phương pháp mờ đánh giá rủi ro môi trường kết hợp nghiên cứu điển hình về chất thải khoan

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
KHOA MÔI TRƯỜNG
PHƯƠNG PHÁP MỜ ĐÁNH GIÁ RỦI RO
MÔI TRƯỜNG KẾT HỢP: NGHIÊN CỨU
ĐIỂN HÌNH VỀ CHẤT THẢI KHOAN
GVHD: ThS. TRẦN THỊ DIỄM
THÚY
SVTH: NHÓM 1
Họ tên MSSV
Trần Trọng Khải 0817162
Võ Đăng Năm 0817240
Bùi Thị Thu Nga 0817241
Huỳnh Nguyễn Quốc Thứ 0817426
Nguyễn Thị Ngọc Tươi 0817500
NỘI DUNG
Company Logo
TÓM TẮT VÀ KẾT LUẬN
ÁP DỤNG
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP
ĐỊNH TÍNH RỦI RO
GIỚI THIỆU
GIỚI THIỆU
•
Mục đích chính của nghiên cứu này là để phát triển và
đánh giá một mô hình phân cấp của rủi ro môi trường
kết hợp nhằm ước định các kịch bản phát thải chất thải
khoan khác nhau đối với việc thải vào môi trường biển.
Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật đánh giá định tính
bằng việc kết hợp lý thuyết mờ.
•
Rủi ro được xác định bởi quy mô r và tầm quan trọng i,

mỗi yếu tố được biểu thị bởi TFN ⇒ sử dụng phương
pháp trọng tâm để giải mờ hóa.
GIỚI THIỆU
•
Phát triển mô hình cấu trúc chung của rủi ro kết
hợp và sử dụng AHP để xác định ma trận ưu tiên
cho các dạng rủi ro và các thuộc tính.
•
Sử dụng phương pháp đánh giá ba giai đoạn để ước
lượng rủi ro kết hợp.
•
Sử dụng phương pháp mờ vào một nghiên cứu điển
hình về chất thải khoan.
ĐỊNH TÍNH RỦI RO
Mức chia
l
Mức rủi ro Tầm quan trọng
Các số mờ tam
giác TFN
1
Thấp tuyệt
đối
Tuyệt đối không quan
trọng
(0,0; 0,0; 0,1)
2 Thấp cực kì Cực kì không quan trọng (0,0; 0,1; 0,2)
3 Khá thấp Khá không quan trọng (0,1; 0,2; 0,3)
4 Thấp Không quan trọng (0,2; 0,3; 0,4)
5 Thấp vừa Không quan trọng vừa (0,3; 0,4; 0,5)
6 Trung bình Trung bình (0,4; 0,5; 0,6)

7 Cao vừa Quan trọng vừa (0,5; 0,6; 0,7)
8 Cao Quan trọng (0,6; 0,7; 0,8)
9 Khá cao Khá quan trọng (0,7; 0,8; 0,9)
10 Cao cực kì Cực kì quan trọng (0,8; 0,9; 1,0)
11 Cao tuyệt đối Tuyệt đối quan trọng (0,9; 1,0; 1,0)
ĐỊNH TÍNH RỦI RO
Hàm liên đới của các TFN với thang định tính 11 cấp
ĐỊNH TÍNH RỦI RO
•
Rủi ro = quy mô r ⊗ tầm quan trọng i (2)
•
Khử mờ hóa bằng phương pháp trọng tâm Yager
•
a và b là giới hạn dưới và trên của tích phân tương
ứng. Đường đồng mức rủi ro đại diện trọng tâm của
TFN cho những dạng rủi ro được trình bày trong
Hình 1.
ĐỊNH TÍNH RỦI RO
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Cấu trúc thứ bậc
Kim loại nặng
PAHs
Hóa chất khác
Chôn lấp
Thiếu oxy
Các hạt gây các
vấn đề hô hấp
Cá bị nhiễm độc
Phơi nhiễm
tại nơi xử lý
Tác động

môi trường phụ
Ngẫu nhiên
Vận hành
Độc tính sinh thái
Vật lý sinh thái
Độc tính sức khỏe
An toàn lao động
Sinh thái
Con người
Rủi ro môi
trường kết
hợp cuối
cùng
X
111
X
112
X
113
X
121
X
122
X
123
X
211
X
212
X

213
X
221
X
222
X
11
X
12
X
21
X
22
X
1
X
2
X
Dạng rủi ro Thuộc tính cấp I Thuộc tính cấp II Rủi ro cuối cùng
AHP là kỹ
thuật sử dụng
rộng rãi cho
MCA để suy
ra các trọng
số bằng
phương pháp
so sánh cặp
giữa các dạng
rủi ro và các
thuộc tính.

TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | AHP
Σ
Σ Σ
…
Σ
TB
TB
TB
…
TB
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | AHP
Kim loại nặng
PAHs
Hóa chất khác
Chôn lấp
Thiếu oxy
Các hạt gây các vấn
đề hô hấp
Cá bị nhiễm độc
Phơi nhiễm tại
nơi xử lý
Tác động môi trường
phụ
Ngẫu nhiên
Vận hành
Độc tính sinh thái
Vật lý sinh thái
Độc tính sức khỏe
An toàn lao động
Sinh thái

Con người
Rủi ro môi
trường kết
hợp cuối
cùng
W1(k, j, i) W2(k, j) W3(k)
0,416
0,458
0,126
0,498
0,285
0,218
0,498
0,285
0,217
0,333
0,667
0,600
0,400
0,600
0,400
0,333
0,667
Thực hiện bằng quy trình 3 bước. Xếp hạng dựa vào
các biến ngôn ngữ ⇒ TFN ⇒ hàm liên đới và trọng tâm
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
STT n Biến ngôn ngữ Quy ước Trọng tâm L
G
(n)
1 Cực kì thấp L1 0,056

2 Hơi thấp L2 0,167
3 Thấp L3 0,333
4 Trung bình L4 0,500
5 Cao L5 0,667
6 Hơi cao L6 0,834
7 Cực kì cao L7 0,944
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
Kim loại nặng
PAHs
Hóa chất khác
Chôn lấp
Thiếu oxy
Các hạt gây các
vấn đề hô hấp
Cá bị nhiễm độc
Phơi nhiễm
tại nơi xử lý
Tác động
môi trường phụ
Ngẫu nhiên
Vận hành
Độc tính sinh thái
Vật lý sinh thái
Độc tính sức khỏe
An toàn lao động
Sinh thái
Con người
Rủi ro môi
trường kết
hợp cuối

cùng
X
111
X
112
X
113
X
121
X
122
X
123
X
211
X
212
X
213
X
221
X
222
X
11
X
12
X
21
X

22
X
1
X
2
X
S(k, j, n) S(k, n) S(n)
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
S: Ma trận rủi ro môi trường kết hợp
n = 1 → 7
•
Ma trận đánh giá mờ F(X
11
) cho thuộc tính X
11
cho
bởi:
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
•
Tương tự, ta có F(X
12
), F(X
21
) và F(X
22
)
⇒ Tiến hành 3 giai đoạn đánh giá rủi ro môi trường
1. Đánh giá rủi ro môi trường cho thuộc tính cấp I
•
Tính cho X

11
S1(1, 1) = [S(1, 1, 1) S(1, 1, 2) … S(1, 1, 7)]
1x7
= [W1(1,1,1) W1(1,1,2) W1(1,1,3)]
1x3
⊗F(X
11
)
3x7
•
Tính tương tự S1(1, 2), S1(2, 1) và S1(2, 2) cho X
12
,
X
21
và X
22
2. Đánh giá rủi ro môi trường cho thuộc tính II
•
Tính cho X
1
S2(1) = [S(1, 1) S(1, 2) … S(1, 7)]
1x7
= [W2(1,1) W2(1,2)]
1x2
⊗
2x7
•
Tính tương tự S2(2) cho X
2

TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
3. Đánh giá rủi ro kết hợp cuối cùng
•
S3(n) = [S(1) S(2) … S(7)]
= [W3(1) W3(2)]
1x2
⊗
2x7
•
Tỷ lệ rủi ro môi trường kết hợp cuối cùng X được
giải mờ bằng phương pháp trọng tâm như sau:
TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
ÁP DỤNG
Định lượng trọng
tâm L
G
(n) của các
biến ngôn ngữ Ls
Lựa chọn kịch bản lưu lượng
Phát triển cấu trúc phân cấp
(sử dụng Hình 2)
Lựa chọn r và i cho mỗi dạng rủi ro
Định lượng g(r, i) từ Hình 1
Sử dụng g(r, i), định lượng tính liên đới
của các biến ngôn ngữ Ls (L
1
đến L
?
)
Định lượng ma trận S1(k, j, n)

Định lượng ma trận S2(k, n)
Định lượng ma trận S3(n)
Định lượng tỷ lệ rủi ro
kết hợp cuối cùng (R)
Phân tích độ nhạy (thay đổi trọng số tại
các cấp khác nhau hoặc thay đổi mức
định tính r và i cho từng dạng rủi ro)
Hội đồng
chuyên gia
Tiến hành
khảo sát
Đánh giá giai
đoạn 1
Sử dụng AHP
định lượng trọng
số cho từng dạng
rủi ro
Sử dụng AHP
định lượng trọng
số cho thuộc tính
cấp I
Sử dụng AHP
định lượng trọng
số cho thuộc tính
cấp II
Đánh giá giai
đoạn 3
Đánh giá giai
đoạn 2
W1(k, j, i)

W3(k)
W2(k, j)
ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu
Dạng
rủi
ro
r
4%
t
4%
g(r, i)
4%
r
7%
t
7%
g(r, i)
7%
r
10%
t
10%
g(r, i)
10%
X
111
3 5 0,0850 4 5 0,1250 7 5 0,2450
X
112
3 6 0,1050 4 6 0,1550 5 6 0,2050

X
113
1 4 0,0128 2 4 0,0350 3 4 0,0650
X
121
3 5 0,0850 4 5 0,1250 6 5 0,2050
X
122
2 3 0,0250 3 3 0,0450 4 3 0,0650
X
123
2 2 0,0150 4 2 0,0350 4 2 0,0350
X
211
2 7 0,0650 3 7 0,1250 5 7 0,2450
X
212
3 7 0,1250 4 7 0,0450 6 7 0,3050
X
213
2 5 0,0450 3 5 0,0350 4 7 0,1850
X
221
3 6 0,1050 5 6 0,2050 6 6 0,2550
X
222
2 5 0,0450 4 5 0,1250 6 5 0,2050
ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu
0,1050
•

Với mỗi g(r, i), giá trị µ
Li
(x) cho các biến ngôn ngữ (L1
đến L7) được ước tính từ Hình 4.
ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu
•
X
112
có g(3, 6)=0,1050 ⇒ giá trị µ
Li
(x) của các biến
ngôn ngữ là: L
1
=0,37; L
2
=0,63; L
3
=L
4
=L
5
=L
6
=L
7
= 0,00.
0,1050
Tính lần lượt cho X
111

và X
113
, ta có F(X
11
)
ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu
Tính tương tự cho
F(X
12
), F(X
21
) và F(X
22
)
•
Ứng với mỗi F(X
kj
), tìm S1(k, j, n) bằng cách lấy tích
của W1(k, j, n) và F(X
kj
)
•
Với F(X
11
):
S1(1, 1, n) =[0,416 0,458 0,126]
1x3
⊗
S1(1, 1, n) = [0,49 0,51 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00]
1x7

•
Tương tự:
S1(1, 2, n) = [0,68 0,32 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00]
1x7
S1(2, 1, n) = [0,53 0,47 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00]
1x7
S1(2, 2, n) = [0,61 0,39 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00]
1x7
ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu (at. I)
•
Lấy W2(k, n) nhân với S1(k, j, n) để xác định rủi ro
môi trường kết hợp tại thuộc tính cấp II
S2(1, n) = [0,60 0,40]
1x2
⊗
2x7
S2(1, n) = [0,57 0,43 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00]
1x7
•
Tương tự:
S2(2, n) = [0,60 0,40]
1x2
⊗
2x7
S2(2, n) = [0,56 0,44 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00]
1x7
ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn hai (at. II)