【摘 要】安全评价是保障火电厂安全生产的重要措施，是建立企业安全预警机制的重要依据。本文在研究安全系统工程理论的基础上浅析了多种安全评价方法在火电厂的应用，并分别阐述了故障树方法、层次分析法、模糊综合评价法、人工神经网络法用于安全评价时的具体操作步骤。
【关键词】安全评价；故障树；层次分析法；神经网络
一、引言
火力发电厂是我国电力工业的重要组成部分，其生产设备庞大、生产过程复杂、干扰因素众多，极易发生事故且造成严重的后果。通过对火力发电厂的生产状况进行科学的考核和评价，能够发现其中的薄弱环节和事故隐患，为决策部门采取措施提供依据，预防和控制危险的发生，因此对火电厂进行安全评价具有重要意义。本文研究了火力发电厂安全评价的内容、过程和方法。
二、火电厂安全评价的内容
根据安全系统工程理论， 影响系统安全的因素主要包括评人、物、环境、管理4 个方面因素。火电厂安全性评价内容包括管理安全、设备安全、劳动安全与作业环境。 为了防止特重大生产事故的发生，我们从以下8个方面的安全状况评价火电厂的综合安全等级：（1）生产设备。（2）生产工具、机具。（3）上级颁发的反事故措施落实情况。（4）生产设备、工机具的管理水平。（5）安全生产主要规章制度的建立、健全和贯彻执行情况。（6）人员技术素质水平。（7）劳动环境。（8）抵抗重大自然灾害的措施及落实情况。
三、安全评价的方法
随着各行各业危险事故的频繁发生，人们的安全观念不断增长，安全评价的对象越来越丰富，主要包括煤矿企业、电力企业、轨道交通、网络信息等。安全评价是基于安全工程的原理和方法对系统中存在的风险进行识别和评价的过程，这一过程包括危险因素识别及危险程度评价两部分。评价的目标不同，其内容和因素也不同。目前火力发电厂的安全评价主要是对企业管理、生产设备、劳动安全和作業环境、进行评价，研究各因素之间的重要程度、各因素对目标的影响程度及企业综合安全评级。本文以火电厂综合安全评价为例，根据企业生产特点，充分考虑评价方法适用性、合理性、可行性、精确性，确立了火电厂安全评价方法。
1.故障树分析法。火电厂可能发生的重大危险事故例如锅炉爆炸、大轴弯曲等，这些事故一旦发生会带来巨大的财产损失和人员伤亡。找出事故相关的节点，查清事故根源是排除故障、保障安全的重要途径。故障树分析法（FaultTreeAnalysis，简称FTA）是一种探寻事故根源的科学方法。它是从特定事故或故障开始，层层分析其发生的原因，直到无法再分解为止。将特定的事故和各层原因用逻辑符号连接起来，得到形象、简洁地表达其因果关系的逻辑图形，即事故树。通过对事故树简化、计算达到分析、评价的目的。主要操作步骤是：（1）确定事故，例如锅炉爆炸。（2）编制故障树。通过分析以往发生在火电厂的同类事故，确定可能的影响因素，按照分层描述、逐层具体的方法建立故障树模型。（3）计算最小割集，对故障树进行化简。（4）基本因素重要度计算。该步骤是计算基本因素对结果的影响程度。（5）根据分析结果采取措施。
2.层次分析法。层次分析法（Analytic Hierarchy Process简称AHP）是美国运筹学家萨蒂教授于20世纪70年代初提出的。该方法将评价对象分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量的分析。AHP通过两两比较的方式确定层次中各因素的重要程度，结合专家的判断确定各因素的权重大小。通过该方法能够分析出影响火电厂安全的各个因素的重要程度，为管理部门提供决策的依据。基本操作步骤是：（1）建立火电厂层次结构模型。（2）构造两两因素比较的判断矩阵。（3）判断矩阵的一致性检验。（4）计算各层中因素的相对权重。层次分析法是火电厂安全评价的基本方法，但它在构造判断模型时忽视了专家的判断模糊性，其评价结果带有一定的主观性，在实际使用过程中往往和模糊综合评价法、灰色分析法、人工神经网络等方法相结合。
3.模糊综合评价法。模糊综合评价法是运用模糊数学的原理，计算出“评价对象”受“各种因素”的影响程度，进而对研究对象作出综合的评价。火电厂安全生产可分为安全生产管理、劳动安全与作业环境安全、生产设备安全三个部分，每一个部分又包含若干个二级因素。例如生产设备安全包括锅炉设备、汽机设备、电气一次设备、电气二次设备、热工设备、燃煤油储运系统等。通过模糊综合评价法可以分析出每一部分的安全等级，进而计算出火电厂综合得分。基本的操作步骤是：（1）确定评价对象的影响因素集。（2）确定各因素相对于目标的权重。确定权重的方法有很多，常见的是专家评估法。（3）确定每个因素的隶属度。（4）建立模糊评价矩阵。（5）运用模糊数学进行综合评价。模糊综合评价法运用模糊数学原理将“定性”和“定量”联系起来，很好地解决了评价过程中定性指标难以比较的困难，最大限度地降低了主观因素对评价结果的影响，从而使评价结果具有全面性、客观性和精确性。该方法稳定实用、易于操作，是一种应用非常广泛的评价方法。
4.人工神经网络法。人工神经网络（Artificial Neural Net
works）是模拟人的大脑活动进行分布式并行信息处理的数学算法。这种网络具有极强的非线形逼近、自组织、自学习等优点，它能通过调整内部大量节点之间相互连接的关系达到处理信息的目的。将神经网络理论应用于系统安全评价之中能快速准确地得到安全评价结果。火电厂大型生产设备如锅炉、汽轮机、发电机、凝汽器等，一旦发生故障将造成不可估量的损失。采用人工神将网络训练样本，可建立故障知识库，为排除故障提供依据。基本操作步骤是：（1）确定网络的拓扑结构。（2）确定被评价系统的特征参数以及这些参数的下系统的状态。（3）选择供神经网络学习的样本。（4）建立系统安全评价知识库。
安全评价的方法不是单一的，在实际应用中应根据评价的对象和评价的目的选择合适的方法。为了提高评价的科学性和客观性，往往会将多种评价方法结合使用。
四、结论
本文阐述了故障树方法、层次分析法、模糊综合评价法、人工神经网络法在火力发电厂安全评价中的应用。通过分析可知，安全评价的方法不是单一的，在实际应用中应根据评价对象和评价的目选择合适的方法。为了提高评价的科学性和客观性，往往会将多种评价方法结合使用。由于火电厂生产设备庞大、控制过程复杂，影响生产安全的因素众多，从技术因素到设备因素，从管理因素到环境因素，在此无法囊括所有因素。只有通过不断探索、不断积累、不断创新才能找到更适合的评价方法，以满足现代企业安全生产的需求，为决策部门提供技术支持，从而提高火电厂安全评价的质量和安全管理水平。
参 考 文 献
[1]刘俭.火力发电厂安全性评价（第二版）[M].北京：中国电力出版社，
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