指数评价法

指数评价法（精选12篇）

指数评价法 篇1

1工作面地质条件及事故概述

1.1工作面地质条件

该矿规划的二水平首采工作面巷道设计总工程量为5293m (不含一处施工的外围工程) , 其中风巷设计1065m, 风巷瓦斯抽排巷1119m, 机巷设计1041m, 机巷瓦斯抽排巷1034m, 切眼220m, 机风巷专回及其他辅助巷道共594m。工作面设计可采走向长970m, 采高3.2m, 可采储量90万t。

1.2冲击型动力现象事故概述

2012年4月25日17点48分爆破时发生冲击地压现象, 本次动力现象有如下特征:

①长度5.6m, 前4.0m为全巷道堆积, 后1.6m为半巷道堆积, 突出总量约为46t。②突出物上部为一层破碎煤块, 无分选性, 其内部有少量碎煤。③从抛出的煤岩及堆积状态看, 无瓦斯通道。④抛出物表面及后部未见浮尘堆积。⑤现场观察动力源主要来自巷道左侧。⑥无明显分选现象, 煤体抛出角度接近自然安息角, 涌出瓦斯1280m3。⑦折合吨煤瓦斯涌出量为29.1m3/t, 接近煤层瓦斯含量。

2 综合指数法分析理论基础

2.1综合指数法理论

综合指数法是用统计学方法对一组相同或者不同的数值进行处理, 使不同性质及计量单位的数值标准化, 最终使之成为一个综合性的指数, 对工作综合水平进行评价, 利用最终的综合指数值对工作质量进行评价, 在这个过程中不限定指标的数目。

综合指数法可以作为矿井开采初期的综合评价方法, 也可以作为区域突出预测方法来使用。该方法主要是考虑地质条件和开采条件两个方面对冲击动力现象影响, 其中地质因素参考以往事故情况、采深、地质条件、顶板、煤岩强度及其冲击倾向性6个因素;开采因素主要参考采掘情况、采掘条件、采空区、等12个具体因素。在对以往冲击动力现象进行分析的基础上, 参考这两方面条件上述各因素的数值, 确定出其中各个不同因素对冲击地压发生的影响大小, 最终形成了可以对冲击地压危险程度进行确定的等级鉴定的综合方法。

2.2冲击危险的综合指数法

对于一个矿井的采区和工作面, 在分析地质条件和开采条件两个方面对冲击动力现象的影响程度的基础上, 利用综合指数法确定矿区的采区及各个水平及工作面冲击地压危险程度指数, 进一步确定冲击地压不同危险程度的区域以及应该重点进行治理的区域。

(1)

式中:

Wt——工作面的冲击地压危险程度指数, 用来确定冲击地压危险等级。

Wt1——影响冲击地压的地质条件评定指数。

Wt2——影响冲击地压的采矿技术条件评定指数。

参考冲击地压发生的机理和预测方法, 通过冲击地压危险程度的综合指数法可以将冲击地压危险等级分成以下5个级别。

一级:基本无危险

冲击地压危险指数Wt小于0.3。此时基本没有冲击尾箱, 矿区工作可以按相关规定进行正常开展。

二级:弱冲击危险

冲击地压危险指数Wt介于0.3和0.5之间。

三级:中等冲击危险

冲击地压危险指数Wt小于介于0.5和0.75之间。

四级:强冲击危险

冲击地压危险指数Wt介于0.75和0.95之间。这种情况下应当停止采掘工作, 将相关人员撤离, 并组织相关人员制定防突防冲办法, 对冲击地压进行有效防治。

五级:不安全

冲击地压危险指数Wt大于0.95。此时需要具体进行研究, 征求相关专家的建议确定出综合防治措施及方法, 并经过鉴定后才能进行后续作业, 在没有有效降低该局域冲击地压的危险等级之前, 不能进行采掘作业并封闭该区域的人员通行。

3 冲击、突出危险性实验室研究及分析

3.1取样及试件加工

在工作面选取煤样。煤样采集后, 立刻用塑料袋包装, 用封口胶带密封, 用木箱运至岩石力学实验室, 在实验室将煤样加工成Φ50*100mm标准试件。

3.2实验装置系统

实验系统由加载系统、载荷位移系统等组成。

其中加载装置采用由长春实验研究所生产高精度能控制加载速度及调节油压的CSS-400电子万能实验机主机、附件、计算机系统和德国DOLL电子公司生产的EDC120数字控制力学系统。

3.3实验过程及结果

实验是对煤样在自然状态下加载, 分别采用一次压坏、循环加载和分级加载。表1为煤样实验室实验结果, 从实验结果进一步利用综合指数法进行分析, 煤的冲击倾向弹性模量指数、冲击能量指数均表明该采区的冲击倾向性为中等冲击危险煤层。

3.4利用综合指数法进行采区危险评定

根据采区周围的地质条件, 分析地质条件中各个因素的冲击地压危险指数。各个指数对冲击地压发生所产生的影响程度等级评定见表1所示:

结合前面所做的冲击倾向性实验, 可知该采区总体上属于中等冲击危险。

4 结论

(1) 利用实验对采区深部的煤样进行动力倾向性测定, 根据测定结果进一步对该采区冲击地压危险程度进行等级划定, 并划定为中等冲击危险, 为采区提前做好防冲准备提供了理论依据。

(2) 建立了冲击地压的综合指数法。利用综合指数法确定矿区的采区及各个水平及工作面的冲击地压危险程度指数, 进一步确定冲击地压不同危险程度的区域以及应该重点进行治理的区域。

(3) 利用综合指数法进行采区危险评定, 结合冲击倾向性实验, 确定该采区总体上属于中等冲击危险, 为采区提前做好防冲准备提供了理论依据。

参考文献

[1]孙鑫, 等.“冲击型突出”一体化防治技术研究[J].西安科技大学学报, 2009, 11.

[2]高明仕, 等.电磁辐射测定深部煤岩动力倾向性临界值[J].煤炭学报, 2005, 11.

指数评价法 篇2

水质指数法在原水水质评价中的应用

介绍了一种合理且实用的原水综合污染指数评价方法,该方法将原水的.27项监测指标分为3类,先分别根据各个项目的监测结果计算出单项指标,然后按照不同类别计算出分类指数,最后得到综合水质指数WQI.并采用该方法对当地3个中型水库的6个原水采样点最近1年的水质监测数据进行统计分析,对水质状况进行了评价.同时,根据单项指数的结果,找出了对各个监测点的水质影响最大的污染因子.

作 者：曹蕾 徐霞君 CAO Lei XU Xia-jun 作者单位：深圳市水质检测中心,广东,深圳,518036刊 名：中国农村水利水电 ISTIC PKU英文刊名：CHINA RURAL WATER AND HYDROPOWER年，卷(期)：“”(4)分类号：X824关键词：综合污染指数 水质评价 评价方法

指数评价法 篇3

【关键词】酸性法；高锰酸盐指数；影响因素

前言

高锰酸盐指数（CODMn）是对地表水、水源水、生活污水等进行监测的重要标准，主要表现出来的是水体受污染状况。对于水中CODMn监测主要采取的是用酸性高锰酸钾滴定观察氧化还原反应，但是在实验过程中的反应机理和氧化程度都偏复杂，导致整个项目的准确性难以测出。在对水体污染程度进行检测时，用高锰酸钾不能将容易挥发的有机物氧化，所以使用高猛酸盐指数对水体污染进行检测并不能完全反映出污染程度，它只是检测中的一个相对条件指标，并且在具体的实验中容易受到很多方面因素的影响。在进行CODMn测定的时候，需严格控制操作流程，使结果更加具有准确性和可比性。

一、高锰酸钾标准溶液对测定结果的影响

高锰酸钾标准溶液浓度对空白值和样品值的影响非常大，在对标准样品进行测定实验和误差分析后可以得出，高锰酸钾溶液浓度应不低于0.0098mol/L，不高于0.0100mol/L，理想状态下以0.0100mol/L为宜，空白值的保证范围应控制在0.40到0.50，样品值的测定相对误差越低越好，能够较好地确保高锰酸盐指数测定的准确性。高锰酸钾溶液浓度实验状态下以略小于0.0100mol/L最好，若高锰酸钾标准溶液浓度过高，实验过程中，进行空白滴定，加入10ml草酸钠溶液后不能够将剩余的高锰酸根完全还原，从而使得溶液中的紫红色不能完全消退，需添加其他过程来进行处理，若在空白和样品试验中高锰酸钾损耗体积低会导致样品测定值也偏低。如果高锰酸钾标准溶液浓度过低，进行滴定的用量就会变多，导致样品温度迅速下降，反应速度变慢，样品最终测定值就会过高[1]。

