0 引　言

集装箱船货舱火灾是海上运输领域中常见且后果严重的安全事故。近年来，频繁发生的集装箱船货舱火灾事故不仅造成巨大的经济损失，也对船员生命和环境构成了严重威胁。2018年，集装箱船“Maersk Honam”货舱起火，导致5名船员遇难、经济损失惨重^[1]。2021年，集装箱船“X-Press Pearl”因硝酸泄露引发货舱着火持续12天，导致附近海域遭受严重污染^[2]。因此，有必要开展集装箱船货舱火灾风险评价研究，以减少此类海事事故发生。

目前，国内外学者对集装箱船火灾的研究多集中在着火原因的分析和舱内灭火等方面。张佳斌等^[3]以可燃物与空气混合以及点火源为切入点，通过事故树识别港口危险货物集装箱的火灾风险。Krmek等^[4]的研究表明，2010−2020年，43%的集装箱船货舱火灾是由未申报或错误申报的海运危险货物引起的。伊善强等^[5]认为集装箱船火灾事故发生率和航行海域的平均海面温度呈正相关。黄法斌^[6]通过自身经历总结集装箱船货舱着火事故，并详细阐述了货舱灭火的方法。

由于集装箱船货舱火灾起因众多，且少有学者对集装箱船货舱火灾进行安全评价，因此选择合理可靠的风险评估方法是制定防灾措施的关键。突变级数法作为一种评估和管理复杂系统风险的有效工具，近年来在火灾^{[7 - 8]}及海上运输领域^{[9 - 10]}得到广泛应用。在应用突变级数法进行风险评价时，需要对指标重要性进行排序。前人多采用AHP^[11]、熵权法^[12]、CRITIC法^[13]对指标进行赋权，再与突变级数法结合进行风险评价，存在赋权方法单一、主观性过强、数据限制等问题。鉴于此，本文利用网络分析法（Analytic Network Process，ANP）和改进CRITIC法对评价指标进行主客观组合赋权，再结合突变级数法确定集装箱船货舱火灾风险等级，以期为集装箱船货舱火灾预防和应急管理提供更为科学的依据和理论支撑。

1 基于突变级数法的评价模型建立 1.1 评价指标体系构建

建立合理可靠的评价指标体系是评价集装箱船货舱火灾风险的前提，依据科学性、合理性及针对性的原则，查阅相关文献[3 - 5,14 - 16]，并结合消防和航海安全领域专家的意见，从船员、船舶、货物、环境、管理5个方面建立集装箱船货舱火灾风险评价指标体系，如图1所示。

为判定集装箱船货舱火灾风险评价等级，构建风险评语集V={V₁,V₂,V₃,V₄,V₅}，分别代表安全、一般危险、较危险、危险、严重危险。集装箱船货舱火灾风险等级区间如表1所示。

1.2 ANP-改进CRITIC法确定组合权重 1.2.1 基于ANP的主观权重计算

ANP能够较为全面地处理决策因素之间相互依赖的复杂性，解决了AHP只考虑独立因素的局限性，集装箱船货舱火灾的影响因素间呈现相互影响的复杂关系，引入ANP更符合科学决策的需求。依据前文建立的评价指标体系，构建指标间的ANP网络结构如图2所示。

设控制层（总指标）元素为A，网络层（二级指标）中有元素组B₁, B₂,…,B_n，每个元素组中有元素（三级指标）B_il(i=1,2,…,n; l=1,2,…,m)。以元素组B_i中元素B_il为准则，考虑元素组B_j中元素B_jl(j=1,2,…,n; l=1,2,…,t)对B_il的影响程度，并构建判断矩阵，得出归一化特征向量[w_il j₁,w_il j₂,…,w_il j_t]^T。由此可得出元素组B_j中其他元素对B_i中元素的归一化特征向量，将其汇总得到矩阵w_ij。若元素组B_i中的元素B_j与无关，则w_ij=0。则

$ {{\mathit{w}}_{ij}} = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {w_{j1}^{i1}}&{w_{j1}^{i2}}& \cdots &{w_{j1}^{im}} \\ {w_{j2}^{i1}}&{w_{j2}^{i2}}& \cdots &{w_{j2}^{im}} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ {w_{jt}^{i1}}&{w_{jt}^{i2}}& \cdots &{w_{jt}^{im}} \end{array}} \right]。$

(1)

同理，可以得出各元素组间的影响关系矩阵，将其汇总得出超矩阵W，即：

$ \boldsymbol{W}=\left[\begin{array}{*{20}{c}}w_{11} & w_{12} & \cdots & w_{1n} \\ w_{21} & w_{22} & \cdots & w_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ w_{n1} & w_{n2} & \cdots & w_{nn}\end{array}\right]。$

