1. 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
2. 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
3. NỘI DUNG
GIỚ I THIỆ U
ĐỊ NH TÍNH RỦ I RO
TỶ LỆ RỦ I RO KẾ T HỢ P
ÁP DỤ NG
TÓM TẮ T VÀ KẾ T LUẬ N
Company Logo
4. 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.
5. 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.
6. ĐỊNH TÍNH RỦI RO
Mức chia Các số mờ tam
Mức rủi ro Tầm quan trọng
l giác TFN
Thấp tuyệt Tuyệt đối không quan
1 (0,0; 0,0; 0,1)
đối trọng
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)
7. ĐỊNH TÍNH RỦI RO
Hàm liên đới của các TFN với thang định tính 11 cấp
8. 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.
10. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Cấu trúc thứ bậc
Dạng rủi ro Thuộc tính cấp I Thuộc tính cấp II Rủi ro cuối cùng
Kim loại nặng X111
PAHs X112 Độc tính sinh thái X11
Hóa chất khác X113
Sinh thái X1
Chôn lấp X121
Thiếu oxy X122 Vật lý sinh thái X12
Rủi ro môi
Các hạt gây các
X123 trường kết
vấn đề hô hấp X
hợp cuối
Cá bị nhiễm độc X211 cùng
Phơi nhiễm
X212 Độc tính sức khỏe X21
tại nơi xử lý
Tác động
X213 Con người X2
môi trường phụ
Ngẫu nhiên X221
An toàn lao động X22
Vận hành X222
11. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | AHP
AHP là kỹ
thuật sử
dụng rộng rãi TB
cho MCA để
suy ra các TB
trọng số bằng
phương pháp TB
so sánh cặp
…
giữa các dạng
rủi ro và các
thuộc tính.
TB
Σ Σ Σ … Σ
12. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | AHP
W1(k, j, i) W2(k, j) W3(k)
Kim loại nặng 0,416
PAHs 0,458 Độc tính sinh thái 0,600
Hóa chất khác 0,126
Sinh thái 0,333
Chôn lấp 0,498
Thiếu oxy 0,285 Vật lý sinh thái 0,400
Các hạt gây các vấn Rủi ro môi
đề hô hấp 0,218 trường kết
hợp cuối
cùng
Cá bị nhiễm độc 0,498
Phơi nhiễm tại
nơi xử lý 0,285 Độc tính sức khỏe 0,600
Tác động môi trường
phụ 0,217 Con người 0,667
Ngẫu nhiên 0,333
An toàn lao động 0,400
Vận hành 0,667
13. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
Thực hiện bằng quy trình 3 bước. Xếp hạng dựa vào
các biến ngôn ngữ ⇒ TFN ⇒ hàm liên đới và trọng tâm
14. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
STT n Biế n ngôn Quy ướ c Trọ ng tâm LG(n)
ngữ
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
15. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
S(k, j, n) S(k, n) S(n)
Kim loại nặng X111
PAHs X112 Độc tính sinh thái X11
Hóa chất khác X113
Sinh thái X1
Chôn lấp X121
Thiếu oxy X122 Vật lý sinh thái X12
Rủi ro môi
Các hạt gây các
X123 trường kết
vấn đề hô hấp X
hợp cuối
Cá bị nhiễm độc X211 cùng
Phơi nhiễm
X212 Độc tính sức khỏe X21
tại nơi xử lý
Tác động
X213 Con người X2
môi trường phụ
Ngẫu nhiên X221
An toàn lao động X22
Vận hành X222
S: Ma trận rủi ro môi trường kết hợp
n=1→ 7
16. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
• 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
17. TỶ LỆ RỦI RO KẾT HỢP | Đánh giá RRKH
1. Đánh giá rủi ro môi trường cho thuộc tính cấp I
• Tính cho X11
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(X11)3x7
• Tính tương tự S1(1, 2), S1(2, 1) và S1(2, 2) cho X 12,
X21 và X22
2. Đánh giá rủi ro môi trường cho thuộc tính II
• Tính cho X1
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 X2
18. 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:
19. ÁP DỤNG Lựa chọn kịch bản lưu lượng
Phát triển cấu trúc phân cấp
Hội đồng (sử dụng Hình 2) Tiến hành
chuyên gia khảo sát
Lựa chọn r và i cho mỗi dạng rủi ro
Đánh giá giai
đoạn 1
Định lượng g(r, i) từ Hình 1
Sử dụng AHP Sử dụng g(r, i), định lượng tính liên đới
định lượng trọng của các biến ngôn ngữ Ls (L1 đến L?)
số cho từng dạng
rủi ro Sử dụng AHP
W1(k, j, i) Định lượng ma trận S1(k, j, n) định lượng trọng
số cho thuộc tính
Sử dụng AHP W2(k, cấp I Đánh giá giai
định lượng trọng Định lượng ma trận S2(k, n) j) đoạn 2
số cho thuộc tính
cấp II
W3(k) Định lượng ma trận S3(n) Định lượng trọng
tâm LG(n) của các
Đánh giá giai biến ngôn ngữ Ls
đoạn 3
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)
22. ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu
• Với mỗi g(r, i), giá trị µLi(x) cho các biến ngôn ngữ
(L1 đến L7) được ước tính từ Hình 4.
0,1050
• X112 có g(3, 6)=0,1050 ⇒ giá trị µLi(x) của các biến
ngôn ngữ là: L =0,37; L =0,63; L =L =L =L =L = 0,00.
23. ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu
Tính lần lượt cho X111
và X113, ta có F(X11)
Tính tương tự cho
F(X12), F(X21) và F(X22)
24. ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn đầu (at. I)
• Ứng với mỗi F(Xkj), tìm S1(k, j, n) bằng cách lấy tích
của W1(k, j, n) và F(Xkj)
• Với F(X11):
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
25. ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn hai (at. II)
• 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
26. ÁP DỤNG | