CN103606031A - 一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了属于饲料安全评价领域，基于模糊数学理论的一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法。该方法首先通过资料分析、数据调查、专家打分建立多层次的三级评价指标体系，基于此，采用熵值法和层次分析法确定各级评价指标的权重值。其次，将抽查样品的检测数据进行无因次处理后，由梯形隶属函数确定检测值相对于不同安全性等级的隶属度。最后，采用三级模糊数学模型进行综合评价，按照安全性评价的等级划分，得出检测样品的安全性等级。本发明可全面反映餐厨废弃物饲料产品的安全情况，便于产品的质量控制和安全管理。本发明具有科学性和实用性，是一种行之有效的饲料安全综合评价方法。

Description

一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法

技术领域

本发明属于饲料安全评价领域，特别涉及一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法。

背景技术

非典后，为了保障公共健康和环境卫生，我国开始推行餐厨废弃物的资源化和无害化处理。截止目前为止，国内已经兴起了一股餐厨废弃物资源化处理热潮，建成了一批卓有成效的示范项目。其中，能够正常运行的多为饲料化示范工程。但是，作为一种饲料产品，其安全性与动物和人类健康息息相关，因此，饲料/食品安全监管是循环经济发展所面临的又一重要内容，并成为影响餐厨废弃物饲料化应用和产业化推广的核心问题。为此，明确并界定我国餐厨废弃物饲料产品的安全性水平具有迫切的现实需求和意义。

然而，目前关于餐厨废弃物饲料产品的安全性仅提出“不应对动物或人类健康产生影响”，既没有技术数据作为支撑，也没有可操作的针对性法律条款作依据。其大多数认识还停留在舆论与早期“泔水”利用的层面上，缺乏系统深入的理论研究和切实可行的操作方法。尤其是，关于餐厨废弃物饲料产品的安全性法规尚未起步，针对其进行安全性评价上缺乏可操作性的法律法规和相关依据。而根据现今的饲料/食品的相关标准，如饲料卫生标准，仅在其卫生性方面具有部分参考价值，主要包括对涉及饲料安全的19项卫生指标进行符合性验证，并未对其整体的安全状况及指标的差异性进行具体的区分，其预测餐厨废弃物饲料的安全性和预防其潜在影响的作用十分有限。因此，亟需探索适合我国国情的针对餐厨废弃物饲料产品安全性的综合评价方法。

但是，在研究餐厨废弃物饲料产品的安全评价技术方面，国内尚处于起步阶段，而完全照搬国际上的研究成果又难以适应我国的餐厨废弃物理化特性和处理实情，例如基础数据缺失，流行性病学调查不足等。而餐厨废弃物饲料的安全性往往较为复杂，涉及环境卫生、食品安全、环境安全等多方面，通过单因子评价方法往往无法满足评价要求。此外，这些因素对餐厨废弃物饲料产品的安全性影响不一定是独立的，而是彼此关联，且其关联关系随着废弃物产生源、处理工艺等条件的不同而不同，具有很大的模糊性。该模糊性的客观存在，往往使得风险影响因素难以被精确的量化，故常规简单的比较和描述并不能客观反映餐厨废弃物饲料产品的安全性状况。而模糊建模技术目前多集中于道路状态辨识、生产过程评价、环境质量变化、设备质量及安全评估等方面，在废弃物资源化及饲料安全等领域皆处于空白，并无成熟成果。如：专利CN201210187773.6一种基于二级模糊综合判别的城市道路状态辨识方法，专利CN201110158381.2基于模糊综合评判法的制革行业技术的评估方法，专利CN201110034556.9水源地监测评价方法，专利CN201010588864.1一种垂直电梯安全评价方法等。

在饲料安全研究方面，目前公布的专利多集中在动物或其添加剂的制备方法、消毒工艺、发酵设备等方面，如专利CN200710071255.7混合型动物饲料的制作方法，CN92105514.5菜籽饼和棉籽饼混合的微生物脱毒方法，CN201010558481.X生物饲料的消毒工艺，CN201020624162.X生物饲料消毒发酵设备，CN201120262956.0带加压泵的生物饲料发酵设备。对于饲料安全的综合评价系统尚无针对性的专利成果公布。

而对于餐厨废弃物，目前公布的专利多涉及其综合处理技术、工艺或设备，对其资源化产品的质量及品质管理尚无相关专利发布。如：CN200710306008.0餐厨垃圾致病菌高温灭活技术，CN200610109623.8餐厨垃圾综合处理技术，CN201120139312.2机械分选两相厌氧餐厨垃圾的处理工艺，CN201110115076.5餐厨垃圾油水分离一体化处理设备，CN201120139300.X干法湿法联合发酵秸秆的加工装置等。

本发明要解决的技术问题：对于餐厨废弃物饲料产品，传统的风险评价只能通过简单的“合格”或“不合格”的单因素评价来描述各种风险指标，皆未考虑到模糊性的影响，因此评价结果的准确性和全面性往往受到限制，难以形成有效的综合评价结论。

