基于改进Pythagorean模糊FMEA方法的大学实验室风险因素研究

为解决大学实验室复杂风险因素评估中传统FMEA方法的局限性，研究人员提出一种集成Pythagorean模糊SWARA（PF-SWARA）与EDAS（PF-EDAS）的改进模型。通过专家权重分配与多准则决策，量化评估机械工程实验室的40项风险，发现环境噪声（R40）为最高危因素。该研究为实验室安全管理提供了系统性解决方案，发表于《Safety Science》。

　　

大学实验室是科学探索的前沿阵地，却也是安全隐患的"火药桶"。从易燃化学品的不当存储到设备操作失误，从噪声污染到气体泄漏，这些风险如同悬在科研人员头顶的达摩克利斯之剑。传统风险评估方法如失效模式与效应分析（FMEA）虽广泛应用，却因依赖专家主观评分而饱受争议——当六位专家对同一风险的评分差异高达50%时，谁的数据更可信？如何量化"极有可能"与"非常严重"这类模糊表述？这些问题让实验室安全管理陷入"盲人摸象"的困境。

针对这一挑战，国内某高校安全工程团队在《Safety Science》发表创新研究。他们巧妙融合Pythagorean模糊集与多准则决策方法，构建了PF-SWARA-EDAS混合模型。Pythagorean模糊的独特之处在于其同时考虑隶属度与非隶属度，能更精准捕捉专家评价中的不确定性。例如，当某专家认为"化学灼伤风险概率为70%可信，但不超过20%不可信"时，传统方法无法处理的矛盾数据在此模型中迎刃而解。

研究采用三阶段技术路线：首先通过德尔菲法筛选出机械工程实验室的40项风险因子（R1-R40），涵盖化学、物理、人因工程等多维度；其次运用PF-SWARA计算概率（P）、严重度（S）、频率（F）和可探测性（D）四大准则的权重；最后采用PF-EDAS进行风险排序。所有数据来自6位实验室专家的独立评估，其专业权重通过发表论文数、工作年限等客观指标校准。

风险排序的颠覆性发现
令人意外的是，长期被忽视的"环境噪声水平（R40）"超越传统高危项目（如酸液泄漏R12、高温烫伤R25），位列风险榜首。PF-EDAS计算显示其综合得分达0.824，主要归因于高频暴露（S=8.2）和低可探测性（D=7.6）。相比之下，实验室管理者最关注的"气瓶爆炸（R3）"因发生概率低（P=3.4）仅排第9位。

敏感性分析的稳健验证
当故意将准则权重波动±30%时，前5位风险因子排序保持稳定，Spearman相关系数>0.92。与PF-TOPSIS的对比实验更显示两种方法排名高度一致（Kendall's W=0.89），验证了模型的可靠性。

风险防控的实践启示
针对TOP5风险，研究提出分级管控策略：对噪声污染（R40）建议采用工程控制（隔音罩）+行政管控（暴露限时）；对机械伤害（R15）推行"双人操作"制度；而对高频发生的试剂误用（R7）则开发AR辅助识别系统。这些措施在某试点实验室实施后，事故率下降63%。

这项研究的突破性在于将模糊数学的"不确定性量化"与MCDM的"多目标优化"完美结合，为实验室风险管理提供了标准化工具。正如作者Ertugrul Ayyildiz强调："我们的模型像给风险装上了显微镜和天平——既能看清模糊地带，又能称出轻重缓急。"未来，该框架可扩展至生物安全实验室、核设施等更高风险场景，为科研安全筑起智能防护网。