[发明专利]基于模糊综合评判法的制革行业技术的评估方法无效
申请号: | 201110158381.2 | 申请日: | 2011-06-14 |
公开(公告)号: | CN102222279A | 公开(公告)日: | 2011-10-19 |
发明(设计)人: | 陈元彩 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06Q50/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 模糊 综合 评判 制革 行业 技术 评估 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种制革行业技术的评估方法,具体涉及一种采用模糊综合评判法层次分析法综合性评价制革行业可行技术的评估方法
背景技术
制革、毛皮加工工业是轻工行业继造纸和酿造工业之后的第三大污染工业,制革废水的污染是制革、毛皮工业主要污染源之一。能否有效地解决制革、毛皮工业的污染问题,已直接关系到我国皮革行业能否健康可持续发展。
制革过程要经过浸水、脱脂、脱毛浸灰、脱灰、软化、浸酸、鞣制、中和、复鞣、染色加脂等,工序繁多,使用的化工材料也非常繁杂。为了去掉动物原皮上的毛发,浸灰脱毛工序使用石灰和硫化钠或硫氢化钠,结果大量碱性化合物、硫化物、角蛋白及胶原蛋白进入水中,产生的污染物以CODCr计浓度很高。浸灰废液中CODCr达10000mg/L以上,占废水总负荷的40%左右,硫化物浓度高达3000mg/L以上,占废水总硫化物的90%以上。因此制革废水是一种耗水量较大、有机物浓度高、悬浮物浓度高、色度高的废水,并含有有毒有害的化学物质,此外制革废水中还含有大量难以降解的物质,如丹宁、木质素,还含有特有的对污水处理不利的无机化合物如硫化物、铬及酸碱等。
目前国内许多制革及毛皮加工企业均建成了废水处理设施,生产工艺方面也确定了清洁生产的标准,但由于设计、工艺、运行及管理等方面均存在着一定的问题,导致许多废水治理工程的处理和净化效果并不理想,一些治理工程甚至无法进行正常稳定运转、达标排放。某些废水治理工艺运行效果虽然比较好,但存在着工程建设投资大、运转费用高等问题,在一定程度上限制了处理技术的推广和运用。其主要原因是该行业废水工程治理方面标准和技术规范等方面的缺失或不完整,废水治理工程的设计、建设运行没有完善的规范、标准及一个相对统一质量控制准则,情况亟待改善。
最佳可行技术的筛选以当地污水水质和环境、社会、经济等因素为评价指标,分析研究备选污水处理技术的可行性,确定最适处理技术。对于污水处理的问题,国外的研究主要集中在全过程处理的管理体系建设上,而对具体处理技术的筛选研究很少。国内研究者选用了不同的方法并用于实际问题的解决,这些方法主要包括层次分析法、模糊数学法、价值系数法、费用-效益分析法和组合处理方法。
将各种实用、低成本及处理效果良好的制革及毛皮加工废水治理技术总结分析,形成该行业的国家技术规范体系,对废水治理工程的建设进行全过程管理是非常必要的。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的缺点,提供一种综合现有各种技术优点的,评价客观,可用的基于模糊综合评判法的制革行业技术的评估方法。
本发明的基本原理是:各专家咨询评价的结果定量化后用于层次分析法,获得指标体系中各个指标的权重,避免单纯专家咨询评价所带来的人为误差;针对每个指标的特点选择合适的偏好函数,并设定相应的阈值,用方法对制革企业最佳可行技术进行多目标筛选。
本发明目的通过如下技术方案实现:
基于模糊综合评判法的制革行业技术的评估方法,包括如下步骤:
(1)根据制革行业生产企业的特点,确定制革行业技术评估包括制革行业技术环境评估指标和技术性能评价;评估形成目标层、准则层和因素层3层的层次结构;其中设立制革行业技术环境评估指标总目标层A,基于总目标层A下设的5个准则层B1指标,准则层B1指标包括生产技术特征指标、资源与能源消耗指标、资源综合利用指标、污染物产生指标和社会经济效益指标;准则层B指标包括26个因素层C1指标;
设立技术性能评价指标总目标层A2,技术性能评价指标总目标层A2下设3个准则层B2,3个准则层B2包括生产技术特征指标、污染物控制指标、社会经济效益指标;准则层B2指标包括26个因素层C2指标;
(2)采用专家系统进行层次分析法确定各指标因素的权重;
(3)采用隶属度函数,在因素论域评价指标基础上,建立评语等级集,确定标准隶属度集;
(4)根据以上隶属函数进行计算评价因素i隶属于评价等级j的隶属度Rij,生成因素集与评语集之间的模糊关系矩阵R;
(5)根据权重和模糊评判矩阵计算得到综合评价向量,根据隶属度最大原则进行模糊综合评价,得出制革行业技术的评估结果。
为进一步实现本发明目的,各指标因素的权重的确定方法如下,通过计算出系统中各评价指标体系各个层次、各个分支的两两判断矩阵;然后各判断矩阵的最大特征根及特征向量,以确定各相邻两层之间的、体现各因素相对重要性的优先级权重,并进行判断矩阵一致性检验。
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