发明内容

本发明的目的是提供一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法，其特征在于，依托模糊数学的理论，采用熵值法和层次分析法来构建三级综合评价模型，具体包括评价指标体系构建、指标权重确定、数据的无因次化处理、隶属函数构建、指标的风险加权和三级模糊综合评价；具体包括以下步骤：

1）收集安全因素，参考食品、饲料、农产品安全性的相关标准及专家意见进行分析，构建餐厨废弃物层次化多级评价指标体系

基于餐厨废弃物理化特性和安全性的研究，参考食品、饲料、农产品安全性的相关标准及专家意见，对餐厨废弃物饲料的安全性涉及到多层次、多因素进行评价；在评价过程中，使大量相互关联，相互制约的因素条例化、合理化、层次化，严格遵循科学性、系统性、层次性、多样性、可操作性以及全面性和选择性相结合的原则，合理地构建出一套能够反映餐厨废弃物饲料安全状况各个方面的综合指标体系。

如上所述，针对餐厨废弃物的多样性和安全性特点，可建立餐厨废弃物饲料安全性评价的三级指标体系，具体说明如下。一级评价指标包括生物安全指标，反映生物因素对餐厨废弃物饲料产品的安全性影响和化学安全指标，反映化学因素对最终产品的安全性影响2类；二级指标是将一级评价指标细分为5类指标，包括生物卫生指标B1、致病菌指标B2、重金属指标C1、有机污染物指标C2和盐分C3；三级指标是将二级指标又进一步细分为15类指标：细菌总数TAC（Total Aerobic Plate Counts,TAC）、大肠菌群TC（Total Coliform,TC）、霉菌MY（Molds and Yeast,MY）、李斯特菌（Listeria）、沙门氏菌（Salmonella）、金黄色葡萄球菌SA（Staphylococcus Aureus,SA）、铬（Cr）、镉（Cd）、砷（As）、铅（Pb）、汞（Hg）、黄曲霉毒素AFB1（Aflatoxin B1,AFB1）、六六六HCH（Hexachlorocyclohexane,HCH）、滴滴涕DDT（Dichlorodiphenyltrichloroethane,DDT）和可溶性氯化物（Cl-）。其中，生物卫生指标B1主要参考饲料卫生标准设立；致病菌指标B2以近年来国内外对食品业尤其是餐饮业的微生物污染抽样调查结果为依据设立。在餐厨废弃物饲料的化学安全指标中，重金属指标C1参考饲料及食品相关标准设立；而餐厨废弃物中的有机污染物C2主要来源于餐厨废弃物收运过程中的洗涤剂或消毒剂或废弃物中的本底值如农药残留。需特别说明的是将三级指标摄入水平的差异归结于毒性差异中集中表示。

2）指标权重的确定

通过步骤1）针对餐厨废弃物饲料的安全性涉及到多层次、多因素进行的评价和对指标重要性的衡量，识别其贡献差异从而确定各级指标权重值，通常指标权重的确定方法较多，包括专家打分法、频数分析法和指标值法；针对不同的应用基础和条件，选择不同的指标权重确定方法；餐厨废弃物饲料具有多因素、多层次和多目标性的特点，而层次分析法AHP(Analytic hierarchyProcess,)通过定量与定性相结合，将专家经验判断定量化，是一种多目标决策分析方法，在多目标、结构复杂且缺乏必要或充分数据情况下具有相当的实用价值，因此采用AHP法对餐厨废弃物饲料的评价因子进行赋权，但是该方法主观依赖度较高，易造成评价结果较大的偏差，而熵值法依托统计物理与热力学熵的概念，采用信息的无序化程度来反映其效用值的大小，能够深刻的反映指标信息熵值的效用价值和指标自身特性，具有较高的可信度，但是同时，熵值法具有一定的局限性，其对指标的测试样本数和定量化数值要求较为严格。因此本发明针对餐厨废弃物饲料评价指标的特点和层次性，分别采用熵值法和层次分析法来确定不同层次指标的权重，具体步骤如下：

21）熵值法确定Ⅲ级卫生性指标和重金属指标的权重

（1）通过极差变换对样本数据进行归一化处理，为尽量减少评价指标不同量纲的数据差异，通过归一化处理后的样本数据在[0,1]区间内；计算公式如下所示，

$h_u=\frac{x_u-\min \left(u\right)}{\max \left(x_u\right)-\min \left(x_u\right)}$

式中：h_u：归一化值；x_u：第u个样本的检测值；min（x_u）：x_u中的最小值；max（x_u）：x_u中的最大值；u为样本检测序号，u=1，2…，n；n为指标检测的样本数。