二、实验用水对测定结果的影响

高锰酸盐指数测定通常在实验室采用的都是不含有有机物蒸馏水的用水，但是各地区的蒸馏水批号、保存时间、制备方法都各有不同，在试验的过程中也会直接影响到空白值结果。由于影响空白值因素的大小经常产生变化，为了确保实验结果的正确性，需要充分了解这些因素对样品测定的综合影响，因此每次进行样品分析的同时，还应做空白实验。空白实验即是指除了用水代替样品之外，其他操作步骤和所加试剂应均与样品测定完全相同。质控考核时，用标准分析方法的结果计算公式不能完全扣除空白值，因为该公式所消除的空白影响不包括质控样稀释时所用的实验用水对测定结果所产生的正干扰影响。在保证试剂纯度、操作过程和环境均不受玷污的情况下，用三种不同质量的纯水分别对样品进行稀释测定和未稀释测定，研究实验用水对高锰酸盐指数测定结果的影响。实验结果如表1所示。

从上表中可以得知，空白值大小对于稀释测定的水样结果影响并不大，减去空白值基本上可以消除实验用水的质量影响；但是空白值大小对于未经稀释的水样结果会产生一定的影响，空白值越大，实验用水对高锰酸盐指数测定结果的影响也就越大。

三、加热温度对测定结果的影响

高锰酸钾对草酸钠进行氧化主要是一个吸热反应的过程，如果是在常温下进行，两者化学反应的速度会非常慢，当温度逐渐升高，反应的速度就会越来越快。有试验表明，两者反应的温度每增加10℃，反应速度能够增加为原来的3倍左右。

在具体试验中需注意，对多个样品进行测试时，需要将每个样品的加热时间隔开，因为多个样品同时在沸腾水浴中会导致整个水温快速下降，甚至出现局部沸腾的状况，这时候测出的结果准确性会受到直接影响。将样品进行加热时间分隔，能够不仅有效避免水浴锅内出现局部沸腾的现象，还能够保证样品始终是处于沸腾水浴的状态中，对于计算样品沸水浴时间也有较大的帮助。

四、加热时间对测定结果的影响

化学反应主要是在一定条件下进行的，主要包括反应温度、反应速度、反应时间等等。对高锰酸盐指数进行氧化测定可以运用酸性高锰酸钾来完成，但是在试验中测得的规定时间内高锰酸钾对水样氧化的还原性物质总量并不是水样中所有的被氧化还原物质总量。物质反应的时间会对测定结果产生最直接的影响。加热时间过长会使高锰酸钾消耗量增加，也会影响高锰酸盐指数，使测定结果偏高；加热时间太短，高锰酸钾消耗量减少，使高锰酸盐指数测定结果偏低。许多研究者通过试验，认为水浴加热的时间不应超过35分钟，时间过长会使测定结果增加6%左右，另外，水样加热时间如果超过3分钟，那么检测结果回收率与原来最大回收率相比会增加4%左右。所以需要对加热时间进行严格控制，使测定结果保持在最佳范围以内。

五、滴定条件对测定结果的影响

（一）滴定温度

当用高锰酸钾对剩余草酸钠进行滴定时，滴定温度以75（±15）℃为宜，当温度在80℃前后时，反应最快。若温度超过90℃，草酸钠就容易分解，溶液会变成茶色。要避免这种情况出现可以在从沸水浴中取出后放置一段时间，然后再加入草酸钠。若温度低于60℃，高锰酸钾与草酸钠之间的反应就会非常缓慢从而影响到整个氧化反应过程。假设实验室室温为25℃，将样品从水中取出，2分钟后，样品温度为85℃左右，这时进行滴定最佳。

（二）滴定时间

控制滴定时间对测定结果来说非常重要，因为对高锰酸盐指数进行测定温度是在75（±15）℃的情况下进行的，而且有相关分析操作规定，要求滴定成滴不成线。在滴定的过程中要预防滴定时间太长使整体溶液温度降低幅度大而影响测定结果。通过长期试验结果可以得出将滴定时间控制在2分钟到7分钟最佳，时间是从加热结束开始计算。

结束语

在对高锰酸盐指数进行测定时，需要重视水样的加热时间、水浴温度、高锰酸钾标准溶液浓度、滴定条件等，这些条件都会对高锰酸盐指数测定结果产生较大的影响。为提高高锰酸盐指数测定结果，在试验的过程中需严格控制各个影响因素；使用的空白实验水必须符合标准；同时，要对已知的高锰酸盐指数的标准样品进行平行测定，有利于控制反应过程中系統反应条件的情况，减少结果误差，有效提高高锰酸盐指数测定的准确性和可靠性。

参考文献

管道指数安全评价法敏感性分析 篇4

然而,从油气管道事故数据来看,模型因素的权重与事故原因统计的比例并不一致:EGIG对1970-2007年运行的输气管道事故统计,前三位主要因素分别是第三方破坏(占50%)、施工缺陷(占16%)和腐蚀(占15%);而CONCAWE对1971-2006年运行的输油管道事故统计,前三位主要因素分别是第三方破坏(占36%)、腐蚀(占29%)和机械失效(占28%)[2,3]。在实际评价过程中,部分评价因素主要由规范和法规来确定,且属性一旦确定,发生变化的可能性和变化的程度非常小或几乎不发生变化,其影响也是相对确定的,分配的分值权重大小并不能代表其对风险增加或减少所起的作用,所以需要分析各影响因素对评价指数的敏感性大小。管道敏感性分析就是在各类影响因素中,不确定性参数变化时,对管道安全评价指数的影响程度。不确定性是产生风险的根源,对安全指标影响程度较大的参数,其不确定性所产生的风险更大。本文在W.Kent.Muhlbauer模型的基础上,对各评价因素的敏感性进行分析,即在4类主要评价指标下各因素对管道评价指数的敏感性大小关系。

敏感性分析

敏感性分析是经营决策中常用的一种不确定性分析方法。在影响决策目标的诸多因素中,其未来状况常常处于不确定的变化状态,而且各种因素的不确定性给目标带来的风险程度也不一样。敏感性分析的核心问题,就是从许多不确定因素中找出敏感因素,测出各个因素的变化对目标影响的程度,敏感性分析目标函数F=f(x1,x2,…,xn),(xi是影响因素)。根据研究影响因素发生变化的数量,分为单因素敏感性分析和多因素敏感性分析[4]。在管道指数评价法中,评价人员针对具体评价对象确定分值大小的时候,出现评分偏差变化的情况是多因素变化,故采用多因素敏感性分析。

根据W.Kent.Muhlbauer评价模型,管道指数评价法中的总指数和包含的若干因素,每一因素含有若干评分水平,每一因素在不同水平下,作者都确定了相应的等级和评分分值,最终求和来确定总指数。不同的评价人员在评判的时候,由于经验、专业、知识结构、心理因素等影响,可能对评价对象选择不同的分值或对照相应的等级进行评分,这种评分的偏差围绕设定的评分分值变化。其评价的过程和结果可以通过多因素试验来模拟,每一因素的每一水平对应一个评价分值,由作者已经确定,这个分值就是试验结果的参考值,即对管道指数评价法模型利用多因素试验思想进行敏感性分析。

以指数总和作为分析目标,通过这些影响因素在不同评分水平组合下分析评价分数的变化程度,据此找出敏感因素。但多因素敏感性分析工作量很大,如第三方损害指数有6个影响因素,每个因素设有5种评分等级,则需要进行56次敏感性分析。为了减少工作量又不影响分析结果,本文引入正交试验理论[4,5]。

正交试验[4,5]

