CN104504293A - 用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法。该方法用于物质热爆炸的风险评价，同时以温度效应和压力效应等多因素作为多评价指标的风险评价方法。目前，对危险物质的热爆炸风险评价中，不同分析测试手段得到的物质热危险性信息不完全相同，甚至得到不一样的风险排序，给实际工程应用带来困惑。且这些方法多仅基于温度指标和同种手段，不够全面。本方法从系统工程的角度出发，同时考虑影响热爆炸风险的温度和压力因素，以各分析测试设备及理论计算模型为不同专家，采用模糊评价方法对被评价对象的热爆炸风险进行评估，给出定量的评价结果并进行风险排序。

Description

用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法

技术领域

本发明属于物质热爆炸的风险评价领域，特别是一种用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法。

背景技术

对危险性物质进行热爆炸风险研究时发现，不同分析测试手段得到的物质热危险性信息并不完全相同，甚至得到不一样的风险排序，从而给实际工程应用带来很多困惑。事实上，在物质热安全领域这是一种普遍存在的现象。造成此现象的一个重要原因在于，危险性参数多为条件参数，存在着一定或然、模糊的不确定性，不同的测试原理、测试条件、测试方法、数据处理、甚至操作人员与实验次数都使结果存在差异；但另一方面，这些测试设备及测试方法都具有一定的科学性和合理性，其测试所得结果从不同一侧面反映了客观实际，因而都是应加以分析利用从而获取物质本质属性的。

目前硬件性的热爆炸风险评价方法多基于温度指标和同种分析手段的对比结果，对物质热爆炸风险的评价不够全面。

然而，从系统工程的角度看待这个问题，完全可以将热爆炸风险的各个影响因素如起始分解温度、最大反应速率达到时间、绝热温升、压力参数等作为评价指标，将各种分析测试设备及理论计算模型视作为不同的“评估专家”，从而采用模糊评价方法对被评价对象的热爆炸风险进行评估，给出定量的评价结果并进行风险排序。但是，现有的技术中尚无相关描述。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，步骤如下：

步骤1、确定评价指标，根据风险将热爆炸风险的评价指标分为一级和二级两个级别，之后根据评价指标建立评价因素集；所述风险为可能性和严重度的组合；

步骤2、采用层次分析法确定各因素的权重系数，建立判断矩阵，并根据判断矩阵确定各因素的隶属度向量；

步骤3、建立物质热爆炸风险模糊综合评价的评价集，并确定每种物质的总评价矩阵，对物质的热爆炸风险进行综合评价；

步骤4、计算风险等级参数，并确定上述各物质热爆炸的风险等级。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)本发明的方法能够将不同的测试原理、测试条件、测试方法、数据处理、甚至操作人员与实验次数等导致的物质热危险性信息结果的差异统一处理，综合评价出物质的热爆炸风险；(2)本发明的方法能同时将温度效应和压力效应作为评估物质热爆炸风险的指标因素，确保评价的全面性和准确性；(3)本发明的方法在基于实验数据进行热爆炸风险评价的基础上，借助理论计算方法，将物质分子结构对其热爆炸风险的影响纳入评价考虑的范围。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明一种用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险方法的流程图。

具体实施方式

结合图1，本发明的一种用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，步骤如下：

步骤1、确定评价指标，根据风险将热爆炸风险的评价指标分为一级和二级两个级别，之后根据评价指标建立评价因素集；所述风险为可能性和严重度的组合；确定评价指标，并根据评价指标建立评价因素集具体包括以下步骤：

步骤1-1、将一级评价指标确定为“可能性”和“严重度”；

步骤1-2、将二级指标分为7个，以起始分解温度T_o、自加速分解温度SADT和键离解能BDE(O-O)作为事故发生可能性的二级指标，将比放热量ΔH_r、单位质量物料的产气量v_g、最大温升速率(dT/dt)_m、最大压升速率(dP/dt)_m作为事故严重度的二级判断指标；

具体评价指标框架见下表：

物质热爆炸风险评价体系框架

步骤1-3、将上表中的评价指标用因素集的形式表示，即可得到评价因素集U，U＝{U₁，U₂}，其中，U₁＝{U₁₁，U₁₂，U₁₃}，U₂＝{U₂₁，U₂₂，U₂₃，U₂₄}。

步骤2、采用层次分析法确定各因素的权重系数，建立判断矩阵，并根据判断矩阵确定各因素的隶属度向量；隶属度向量A表示为A＝{a₁，a₂，…，a₇}，其中a₁～a₇分别表示7个二级指标中每一个指标对物质热爆炸风险的隶属度；