（2）样品数据归一化后，构建n个样本m个评判指标的矩阵H

H=(h_uv)_nm

式中，u=1，2…，n；v=1，2…，m；v为评判指标序号。

（3）采用下列公式，由n个样本的检测值计算检测指标（v）的熵表达式

$S_v=-\frac{1}{\ln n}{\mathrm{\Σ}}_{u=1}^n{f}_{\mathrm{uv}}\ln f_{\mathrm{uv}}$

其中，

$f_{\mathrm{uv}}=\frac{1+h_{\mathrm{uv}}}{{\mathrm{\Σ}}_{u=1}^n(1+h_{\mathrm{uv}})}$

（4）得出检测指标v的权重（熵权）

${\mathrm{\ω}}_v=\frac{1-S_v}{m-{\mathrm{\Σ}}_{v=1}^m{S}_v}$

其中，0≤ω_v≤1，

22）层次分析法确定其它指标的权重

对同一层次的m个评价指标，计算判断矩阵A的特征向量，若特征向量能够通过一致性检验，则可认为该层次权重值的一致性结果比较满意，否则需重新调整矩阵A的单因素取值，直至矩阵A通过一致性检验时，特征向量ω中的元素即为m个指标相应的权重值。

3）数据的无因次化处理

实际检测过程中各个评价指标的检测结果不仅数值千差万别，其数值单位也是千差万别，如生物指标大肠菌群的单位为MPN/g，金黄色葡萄球菌是按照阳性检出率表示，而化学指标铅的单位是mg/kg；可见，为了统一比较标准，需要对检测结果进行无量纲化处理；考虑到符合相关标准的指标是相对安全的，但并不表示不存在风险，绝对安全的物质是不存在的，因此仅仅根据相关标准来区分是否安全是不够全面的，尽管如此，在数据的无因次化处理中，仍应以该指标的标准值作为基准点来描述检测结果的安全性。本发明中将餐厨废弃物饲料的安全程度分成5个等级，记为k，即Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅴ级，对应阿拉伯数字1、2、3、4、5，分别对应表1中的高、较高、中、较低、低5个等级，也对应无因子化值为0、1、2、3、4。通过比较检测结果与该指标的标准值（不同指标参考不同标准和评价基准，其标准值存在差异）来处理，具体计算方式如下：

$L=\frac{P}{S}$

其中，P为检测数据，S为评价指标的标准值，不同指标参考不同标准和评价基准，其标准值存在差异；L为无因次化后的结果，即检测数据的安全性指数，此结果与安全等级的关联如下表1所示。

表1餐厨废弃物饲料安全性评价的等级划分

注：从动物及人类健康的角度出发，风险加权应尽量严格，选择相应等级的上限值。考虑到风险权重最大为1，因此Ⅳ级和Ⅴ级风险加权值均为1。

4）确立评价指标的隶属函数

根据评价指标和相应的评价等级之间的模糊关系，根据评价标准建立隶属函数，从而确定各评价因子对应各评价等级的隶属度，即评价指标隶属于特定评价等级的概率。事实上，隶属函数通过既定的函数运算来实现对评价指标隶属度的客观表征，刻画的是指标隶属于评价等级的客观关系，但由于隶属函数属于一个黑箱模型，需要以个人对于模糊概念的认识程度为基础来确立，因此，其又带有一定的主观性。通常隶属度的确定方法有模糊统计法、例证法、专家经验法等。本发明首先依据专家经验及相关法规，确定安全性相关等级各指标的分类标准值，然后选用降半梯形隶属函数来标准评价指标的隶属度，具体计算公式如下所示：

$h_{i1}=\left\{\begin{array}{cc}1& x_i\&le;q_{k1}\\ \frac{q_{k2}-x_i}{q_{k2}-q_{k1}}& q_{k1}<x_i<q_{k2}\\ 0& x_i\&GreaterEqual;q_{k2}\end{array}\right.$

其中，q_k,j为第k个危害物的污染等级为j所设定的分界值。考虑到沙门氏菌、金黄色葡萄球菌为不宜模糊化的禁止性指标；采用清晰隶属度，即一旦检出，其五个等级对应的隶属度为[0 0 0 0 1]，否则即为[1 0 0 0 0]。

5）指标的风险加权

对于安全评价体系而言，各个指标的计算是安全评价结果准确性高低的关键。在餐厨废弃物饲料的安全评价指标体系中，大部分指标属于污染性指标。这些指标通过简单的单因子评价法即直接将指标值同标准值进行比较得出评价结果，无法得出科学的结论。这是由于符合相关标准的指标是安全的，但并不代表不存在风险。因此，采用综合的评价方法，将餐厨废弃物饲料的安全性细分为5个等级。为了客观的反应出指标污染风险，要考虑对每个等级进行风险加权T（取值0-1，如表1所示），在该风险权重中通过安全等级分类标准值划分来实现超标的加权。