正交设计方法是一种处理多因素试验的科学方法,它利用正交表来安排多因素试验,并对结果进行统计分析。正交试验代替全面试验,具有水平均匀性和搭配均匀性,即:(1)每一因素占据一列位置,其不同水平参加试验次数相同;(2)任两列不同因素水平所构成序偶数相等,相同序偶数出现次数在两列内也相同。

根据管道4类评价指数下的各因素和所处的不同水平,选择正交表LK(PJ)进行试验,L表示正交表符号,K表示试验次数,即正交表行数;P表示因素的水平数;J表示因素个数,即正交表的列数。由正交试验进行计算确定评价指数和,然后采用极差分析方法对正交计算数据进行分析,以确定各影响因素对所考察指标影响大小顺序。管道指数评价法敏感性分析可采用线形模型如下:

Y=β0+β1X1+.......+βnXn+ε(1)

式中β0—常数项;

βn—自变量;

Xn—回归系数;

ε—随机误差服从标准正态分布。

在模型中,令某些因素主效应或交互效应为0,而其余效应最小二乘法估计不受影响,以保证对每个效应估计不受到其他效应的影响,则设计矩阵须满足如下条件:

式中,S11,S22,...Snn都是方阵,每一方阵对应于一组效应。对于某个因素Xi对指标Y的显著性次序分析,不做定量结论,只要求自变量Xi对因变量Y的显著性影响次序,对式1中的回归系数不用求解,只需要按照上式2进行试验。

设a,b,...表示不同影响因素,m为因素评分水平数,ai表示因素a的第i水平(i=1,2...m);Xij表示因素j的第i水平值,在Xij下进行试验得到因素的第i水平的试验结果指标Yij,Yij服从正态分布的随机变量。在Xij下做n次试验得到n个试验结果,分别为Yijk(k=1,2,...n)。计算:

式中Kij—因素j的第i水平值下的统计参数;

N—因素j的第i水平下的实验次数;

Yijk—因素j在i水平值第k个试验结果指标值。

根据计算结果,利用极差分析因素敏感性。

评价指数敏感性分析

1 第三方破坏因素

第三方破坏包括6种因素,不同的因素分值水平不完全相同,需要按照实际情况进行调整。如,管道埋深分数=13.1×C(C表示深度),管道设计规范要求埋地管道,管顶覆土最小深度不能小于0.8m,取10分;最大深度为1.6m,若再增加深度无减少风险效果,取值20分。活动程度在原来所设水平基础上,增加一个水平等级(18分)。地面设施评分水平在原来的基础上进行了综合,设置为5个等级。公共教育在原来基础上,用插值法增加两个水平等级15分和25分。管道标志评分水平按照作者定义,没有变化。巡线频率按原要求有7个评价级别,排开不存在不巡线情况(0分),并对每周4次(12分)和每天巡线(15分)评价等级进行。第三方破坏影响调整后的影响因素———水平表如表1所示。

对这些因素下不同水平的评价进行正交分析,建立正交试验表(表2)。

表2中,A(i)～F(i)(i=1,2,3,4,5)表示6类影响因素下的不同评价水平)。结合上述,对第三方破坏分数的评分过程和结果采用多因素正交试验,共计得到25个评价数据,将所得的观测数据按从小到大的顺序排列,利用正态检验纸绘图进行正态性检验[6]。如图1所示,除最小试验值点外,其余各点基本满足正态分布。根据管道指数法评价模型的评分原则,对影响因素满足作者评判模型要求的程度给出评价分数,越满足评判条件,评价分数越高;越不满足评判条件,评价分数越低。同理,其他3项指数的试验值也应符合正态分布。

经过正交试验,得到各因素敏感性大小,为了便于比较,将各因素敏感性大小进行归一化处理,得到各因素敏感性权重百分比,与模型各因素分配的分值权重曲线在同一图中表示(图2)。各影响因素敏感程度大小顺序为:活动程度=公共教育>巡线频率>管道埋深>地面设施>管道标志。其中,活动程度和公共教育两类因素,作者给定的权重虽然不一样,但是两者对第三方破坏的敏感性影响是一致的,即两类因素的变化对管道指数的影响是一致的。巡线频率属于可变因素,对管道指数的敏感性较大,高频率的巡线频率能有效降低第三方破坏。值得注意的是,管道埋深指数属于非可变因素,主要根据设计规范确定,埋深一旦确定后,各管段都能获得相应的评价分数,对第三方破坏的影响却很小,而作者给此因素分配20%的权重,在权重分配上没有结合实际工程情况,缺乏合理性和评价准确性。

2 腐蚀影响指数

腐蚀影响指数包括13类影响因素,根据如上第三方破坏指数调整方法,建立管道腐蚀指数13因素3 水平试验表,编程对13因素3 水平正交试验计算后进行分析,得到结果如图3所示。

其中,各影响因素可分为:内腐蚀包括介质腐蚀和内保护,权重占30%;外腐蚀主要由阴极保护、涂层、土壤、使用年限、金属埋设物、电流干扰和应力腐蚀7个部分组成,占权重70%[7]。为了便于分析,此处将阴极保护(包括阴极保护设计是否符合规范要求和阴极保护的检查)和涂层(包括涂层的种类和质量、涂层的施工、涂层的检验和涂层缺陷修补)的二级影响因素一并进行分析。从图3中可以看出,外腐蚀涂层的敏感性最大,其次是内腐蚀和外腐蚀的阴极保护。各影响因素敏感程度大小顺序为:产品腐蚀>内保护=阴极保护>阴保检查>涂层种类和质量>涂层检验>涂层施工=缺陷修补=土壤腐蚀=电流干扰=应力腐蚀>金属埋设>使用年限。

3 设计影响指数

设计影响指数包括6种因素,每种因素设置5种评价水平,通过建立6因素5水平正交试验进行计算,分析结果如图4所示,敏感性大小与各因素分值权重差不多接近。

设计影响指数各因素的敏感性影响大小为:水压试验>钢管因素>系统安全因素>疲劳因素>水击因素=土壤移动。水压试验是可变因素,提高试验可以更多地排除管道焊接和管材本身的缺陷,对设计指数的敏感性影响大。系统安全系数和钢管因素虽在评价分数权重上相等(都是20%),但是敏感性却不一致。钢管因素和系统安全系数都属于非可变因素,一旦确定后,不易受外界影响发生变化。钢管因素的分值大小由钢管实际厚度和设计厚度的比值来确定,比值越大则分数越高;系统安全因素的大小由最大允许操作压力与实际操作压力的比值来确定,比值越大分值越高。水击因素虽然属于可变因素,但在管道设计和施工过程中,都安装有卸压阀或采取超前保护装置,所以敏感性影响小。土壤移动评价分数受线路走向、管道埋深和外界自然气候因素等影响,在线路勘测和设计中,对走向的地理环境和管道埋深都有要求,均能有效降低其风险影响,所以土壤移动因素主要受外界自然气候的影响,对设计指数敏感性影响小。

4 误操作影响指数

误操作影响指数主要由设计误操作、施工误操作、运营误操作和维护误操作4类误操作指数构成,其中每类又包括若干二级影响因素,共计21项。采用同样的方法,对各项影响因素的评价水平进行整理,确定每种因素有4种评价水平。通过建立21因素4水平正交试验,编程进行计算、绘图。一级指数敏感性分析如图5所示,二级指数敏感性分析如图6所示。

从图5可知,误操作指数下一级影响因素的分值权重与敏感性相接近。对二级影响因素的敏感性进行分析,敏感性影响较大的因素为:达到MAZOP可能性>安全系统>施工检验>维护规程>运行操作培训>失误预防>SCADA通信>工艺规程。其余因素对误操作敏感性影响相对较小,且影响程度相近。

总结与讨论

根据对管道指数评价法本身敏感性分析可以看出,影响因素所占的权重与其相对重要性并不完全匹配。即赋予分值权重大的评价因素,对风险增加或减少所起的作用并不一定就大于赋予分值权重小的评价因素,对风险增加或减少所起的作用并不一定就小。在若干的评价因素中,有的影响因素是可变的,因素受自身属性或外界影响处于不确定性变化状态,而不确定性是风险发生的根源。所以,这些更容易发生变化的因素在评价指数法中应该结合其敏感性重新分配分值权重。有的影响因素是非可变的,此类因素根据规范、标准等明确后,一般处于确定性状态,受外界和自身属性影响较小,在评价模型中即使赋予相当的分值权重,但是由于其相对确定性的状态,发生变化的可能性很小,对管道的风险影响也很小,此时同样需要结合敏感性重新分配分值评价权重。否则,在安全评价时,就容易出现相对指数高的管段,并不是危险性相对较低反而是危险性较高,使此评价方法缺乏说服力。

本文利用敏感性分析,确定各影响因素对评价指数的敏感性大小,这种敏感性分析是对指数评价法模型本身的分析,各因素评价分值权重与敏感性并不完全匹配,由此对模型分值权重提出了新的思考:分值权重多少不仅仅需要考虑因素本身的重要性大小,还需要结合实际工程经验,考虑影响因素的不确定变化特性或敏感性大小,以使整个评价模型和过程更具有实用性。

参考文献

[1]W.Kent Muhlbauer.Pipeline Risk Management Manual(Second Edi-tion)[M].Houston,Texas:Gulf Publishing Company,1996.