其中采用层次分析法确定各因素的权重系数，建立判断矩阵，并根据判断矩阵确定各因素的隶属度向量具体包括以下步骤：

步骤2-1、构建每个级别评价指标的判断矩阵，将一级指标之间的判断矩阵记为M₁，将二级指标中可能性指标之间的判断矩阵记为M₂，将二级指标中严重度指标之间的判断矩阵记为M₃，表示如下：

$M_1=\begin{array}{ccc}U& U_1& U_2\\ U_1& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_2& i_{m,n}& i_{m,n}\end{array}$

$M_2=\begin{array}{cccc}{U}_1& U_{11}& U_{12}& U_{13}\\ U_{11}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{12}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{13}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\end{array}$

$M_3=\begin{array}{ccccc}{U}_2& U_{21}& U_{22}& U_{23}& U_{24}\\ U_{21}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{22}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{23}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{24}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\end{array}$

上述矩阵中，i_m,n表示矩阵的具体赋值，即各因素对应的权重系数；

步骤2-2、采用层次分析法确定各因素对应的权重系数i_m,n，具体为：

对评价体系确定的各级指标进行两两对比，即将M₁、M₂和M₃中每一行的指标分别与各列的指标对比，按照9分位比例标度表进行赋值，列出所有i_m,n的具体数值；

9分位比例标度表

比因素

同等重要

稍微重要

较强重要

强烈重要

极端重要

两相邻判断的中间值

量化值

1

3

5

7

9

2、4、6、8

步骤2-3、计算赋值后3个判断矩阵的特征向量并进行一致性检验，将结果作为隶属度向量A₁、A₂和A₃；A₁表示一级指标对总风险评价的隶属度向量，A₂表示二级指标对一级指标中可能性的隶属度向量，A₃表示二级指标对一级指标中严重度的隶属度向量，具体可表示为：

A₁＝{A_U1，A_U2}

A₂＝{A_U11，A_U12，A_U13}

A₃＝{A_U21，A_U22，A_U23，A_U24}

上述中，A_Ui分别表示各评价的单级别权重分配；

步骤2-4、计算各评价指标对物质热爆炸风险的总权重分配，即上述隶属度向量A＝{a₁，a₂，…，a₇}中的a₁～a₇，具体为：

a₁＝A_U1×A_U11；a₂＝A_U1×A_U12；a₃＝A_U1×A_U13；a₄＝A_U2×A_U21；a₅＝A_U2×A_U22；a₆＝A_U2×A_U23；a₇＝A_U2×A_U24。

步骤3、建立物质热爆炸风险模糊综合评价的评价集，并确定每种物质的总评价矩阵，对物质的热爆炸风险进行综合评价；具体为：

步骤3-1、建立物质热爆炸风险模糊综合评价的评价集，所述评价集反映了评价指标及物质热爆炸风险的不同状态，将评价集定为V＝{V₁，V₂，V₃，V₄，V₅}＝{高风险，较高风险，中等风险，较低风险，低风险}；每种物质的总评价矩阵表示为R_i，i表示不同的物质；

步骤3-2、获取上述7个二级评价指标的具体数值，找出各种获取方法下每个指标分别对应的最大值max和最小值min，记为集合(min，max)，将集合(min，max)平均分为5个等级，记为等级集合L，可表示为(min，m1)、(m1，m2)、(m2，m3)、(m3，m4)和(m4，max)，其中：

m1＝min+(max-min)/5

m2＝min+2(max-min)/5

m3＝min+3(max-min)/5

m4＝min+4(max-min)/5

上述5个等级集合分别对应评价集中5个因素，即分别对应不同的风险等级；

获取7个二级评价指标的具体数值采用的方法包括量子化学理论计算方法、绝热加速量热测试方法、快速筛选测试方法以及差式扫描量热方法。

步骤3-3、以上述5个风险等级为列向量，以7个二级指标为行向量，找出各种获取方法中，获得的各指标数值处于5个不同等级集合中的比例，则各比例值组成的7行5列的矩阵即为总评价矩阵R_i；

步骤3-4、将隶属度向量A分别与总评价矩阵R_i作模糊变换，得到每种物质热爆炸风险的综合评价结果，用B_i表示，即B_i＝A×R_i；向量B_i的结果能够表明物质的热爆炸风险分别属于高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险的可能性，其中B_i＝{b₁，b₂，b₃，b₄，b₅}。