6）模糊综合评价

61）一级模糊综合评价：针对确定的最低一级的评价指标即三级指标的检测值，通过隶属度函数构建单因素评价矩阵，进行一级模糊综合评级M₁。具体过程如下：首先通过隶属度函数确定第t类一级指标的第i类二级指标中第j个三级评价指标u_tij隶属于评价集中第k个元素的隶属度为h_tijk（t为一级指标类别，可取1，2；i为二级指标类别，可取1，2，…，5；j为三级指标数，合计15类，j=1,2，…,q；q为第i类二级指标中包括的三级指标数，q<15。例如对于一级指标“生物安全性”中的二级指标“卫生性B1”指标中包括两类三级指标：“细菌总数”和“霉菌”，则t取1，i取1，q=2；k为安全等级，可取1，2，…，5）。考虑指标的超标加权T_k，进行模糊化处理后得到一级模糊综合评价的单因素评价矩阵为：

$R_{\mathrm{ti}}=\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{ti}1}\\ R_{\mathrm{ti}2}\\ ...\\ R_{\mathrm{tiq}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{r}_{\mathrm{ti}11}& r_{\mathrm{ti}12}& ...& r_{\mathrm{ti}1m}\\ r_{\mathrm{ti}21}& r_{\mathrm{ti}22}& ...& r_{\mathrm{ti}2m}\\ ...& ...& ...& ..\\ r_{\mathrm{tiq}1}& r_{\mathrm{tiq}2}& ...& r_{\mathrm{tiqm}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cccc}{h}_{\mathrm{ti}11}{T}_1& h_{\mathrm{ti}12}{T}_2& ...& h_{\mathrm{ti}1m}{T}_m\\ h_{\mathrm{ti}21}{T}_1& h_{\mathrm{ti}22}{T}_2& ...& h_{\mathrm{ti}2m}{T}_m\\ ...& ...& ...& ..\\ h_{\mathrm{tiq}1}{T}_1& h_{\mathrm{tiq}2}{T}_2& ...& h_{\mathrm{tiqm}}{T}_m\end{array}\right]}_{q\&times;m}$

因此，第i类因素模糊综合评价集为：

$B_{\mathrm{ti}}=A_{\mathrm{ti}}\&CenterDot;R_{\mathrm{ti}}=\left(\begin{array}{cccc}{\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{ti}1}& {\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{ti}2}& ...& {\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{tiq}}\end{array}\right)\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{R}_{\mathrm{ti}1}\\ R_{\mathrm{ti}2}\\ ...\\ R_{\mathrm{tiq}}\end{array}\right]=(b_{\mathrm{ti}1},b_{\mathrm{ti}2},...,b_{\mathrm{tim}}{)}_{1\&times;m}$

其中，A_ti为第i类因素权重集，

$A_{\mathrm{ti}}=({\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{ti}1},{\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{ti}2},...,{\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{tiq}}),\underset{j=1}{\overset{q}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&omega;}}_{\mathrm{tij}}=1$

则采用综合指数法可得二级指标i的风险指数为：

${\mathrm{FSI}}_{\mathrm{ti}}=B_{\mathrm{ti}}\&CenterDot;N=(b_{\mathrm{ti}1},b_{\mathrm{ti}2},...,b_{\mathrm{tim}})\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ ...\\ 4\end{array}\right]=b_{\mathrm{ti}1}\&CenterDot;1+b_{\mathrm{ti}2}\&CenterDot;2b_{\mathrm{tim}}\&CenterDot;m$

62）二级模糊综合评价

基于一级模糊评价结果，可进行二级模糊综合评价。其中，二级模糊综合评价的起点即单因素评价矩阵主要由一级模糊综合评价矩阵构成，如下所示：

$R_t=\left[\begin{array}{c}{B}_{t1}\\ B_{t2}\\ ...\\ B_{\mathrm{tP}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{A}_{t1}\&CenterDot;R_{t1}\\ A_{t2}\&CenterDot;R_{t2}\\ ...\\ A_{\mathrm{tP}}\&CenterDot;R_{\mathrm{tP}}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{c}{r}_{\mathrm{tij}}\end{array}\right]}_{p\&times;m}$

则二级模糊综合评价集为：

1.

$B_t=A_t\&CenterDot;R_t=\left(\begin{array}{cccc}{a}_{t1}& a_{t2}& ...& a_{\mathrm{tp}}\end{array}\right)\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{A}_{t1}{R}_{t1}\\ A_{t2}{R}_{t2}\\ ...\\ {A_{\mathrm{tP}}R}_{\mathrm{tP}}\end{array}\right]=(b_{t1},b_{t2},...,b_{\mathrm{tm}}{)}_{1\&times;m}$

式中二级综合评价指标b_tk，为评价对象以二级指标的各因素进行评价时，其隶属于评价集中第k个元素的隶属度。

进一步地，采用综合指数法可得一级指标t的风险指数为：

${\mathrm{FSI}}_t=B_t\&CenterDot;N=(b_{t1},b_{t2},...,b_{\mathrm{tm}})\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}0\\ 1\\ ...\\ 4\end{array}\right]=b_{t1}\&CenterDot;1+b_{t2}\&CenterDot;2b_{\mathrm{tm}}\&CenterDot;m$