[2]7th Report of the European Gas pipeline Incident Data Group,1970-2007.December,2008.

[3]Performance of European cross country oil pipelines-Statistical summary of reported spillages in2006and since1971.CONCAWE,August,2007.

[4]白新桂.数据分析与试验优化设计[M].北京:清华大学出版社,1986.

[5]李云雁,胡传荣.试验设计与数据处理[M].北京:化学工业出版社,2005.

[6]梁小筠.正态性检验[J].上海统计,2000.

指数评价法 篇5

标识指数法在石佛寺水库水质评价中的应用

摘要：现介绍水质标识指数法的.基本原理和计算过程,并运用该方法对石佛寺水库水质进行评价,该法能直观的表达水质类别和达标情况,达到定性和定量评估.作 者：安秉锋    刘畅    潘俊    李红  作者单位：安秉锋,李红(辽宁省水文水资源勘测局沈阳分局,辽宁,沈阳,110000)

刘畅,潘俊(沈阳建筑大学市政与环境工程学院,辽宁,沈阳,110000)

期 刊：黑龙江科技信息   Journal：HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：, (12) 分类号：X8 关键词：标识指数法    水质评价    石佛寺水库   

16位代言明星评价指数排行榜 篇6

明星代言价值的数据报告显示，明星代言已成为影响市场的重要因素。根据可瑞德购车数据的明星代言评价模型，计算出了评价模型的外层指标——代言明星在总体居民中的评价指数，内层指标——代言明星在计划购车群体中的评价指数，以及核心指标——代言明星在其代言品牌购车群体中的评价指数。

根据外层指标——明星在总体居民中的评价指数排行榜，评价指数排名依次为古天乐，吴秀波，黄晓明，舒淇，汪涵，金秀贤，李敏镐，周迅夫妇，刘烨夫妇，郭采洁，崔健，休·杰克曼，汪峰，李亚鹏，柯震东，吴莫愁。其中古天乐的价值评价指数为151.5；吴秀波的评价指数为111；舒淇和汪涵的评价指数相同为94；休·杰克曼和汪峰的评价指数相同为30.5；吴莫愁的评价指数为15。在外层指标的排行榜中，古天乐排名最高，吴莫愁排名最低，总体居民对古天乐的喜欢程度最高。

根据内层指标——明星在计划购车群体中的价值评价指数排行榜，内层指标排名与外层指标排名基本一致，古天乐排名最高，评价指数为124.5；舒淇和汪涵的评价指数相同，排名第五；吴莫愁排名最低，评价指数为19。表明总体居民对明星的价值评估与计划购车者群体对明星的评估基本一致，总体居民和计划购车者对古天乐的喜欢程度最高，对吴莫愁的喜欢程度最低。

但是在核心指标——代言明星在其代言品牌购车群体中的评价指数排名中，金秀贤排名第一，北京现代ix25的潜在购车者对他的评价指数为212.5；汪峰排名第二，上海大众新途观的潜在购车者对他的评价指数为79；柯震东和郭采洁并列第三，上海通用雪佛兰TRAX创酷的潜在购车者对他们的评价指数均为35.5，；汪涵排名最低，长安睿行的潜在购车者对他的评价指数为11。

分析上述结果，可瑞德购车数据发现，16位代言明星中，民众和计划购车群体对古天乐的评价指数均是最高，可以看出大多数居民和计划购车群体对古天乐的喜欢程度是最高的，这与古天乐时尚型男的形象受到男性喜欢有关，但其代言車型一汽卡罗拉的潜在购车者对古天乐的评价指数并不高，仅排在第六位。

在16位代言明星中，另一位表现突出的是金秀贤。金秀贤在民众和计划购车群体中的评价指数并不高，分别位列第六名和第四名，但其代言车型北京现代ix25的潜在购车者对金秀贤的的评价指数非常高，高达212.5，远超其他明星，可见金秀贤的代言价值非常高。

在总体居民，计划购车群体以及核心指标——海马 S5的潜在购车者对吴莫愁的评价指数较低，分析原因发现吴莫愁代言的海马S5主要针对80后和90后购车群体而且比较适合于男性，所以吴莫愁代言的效果较差。

指数评价法 篇7

由于顶岗实习是学校利用社会资源实现人才培养目标的综合性实践课程, 具有管理主体多元、实习单位众多、地点分散、实习内容多样等特点, 加之实习指导教师人手不足、管理方式传统、制度不完善、考核体系不健全、评价方法不科学、校企共管机制不成熟等原因, 导致顶岗实习管理粗放, 企业偏重“顶岗”劳动, 学校缺失甚至放弃指导, 使顶岗实习的育人目标难以实现。

一、评价指标体系的构建

评价指标体系是开展科学评价活动的依据, 构建的指标体系科学与否, 是高职院校开展顶岗实习评价成败的关键所在。构建评价体系时, 为充分体现高职院校顶岗实习的特点, 本文从“工学结合、校企合作”的视角出发, 围绕提高学生核心职业技能与综合素质为中心, 依据能力本位和工作导向理论, 参照相关顶岗实习评价文献[2,3], 结合评价指标体系的全面、科学、可比性及可操作性要求, 邀请教学专家、企业管理人员、实习学生、专兼职指导教师等共同参与, 最终构建的评价指标体系由岗位任务、职业素养、职业能力、实习效果等4个一级指标, 下设12个二级指标, 详见表1。

二、数据来源与评价标准

为了实现对顶岗实习学生的全面、客观的评价, 采用了多元化的评价主体, 校企双方共同参与, 邀请了专兼职专业指导教师、企业管理人员和教学专家组成考评小组, 全面考察学生的顶岗实习情况。将构建的顶岗实习评价指标体系, 借鉴李克特量表的格式设计成问卷, 指标利用语义学标度分为5个测量等级:好、良好、一般、较差、差。为了便于计算, 将主观评价的语义学标度进行量化, 并依次赋值为5、4、3、2及1。

目前, 大多数学生参加分散性顶岗实习, 实习单位和实习岗位差异大, 学生掌握的技能也不尽相同。为了全面、客观地掌握学生的实习情况, 在实习结束后采用答辩的方式进行考核。考评小组成员根据学生实习单位的评价和答辩表现, 结合观察点和评价标准, 独立完成问卷, 给出每个评价指标的等级, 然后当场收回, 经统计汇总后, 计算出各分项指标的平均得分。同时, 为确保评价信度、效度, 减少主观随意性, 对回收的问卷进行有效性审查, 剔除个别带有较大随意性的测评表, 如各指标的选项全部填写一致则作废票处理, 不参与计算。某校机电类专业的12位参加顶岗实习学生的各项指标平均得分, 汇总后如表2所示。

三、应用综合指数法评价

综合指数法 (synthetic index) 是将一组指标值通过统计学处理转换成一个综合指数, 以正确评价工作效率、质量、管理等综合水平的一种方法。但综合指数的计算较为复杂, 没有统一的表达形式, 可根据实际问题确定计算模型, 可表示为各个指标的相加或相乘[4]。

