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

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 nh

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

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

Các số mờ tam giác TFN

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

TB

0,416 0,458 0,126

0,498 0,285 0,218

0,498 0,285 0,217 0,333 0,667

Thực hiện bằng quy trình 3 bước Xếp hạng dựa vàocác biến ngôn ngữ  TFN  hàm liên đới và trọng tâm

STT n Biến ngôn ngữ Quy ước Trọng tâm L G (n)

• Ma trận đánh giá mờ F(X11) cho thuộc tính X11 cho bởi:

• Tương tự, ta có F(X12), F(X21) và F(X22)

 Tiến hành 3 giai đoạn đánh giá rủi ro môi trường

1 Đánh giá rủi ro môi trường cho thuộc tính cấp I

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:

ÁP DỤNG

Định lượng trọng tâm LG(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 (L1 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

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

ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu

0,1050

• Với mỗi g(r, i), giá trị Li(x) cho các biến ngôn ngữ (L1 đến L7) được ước tính từ Hình 4.

• X112 có g(3, 6)=0,1050  giá trị Li(x) của các biến ngôn ngữ là: L1=0,37; L2=0,63; L3=L4=L5=L6=L7= 0,00

0,1050

• Ứng với mỗi F(Xkj), tìm S1(k, j, n) bằng cách lấy tích của W1(k, j, n) và F(Xkj)

• Lấy W2(k, n) nhân với S1(k, j, n) để xác định rủi ro môi trường kết hợp tại thuộc tính cấp II

• Để được ma trận kết hợp, lấy W3(n) nhân với S2(k, n)S3(n)= [0,333 0,667]1x2 2x7

ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn ba

Mục đích của nghiên cứu này là để phát triển một phương pháp xác định rủi ro kết hợp của các nguồn và các tuyến phơi nhiễm khác nhau cho một quá trình nhất định Tỷ lệ của rủi ro được xác định bởi kết quả của mức rủi ro (r, quy mô) và mức quan trọng (i, cường độ) Các yếu tố rủi ro r và i được thể hiện bởi một thang định tính

11 cấp Thang định tính được thể hiện bởi các TFN để giữ lại tính mơ hồ trong tính chủ quan ngôn ngữ của các định nghĩa rủi ro Một mô hình phân cấp thứ bậc được phát triển cho các dạng rủi ro môi trường khác nhau tại ba giai đoạn để xác định rủi ro kết hợp cuối cùng Trong suốt việc nhóm các thuộc tính hoặc các dạng rủi ro, một quá trình phân cấp thứ bậc được sử dụng cho việc định lượng các trọng số.

TÓM TẮT VÀ KẾT LUẬN

Phương pháp đã tạo ra được áp dụng để định lượng các kịch bản lưu lượng chất thải khoan khác nhau trong môi trường biển Các kịch bản được chọn là SBF 4%, 7% và 10% gắn với các vết khoan khô Rủi ro môi trường kết hợp tương ứng được định lượng cho ba kịch bản lưu lượng là 0,10; 0,13 và 0,22 Rủi ro môi trường kết hợp giảm 40% khi chọn tùy chọn lưu lượng trữ lại SBF 7% thay vì chọn tùy chọn lưu lượng trữ lại SBF 10% Lượng giảm này tăng đến 53% khi chọn tùy chọn lưu lượng trữ lại SBF 4% thay vì chọn tùy chọn lưu lượng trữ lại SBF 10% Những kết quả này cho thấy có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa rủi ro và việc xử lý được cung cấp đến chất thải khoan trước khi lượng thải đi vào môi trường biển Phân tích độ nhạy được tiến hành và kết quả cho thấy rủi ro kết hợp không nhạy cảm với các phương án trọng số Thay vào đó, việc chọn lựa mức rủi ro r và tầm quan trọng i là hai yếu tố quan trọng tác động đến kết quả của mô hình rủi ro môi trường kết hợp.

TÓM TẮT VÀ KẾT LUẬN

Cảm ơn Cô và các bạn đã theo dõi