63）三级模糊综合评价

同理，三级模糊综合评价单因素评价矩阵为：

$R=\left[\begin{array}{c}{B}_1\\ B_2\\ ...\\ B_d\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{A}_1\&CenterDot;R_1\\ A_2\&CenterDot;R_2\\ ...\\ A_d\&CenterDot;R_d\end{array}\right]={\left[\begin{array}{c}{r}_{\mathrm{ij}}\end{array}\right]}_{d\&times;m}$

则三级模糊综合评价集为：

$B=A\&CenterDot;R=\left(\begin{array}{cccc}{a}_1& a_2& ...& a_d\end{array}\right)\&CenterDot;\left[\begin{array}{c}{A}_1{R}_1\\ A_2{R}_2\\ ...\\ {A_{d}R}_d\end{array}\right]=(b_1,b_2,...,b_m{)}_{1\&times;m}$

同理，式中b_k为三级模糊综合评价指标，指的是按照所设定的所有评价指标进行评价时，评价对象隶属于评价集中第k个元素的概率，即隶属度。

本发明的有益效果是本发明依托模糊数学的理论，通过选定的函数运算来实现对评价指标隶属度的客观表征，采用熵值法和层次分析法来构建三级综合评价模型，克服了个人对于餐厨废弃物饲料产品安全性的模糊概念认识程度的差异而带有的主观性缺陷，可系统全面地将餐厨废弃物饲料产品安全性的影响因素及其影响程度客观综合的表现出来。

附图说明

图1餐厨废弃物饲料安全性的模糊综合评价模型

图2餐厨废弃物饲料安全性的综合评判流程

图3餐厨废弃物饲料的安全性评估指标体系

具体实施方式

本发明提供一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法，下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

该方法采用模糊数学评价模型对餐厨废弃物饲料产品的安全性进行评价。如图1所示，首先，分别采用熵值法和层次分析法确定各级评价指标的权重。假设餐厨废弃物饲料产品的第t类一级指标的第i类二级评价指标中第j个三级评价指标的检测值为D_tij（t为一级指标类别，可取1，2；i为二级指标类别，可取1，2，…，5；j为三级指标数，合计15类，j=1,2，…,q；q为第i类二级指标中包括的三级指标数，q<15。例如对于一级指标“生物安全性”中的二级指标“卫生性B1”指标中包括两类三级指标：“细菌总数”和“霉菌”，则t取1，i取1，q=2），其中指标D_tij的检测值经平均和简单模型处理后得到最终检测值X_tij。由于各个指标检测数据在数量等级和表征单位上皆存在较大的差异，应对检测值进行无因次化处理后得到指标D_tij的安全性指数。而后在相应指标权重的基础上，结合指标超标的风险加权，通过一级模糊数学评价模型M_1ti得到指标D_ti的风险指数。然后，以二级模糊数学评价模型M₂来综合评价所有二级指标的风险指数，得到指标D_t的风险指数。依次类推，通过三级模糊数学评价模型M₃得出餐厨废弃物饲料的综合性安全性指数。本发明的评判流程（如图2所示）。下面通过具体实施例来说明本发明的具体实施。

1.建立餐厨废弃物饲料安全性的三级评价指标体系

通过对国内外饲料/食品相关领域标准的调研，基于我国餐厨废弃物的特点及基础数据的掌握，将影响餐厨废弃物饲料安全性的指标细分为三级（如图3所示），其中，在三级指标中，选定阴离子表面活性剂十二烷基硫酸钠SDS和有机氯农药HCH以及DDT为评估指标。另外，由于霉菌等微生物的作用，在餐厨废弃物中存在黄曲霉毒素残留的风险。黄曲霉素目前已分离鉴定的有12种以上，其中以黄曲霉毒素B1的毒性和致癌性最强，而黄曲霉毒素B1又是食品中污染的主要形式，故以黄曲霉毒素B1为又一有机污染物评估指标。但是由于洗涤剂在我国食品或饲料卫生领域尚无标准可依，而SDS属于低毒类物质，小鼠经口的LD50为2000mg/kg，大鼠经口的LD50为1288mg/kg，相对于农药残留和黄曲霉毒素的危害性较小，而关于人类或动物的SDS接触限量国际上尚无标准，在评价过程中暂不予考虑；另外，我国餐厨废弃物中含有一定量的盐份，其亦可通过餐厨废弃物饲料对动物及人类健康存在一定的风险。

2.安全性指标的权重

1)熵值法确定Ⅲ级卫生性指标和重金属指标的权重。

为了凸显不同卫生性指标和重金属指标的安全性意义，本发明采用具有显著性差异的餐厨废弃物原样的夏季抽查结果作为熵权权重计算的样本数据，如表2所示。其中，采样频率为每周一次。

