三、风险评价研究现状

风险评价（Risk Assessment）又称安全评价，起源于20世纪30年代美国的保险行业，衡量风险大小的方法就是风险评价[37]。1961年，美国军方在研究导弹系统时开发了事故树评价方法。英国政府建立了安全故障数据库，对企业的风险展开全面评价[38]。1964 年，道（DOW）化学公司在大量事故调研的基础上，进行详细的分析计算，提出了“火灾爆炸危险指数评价法”，可以定量评价化工企业生产的危险性[39]。1974 年，英国的帝国化学公司蒙德（Mond）部门经过实践研究，对道化学公司的评价法进行了修正，提出了“蒙德法”。1976年，荷兰劳动总局根据道化学公司的火灾爆炸指数评价法提出了本国的化工厂风险评价方法；同年，日本劳动省在本国生产实践的基础上，经过研究提出了化工厂“六阶段评价法”。19世纪 60 年代后期，随着航空航天、核工业等领域的快速发展，相应的风险评价方法也得到了系统的研究，主要成果是概率风险评价法。1975 年，Rusmusen 等利用概率风险评价法对核电站的安全性进行了评价，评价结果符合预期，效果显著，因此该方法在军工等领域迅速得到推广。1984年，印度一家农药厂发生事故，造成了2500人死亡，125000人中毒的严重后果。1986年，美国的“挑战者”号航天飞机刚升空就发生爆炸事故[40]，针对严重事故，安全专家研究开发了多因子评分法（LEC）。罗曼尼（Ramani）教授等使用先进的数学方法统计企业事故的类型、不同工种的伤害程度、工人的不安全行为分类等，计算事故发生的周期、生产过程中每天发生风险的概率、危害程度等，提出对不同的安全隐患应该采取的措施[41]。Ali Karasan等提出安全与临界效应分析方法（SCEA），根据事故严重程度、概率、频率和可检测值计算风险级别，并通过与经典集、FMEA评价法和ESP评价法进行比较，结果表明该方法的一致性与可靠性较好[42]。

我国专家学者的风险评价研究起步较晚，但通过综合运用风险评价理论和数理模型分析各行业的生产系统，取得了一系列理论成果。许满贵等将神经网络和模糊数学两种算法结合建立了模糊神经网络算法，增强了神经网络的自学能力，更好地解决了对不确定性隐患的量化，使评价结果更优[43]。刘海波等运用直接法和间接法确定了指标的权重，提高了模糊综合评价的精度[44]。范英等提出了一种利用三角模糊数几何特征和层次分析法（AHP）相结合的风险评价新方法，有效优化了现有风险评价方法结果偏差较大的问题[45]。谢宏等建立了一个量化、动态、可反馈的系统动力学（SD）安全生产水平预测与评价模型，通过确定状态变量、决策变量和辅助变量并利用 SD 模型进行仿真模拟，实现安全生产水平的定性和定量评价[46]。王纪洋等综合考虑危险化工工艺的多种风险因素，将层次分析法（AHP 法）与逼近理解排序法（TOPSIS）相结合，构建了危险化工工艺风险等级评价的AHP-TOPSIS评判模型[47]。黄玥诚基于复杂网络的分析与定量方法，从拓扑模型的视角对生产系统动态风险的全过程进行演化规律分析，并结合动态特性完成生产系统的定量评估[48]。闫放等将集对分析（SPA）与传统的保护层分析（LOPA）相结合并引入相离度（DD）的概念及相应计算公式，实现对风险后果严重程度的定量化处理[49]。阎红巧等根据事故致因理论提出了屏障—损失层次化关键指标体系，结合主成分分析法（PCA）和熵权法（EW）进行数据降维与风险评价，采用指数平滑方法预测企业下一周期的风险水平，进而建立企业安全生产风险评价模型[50]。