海运综合安全评估集成性方法(MIAM-FSA)构建及其应用研究

海运综合安全评估集成性方法(MIAM-FSA)构建及其应用研究

论文摘要

海运安全对海上人命财产安全和海洋环境保护关系重大,自二十世纪初起,始终是国际海运界的重点研究领域。对海运安全进行定量评估,则是近20年的研究热点。二十世纪九十年代,英国学者以安全系统工程为理论基础,安全管理理论和风险管理理论为理论源泉,提出了综合安全评估方法FSA(Formal Safety Assessment),用作船舶工程设计、航运安全管理以及规范制定中的一种结构化、系统化的分析评估方法。自FSA方法被提出以来,许多学者、科研单位以及相关海运行业组织都对其进行了不同程度地研究。本文在大量查阅前人学术成果的基础上,对FSA方法的理论基础、运行原理进行深入剖析后,发现以往FSA方法研究在原理和实际应用上都存在着某种程度的不足,主要体现在以下两个方面:安全评估大多是直接针对某类风险对象,运用作者既知的方法进行分析评估,方法的选择随意性大,方法的适用性缺少依据:由于缺乏方法与评价对象的双向适应性判断,且缺乏相关运算约束机制,导致FSA方法所得评估结果的有效性缺乏质量保证,使得安全决策建议仍然缺少基于风险评估的科学依据。本文针对上述两个方面的缺陷,提出建立评价方法与评价对象的特征耦合标准,运用多方法组合评价运算机制,构建基于海运综合安全评估的集成性方法MIAM-FSA(Maritime Integrated Assessment Method Based on FSA),充实框架性FSA方法的内涵,使FSA方法成为适合不同海运对象的通用性安全评估方法。按研究顺序,论文的主要工作包括以下八个方面的内容:第一,FSA方法的研究成果及发展趋势剖析。本文作者对数百篇有关FSA方法的文献作了查阅和研读,内容涵盖了1993~2008年国内外绝大部分有关FSA方法的文献和著作:对重要文献进行了分类整理,分析了重要文献的优缺点,目的是总结FSA方法已经取得的成果,发现以往研究中存在的制约FSA方法进一步发展的共性问题。在此基础上,分析了FSA方法的研究热点、存在缺陷以及FSA方法今后的可能发展趋势,提出了建立评估质量保障体系的重要性和必要性,从而引出了论文深入研究的切入点。前期准备工作投入时间很多,但为全文的谋篇布局、整体构思打下了坚实的基础,也为建立MIAM-FSA,找到了深入研究的入口。第二,FSA方法属性分析与相关基础理论的研究。对安全科学作了系统深入地研究,特别是对(现代)安全管理、(现代)风险管理、安全系统工程等领域均作深入研究;在此基础上,对FSA方法的属性进行了剖析,为将安全系统工程、安全管理理论和风险管理理论的基本思想和方法直接引入FSA方法框架中,提供了理论依据。文中建立了风险、安全和危险关系模型,用于解释风险、安全和危险的逻辑关系,同时建立了危险识别模型,用于识别评价对象的各种危险源,这是风险评估得以实施的先决条件。对模糊逻辑推理理论进行了较为独创性的研究,提出将模糊逻辑控制理论引入风险评估,用于精细划分风险。上述工作在FSA方法的相关领域属于基础性研究,该部分工作也为论文的进一步深入创造了条件。第三,对评价方法与评价对象进行特征分析和特征提取,构建了两者之间耦合性的判断标准。对常用评价方法的属性展开分析和讨论,通过对大量相关文献和著作的分析,将适合海运评价的方法进行了整理和归类,总结归纳为13大类49种。在此基础上,对评价方法与评价对象进行特征分析和特征提取,构建两者之间的耦合性判断标准,并且针对评价方法与评价对象的特征建立耦合度计算关系,用于初步检验所选评价方法与评价对象的耦合性。这部分工作难度较大,除本文建立的耦合性判断与计算外,尚未见有比较成熟的耦合性判断机制的文献。第四,对选用评价方法的计算结果运用多次聚类分析机制,找出所选方法的相容性,同时对多方法所致多结果展开收敛性研究,构建了多方法组合评价结果收敛性验证模型。该机制和模型综合考虑了各种评价结果的差异性,使得出的最终模型输出结果最大限度地融合每种评价结果的有用信息,提高了总体评估质量;这部分工作解决了困扰和制约FSA方法进一步发展的重要缺陷——缺乏评估质量保障机制。此部分是论文的核心内容。第五,海运风险评价的范围与对象划分体系研究。作者依据多年的航海经历,攻读博士期间的理论学习,并进行了大量调研和参考前人的研究成果,提出了较为完整的海运风险评价的范围与对象划分体系图,对海运系统进行了细致的子集划分,为建立专用对象的海运FSA集成性评估方法创造了条件。另外,文中选用航道安全为评价对象,特别是选用长江江苏段为模型检验,是依据本人所做课题《江苏省海运发展规划研究》、《上海港引航管理站十一五规划研究》,以及《长江江苏段水域适用海上管理法律的研究》等的研究积累。第六,MIAM-FSA构建研究。在方法、模型以及评价对象体系研究的基础上,对多方法组合评价机制进行了专项研究,具体包括单方法与多方法比较研究,多方法评价过程及本质研究,多方法所致多结果的相容性研究,多方法所致多结果的收敛性研究,多方法组合评价与FSA方法的兼容性研究等。在解决上述问题后,针对划分出的子集建立相应的专用集成性评估模型。进而可基于每个子集的专用集成性评估模型,实现整个海运系统的FSA集成性评估方法构建。这部分工作结合了基础理论研究和评价方法研究,融合了方法选择与评价对象的耦合性判断机制,多方法聚类分析的相容性判断机制,以及多方法组合评价结果收敛性验证模型,是前面几部分研究成果的集中体现,具有集成创新意义。