表2餐厨废弃物卫生性和重金属指标的抽样检测结果

将上表中的数据进行归一化处理得到判断矩阵R₁和R₂，R₁为卫生性指标，R₂为重金属指标。

$R_1=\left[\begin{array}{cc}0.0000& 0.2219\\ 0.0008& 0.3737\\ 0.1408& 0.8671\\ 0.0014& 0.9431\\ 0.0028& 0.6014\\ 0.0096& 0.6963\\ 0.0047& 0.6584\\ 0.0229& 1.0000\\ 0.0430& 0.0000\\ 0.0769& 0.0084\\ 0.0206& 0.0116\\ 1.0000& 0.0662\\ 0.4811& 0.0150\\ 0.6923& 0.0002\end{array}\right],R_2=\left[\begin{array}{ccccc}1.00& 0.01& 0.53& 0.52& 0.57\\ 0.59& 0.00& 0.55& 0.55& 0.45\\ 0.51& 0.19& 0.31& 0.62& 0.31\\ 0.12& 0.09& 0.28& 0.10& 0.47\\ 0.13& 0.06& 1.00& 0.31& 0.31\\ 0.00& 0.07& 0.73& 0.10& 0.40\\ 0.51& 0.91& 0.10& 0.72& 0.35\\ 0.71& 1.00& 0.08& 0.17& 0.47\\ 0.43& 0.42& 0.00& 0.31& 0.23\\ 0.43& 0.44& 0.03& 0.28& 0.00\\ 0.47& 0.55& 0.09& 0.41& 0.30\\ 0.84& 1.00& 0.05& 0.00& 1.00\\ 0.39& 0.19& 0.39& 0.34& 0.57\\ 0.31& 0.43& 0.45& 1.00& 0.42\end{array}\right]$

进一步地,由21）所述的熵值法可计算出指标的熵H为：

H₁=[0.9888 0.9863]，H₂=[0.9938 0.9884 0.9913 0.9934 0.9958]

进一步计算出指标的熵权：

ω₁=[0.450 0.550]，ω₂=[0.167 0.311 0.232 0.177 0.113]

其中，ω₁为卫生性指标TAC和MY所对应的权重值，ω₂为重金属指标As、Hg、Pb、Cd和Cr所对应的权重值。

2)层次分析法确定其它指标的权重

采用AHP来确定评价指标间的相对重要性次序，从而确定权重，并且在合成之前归一化。根据所建立的层次性评价指标体系建立层次分析法结构模型，逐层计算各个指标的权重。以二级指标重金属、有机污染和盐的权重确定过程为例，首先按照重要性标度表计算重金属，有机污染物和盐分相对于饲料化学安全性的相对重要性，构建评价矩阵a_ij如下所示：

$a_{\mathrm{ij}}=\left[\begin{array}{ccc}1& 1/4& 6\\ 4& 1& 9\\ 1/6& 1/9& 1\end{array}\right]$

利用方根法求出矩阵a_ij的近似特征向量[0.243 0.701 0.056]，并得出重金属，有机污染物和盐相对于饲料化学安全性的最大特征根为3.11，一致性检验得R.I.=0.58，C.I.=0.054，C.R.=0.093。C.R.<0.1，可知判断矩阵具有满意的一致性，因而确定重金属，有机污染物和盐三者所占权重分别为0.243，0.701，0.056。其他评价指标权重的求解过程及检验亦按上述方法进行，依次得出各单项评价指标的权重值，结合熵权法确定的三级指标权重，可得餐厨废弃物饲料安全性评价的指标权重，如表3所示。

表3餐厨废弃物饲料安全性评价的指标体系权重

注：[]内为各层次指标的权重值

其中，在确定三级致病菌指标权重时，综合考虑餐厨废弃物中该类致病菌的存在概率，危害性以及饲料的相关要求，将致病菌的指标权重平均分摊到TC、SA、Salmonella和Listeria四个指标上，表3中，采用熵值法确定的卫生性指标中的细菌总数TAC和霉菌MY的权重值分别为0.450和0.550；重金属指标As、Hg、Pb、Cd和Cr所对应的权重值分别为0.167、0.311、0.232、0.177和0.113。

3.评价指标的安全性等级分类标准值

基于评价原则，确定评价指标的安全性等级分类标准值，是构建隶属度函数的基础，并可实现样品检测值超标的风险加权。本发明参考国内外食品/饲料的相关标准，利用餐厨废弃物及其饲料的调研和实验资料构建安全性等级的分类标准值。

针对饲料应用的安全性要求，选取如图3所示的三级评价指标为安全性评价的因素集U。将餐厨废弃物饲料的安全性等级划分为五级，如表1所示，{Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ}，其等级对应的无因次化值可写成V={0,1,2,3,4}。