步骤4、计算风险等级参数，并确定上述各物质热爆炸的风险等级。所述风险等级参数为上述划分的5个风险等级的量化数值，计算风险等级参数，并确定上述各物质热爆炸的风险等级具体包括以下步骤：

步骤4-1、将划分的5个等级分别赋值，称其为风险等级参数，即高风险等级参数c₁、较高风险参数c₂、中等风险参数c₃、较低风险参数c₄、以及低风险参数c₅，以列向量C表示，等级参数评价结果为：

$B\·C=(b_1,b_2,...b_n)\·\left(\begin{array}{c}{c}_1\\ c_2\\ \·\·\·\\ c_n\end{array}\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_j{c}_j$

高风险等级参数c₁、较高风险c₂、中等风险c₃、较低风险c₄以及低风险c₅在下述范围内取值：c₁＝(90，100)，c₂＝(75，90)，c₃＝(60，75)，c₄＝(40，60)，c₅＝(0，40)。

步骤4-2、将计算后得到的各物质热爆炸风险等级参数评价结果按照数值大小排序，即可得到风险的高低，其中数值越大，对应物质的热爆炸风险越高。

下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述：

实施例

结合图1，以9种有机过氧化物为例，说明本方法的具体实施步骤，评价9种物质的热爆炸风险及风险的高低排序。具体如下：

9种物质名称分别为：叔丁基过氧化氢(tert-butyl hydroperoxide，TBHP)、过氧化二叔丁基(di-tert-butyl peroxide，DTBP)、过氧化二叔戊基(bis(1,1-dimethylpropyl)peroxide，DTAP)、过氧化苯甲酰(benzoyl peroxide，BPO)、过氧化-2,4-二氯苯甲酰(2,4-dichlorobenzoyl peroxide，DCBP)、2,5-二甲基-2,5-双(叔丁基过氧基)己烷(2,5-dimethyl-2,5-di(tert-butylperoxy)hexane，BTDH)、过氧化苯甲酸叔丁酯(tert-butylperoxybenzoate，TBPB)、过氧化二异丙苯(dicumyl peroxide，DCPO)及过氧化甲乙酮(methyl ethyl ketone peroxide，MEKP。具体信息见下表：

9种有机过氧化物基本信息

物质	化学式	CAS号	摩尔质量(g·mol-1)	供应商及纯度
					1#TBHP	C4H10O2	75-91-2	90.1	①-70％
2#DTBP	C8H18O2	110-05-4	146.2	②-98％
					3#DTAP	C10H22O2	10508-09-5	174.3	②-98％
4#BPO	C14H10O4	94-36-0	242.2	③-98％
					5#DCBP	C14H6Cl4O4	133-14-2	380.01	④-98％
6#BTDH	C16H34O4	78-63-7	290.4	⑤-92％
					7#TBPB	C11H14O3	614-45-9	194.2	①-98％
8#DCPO	C18H22O2	80-43-3	270.4	③-98％
					9#MEKP	C8H16O6	1338-23-4	210.2	①-CP

注：①阿拉丁化学试剂有限公司；②国药集团化学试剂有限公司；③上海凌峰化学试剂有限公司；④山东莱芜美星化工有限公司；⑤上海嶅稞制药有限公司；⑥江苏永华精细化学品有限公司。5#-DCBP含有20％的水。

(1)建立评价因素集

根据上述步骤1-2，各指标用因素集的形式表示为：U＝{U₁，U₂}，其中U₁＝{U₁₁，U₁₂，U₁₃}，U₂＝{U₂₁，U₂₂，U₂₃，U₂₄}。

(2)确定各因素的隶属度向量

采用层次分析法，建立的判断矩阵M₁、M₂和M₃如下所示：

通过求取上述判断矩阵的特征根，得到一级指标的隶属度向量A₁，二级指标对一级指标中可能性的隶属度向量A₂，以及二级指标对一级指标中严重度的隶属度向量A₃为：

A₁＝{A_U1，A_U2}＝{0.500，0.500}

A₂＝{A_U11，A_U12，A_U13}＝{0.300，0.648，0.052}

A₃＝{A_U21，A_U22，A_U23，A_U24}＝{0.153，0.079，0.233，0.535}

确定每级指标相应于上一级的权重之后，根据合成权重向量的方法计算最底层因素对有机过氧化物热爆炸风险的权重，如：T_o的权重为a₁＝A_U1×A_U11＝0.300×0.50＝0.150。每个因素的隶属向量为：

