基于博弈论—改进云模型的起重机械安全评价

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2025.11.0420

中国安全科学学报 ›› 2025, Vol. 35 ›› Issue (11): 81-91.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2025.11.0420

基于博弈论—改进云模型的起重机械安全评价

刘金娥¹(), 蒋鸣², 贠柯¹, 谢旭梦³, 李涌泉⁴, 汪班桥²^,^**()

¹ 西安特种设备检验检测院,陕西西安 710065
² 长安大学地质工程与测绘学院,陕西西安 710064
³ 浙江省特种设备科学研究院,浙江杭州 310020
⁴ 中国特种设备检测研究院,北京 100029

收稿日期:2025-06-10 修回日期:2025-09-04 出版日期:2025-11-28
通信作者:
^** 汪班桥副教授 (1977—),女,陕西临潼人,博士,副教授,主要从事复杂工业场景安全风险动态监测与量化安全评价方面的研究。E-mail:dcdgx17@chd.edu.cn。
作者简介:
刘金娥高级工程师 (1984—),女,陕西西安人,博士,高级工程师,主要从事特种设备检验检测与质量管理体系方面的工作。E-mail:liujine@xseii.com.cn。
贠柯高级工程师。
谢旭梦高级工程师。
李涌泉高级工程师。
基金资助:
中国特种设备检验协会软科学课题(CASEI-RKT2024-37)

Safety evaluation of lifting machinery based on game theory-improved cloud model

LIU Jin'e¹(), JIANG Ming², YUN Ke¹, XIE Xumeng³, LI Yongquan⁴, WANG Banqiao²^,^**()

¹ Xi'an Special Equipment Inspection Institute, Xi'an Shaanxi 710065, China
² College of Geological Engineering and Geomatics, Chang'an University, Xi'an Shaanxi 710064, China
³ Zhejiang Academy of Special Equipment Science, Hangzhou Zhejiang 310020, China
⁴ China Special Equipment Inspection & Research Institute, Beijing 100029, China

Received:2025-06-10 Revised:2025-09-04 Published:2025-11-28

摘要/Abstract

摘要： 为解决当前起重机械安全评价中指标体系不健全、权重确定单一化的问题,基于2019—2023年期间95起起重机械事故调查报告,结合人、设备、作业环境和管理(4M)理论构建起重机械安全评价指标体系;采用最优最劣法(BWM)确定主观权重,并引入指标相关性与冲突性(CRITIC)方法进行客观权重赋权,基于博弈论思想将主、客观权重进行组合赋权,形成综合权重,完成赋权与评价所构建的评价指标体系;以西安市某建筑施工企业A项目在用3台塔式起重机为实证对象,运用改进云模型对其安全状况开展评价验证。结果表明:人员因素是起重机械事故的主要致因,在对作业人员进行安全检查时,应重点关注作业人员的安全意识与安全技术水平;在对起重机械进行安全检查时,要关注安全保护装置的效能及结构本体关键部位的完整性。模型输出与现场检验记录的关键安全指标高度一致,证实了该模型在起重机械安全评价中的有效性。

关键词: 博弈论组合赋权, 云模型, 起重机械, 安全评价, 最优最劣法(BWM), 指标相关性与冲突性(CRITIC)

Abstract:

To address the issues of an incomplete indicator system and oversimplified weight determination in current lifting machinery safety evaluation, a safety evaluation indicator system for lifting machinery was constructed based on Man,Machine,Milieu,Management(4M) factors theory and 95 lifting machinery accident investigation reports from 2019 to 2023. The BWM was employed to determine subjective weights, while an CRITIC method was introduced to determine objective weights. By applying game theory combination weighting, the subjective and objective weights were integrated to form composite weights, thereby enabling the weighting and evaluation of the established indicator system. The results reveal that human factors are the primary cause of lifting machinery accidents. During safety inspections of operators, particular attention should be paid to their safety awareness and technical proficiency. In safety inspections of lifting machinery, the effectiveness of safety protection devices and the structural integrity of key components should be emphasized. The model outputs are highly consistent with key safety indicators in the on-site inspection records, confirming the effectiveness of the proposed model in the safety evaluation of lifting machinery.

Key words: game theory combination weighting, cloud model, lifting machinery, safety evaluation, best-worst method(BWM), criteria importance though intercriteria correlation(CRITIC)

中图分类号:

X952

刘金娥, 蒋鸣, 贠柯, 谢旭梦, 李涌泉, 汪班桥. 基于博弈论—改进云模型的起重机械安全评价[J]. 中国安全科学学报, 2025, 35(11): 81-91.

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图/表 11

图1

图2

表1

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表4

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图6

参考文献 29

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一级指标及权重	二级指标及权重	综合权重及排名
人员因素 A₁/0.512	安全意识A₁₁/0.583	0.298 5(1)
	安全技术水平A₁₂/0.306	0.156 7(3)
	身心健康状况A₁₃/0.111	0.056 8(6)
设备因素 A₂/0.268	安全保护装置A₂₁/0.796	0.213 3(2)
设备因素 A₂/0.268	结构本体A₂₂/0.204	0.054 7(7)
环境因素 A₃/0.098	作业场地A₃₁/0.583	0.057 1(5)
	极端天气A₃₂/0.306	0.030 0(8)
	周边特殊情况A₃₃/0.111	0.010 9(12)
管理、应急因素 A₄/0.122	全员安全生产责任制A₄₁/0.509	0.062 1(4)
	风险分级管控A₄₂/0.180	0.022 0(9)
	隐患排查A₄₃/0.135	0.016 5(10)
	应急救援A₄₄/0.108	0.013 2(11)
	事故评估A₄₅/0.068	0.008 3(13)

一级指标权重/ 改进权重	二级指标权重/ 改进权重	综合权重及排名改进权重及排名
人员因素A₁ 0.198 7/ 0.311 0	安全意识A₁₁ 0.373 2/0.497 7	0.074 1(5) 0.154 8(2)
	安全技术水平A₁₂ 0.320 6/0.249 2	0.063 7(7) 0.077 5(6)
	身心健康状况A₁₃ 0.306 2/0.2531	0.060 8(8) 0.078 7(5)
设备因素A₂ 0.332 4/ 0.319 9	安全保护装置A₂₁ 0.520 7/0.527 9	0.173 1(1) 0.168 8(1)
设备因素A₂ 0.332 4/ 0.319 9	结构本体A₂₂ 0.479 3/0.472 1	0.159 3(2) 0.151 0(3)
环境因素A₃ 0.288 4/ 0.226 9	作业场地A₃₁ 0.361 4/0.424 2	0.104 2(4) 0.096 2(4)
	极端天气A₃₂ 0.396 2/0.310 7	0.114 3(3) 0.070 5(7)
	周边特殊情况A₃₃ 0.242 4/0.265 1	0.069 9(6) 0.060 1(8)
管理、应急因素A₄ 0.180 5/ 0.142 2	全员安全生产责任制A₄₁ 0.189 0/0.1633	0.034 1(13) 0.023 2(13)
	风险分级管控A₄₂ 0.216 6/0.193 3	0.039 1(9) 0.027 5(11)
	隐患排查A₄₃ 0.202 2/0.231 8	0.036 5(10) 0.033 0(10)
	应急救援A₄₄ 0.194 8/0.170 0	0.035 2(12) 0.024 2(12)
	事故评估A₄₅ 0.197 3/0.2417	0.035 6(11) 0.034 4(9)

二级指标	BWM-改进CRITIC 法权重及排名	AHP-熵权法权重及排名
安全意识A₁₁	0.268 9(1)	0.236 8(1)
安全技术水平A₁₂	0.140 4(3)	0.105 3(4)
身心健康状况A₁₃	0.061 3(6)	0.076 8(5)
安全保护装置A₂₁	0.204 2(2)	0.205 9(2)
结构本体A₂₂	0.074 5(4)	0.139 3(3)
作业场地A₃₁	0.065 2(5)	0.054 1(6)
极端天气A₃₂	0.038 3(8)	0.028 3(8)
周边特殊情况A₃₃	0.021 0(10)	0.024 6(10)
全员安全生产责任制A₄₁	0.054 1(7)	0.038 2(7)
风险分级管控A₄₂	0.023 1(9)	0.026 3(9)
隐患排查A₄₃	0.019 9(11)	0.022 9(12)
应急救援A₄₄	0.015 4(12)	0.017 2(13)
事故评估A₄₅	0.013 7(13)	0.024 1(11)

安全平均等级	等级区间	云模型特征参数
劣	[0,20]	(10.0,3.333,0.5)
差	(20,40]	(30.0,3.333,0.5)
一般	(40,60]	(50.0,3.333,0.5)
良	(60,80]	(70.0,3.333,0.5)
优	(80,100]	(90.0,3.333,0.5)

指标	E_x	E_n	H_e
安全意识A₁₁	84.182	12.471	4.247
安全技术水平A₁₂	76.909	15.019	6.191
身心健康状况A₁₃	69.409	20.675	10.126
安全保护装置A₂₁	87.818	8.763	0.501
结构本体A₂₂	88.727	8.245	2.835
作业场地A₃₁	78.727	11.642	3.965
极端天气A₃₂	70.545	16.221	8.107
周边特殊情况A₃₃	69.636	16.883	10.055
全员安全生产责任制A₄₁	76.000	15.496	1.42
风险分级管控A₄₂	71.455	18.023	6.032
隐患排查A₄₃	76.909	15.019	3.347
应急救援A₄₄	70.545	20.384	5.776
事故评估A₄₅	61.455	22.622	8.732

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Safety evaluation of lifting machinery based on game theory-improved cloud model

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