至于餐厨废弃物饲料的安全性等级分类的标准值还未见相关报道，因此按照微生物严格控制，化学污染物审慎评估的原则，根据饲料卫生标准和餐厨废弃物特性来确定相应等级的标准参考值。其中，考虑到微生物污染的危害和严重性，评价过程中的卫生性指标采用饲料或食品卫生的最严格限量作为最低等级（Ⅴ）的上限值，而致病菌指标不进行模糊化处理，严格执行检出标准，一旦检出，即为最低等级（Ⅴ）。在不考虑恶意添加的前提下，由于食品中化学安全性指标存在一定的本底值，在设定其等级标准参考值时，以国内外食品标准中污染物的最严格限量为最高等级（Ⅰ）的上限值，而饲料卫生标准中规定的最严格限量作为次高等级（Ⅱ）的上限值，最宽松限量为最低等级（Ⅴ）的上限值，而后再将二者之间的差值均分后，对应中间的Ⅲ和Ⅳ等级。而盐分主要参考猪和家禽饲粮中食盐添加量的上下限值确定，最终各分类指标的标准值如表4所示。

表4餐厨废弃物饲料安全性评价指标的分类标准值

4.模糊综合评价

本发明的应用案例指标值来自某市餐厨废弃物饲料生产企业的实际产品抽查值，如表5所示。

表5安全性评估案例的指标检测值

注:*此为TC的最低检测限，可认为未检出

表6餐厨废弃物饲料的安全性评价结果

将指标检测值进行无因次处理后，根据安全性等级的分类指标标准值和梯形隶属函数，得到指标隶属于不同安全性等级的隶属度，进行指标加权后形成一级模糊综合评判的单因素矩阵，而后依次进行三级模糊综合评价，最后得到餐厨废弃物饲料产品的安全性评价结果，如上表6所示。

根据评价结果可看出，从各级评价指标分析，正规生产的餐厨废弃物饲料整体安全性较高，但是盐分的安全性较低。

本发明的创造性体现在提供了一种细分再综合的分层次餐厨废弃物饲料安全评价方法，将对餐厨废弃物饲料安全性有影响的因素客观综合地通过得分直观地体现出来，各个安全性指标不再相互孤立，通过科学合理的权重以及模糊数学方法，使得对餐厨废弃物饲料的安全评价更加全面有效，更完整具体的体现了其的安全情况，可供科研、技术以及管理人员参考借鉴。

以上仅是本发明的具体应用范例，对本发明的保护范围不构成任何限制，凡采用等同变换或等效替换形成的技术方案，均落在本发明权利保护范围之内。

Claims (4)

1.一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法，其特征在于，依托模糊数学的理论，采用熵值法和层次分析法来构建三级综合评价模型。具体包括评价指标体系构建、指标权重确定、数据的无因次化处理、隶属函数构建、指标的风险加权和三级模糊综合评价；具体包括以下步骤： 

1）收集安全因素，参考食品、饲料、农产品安全性的相关标准及专家意见进行分析，构建餐厨废弃物层次化多级评价指标体系 

基于餐厨废弃物理化特性和安全性的研究，参考食品、饲料、农产品安全性的相关标准及专家意见，对餐厨废弃物饲料的安全性涉及到多层次、多因素进行评价；在评价过程中，使大量相互关联，相互制约的因素条例化、合理化、层次化，严格遵循科学性、系统性、层次性、多样性、可操作性以及全面性和选择性相结合的原则，合理地构建出一套能够反映餐厨废弃物饲料安全状况各个方面的综合指标体系；针对餐厨废弃物的多样性和安全性特点，建立餐厨废弃物饲料安全评价的三级评价指标体系；其中， 

11）一级评价指标：包括生物安全指标和化学安全指标两类，其中，生物安全性指标反映生物因素对餐厨废弃物饲料产品的安全性影响，化学安全性指标反映化学因素对最终产品的安全性影响； 

12）二级评价指标：将一级评价指标细分为5类，包括生物卫生指标B1、致病菌指标B2、重金属指标C1、有机污染物指标C2和盐分C3； 

13）三级评价指标：将二级指标又进一步细分为细菌总数TAC、大肠菌群TC、霉菌MY、李斯特菌（Listeria）、沙门氏菌（Salmonella）、金黄色葡萄球菌SA、铬（Cr）、镉（Cd）、砷（As）、铅（Pb）、汞（Hg）、黄曲霉毒素AFB1（Aflatoxin B1,AFB1）、六六六HCH、滴滴涕DDT和可溶性氯化物（Cl-），共计15类，需特别说明的是将三级指标摄入水平的差异归结于毒性差异中集中表示。 

2）指标权重的确定 

通过步骤1）针对餐厨废弃物饲料的安全性涉及到多层次、多因素进行的评价和对指标重要性的衡量，识别其贡献差异从而确定各级指标权重值，餐厨废弃物饲料具有多因素、多层次和多目标性的特点，结合基础数据获取的难易程度，测试样品数量以及定量化数值要求的差异，由此分别采用熵值法和层次分析法来确定不同层次指标的权重； 