综合指数法将评价指标作百分标比, 可用于比较不同分布类型数据, 综合考虑指标的变异度, 能定量反映不同评价对象的优劣情况, 结果直观。

(一) 指标指数化。

综合评价时, 常由于指标量纲的不同, 导致评价对象之间无法直接比较。应用综合指数法进行评价时, 为了消除量纲的影响, 需对指标的原始值作指数化处理。首先, 需区分原指标是属于“高优” (正向) 指标还是“低优” (负) 指标。“高优”指标是指数值越大越好, 而“低优”指标或是指数值越小越好。两类指标的指数化可以分别按照公式 (1) 、 (2) 计算:

“高优”指标:

“低优”指标:

式中, X为学生顶岗实习评价分项指标数据值;M可为分项指标的标准值、平均值、参考值或期望值。

学生顶岗实习评价指标体系中的各指标均属“高优”指标, 利用Excel软件, 首先对表2中的各原始指标数值按照式 (1) 进行指数化处理, M采用各指标的平均值, 学生顶岗实习各指标的指数化结果略。

(二) 指标权重的确定。

在模糊综合评判中, 指标权重是至关重要的, 它反映了各个指标在综合评价过程中所占有的地位或所起的作用, 直接影响到综合评价结果。本文在确定指标权重时, 采用专家估测法[5]。为提高指标权重的可信度、权威性和可接受程度, 在咨询教学专家意见之外, 邀请顶岗实习专、兼职指导教师和企业管理人员共同参与, 充分发挥他们的专业知识、实践经验、判断能力, 结合高职顶岗实习特点, 各自独立地给出各层评价指标的权重, 然后经统计汇总, 取其平均值作为各指标的权重。

由于评价指标为二层结构, 则二级指标的最终权重与其一级指标的权重有关, 采用乘积法得到各二级指标的组合权重, 公式为:

式中:wij为第i个指标在第j层的权重值;k为指标层数。

各指标的组合权重, 见表1。

(三) 加权综合指数计算。

充分反映各指标在综合评价中的重要程度, 利用Excel软件, 对指数化处理后的各指标数值进行加权计算, 权重系数采用表1中的指标组合权重数值。

加权综合指数的计算公式如下:

式中, wi表示学生顶岗实习指标组合权重, yi表示学生顶岗实习原始数据指数化后的数值。最终各顶岗实习学生的加权综合指数计算结果, 见表3。

综合指数值越大, 表示评价对象越优秀。因此, 根据综合指数值大小, 可得到各学生的顶岗实习质量排序。由表3可知, 学生SXS07的顶岗实习表现最优秀, 学生SXS01次之, 而学生SXS03的顶岗实习表现最差。结合学生的实际表现, 表明该评价结果是科学、合理、准确的。

四、结语

本文采用综合指数法来评价高职学生的顶岗实习质量, 无需利用专业软件或编写计算机程序, 只需运用Excel软件就能实现, 而且操作简便、评价结果直观, 能定量反映不同评价对象的优劣程度, 易被高校管理人员掌握, 具有较强的实用性、较高的推广价值。各高职院校可根据各自顶岗实习特点与不同的管理要求, 适当调整评价指标体系和权重, 使评价更加具有针对性、可操作性, 使评价结果更加符合实际, 有助于调动学生参加实习的积极性、能动性, 促进实习质量的全面提高。

摘要：本文根据高职院校的顶岗实习特点和高职人才培养目标, 首先构建了一套具有高职特色、科学合理的顶岗实习评价体系;然后阐述了综合指数法在高职学生顶岗实习评价中的具体步骤, 并依据综合指数数值对学生顶岗实习质量进行了优劣排序。结果表明, 该方法计算简便、结果直观, 是一种可靠、有效的学生顶岗实习评价方法。

关键词：高职学生,顶岗实习,指标体系,综合指数法

参考文献

[1].中华人民共和国教育部.关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见 (教高〔2006〕16号) [Z].2006, 11, 16

[2].龚江南.高职分散型顶岗实习考核评价体系的构建[J].职教通讯, 2012, 3:49～51

[3].刁洪斌.基于能力本位的高职生顶岗实习评价模式[J].职教论坛, 2010, 11:21～23

[4].黄会明, 严小明, 陈宁.应用TOPSIS法与综合指数法评价高职学生综合素质[J].温州职业技术学院学报, 2009, 13 (5) :44～46

指数评价法 篇8

DOW方法是根据单元物质系数MF、工艺条件 (一般工艺危险系数F1和特殊工艺危险F2) , 通过一系列系数计算 (单元火灾爆炸指数F&EI、影响区域、破坏系数DF等) 确定单元火灾爆炸危险程度 (最大可能财产损失、采取安全措施后的最大可能财产损失、最大可能工作日损失和停产损失BI等) , 并与安全指标比较、判定事故损失能否被接受的评价方法。该方法主要用于评价生产、贮存、处理易燃易爆、化学活泼性物质的化工过程和其他有关工艺过程 (如污水处理、公用工程、整流、变压、锅炉、发电等设备和中试装置等) 。

2 油气工艺处理流程描述

选取某海上油田井口平台油气处理工艺。该平台油气处理过程包含原油工艺系统流程和天然气工艺系统流程。

原油工艺系统流程:井口平台油井和油气井生产的流体经油嘴节流后进入生产管汇, 单井产液进入油井测试分离器进行计量, 计量后与生产管汇产液汇合, 输至中心平台上的原油处理系统进行集中处理。

天然气工艺系统流程:气井生产的流体经气嘴一次节流后进入气井生产管汇, 单井产液进入气井测试分离器进行计量, 计量后与生产管汇产液汇合, 输至中心平台上的气处理系统表1.1 DOW评价补偿措施进行集中处理。工艺流程图2-1:

3 工艺设备及参数选取

4 计算与结果分析

根据上述基础数据, 利用道化学火灾爆炸指数评价法, 结合海上油气处理的工艺特征和安全管理措施, 对各项基本参数进行选取并计算, 得出如下计算表:

通过计算结果可以看出, 各工艺设备修正火灾爆炸指数等级均较低, 这说明在海上这一特殊环境条件下的石油开采, 安全防护措施占有举足轻重的地位, 应严格执行各项安全管理规定和操作规程, 同时对各工艺设备的设计、安全性能要求也相对较高。

海上油气开采是一项高危险的工作, 通过对工艺设备的火灾爆炸指数模拟, 了解各工艺设备的危险性等级, 可以给予海上作业人员借鉴, 了解设备的固有危险性等级, 从而加强安全防护, 降低事故发生概率。

结论

本文采用DOW指数法, 对油气处理流程的工艺设施进行了风险分析。通过分析可知, 各设备的固有危险等级经补偿后都降为“较轻”或“最轻”, 风险水平较低。这主要是安全管理到位和采取风险防范措施的结果。

因此, 在项目的设计中必须采取严格的安全防护措施, 在工程正常运行过程中, 应加强对设备的管理维护和完善各项管理制度, 保证各个单元安全运行。

参考文献

[1]闪淳昌.建设项目 (工程) 劳动安全卫生预评价指南[M].大连:大连海事大学出版社, 1999.

