污水处理厂绩效评价模型.docVIP

污水处理厂运行管理效果评价模型 污水处理厂运行管理效果评价模型 刘开第，李思敏，庞彦军 （河北建筑科技学院经济与管理系，河北邯郸 056038） 摘　要：污水处理厂运行管理效果涉及到污水处理水量、水质和消耗等方面诸多项指标，是多指标综合评价问题。鉴于模糊综合评价模型的“取大取小”运算损失较多信息，灰色聚类模型比较粗糙等不足，本文建立的未确知测度识别评价模型克服了上述模型的一些不足，是定量分析、评价污水处理厂运行效果的可靠、实用模型。关键词：综合评价；未确知测度；置信度；排序中图分类号：X505文献标识码：C文章编号：1000-4602 2000 08-0045-03 一座污水处理厂的运行管理效果与污水处理水量、水质和能耗有关。以污水处理厂为讨论对象，评价指标取I1＝处理水量 m3/d ，I2＝BOD5去除率 % ，I3＝SS去除率 % ，I4＝气水比 即处理1m3污水所需空气量 ，I5＝能耗 即去除1kgBOD5的用电数，kW·h 。 1 未确知测度评价模型 设Xi是第i个污水处理样本，评价对象空间记作X，则X＝｛x1，x2,…，xn｝。评价Xi需测量m个指标I1，I2，…，Im，评价指标空间记作I，则I＝｛I1，I2，…，Im｝。设xij是第i个样本xi关于第j个指标Ij的测量值，对每个测值xij有p个评价等级c1，c2，…，cp，评价空间记作U，则U＝｛c1，c2，…，cp｝。在此p＝5，｛c1，c2，c3，c4，c5｝＝｛很好，好，中，差，很差｝，显然ck比ck+1 k＝1,2,3,4 强，记作c1＞c2＞…＞c5，这时称｛c1，c2，…，cp｝是评价空间U的一个有序分割类。1.1单指标效果的未确知测度令μijk＝μ xij∈ck 表示测值xij属于第k个评价等级和程度，μ满足：＝1，2，…，n；j＝1，2 称式 2 为μ对评价空间Ｕ满足“归一性”，称式 3 为μ对评价空间Ｕ满足“可加性”。这两条十分重要，因为不满足“归一性”和“可加性”的度量结果在理论上是不可信的。称满足式 1 、 2 、 3 的μ为未确知测度，简称测度。称矩阵： 为单指标测度评价矩阵。1.2 指标权重指标Ij相对其他指标的重要程度记作Wj。1.3　多指标效果综合测度μik＝μ（xi∈ck）表示第i个研究对象xi，属于第k个评价等级ck的程度，则：　　为效果的综合测度评价矩阵，矩阵 7 的第i个行向量称为xi的综合测度评价向量。 1.4 置信度识别准则因｛c1，c2，c3，c4，c5｝＝｛很好，好，中，差，很差｝，满足c1＞c2＞c3＞c4＞c5，所以｛c1，c2，c3，c4，c5｝是评价空间U的一个有序分割类，这时最大隶属识别准则不适用。置信度识别准则：设λ为置信度 λ＞0.5，常数λ＝0.6或0.7 ，当c1＞c2＞ …＞cp时，令则xi属于评价类 。如xi的综合测度评价向量为 0，0.4，0.2，0.3，0.1 ，取λ＝0.6，则判xi属于c3，其直观解释是“xi不低于c3有6成把握”。按最大隶属度识别准则，则判xi属于c2，但这只有4成理由，而有6成理由说xi不属于c2，可见最大隶属度识别准则在此不适用。1.5评分准则与排序应用实例基本数据根据某污水厂的实际处理情况，指标测值的等级划分见表1，该污水厂第二季度平均测值见表2。表1 某污水厂处理指标测值的等级划分 表2??某污水厂第二季度评价指标平均测值 根据以上数据，评价该污水处理厂第二季度运行效果，并对xi优劣排序。 2.2 评价过程建立单指标效果测度函数由表1的单指标测值的等级划分，构造单指标效果测度函数图，见图1。 根据表2中Xij的测值Xij，对照测度函数图1至图4，求出各单指标效果测度。比如，X53 81.4，表示关于I3的测量值是81.4。在图2中，找到点X 81.4所在区间，写出该区间上直线AB的方程： 2.2.2 指标权重指标权重由专家给出： w1，w2，w3，w4，w5 ＝ 0.25，0.20，0. 20，0.10，0.25 10 2.2.3多指标综合测度由指标权重向量 10 ，单指标效果测度评价矩阵及公式 6 ，求得多指标效果综合测度评价矩阵为： 2.2.4识别取置信度λ＝0.6，由综合测度评价矩阵 11 及式 8 求得各样本的评价级别见表3。表3??样本等级、得分、排序表 3??结果分析该处理厂第二季度的前一个月运行效果属c2即“好”，后两个月在c3与c4间徘徊，从第二个月起情况变坏，总体运行效果欠佳。主要问题是质量指标即BOD5与SS去除率低和电耗大。比较定级与排序结果可发现：x2，x3，x1都处于c2等级，等级分最高，排序也是前三名，定级与排序一致；x8属c4，x6属c3，但x8