A＝{a₁，a₂，…，a₇}＝{0.150，0.324，0.026，0.077，0.039，0.116，0.268}

即7个指标中，SADT对物质热爆炸风险的隶属度最大，BDE(O-O)的隶属度最小。

(3)建立评价集

此处采取了热筛选设备TS^u、差式扫描量热仪DSC、绝热量热仪ARC及量子化学计算方法为获取7个二级指标的不同方法，即将这4种方法作为模糊评价中对物质热爆炸风险评价集进行评估定级的“专家”。根据下表中列出的不同方法获得的结果，给出5个风险等级分别对应的等级集合L，如：所有方法得到的9种物质T_o的最小值min为47.1℃，最大值max为136.7℃，则T_o的等级集合为(40，60)、(60，80)、(80，100)、(100，120)和(120，140)，各指标的具体等级集合见下表(各评价集指标的等级集合)。

不同方法获得的关于9种有机过氧化物的数据

各评价集指标的等级集合

	V1	V2	V3	V4	V5
						To(℃)	40～60	60～80	80～100	100～120	120～140
SADT(℃)	20～34	34～48	48～62	62～76	76～90
						BDE(O-O)(kJ·mol-1)	80～100	100～120	120～140	140～160	160～180
ΔHr(J·g-1)	2894～3560	2228～2894	1562～2228	896～1562	230～896
						(dT/dt)m(℃·min-1)	1080～1350	810～1080	540～810	270～540	0～270
vg(L·kg-1)	180～215	145～180	110～145	75～110	40～75
						(dP/dt)m(bar·min-1)	13.2～16.5	9.9～13.2	6.6～9.9	3.3～6.6	0～3.3

(4)模糊综合评价

根据上述集合的建立及评定方法的确定，分别对9种物质的热爆炸风险进行模糊综合评价，首先得到每个物质的总评价矩阵R₁～R₉如下：

$R_1=\left[\begin{array}{ccccc}0& 1/3& 1/3& 1/3& 0\\ 0& 0& 1/2& 1/2& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 1/3& 0& 0& 2/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 1/2& 1/2& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$ $R_2=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 0& 1/3& 2/3\\ 0& 0& 1& 1/2& 1/2\\ 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 2/3& 1/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$

$R_3=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 0& 2/3& 1/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 2/3& 1/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 1/2& 1/2& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$ $R_4=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 2/3& 1/3& 0\\ 0& 0& 1/2& 0& 1/2\\ 1& 0& 0& 0& 0\\ 1/3& 0& 0& 1/3& 1/3\\ 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0\\ 1& 0& 0& 0& 0\end{array}\right]$

$R_5=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1/2& 1/2\\ 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1/3& 0& 2/3\\ 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1/2& 1/2& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$ $R_6=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 0& 2/3& 1/3\\ 0& 0& 1/2& 0& 1/2\\ 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 2/3& 1/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$

$R_7=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 2/3& 1/3& 0\\ 0& 1/2& 0& 1/2& 0\\ 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1/3& 0& 1/3& 1/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 1/2& 1/2& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$ $R_8=\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& 1/3& 1/3& 1/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 1/3& 0& 2/3\\ 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 1& 0& 0& 0\end{array}\right]$

$R_9=\left[\begin{array}{ccccc}1/3& 1/3& 1/3& 0& 0\\ 1/2& 1/2& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 1/3& 2/3\\ 0& 0& 0& 0& 1\\ 0& 0& 0& 1/2& 1/2\\ 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]$

对9种物质进行综合评判，即B_i＝A×R_i，得到：

B₁＝{0，0.134，0.270，0.212，0.384}

B₂＝{0，0.117，0.026，0.263，0.594}

B₃＝{0.058，0.058，0.026，0.151，0.707}

B₄＝{0.359，0，0.378，0.076，0.187}

B₅＝{0.026，0.039，0.234，0.220，0.481}

B₆＝{0.142，0，0.162，0.151，0.545}

B₇＝{0.026，0.188，0.158，0.296，0.332}

B₈＝{0，0.268，0.075，0.116，0.541}

B₉＝{0.212，0.212，0.050，0.110，0.416}

以B₁为例，其计算结果说明1#TBHP热爆炸风险不属于高风险等级，属于较高风险、中等风险、较低风险和低风险的可能性分别为0.134、0.270、0.212和0.384。