(2)

以元素A为准则，考虑元素组间的影响程度，按上述方法可得出权重矩阵A，对超矩阵W进行加权，构建加权超矩阵，即：

$ {{\overline{\boldsymbol{W}}}}=\left[\begin{array}{*{20}{c}}a_{11}w_{11} & a_{12}w_{12} & \cdots & a_{1n}w_{1n} \\ a_{21}w_{21} & a_{22}w_{22} & \cdots & a_{2n}w_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{n1}w_{n1} & a_{n2}w_{n2} & \cdots & a_{nn}w_{nn}\end{array}\right]。$

(3)

对加权超矩阵求幂次方，使其收敛具有稳定性，得到极限超矩阵，即：

$ \boldsymbol{W^\infty } = \mathop {\lim }\limits_{k \to \infty } {\overline {\boldsymbol{W}} ^k}。$

(4)

取其代表全局权重的列向量，作为指标的主观权重，记为u_j。

1.2.2 基于改进CRITIC法的客观权重计算

CRITIC法是用指标间差异性和冲突性来衡量指标权重的一种客观赋权法，改进的CRITIC法用标准差系数代替标准差来衡量差异性以避免量纲的影响。设C_j为第j个指标所包含的信息量：

$ {C_j} = \frac{{{\sigma _j}}}{{{{\bar x}_j}}}\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {1 - \left| {{r_{ij}}} \right|} \right)} ,j = 1,2, \cdots n。$

(5)

式中：σ_j为指标j的标准差；x_j为指标j的均值；r_ij为指标i和j的相关系数。C_j越大，表示第j个指标的重要程度越高，权重越大，函数表达式为：

$ {v_j} = \frac{{{C_j}}}{{\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^n {{C_j}} }},j = 1,2, \cdots n 。$

(6)

1.2.3 组合赋权

由于ANP主观性较强，改进CRITIC法受数据质量的影响，为弥补单一赋权的不足，令组合权重^[17]为：

$ {w_j} = \alpha {u_j} + \beta {v_j}。$

(7)

式中：w_j、u_j、v_j分别为第j个指标的组合权重、主观权重及客观权重；α、β分别为主客观权重的系数，满足α+β=1，α≥0，β≥0。

$ \alpha = \frac{n}{{n - 1}} \cdot T 。$

(8)

$ T = \frac{2}{n}\left( {{k_1} + 2{k_2} + \cdots + n{k_n}} \right) - \frac{{n + 1}}{n}。$

(9)

式中：k₁, k₂,…,k_n为n个主观权重从小到大排序的序列。

1.3 突变级数法确定风险等级

突变级数法是将突变理论与模糊数学相结合的一种综合评估方法，用于分析系统的突变过程和变化趋势。1972年，法国数学家Thom提出突变理论，通过研究系统的势函数来描述系统从一个稳定状态突变到另一个稳定状态的过程^[18]。势函数f(x)的变量包括状态变量x和控制变量Y={u, v, w, s, t}。将f(x)一阶导和二阶导联立，可得到系统的分歧方程，当控制变量满足分歧方程时，系统突变。将分歧方程与模糊数学结合，可得到归一化公式。常见的突变模型的势函数及其归一化公式如表2所示。

基于突变级数法的集装箱船货舱火灾风险评价步骤如下：

步骤1　构建集装箱船货舱火灾风险评价指标体系。依据集装箱船货舱独有特性，根据各因素特征及相互逻辑关系构建指标体系。

步骤2　依据ANP-改进CRITIC法确定底层评价指标的主观权重u_j，客观权重v_j，再利用式(7)～式(9)得到组合权重。

步骤3　确定底层指标的突变模型，利用模型对应的归一化公式，结合指标权重，归一化处理得出底层指标突变隶属函数值。

步骤4　根据指标间互补和非互补的原则计算上一层的突变级数值。当系统各个控制变量可以弥补彼此间的不足，采用互补原则，取平均值作为突变级数值。反之，采用非互补原则，取最小值作为突变级数值。

步骤5　根据步骤3和步骤4逐层递归运算，求得总突变级数值。

2 实例计算与分析 2.1 航行概况

以某公司集装箱船为例，对突变级数法在集装箱船货舱风险评价中应用的合理性进行验证。该船于2024年7月从大连港出发前往安特卫普港，航线途经马六甲海峡及苏伊士运河。

船员方面：船员23人，均具有大专及以上航海类专业文化水平。船长取得适任证书不到2年，在开航后举行了一次消防演习，包括扑灭甲板上一个集装箱的火灾。值班船员每天上午8点和下午5点对危险货物集装箱进行2次温度测量。