[2]国家安全生产管理总局安全评价煤炭工业出版社, 2005

指数评价法 篇9

关键词：指数平滑法,单井经济,产量

1 现状及存在问题

目前经济评价的成本预测是将的各项成本要素定额进行算术平均, 将定额平均值作为预测期的成本定额。但在现实环境中, 由于各种因素的变化, 成本也是变化的, 因此评价数据与实际存在着较大的差距, 影响了评价指标的准确性, 削弱了评价结果的客观公正性。

从采油成本历史统计数据来看, 固定成本所占比例较大, 且在逐年上升, 变动成本占较小比例, 保持相对稳定。在单井经济产量评价中, 我们将固定成本与油井开井数相关联, 将变动成本与原油产量相关联。通过前五年固定成本与变动成本的变化规律来预测未来年度的单井成本定额, 力求评价结果更加准确。

2 原理及数学模型

2.1 单井经济产量原理及模型

根据盈亏平衡法来建立单井经济产量评价模型, 测算年度生产经营处于不盈不亏时的临界产量。其关系可用本量利经济模型表示。

式中:P—利润;S—销售收入;T—税金;C—总成本

由于:S= (p-t) ·Q……2)

因此:P= (p-t) ·Q— (cv·Q+Cf) ……4)

式中:Q—产量;p—单位产品售价;t—单位产品税金;Cf—固定成本;Cv—可变成本;cv—单位产品可变成本

当油井盈亏平衡保本生产时, 利润P=0, 则得出油井盈亏平衡产量Qo的计算式:

从盈亏平衡公式可以看出, 当油井所获得的产量销售收入在扣除税金及成本费用后利润大于零时, 老井产量才是经济的。

在公式6) 中, 当油价确定之后, 税金也基本确定, 因此成本的高低直接影响着利润与盈亏平衡产量的测算。

2.2 指数平滑法原理

指数平滑法是应用加权移动平均预测法的原理, 选取各时期权重数值为递减指数数列的均值方法, 对在时间序列上具有稳定或规则性的数据进行顺势推延, 以预测未来的数据。

由于各年单井固定成本形成序列的态势具有稳定性或规则性, 所以可以采用指数平滑法预测成本, 使成本序列被合理地顺势推延;最近的过去态势, 在某种程度上会持续到最近的未来。

2.3 指数平滑法数学模型

指数平滑法一般是以本期预测值 (即上期平滑值) 为基础, 并计算出本期实际发生值与预测值之间的差异, 再用这个差异的一定份额去调整本期预测值, 即得到本期的平滑值, 以此作为下一期的预测值。指数平滑法的基本公式是:

式中:St——t期的平滑值 (t+1期预测值) ;St-1——t-1期的平滑值 (t期预测值) ;χt——t期的实际发生值;α——平滑系数。

上式还可以整理成:St=α·χt+ (1-α) ·St-1

可见, 由指数平滑法得到的t期平滑值实质上是t期实际发生值与预测值的加权平均, 其权值由α决定。

应用指数平滑法, 重要的是正确选取α值, α的取值大小很关键。但α的取值又容易受主观影响, 因此合理确定α的取值方法十分重要。一般来说, 如果数据波动较大, α值应取大一些, 可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳, α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择:

经验判断法:这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。

当时间序列呈现较稳定的水平趋势时, 应选较小的α值, 一般可在0.05~0.20之间取值;

当时间序列有波动, 但长期趋势变化不大时, 可选稍大的α值, 常在0.1~0.4之间取值;

当时间序列波动很大, 长期趋势变化幅度较大, 呈现明显且迅速的上升或下降趋势时, 宜选择较大的α值, 如可在0.6~0.8间选值, 以使预测模型灵敏度高些, 能迅速跟上数据的变化;

当时间序列数据是上升 (或下降) 的发展趋势类型, α应取较大的值, 在0.6~1之间。

试算法:根据具体时间序列情况, 参照经验判断法, 来大致确定额定的取值范围, 然后取几个α值进行试算, 比较不同α值下的预测标准误差, 选取预测标准误差最小的α。

在实际应用中应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差, 并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的, 必须给予二者一定的考虑, 采用折中的α值。

如果成本序列具有明显趋势, 预测值将出现较大的滞后偏差, 应采用类似于趋势修正移动平均法加以修正。其预测模型如下:

bt=α/ (1-α) · (St (1) -St (2) ) ;式中:St (1) ——t期一次指数平滑值;;St (2) ——t期二次指数平滑值, St (2) =α·St (1) - (1-α) ·S (2) t-1;α——平滑系数。

3 指数平滑法应用

在统计了2006~2011年某油田下属九个油藏经营管理单元单井操作成本的基础上, 根据历史成本的变化趋势, 用指数平滑法分别预测了这些单元在2012~2015年间的成本数据。

其中, 各单元的平滑系数α是采用试算法测算, 并考虑预测灵敏度和预测精度, 选取折中的α值。从而对各油藏经营管理单元对后四年进行了成本预测, 预测见表1。应用表1的成本预测数据, 我们可对2012年各油藏经营管理单元的油井进行了效益评价, 结果见表2。

从测算结果看, 在操作成本下, 该油田中有效开井数占57%, 有效产油量比例占88%, 无效井开井数占43%, 无效产油量占12%。

进一步对操作成本的每个过程进行分析, 发现该油田在操作成本下亏损的油井, 主要是由于作业成本和驱油物注入费过高。因此必须对措施和注水进行优化, 降低无效措施和低效注水, 以提高整个油藏经营水平。

指数评价法 篇10

1 材料与方法

1.1 材料来源

随机选取苏州市姑苏区的7家对外开放的游泳场所,按GB/T17220-1998《公共场所卫生检测技术规范》[9]要求,于2014 年7 月对其进行监督采样。每家浅水区、深水区各采样1份。

1.2 检测指标

检测项目包括温度、p H值、浑浊度、尿素、游离性余氯、细菌总数及大肠菌群。按GB/T 18204-2000《公共场所卫生标准检验方法》[10]进行检测。

1.3 评价方法

1.3.1评价指标。

根据检测指标选择评价指标。并根据GB 9667-1996《游泳场所卫生标准》[11],建立分级标准如表1,统一各指标方向性使其均为逆向指标[12]。

其中Ci代表方向统一后的指标值;Xi代表指标实测值;Zi代表指标的优限值;此外,在计算中,当指标实测值超于优限值时,以优限值计,超出劣限值时,以劣限值计。指标优限和劣限值见表1。

1.3.2 各指标在评价中分指数计算[12]。

其中Ii代表指标分指数;Ijmin代表不同等级分值书最小值(I1 min=0.0,I2 min=0.5,I3 min=1.0,I4 min=1.5);Sij(1),Sij(2)代表指标等级分级标准下、上限。

1.3.3 计算综合指数[12]。

其中P代表综合指数;Iav代表各指标分指数算术平均值;S代表各指标分指数算术标准差;k是常数[12]。

n代表评价指标数

1.4 评价标准

参考WS/T 199-2001[11]:P≤0.5 为良好;P≤1.0 为合格;P≤1.5为较差;P≤2.0为很差。

2 结果

2.1 游泳池水水质监测结果

结果如表2所示,在2014年7月苏州市姑苏区游泳池水质监测结果中,温度、p H值和大肠菌群结果均为最优状态,对评价泳池水质无影响,因此,选择浑浊度、尿素、游离性余氯和细菌总数作为评价指标。

2.2 各家泳池水综合指数及判定分级

根据1.3 评价方法中的式(1)、 式(2)、 式(3)和式(4),计算综合指数。各家游泳池水综合指数结果,并根据1.4 评价标准进行分级,见表3。

以A家浅水区检测数据为例,计算综合指数步骤如下:

C浑浊度=0.25-0=0.25,C尿素=3.82-0=3.82,C游离性余氯=0.36-0.3=0.06,C细菌总数=1-0=1;

I浑浊度=0+0.5(0.25-0)/(3-0)=0.042,I尿素=1.0+0.5(3.82-3.5)/(5-3.5)=1.107,

I游离性余氯=0+0.5(0.06-0)/(0.1-0)=0.3,I细菌总数=0+0.5(1-0)/(100-0)=0.005;

Iav=(I浑浊度+ I尿素+ I游离性余氯+ I细菌总数)/4=0.3635,S=0.513,k=1.425

根据1.4 评价标准,0.5<P<1,由此判定其等级为合格。

3 讨论

目前,卫生行政部门出具的报告多采用单一否决制,即一项不合格即为全部不合格,这样的检测报告无法使经营者全面了解其存在的问题。本研究采用综合指数法对游泳池水质进行综合评价,能够明确其中的评价指标在评价结果中所占的权重,有利于泳池经营者有针对性的解决存在的问题。在本研究的监测结果中,游泳池水温度以及池水中总大肠菌群数均为最优水平,在分级排序中其结果对综合评价的无影响,因此不作为评价指标,如此可以解决综合指数法在评价游泳池水水质过程中,不能较好的处理平均分指数和最大分指数的关系[13]的问题。此外,考虑到游离性余氯含量标准要求是一区间范围,

超过或低于均为不合格,在制定分级其评价界限值时,选择了区别于其他指标的方式(见表1)。根据GB9667-1996《游泳场所卫生标准》[11]要求,各家游泳池水中的尿素和游离性余氯合格率较低,根据研究中的评价方法,其结果在评价过程中所占分指数较大,直接影响综合指数。此外,根据泳池水的综合指数值,可以对全区的泳池水质情况进行排序,让消费者自己选择,有利于促进经营者之间的竞争,进而增强其提升水质的动力。

