本发明属于动态评估技术领域，具体涉及一种异常工况操作失误率的动态评估方法。
背景技术：
操作失误是指发生异常工况并造成了不良后果，即异常工况发生后，如处置不当，对装置生产产生的质量波动、财产损失、环境污染、人员受伤等各种不良后果，按照经济核算损失达到1000元以上的即可认为是发生了操作失误。
乙烯生产过程异常工况具有隐蔽性强，涉及因素多等特点，装置操作人员对生产过程异常工况的判断仅靠单点报警信息和个人操作经验，一旦发生问题，很难快速、准确地发现根原因，并采取合理的应急处置措施，从而导致危险甚至事故的发生。因此，如何准确评估操作人员在生产过程中对异常工况所采取的行动失误率，对于加强企业在异常工况操作失误率的评估并采取有效的防范措施及加强安全管理方面具有非常重要的意义。
目前，针对企业在针对异常工况的操作失误方面只有记录，没有对异常工况操作失误率的统计评估。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种异常工况操作失误率的动态评估方法，设计合理，通过建立异常工况的操作失误率分析模型，并且以图形化的表达方式直观的展示异常工况操作失误率情况，大大方便管理人员掌握异常工况情况，能够采取有效的防范措施并加强安全管理，具有良好的推广价值。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种异常工况操作失误率的动态评估方法，包括如下步骤：
步骤1：建立异常工况操作失误率层次结构模型，实现对异常工况操作失误率的实时评估；
将操作失误率的评估指标按照不同属性从上而下依次分为最高层、中间层和最底层，具体为：
(1)最高层：这一层次中只有一个元素，它是分析问题的预定目标或理想结果，因此也称为目标层；
(2)中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层；
(3)最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案，因此也称为措施层或方案层；
步骤2：构造出各层次中的所有成对比较阵；
从层次结构模型的中间层开始，对于从属于或影响上一层的每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和9分位比率标度方法构造出各层次中的所有成对比较阵；
步骤3：计算权向量并做一致性检验；
计算每一个成对比较阵的最大特征值及对应的特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率进行一致性检验，并判断检验是否通过；
若：判断结果是检验通过，则归一化后的特征向量即为权向量；
或判断结果是检验没通过，则需重新构造成对比较阵；
步骤4：计算组合权向量并做组合一致性检验；
计算最底层对目标层的组合权向量，并做组合一致性检验，并判断检验是否通过；
若：判断结果是检验通过，则按照组合权向量表示的结果进行决策；
或判断结果是检验没通过，则需要重新建立层次结构模型或重新构造成对比较阵；
步骤5：确定异常工况操作失误率的计算公式：
其中，Z：操作失误率；Xi：第i个异常工况每月平均发生次数，单位为次数/月；Yi：第i个异常工况每月平均造成不良后果次数，单位为次数/月；n：异常工况总个数。
本发明所带来的有益技术效果：
本发明提出了一种异常工况操作失误率的动态评估方法，本发明在研究异常工况的操作失误率的影响因素基础上，建立了异常工况的操作失误率分析模型，从而实现了对异常工况操作失误率的实时评估，并且以图形化的表达方式直观的展示异常工况操作失误率情况，大大方便管理人员掌握异常工况处理情况，采取有效的防范措施并加强安全管理。
附图说明
图1为本发明一种异常工况操作失误率的动态评估方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
本专利采用了层次分析法(AHP，Analytic Hierarchy Process)技术，该技术是美国匹兹堡大学运筹学家萨蒂(T.L.Saaty)于二十世纪七十年代中期提出的一种多层次权重决策方法。这种方法集定性与定量分析于一身，能够很好地提高绩效的可比性与客观性。该方法是将评价对象或问题视为一个系统，根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组成要素，并按照要素间的相互关联度及隶属关系，将要素按不同层次聚集组合，从而形成一个多层次的分析结构系统，把问题条理化、层次化。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法，具有高度的逻辑性、系统性、简洁性和实用性，特别适用于那些难以完全用定量进行分析的复杂问题。
用层次分析法作系统分析，首先要把问题层次化。根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。
在排序计算中，每一层次的因素相对于上一层次某一因素的单排序问题可简化为一系列成对因素的判断比较。将比较判断定量化，层次分析法引入9分位比率标度方法，并写成矩阵形式，即构成所谓的判断矩阵。形成判断矩阵后，即可通过计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量，计算出某一层元素相对于上一层次某一元素的相对重要性权值。在计算出某一层次相对于上一层次各个因素的单排序权值后，用上一层次因素本身的权值加权综合，即可计算出某层因素相对于上一层整个层次的相对重要性权值，即层次总排序权值。这样，依次由上而下即可计算出最低层次因素相对于最高层的相对重要性权值或相对优劣次序的排序值。决策者根据对系统的这种数量分析，进行决策、政策评价、选择方案、制定和修改计划、分配资源、决定需求、预测结局、找到解决冲突的方法等等。采用AHP确定系统指标权重的应用较多，如用AHP法确定区域生态安全系统各项指标权重是一种有效的方法，较常规的方法准确，可大大减少随机性。
一种异常工况操作失误率的动态评估方法(如图1所示)，包括如下步骤：
步骤1：建立异常工况操作失误率层次结构模型，实现对异常工况操作失误率的实时评估；
将有关的操作失误率的评估指标按照不同属性自上而下依次分为最高层、中间层和最底层，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用，具体为：
(1)最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果，因此也称为目标层；
(2)中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层；
(3)最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案，因此也称为措施层或方案层；
步骤2：构造出各层次中的所有成对比较阵；
从层次结构模型的第2层开始，对于从属于或影响上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和9分位比率标度方法构造出各层次中的所有成对比较阵；
步骤3：计算权向量并做一致性检验；
计算每一个成对比较阵的最大特征值及对应的特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率进行一致性检验，并判断检验是否通过；
若：判断结果是检验通过，则归一化后的特征向量即为权向量；
或判断结果是检验没通过，则需重新构造成对比较阵；
步骤4：计算组合权向量并做组合一致性检验；
计算最底层对目标层的组合权向量，并做组合一致性检验，并判断检验是否通过；
若：判断结果是检验通过，则按照组合权向量表示的结果进行决策；
或判断结果是检验没通过，则需要重新建立层次结构模型或重新构造成对比较阵；
步骤5：确定异常工况操作失误率的计算公式：
其中，Z：操作失误率；Xi：第i个异常工况每月平均发生次数，单位为次数/月；Yi：第i个异常工况每月平均造成不良后果次数，单位为次数/月；n：异常工况总个数。
例如，某石化乙烯生产企业针对异常工况处置情况的统计结果如表1所示，可以根据操作失误率计算公式，计算出其一段时间内的操作失误率情况。
表1
本发明在研究异常工况的操作失误率的影响因素基础上，建立了异常工况的操作失误率分析模型，从而实现了对异常工况操作失误率的实时评估，并且以图形化的表达方式直观的展示异常工况操作失误率情况，大大方便管理人员掌握异常工况处理情况，采取有效的防范措施并加强安全管理。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。