根据等级参数的计算式，首先为5个风险等级参数取值，即高风险等级参数c₁＝95、较高风险参数c₂＝80、中等风险参数c₃＝65、较低风险参数c₄＝45、以及低风险参数c₅＝30，以列向、较高风险80、中等风险65、较低风险45、以及低风险30，即：

C＝{95，80，65，45，30}^T

其中，T表示转置矩阵。

根据下述计算公式计算，

$B\·C=(b_1,b_2,...b_n)\·\left(\begin{array}{c}{c}_1\\ c_2\\ \·\·\·\\ c_n\end{array}\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_j{c}_j$

得到9种物质的热爆炸风险等级参数分别为：49.30(1#TBHP)、40.68(2#DTBP)、39.87(3#DTAP)、67.68(4#BPO)、45.15(5#DCBP)、47.20(6#BTDH)、51.04(7#TBPB)、47.75(8#DCPO)和57.78(9#MEKP)，按数值从大到小，即风险从高到低排序，得：

4#BPO>9#MEKP>7#TBPB>1#TBHP>8#DCPO>6#BTDH>5#DCBP>2#DTBP>3#DTAP。

由上可知，本发明用模糊综合评价法能够综合多种评价指标，结合不同获取指标数值的方法，综合评估出物质的热爆炸风险。同时，还能够对不同物质的热爆炸风险进行排序，为这些物质的实际应用提供参考。

Claims (7)

1.一种用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1、确定评价指标，根据风险将热爆炸风险的评价指标分为一级和二级两个级别，之后根据评价指标建立评价因素集；所述风险为可能性和严重度的组合；

步骤2、采用层次分析法确定各因素的权重系数，建立判断矩阵，并根据判断矩阵确定各因素的隶属度向量；

步骤3、建立物质热爆炸风险模糊综合评价的评价集，并确定每种物质的总评价矩阵，对物质的热爆炸风险进行综合评价；

步骤4、计算风险等级参数，并确定上述各物质热爆炸的风险等级。

2.根据权利要求1所述的用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，其特征在于，步骤1中确定评价指标，并根据评价指标建立评价因素集具体包括以下步骤：

步骤1-1、将一级评价指标确定为“可能性”和“严重度”；

步骤1-2、将二级指标分为7个，以起始分解温度T_o、自加速分解温度SADT和键离解能BDE(O-O)作为事故发生可能性的二级指标，将比放热量ΔH_r、单位质量物料的产气量v_g、最大温升速率(dT/dt)_m、最大压升速率(dP/dt)_m作为事故严重度的二级判断指标；

具体评价指标框架见下表：

物质热爆炸风险评价体系框架

步骤1-3、将上表中的评价指标用因素集的形式表示，即可得到评价因素集U，U＝{U₁，U₂}，其中，U₁＝{U₁₁，U₁₂，U₁₃}，U₂＝{U₂₁，U₂₂，U₂₃，U₂₄}。

3.根据权利要求1所述的用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，其特征在于，步骤2中的隶属度向量A表示为A＝{a₁，a₂，…，a₇}，其中a₁～a₇分别表示7个二级指标中每一个指标对物质热爆炸风险的隶属度；

其中采用层次分析法确定各因素的权重系数，建立判断矩阵，并根据判断矩阵确定各因素的隶属度向量具体包括以下步骤：

步骤2-1、构建每个级别评价指标的判断矩阵，将一级指标之间的判断矩阵记为M₁，将二级指标中可能性指标之间的判断矩阵记为M₂，将二级指标中严重度指标之间的判断矩阵记为M₃，表示如下：

$M_1=\left(\begin{array}{ccc}U& U_1& U_2\\ U_1& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_2& i_{m,n}& i_{m,n}\end{array}\right)$

$M_2=\left(\begin{array}{cccc}{U}_1& U_{11}& U_{12}& U_{13}\\ U_{11}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{12}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{13}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\end{array}\right)$

$M_3=\left(\begin{array}{ccccc}{U}_2& U_{21}& U_{22}& U_{23}& U_{24}\\ U_{21}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{22}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{23}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\\ U_{24}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}& i_{m,n}\end{array}\right)$