第七,构建了IAMCS模型。为了验证所建MIAM-FSA的可操作性,选择其中一个子集——航道安全为研究对象,运用物元分析法、模糊综合评价法、信息熵评价法、主成分分析法、因子分析法、TOPSIS法和关联度分析法等7种评价方法,构建了专用IAMCS模型。该模型综合考虑了方法选择与评价对象的耦合性、所选方法之间的相容性,多方法所致多结果的收敛性。IAMCS模型的建立检验了MIAM-FSA的可行性,丰富了航道安全方面的评估方法,具有较大的现实意义。第八,IAMCS模型的检验、普适性验证研究。将IAMCS模型应用在长江江苏段(浏河—江阴段)7个航段水道的安全评估中,运用多次聚类分析进行方法相容性分析,对多方法所致多结果进行了收敛性运算,最终保留物元分析法、模糊综合评价法、信息熵评价法、TOPSIS法以及关联度分析法5种评价方法。再次将保留此5种评价方法的IAMCS模型应用在长江江苏段(泰兴—南京段)8个航段水道的安全评估中,运算效果同样良好,从而表明运用成套的数学方法建立的专用集成性评估模型经得起实践检验,且对航道安全性排序问题具有一定的普适性意义,值得在相关领域推广应用。实践证明,本文提出的MIAM-FSA构建以及相应的专用集成性评估模型,建立了评估方法与评价对象的双向耦合性测量机制,多方法聚类分析的相容性判断机制,且构建了多方法组合评价结果收敛性验证模型对多方法所致多结果进行了融合,从而使模型输出结果更为准确和科学,最终从原理和机制上保障了FSA方法的评估质量。而且该模型的内在机制和运行原理适应性较强,可以广泛应用到海运安全相关的其它领域,比如港口环境评价、船公司评价、船舶引航评价等方面。还可为其他领域的各类状态评价提供借鉴。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 图目录
  • 表目录
  • 引言
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究的背景
  • 1.2 研究的目的
  • 1.3 研究的意义
  • 1.4 学术难点
  • 1.5 章节安排
  • 1.6 本章小结
  • 第二章 FSA方法的研究进展
  • 2.1 FSA方法与IMO
  • 2.2 FSA理论、方法和模型研究动态
  • 2.3 FSA应用研究动态
  • 2.4 FSA综述类文献分析
  • 2.5 FSA研究方向和热点
  • 2.6 FSA方法研究中存在的问题
  • 2.7 本章小结
  • 第三章 FSA方法再研究
  • 3.1 风险、安全和危险关系模型
  • 3.2 FSA方法属性分析
  • 3.3 危险识别模型
  • 3.4 风险评估研究
  • 3.5 风险控制方案
  • 3.6 费用与受益评估
  • 3.7 提出决策建议
  • 3.8 FSA方法的优缺点
  • 3.9 本章小结
  • 第四章 海运FSA集成性评估方法(MIAM-FSA)的构建研究
  • 4.1 FSA各步骤所涉方法研究
  • 4.2 集成性评估方法的准则
  • 4.3 单方法评价的优缺点
  • 4.4 方法选择与评价对象的耦合性分析
  • 4.5 多方法组合评价研究
  • 4.6 多方法组合评价的实施及本质
  • 4.7 多方法评价结果的收敛性分析
  • 4.8 组合评价方法与FSA方法的兼容性分析
  • 4.9 对某类评价对象的集成性评估方法
  • 4.10 MIAM-FSA构建
  • 4.11 本章小结
  • 第五章 航道安全集成性评估模型(IAMCS)研究
  • 5.1 航道安全危险识别
  • 5.2 航道安全风险评估
  • 5.3 方法选择的耦合性分析
  • 5.4 IAMCS模型建立
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 IAMCS模型应用
  • 6.1 IAMCS条件限定和说明
  • 6.2 IAMCS模型计算
  • 6.3 计算结果聚类分析
  • 6.4 IAMCS模型收敛性分析
  • 6.5 IAMCS模型误差分析
  • 6.6 IAMCS模型改进
  • 6.7 本章小结
  • 第七章 IAMCS模型的普适性检验
  • 7.1 IAMCS模型计算准备
  • 7.2 IAMCS模型计算
  • 7.3 IAMCS模型结果聚类分析
  • 7.4 IAMCS模型收敛性验证
  • 7.5 本章小结
  • 第八章 结论与展望
  • 8.1 结论
  • 8.2 展望
  • 致谢
  • 附录一 物元分析法计算过程
  • 附录二 模糊综合评价法计算过程
  • 附录三 信息熵评价法计算过程
  • 附录四 主成分分析法计算过程
  • 附录五 因子分析法计算过程
  • 附录六 TOPSIS法计算过程
  • 附录七 关联度分析法计算过程
  • 附录八 调查数据分析与计算
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间已发表论文
  • 攻读博士学会期间参与的科研项目
  • 攻读博士学位期间受资助的科研项目
  • 相关论文文献

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