摘要：目的 采用综合指数法评价苏州市姑苏区部分游泳池水水质卫生状况,为游泳池卫生监督管理提供数据参考。方法随机选取苏州市姑苏区的7家对外开放的游泳场所,按GB/T17220-1998要求,于2014年7月对其进行监督采样,选择恰当的评价指标,根据综合指数评价方法进行计算,得出相应的综合指数。结果 选择游泳池水的浑浊度、尿素、游离性余氯以及细菌总数作为评价指标,计算各家泳池水的综合指数,以A家浅水区水样为例,得出其综合指数P=0.631,按照相应的判定标准其水质质量为合格。结论 利用综合指数法选择适当的评价指标,可计算出游泳池水的水质的综合指数,从而能够全面了解池水的水质卫生状况,为游泳池的卫生监督管理提供参考。

指数评价法 篇11

一、L-P指数均值分解法的提出

结构分解分析法Structure Decomposition Analysis(SDA)的基本思路是把一个目标变量的变化分解成若干个组成要素的变化，从而辨别各要素的影响程度，确定影响作用较大的因素。按此方法层层进行分解，最终把各影响因素对目标变量的影响区分开来。

对于能源消费总量有:

E=e·G

式中:e—单位GDP能耗;G—国内生产总值。

可以将其变化量分解为万元GDP能耗和国内生产总值（经济产出）变化量的函数:

ΔE=f(Δe,ΔG)=ΔEe+ΔEg

目前，对于ΔEe和ΔEg的确定方法有Laspeyres指数方法和Paasche指数方法，它们分别是假定基期（上标为0）或t期（上标为t）某一变量不变，变动其他因素计算效应的方法。

其具体计算步骤为:

Laspeyres指数方法

单位能耗效应 ΔEe=G0et-G0e0经济产出效应 ΔEg=Gte0-G0e0

Paasche指数方法

单位能耗效应 ΔEe=Gtet-Gte0经济产出效应 ΔEg=Gtet-G0et

两种方法共同的问题在于分解效应总有残差存在，即Et-ΔEg-ΔEe-E0≠0。而J.W.Sun于1998年提出的结构分解方法为

单位能耗效应 ΔEe=Gtet-Gte0经济产出效应 ΔEg=Gte0-G0e0

或者

单位能耗效应 ΔEe=G0et-G0e0经济产出效应 ΔEg=Gte0-G0e0

这两种方法均能够消除分解效应的残差。但如果对于同一经济体同时利用这两种分解方法时，会发现具有不同的结果，这不是实际中乐见的状况。因为不能确定到底哪一个结果更能代表实际情况。鉴于此，考虑对于不同的效应分解采用Laspeyres指数方法和Paasche指数方法的均值，即L—P指数均值分解法：

单位能耗效应

经济产出效应

该分解方法其实就是以t期和基期的平均值作为参考值，变动其他因素进行分解的方法，既可以消除分解效应的残差，又能降低各效应值与实际值的偏离程度。

在L—P指数均值分解的基础上，再次将万元GDP能耗按三次产业进行分解，即可得到万元GDP能耗变化中的结构份额和效率份额，分别为：

结构份额

效率份额

式中: ei-分产业单位GDP能耗;gi-各产业占GDP比重。

万元GDP能耗变化中的结构份额和效率份额分别反映从基期到t期经济结构调整和能源利用效率对万元GDP能耗变化的贡献率。当经济结构和能源利用效率促进万元GDP能耗下降时，其所占份额为正，阻碍下降时份额为负。

二、L-P指数均值分解法的实证分析

1.上海市经济发展趋势

上海市“十五”期间，国内生产总值年均增长13.92%。其中一产、二产、三产的增长率依次为0.94%、15.07%和13.19%。从分产业增长情况可以看到，第二产业的增长快于国民经济的增长速度。图1是按2000年～2005年按当年价计算的国内生产总值及分产业的发展情况。

在上海的经济结构中，第一产业所占比例很小，第二和第三产业共计占到98%以上，是上海经济的支柱产业。从结果可以看出，2003年是比较特殊的一年，这一年是产业结构发生突变的年份。其中第二产业在2003年发生突然增长，其后开始逐年增长。而第三产业刚好相反，是突降后缓增的变化趋势。详见表1。

2.上海市能源消费状况

上海市能源消费量逐年增长,“十五”期间年均增长率为7.0%，其中第一产业能源消费在全市能耗中的比重在2%以内。第二产业能源消费由2000年的70.41%，逐年下降到2005年的62.98%。第三产业能源消费在全市能耗中的比重由2000年的19.46%增长到2005年的27.68%，年均增长率为7.3%，高于整体平均增长率，是全市能源消费比重唯一增长的产业。因此，第三产业能源消费的快速增长成为上海市能源消费快速增长的主要原因。各产业能源消费情况详见图2。

3.上海市万元GDP能耗变化趋势

“十五”期间，上海市万元GDP能耗稳定下降，2005年降到了0.88吨标准煤，年均下降5.21%。分产业中第一、二产业万元GDP能耗平稳下降,只有第三产业万元GDP能耗呈上升趋势，详见表2。

4.上海市万元GDP能耗变化结构分解

(1)不同分解方法的比较。首先，分别利用J.W.Sun于提出的两种结构分解方法计算上海市“十五”期间的经济产出效应和单位能耗效应，计算结果见图3。从图中可以很明显地看出两种分解方法分解结果的双偏现象。其次，利用L-P指数均值分解法计算，计算结果唯一，且不存在残差，计算结果见图4。

通过对比两幅图中的结果发现，不论哪一种分解方法，分解结果的变化趋势是一致的，不同的仅是数值。因此,从整体上说,不论哪种方法均能反应所研究经济体的经济产出和单位能耗效应的变化趋势。但当利用J.W.Sun提出的两种结构分解方法时，会产生不同的研究人员根据自身的喜好选择不同的分解方法，在学术研究中会出现同一经济体的不同分解结果，并且不利于比较不同经济体间的状况，不利于研究工作的进展。而L—P指数均值分解法正好可以弥补这一问题。

(2)利用L-P指数均值分解法分解万元GDP能耗变化。由万元GDP能耗变化中结构份额和效率份额的L—P指数均值分解法计算得到上海市2000年～2005年万元GDP能耗变化的结构份额和效率分额见表3。

从表3的计算结果可看出，“十五”期间，上海市万元GDP能耗的下降主要归功于能源利用效率的提高。而结构份额从2003年开始连续3年出现负值，说明2003年～2005年产业结构变化阻碍了万元GDP能耗的下降。

(3)三次产业在万元GDP能耗变化中的贡献研究。从以上分析知道，上海市“十五”期间万元GDP能耗下降主要归因于能源利用效率的提高，从2003年以后产业结构的不合理成为阻碍万元GDP能耗下降的原因。因此，有必要明确三次产业的结构和能源利用效率分别对万元GDP能耗变化的影响。对万元GDP当期贡献率可以用L—P指数均值分解法中的分产业结构份额和效率份额的计算方法。

结构份额

效率份额

式中:ei-分产业单位GDP能耗;gi-各产业占GDP比重。

利用上述分解方法，得到上海市“十五”期间三次产业结构调整和能源利用效率提高对万元GDP能耗下降的当期贡献率。

表4中数据为上海市“十五”期间三次产业在万元GDP能耗变化中的效率份额。

从计算数据可以看出，三次产业中第二产业能源利用效率的提高是引起万元GDP能耗下降的主要原因，它不但消除了第一、三产业能源利用效率不高引起的负面影响，而且还促进了万元GDP能耗的快速下降。而第三产业能源利用效率不高，则极大地抑制了万元GDP能耗的下降。

上海市三次产业结构调整在万元GDP能耗变化中的结构份额计算结果见表5。

从表5的计算结果知道，2001年～2002年第三产业结构构成不合理是阻碍万元GDP能耗下降的关键因素之一。而2003年～2005年则是第二产业结构构成的不合理成为阻碍万元GDP能耗下降的关键因素之一。