上述矩阵中，i_m,n表示矩阵的具体赋值，即各因素对应的权重系数；

步骤2-2、采用层次分析法确定各因素对应的权重系数i_m,n，具体为：

对评价体系确定的各级指标进行两两对比，即将M₁、M₂和M₃中每一行的指标分别与各列的指标对比，按照9分位比例标度表进行赋值，列出所有i_m,n的具体数值；

9分位比例标度表

比因素 同等重要 稍微重要 较强重要 强烈重要 极端重要 两相邻判断的中间值 量化值 1 3 5 7 9 2、4、6、8

步骤2-3、计算赋值后3个判断矩阵的特征向量并进行一致性检验，将结果作为隶属度向量A₁、A₂和A₃；A₁表示一级指标对总风险评价的隶属度向量，A₂表示二级指标对一级指标中可能性的隶属度向量，A₃表示二级指标对一级指标中严重度的隶属度向量，具体可表示为：

A₁＝{A_U1，A_U2}

A₂＝{A_U11，A_U12，A_U13}

A₃＝{A_U21，A_U22，A_U23，A_U24}

上述中，A_Ui分别表示各评价的单级别权重分配；

步骤2-4、计算各评价指标对物质热爆炸风险的总权重分配，即上述隶属度向量A＝{a₁，a₂，…，a₇}中的a₁～a₇，具体为：

a₁＝A_U1×A_U11；a₂＝A_U1×A_U12；a₃＝A_U1×A_U13；a₄＝A_U2×A_U21；a₅＝A_U2×A_U22；a₆＝A_U2×A_U23；a₇＝A_U2×A_U24。

4.根据权利要求1所述的用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，其特征在于，步骤3中建立物质热爆炸风险模糊综合评价的评价集，并确定每种物质的总评价矩阵，对物质的热爆炸风险进行综合评价具体为：

步骤3-1、建立物质热爆炸风险模糊综合评价的评价集，所述评价集反映了评价指标及物质热爆炸风险的不同状态，将评价集定为V＝{V₁，V₂，V₃，V₄，V₅}＝{高风险，较高风险，中等风险，较低风险，低风险}；每种物质的总评价矩阵表示为R_i，i表示不同的物质；

步骤3-2、获取上述7个二级评价指标的具体数值，找出各种获取方法下每个指标分别对应的最大值max和最小值min，记为集合(min，max)，将集合(min，max)平均分为5个等级，记为等级集合L，可表示为(min，m1)、(m1，m2)、(m2，m3)、(m3，m4)和(m4，max)，其中：

m1＝min+(max-min)/5

m2＝min+2(max-min)/5

m3＝min+3(max-min)/5

m4＝min+4(max-min)/5

上述5个等级集合分别对应评价集中5个因素，即分别对应不同的风险等级；

步骤3-3、以上述5个风险等级为列向量，以7个二级指标为行向量，找出各种获取方法中，获得的各指标数值处于5个不同等级集合中的比例，则各比例值组成的7行5列的矩阵即为总评价矩阵R_i；

步骤3-4、将隶属度向量A分别与总评价矩阵R_i作模糊变换，得到每种物质热爆炸风险的综合评价结果，用B_i表示，即B_i＝A×R_i；向量B_i的结果能够表明物质的热爆炸风险分别属于高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险的可能性，其中B_i＝{b₁，b₂，b₃，b₄，b₅}。

5.根据权利要求1所述的用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，其特征在于，步骤4中所述风险等级参数为上述划分的5个风险等级的量化数值，计算风险等级参数，并确定上述各物质热爆炸的风险等级具体包括以下步骤：

步骤4-1、将划分的5个等级分别赋值，称其为风险等级参数，即高风险等级参数c₁、较高风险参数c₂、中等风险参数c₃、较低风险参数c₄、以及低风险参数c₅，以列向量C表示，等级参数评价结果为：

$B\·C=(b_1,b_2,...b_n)\·\left(\begin{array}{c}{c}_1\\ c_2\\ ...\\ c_n\end{array}\right)=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_j{c}_j$

步骤4-2、将计算后得到的各物质热爆炸风险等级参数评价结果按照数值大小排序，即可得到风险的高低，其中数值越大，对应物质的热爆炸风险越高。

6.根据权利要求4所述的用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，其特征在于，步骤3-2中获取7个二级评价指标的具体数值采用的方法包括量子化学理论计算方法、绝热加速量热测试方法、快速筛选测试方法以及差式扫描量热方法。

7.根据权利要求5所述的用模糊综合评价法评估物质热爆炸风险的方法，其特征在于，步骤4-1中高风险等级参数c₁、较高风险c₂、中等风险c₃、较低风险c₄以及低风险c₅在下述范围内取值：c₁＝(90，100)，c₂＝(75，90)，c₃＝(60，75)，c₄＝(40，60)，c₅＝(0，40)。