船舶方面：船舶结构及设备良好，货舱内通风良好，舱内无固定式温度测量设备。船长及大副根据货物性质对集装箱及箱内货物做了合理的积载和隔离。

货物方面：货舱内载有第3类、第4.2类、第5.1类、第8类和第9类危险货物。

环境方面：装船过程中遭遇风雨天气，且航行途经苏伊士运河温度较高。

管理方面：海事主管部门遵循规章制度对危险货物的申报进行受理。码头工人连续工作近10 h，存在疲劳现象。

2.2 组合权重计算

根据图1建立的集装箱船货舱火灾风险评价指标体系，结合该船航行情况，向消防和海上安全评估等领域专家发放问卷100份，回收有效问卷93份。

利用ANP、改进CRITIC法分别赋权得到三级指标的单一权重，再采用式(7)～式(9)求得组合权重，如图3所示。组合权重分布较为均匀，说明采用ANP和改进CRITIC法确定的组合权重能够有效降低主客观因素的影响。

2.3 突变级数值计算

从三级指标开始，利用表2中突变模型对应的归一化公式，计算指标突变隶属函数值。再结合指标间的互补性，计算上层指标的突变级数值。

三级指标B₁与B₁₁、B₁₂ 、B₁₃、B₁₄构成蝴蝶突变模型，指标间符合互补原则；B₂与B₂₁、B₂₂ 、B₂₃、B₂₄采用非互补的蝴蝶突变模型；B₃与B₃₁、B₃₂ 、B₃₃构成燕尾突变模型，指标间符合非互补原则；B₄与B₄₁、B₄₂ 采用非互补的尖点突变模型；B₅与B₅₁、B₅₂ 、B₅₃遵循互补的燕尾突变模型；总指标与二级指标间构成非互补的印第安茅舍突变模型。

以B₂₁、B₂₂ 、B₂₃、B₂₄与B₂构成的蝴蝶突变模型为例，计算B₂的突变级数值。B₂₁、B₂₂ 、B₂₃、B₂₄的重要性排序对应归一化公式中的顺序。设X₂₁、X₂₂ 、X₂₃、X₂₄ 分别为的归一化值，Y₂为B₂的突变级数值。计算步骤如下：

$ \begin{gathered} {X_{21}} = {{\mathit{t}}^{1/5}} = {0.0309^{1/5}} = 0.4989，\\ {X_{22}} = {u^{1/2}} = {0.0673^{1/2}} = 0.2594，\\ {X_{23}} = {w^{1/3}} = {0.0482^{1/3}} = 0.3639，\\ {X_{24}} = {v^{1/4}} = {0.0438^{1/4}} = 0.4575。\\ \end{gathered} $

根据非互补原则，取最小值作为B₂的突变级数值，则

$ {Y_2} = \min \left\{ {{X_{21}},{X_{22}},{X_{23}},{X_{24}}} \right\} = 0.2594。$

进行逐层递归计算，求得该集装箱船货舱火灾的总突变级数值，如表3所示。可知，该船的总突变级数值为0.6524，根据表1可判定其风险等级为较危险状态，该集装箱船货舱存在较大突变的可能性，在航行途中，应注意管理因素B₅、环境因素B₄带来的影响，两者的突变隶属函数值相对较低，视为高风险因素。

该船航行期间在苏伊士运河附近海域舱内2个集装箱发生小范围燃烧，船员发现及时，事故得到有效控制，最后造成2个集装箱发生货损，无人员伤亡。事后调查得知，燃烧事故发生的主要原因是集装箱积载隔离不当，加之苏伊士运河海域温度较高，给船方和货主造成了一定的损失。评价结果与实际情况相符，证明了评价方法的科学性与有效性。

3 结　语

本文从船员、船舶、货物、环境、管理5个维度出发，建立了集装箱船货舱火灾风险评价指标体系，提出了一种基于ANP、改进CRITIC法和突变级数法结合的综合风险评估方法，并通过实例验证方法的可行性，可以得出以下结论：

1）运用ANP和改进的CRITIC法组合赋权衡量突变级数法中指标的重要性排序，克服了单一赋权的局限性，降低了主观因素和数据限制的影响，使权重更具客观性和可靠性。

2）利用突变级数法评价集装箱船货舱火灾的风险等级，为集装箱船货舱火灾风险评价提供新思路。

3）实例验证了该方法应用于集装箱船货舱火灾风险评价的合理性，为集装箱船货舱火灾的应急处理和安全管理提供理论依据，同时也为其他类型的海上火灾安全评价提供借鉴。