,A5,A6)=(0.1,0.2,0.2,0.2,0.2,0.1)Bi为第i个主因素对应的评价矩阵。  Bi=AiRi=(Bi1,Bi2,,Bin),B1=A1R1=(0.4500,0.2600,0.2600,0.0300),B2=A2R2=(0.1600,0.2300,0.4800,0.1300),B3=A3R3=(0.1300,0.2000,0.3000,0.3700),B4=A4R4=(0.1600,0.3

7、200,0.3400,0.1800),B5=A5R5=(0.2100,0.0300,0.3900,0.100),B6=A6R6=(0.2000,0.2500,0.3500,0.200),目标层V对于评语集U的隶属向量C为:C=AB=(C1,C2,,Cn),其中C1,C2,,Cn表示评语U的隶属度。  其中主因素各权重分配以及评价矩阵,见下表,ST=(5,9,17,20)TF=CST=(C1,C2,,Cn)(5,9,17,20)T,为最终的评价结果[4].其中ST为相应因素的级分,C为系统评价矩阵,

8、F为总得分。  计算C,FC=AB=(0.1970,0.2070,0.3630,0.1790)F=CST=12.5990对职业病危害评价因素进行量化对结果进行分级,三级是高度危害,其中F值是10~17之间。  因此该化工厂属于高度危害。与该项目的评价结果是一致的,必须采取职业病防护措施。  3对模糊评价后的结果进行关键点控制,对单项采取措施  运用HACCP对该化工厂存在的职业病危害因素进行评价,结果表明该类企业中存在的职业病危害因素主要有化学毒物、粉尘、噪声、高温。  通过对职业

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