三、结论和建议

通过以上分析，结合上海市“十一五”期间按照 “三、二、一”产业发展方针，优先发展第三产业，积极调整第二产业，稳定提高第一产业的产业发展政策，得出以下结论和建议：

1.“十五”期间，上海市万元GDP能耗的下降主要归因于第二产业能源利用效率的极大提高，但第二产业的结构构成也同时成为主要的阻碍因素之一。第三产业的结构构成在一定程度上促进了万元GDP能耗的下降，但其能源利用效率不高同时起到严重的阻碍作用。

2.“十一五”期间，建议上海市在优先发展第三产业的同时要注重第三产业能源利用效率的提高，并从能源利用的角度出发，调整第二、三产业结构。对于实现“十一五”期间万元GDP能耗下降20%的规划目标，将会起到很大的作用。

3．建议今后应该利用结构分解方法，对三次产业结构内部行业对万元GDP能耗变化进行分析研究，，进一步详尽分解各产业内部各行业的能源消费状况进行分析，以便指导各产业结构调整朝着有利于能源利用效率提高的方向发展。

参考文献:

[1]上海市统计局.《上海统计年鉴》2000-2005. 上海统计网. www.stats-sh.gov.cn

[2]韩智勇范英魏一鸣:中国能源强度与结构变化特征研究[J].数理统计与管理，2004(1):1-6

[3]Sun T.W. Changes in energy consumption model [J]. Energy Economics, 1998 Vol.20:85-100

指数评价法 篇12

1 资料与方法

1.1 数据来源

数据主要来源于军队重大疾病知识库, 抽取条件为2003年1月1日至2011年12月30日 (9年) 期间, 6家部队医院的男性在职军人首次确诊为胃癌、入院行手术治疗的共计2015例病员数据。6家部队医院中, 有4家实际开放床位数≥3000张, 分别用Ha、Hb、Hc和Hd代替, 另两家的实际开放床位数≥2000张, 分别用He、Hf代替。

1.2 方法

应用SPSS13.0统计学软件分析所有指标数据, 采用X2检验对比各项指标率, P<0.05, 具有统计学意义。应用综合指数法计算各个质量指标的指数数值, 形成综合排名结果[1]。

2 结果

2.1 构建胃癌诊疗质量的综合评价指标体系

构建胃癌诊疗质量的综合评价指标体系, 按性能将指标分为4大类18项, 分别是疑难危重类指标4项, 包括癌症转移率、入院危重率、术前合并症占比、癌症分期的中晚期占比;诊断质量类指标3项, 包括出入院诊断符合率、放射与术后诊断符合率、3日确诊率;手术质量类指标7项, 包括新技术占比、根治术占比、失血量≥800ml占比、甲级愈合率、并发症数量占比、术后并发症率、术后感染率;治疗质量指标4项, 包括抢救成功率、疾病危重率、死亡未治率、随访结果。其中负性指标6项, 包括失血量≥800ml占比、并发症数量占比、术后并发症率、术后感染率、死亡未治率、随访结果;中性指标2项, 包括新技术占比、根治术占比;其余10项为正性指标。建立了胃癌诊疗质量综合评价指标矩阵。

2.2 指标的指数化处理

根据综合指数法规则, 分别对正性、中性和负性3类指标进行指数化处理, 公式为:y=x/a (正性指标) ;y=a/x (中性指标) ;y=a/ (a+|x-a|) (负性指标) 。其中, y表示该指标的指数化值, x为指标值, a为2003年度至2011年度指标的平均值。18项指标及a值见表1, 指标指数化结果见表2。

2.3 综合指数的计算

本文运用乘加法综合指数的运算法则计算胃癌的综合诊疗质量, 针对在职军人胃癌病员的疑难危重程度、诊断质量、手术质量和治疗质量4类指标进行正性、中性和负性的同类指标相乘, 分别计算出4类指标中各指标的指数, 再将4类指标指数汇总相加, 从而得出6家医院在职军人胃癌病员诊疗质量的综合指数。

3 讨论

3.1 医院收治在职军人胃癌病员的疾病疑难危重程度

研究结果显示, Ha医院和Hd医院收治的在职军人胃癌病员的疾病疑难危重程度较高, Hc医院和Hf医院收治的疑难危重程度较低。详细分析可以看出, Hf之所以疑难危重程度低的主要原因是病员入院时状态一般的比例较高、急诊入院和危重入院人数较少, 所以其入院时危重率在6家医院排名末位。

3.2 医院接诊的军人胃癌诊断质量指标

Ha医院和Hd医院接诊的军人胃癌诊断质量较好, 分别为1.18分和1.13分, 两家医院获得分值相近, 水平接近;而Hb医院和Hf医院的诊断质量较低, 分别为0.97分和0.66分。综合分析排名最后的Hf医院之所以诊断质量低的主要原因是, 出入院诊断符合率和放射与术后诊断符合率的排名倒数第一、3日确诊率排名倒数第二, 所以其诊断质量被评为6家医院最低, 此项指标也拉低了其它评价指标的分值。

3.3 医院接诊的军人胃癌手术质量指标

He医院和Hf医院接诊的军人胃癌手术质量较高, 分别为3.03分和2.78分, 而Hb、Hc医院手术质量较低, 分别为0.15分和0.07分, 排名中间的Ha医院、Hd医院分别为2.71分和1.34分。详细分析可以看出, He医院之所以手术质量高的主要原因是在7个指标项中, 除失血量800ml以上占比、甲级愈合率排量倒数第一, 其他5个指标的排名均为第一。不难发现一个医院手术质量好坏的评价仅靠单项指标进行分析缺乏科学性、合理性。

3.4 医院接诊的军人胃癌治疗质量指标

6家医院接诊的军人胃癌治疗质量排名, Hc医院为4.22分、Ha医院为2.45分、Hd医院为2.30分、Hb医院为1.45分、He医院为1.38分、Hf医院为0.04分。详细分析可以看出, Hc医院之所以治疗质量高的主要原因是, 关于治疗质量的4大指标均排名前三, 使其综合指数跃居首位, 可见综合考虑多个指标, 进行合理的标化、处理, 最终得出最优化结果。

3.5 医院接诊的军人胃癌诊疗质量综合分析评价

通过4大类指标的综合分析, 6家部队医院的综合诊疗质量排名情况按照由高到低的排序结果:Ha医院第一 (8.66分) 、Hd医院第二 (7.27分) 、He医院第三 (6.02分) 、Hc医院第四 (5.34分) 、Hf医院第五 (3.51分) 、Hb医院第六 (2.66分) , 其中Ha医院是Hb医院3.26倍。细化分析Ha医院能够排名第一的主要原因是, 其在4类指标中指数分值均较靠前, 特别是在疑难危重、诊断质量和手术质量上的指数分值均有显著优势。He医院能够综合排名第三, 主要是其手术质量较好, 指数为3.03分, 虽然疑难危重指数分值较低, 但是经过加法累计后, 综合指数为6.02分。Hb医院排名第六, 主要是其综合诊疗质量问题较多, 4项指标均排名后三位, 指数分数较低, 虽然在4类指标中没有一类在末位, 但是其总分累加较低, 导致其排名最后。可见医院综合诊疗质量的提升, 不仅需要各类指标的综合发展, 还得发展特色和亮点。

摘要：目的:应用综合指数法对部队医院在职军人胃癌疾病诊疗质量进行综合分析和评价, 形成具有医院管理辅助决策依据的质量评价结果。方法:选择6家部队医院 (Ha-Hf) 在职军人胃癌病员的全部诊疗数据, 应用综合指数法分别从4个维度:疾病疑难危重度、诊断质量、手术质量和治疗质量, 选择了18项关键指标, 建立诊疗质量综合评价指标矩阵。结果:综合指数得分Ha医院第一 (8.66分) 、Hd医院第二 (7.27分) 、He医院第三 (6.02分) 、Hc医院第四 (5.34分) 、Hf医院第五 (3.51分) 和Hb医院第六 (2.66分) 。结论:应用综合指数法评价医院单个病种的诊疗质量, 具有一定的可信度。

关键词：诊疗质量,综合指数法,胃癌

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