3）数据的无因次化处理 

为了统一比较标准，考虑到实际检测过程中各个评价指标的检测结果数值及其单位的千差万别，需要对检测结果进行无量纲化处理，在数据的无因次化处理中，以该指标的标准值作为基准点来描述检测结果的安全性，其计算公式为： 

其中，P为检测数据，S为评价指标的标准值，不同指标参考不同标准和评价基准，其标准值存在差异；L为无因次化后的结果，即检测数据的安全性指数； 

将餐厨废弃物饲料的安全程度分成5个等级，记为k，即Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅴ级，对应阿拉伯数字1、2、3、4、5；无因次处理后的安全性指数与安全等级的关联如下表1所示，从动物及人类健康的角度出发，风险加权应尽量严格，选择相应等级的上限值，考虑到风险权重最大为1，因此Ⅳ级和Ⅴ级风险加权值均为1； 

表1餐厨废弃物饲料安全性评价的等级划分 

4）确立评价指标的隶属函数 

根据评价指标和相应的评价等级之间的模糊关系，由评价标准建立隶属函数，从而确定各评价因子对应评价等级的隶属度，即评价指标隶属于特定评价等级的概率；其中，隶属度的确定方法有模糊统计法、例证法和专家经验法； 

5）指标的风险加权 

对于安全评价体系而言，各个指标的计算是安全评价结果准确性高低的关键；在餐厨废弃物饲料的安全评价指标体系中，大部分指标属于污染性指标，这些指标通过简单的单因子评价法即直接将指标值同标准值进行比较得出评价结果，无法得出科学的结论；这是由于符合相关标准的指标是安全的，但并不代表不存在风险；因此，采用综合的评价方法，将餐厨废弃物饲料的安全性细分为5个等级；为了客观的反应出指标污染风险，要考虑对每个等级进行风险加权T，T取值为0-1，并且在该风险权重中还需要考虑超标的加权，可通过增设超标权重因子或安全等级分类标准值划分来实现； 

6）三级模糊综合评价 

根据构建的评价指标体系，采用三级模糊数学评价方法按照从下往上的顺序依次对各级指标进行评价，得到样品的风险指数；结合安全性等级的划分，最终对餐厨废弃物饲料样品的安全性进行判断，其中，选择综合指数法确定指标的风险指数，计算公式为:FSI=B·N,式中，FSI为风险指数，B为因素的模糊综合评价集，N为安全等级的无因子化值，即[0 1 2 3 4],·表示矩阵向量的乘法符号。 

2.根据权利要求1所述一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法，其特征在于，所述步骤2）指标权重的确定的具体步骤如下： 

1）熵值法确定Ⅲ级卫生性指标和重金属指标的权重； 

11）通过极差变换对样本数据进行归一化处理，为尽量减少评价指标不同量纲的数据差异，通过归一化处理后的样本数据在[0,1]区间内；计算公 式如下所示， 

式中：h_u：归一化值；x_u：第u个样本的检测值；min（x_u）：x_u中的最小值；max（x_u）：x_u中的最大值；u为样本检测序号，u=1，2…，n；n为指标检测的样本数。 

12）样品数据归一化后，构建n个样本m个评判指标的矩阵H 

H=(h_uv)_nm

式中，u=1，2…，n；v=1，2…，m；v为评判指标序号。 

13）采用下列公式，由n个样本的检测值计算检测指标（v）的熵表达式 

其中， 

14）得出检测指标v的权重（熵权） 

其中，0≤ω_v≤1，

2）层次分析法确定其它指标的权重 

对同一层次的m个评价指标，计算判断矩阵A的特征向量，若特征向量能够通过一致性检验，则可认为该层次权重值的一致性结果比较满意，否则需重新调整矩阵A的单因素取值，直至矩阵A通过一致性检验时，特征向量ω中的元素即为m个指标相应的权重值。 

3.根据权利要求1所述一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法，其特征 在于，所述步骤4）确立评价指标的隶属函数的算法如下： 

首先依据专家经验，相关法规及评价准则，确定安全性相关等级各指标的分类标准值，然后选用降半梯形隶属函数来标准评价指标的隶属度，公式如下： 

其中，q_k,j为第k个危害物的污染等级为j所设定的分界值。考虑到沙门氏菌、金黄色葡萄球菌为不宜模糊化的禁止性指标；采用清晰隶属度，即一旦检出，其五个等级对应的隶属度为[0 0 0 0 1]，否则即为[1 0 0 0 0]。

4.根据权利要求2所述一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法，其特征在于，采用熵值法确定的卫生性指标中的细菌总数TAC和霉菌MY的权重值分别为0.450和0.550；重金属指标As、Hg、Pb、Cd和Cr所对应的权重值分别为0.167、0.311、0.232、0.177和0.113。 

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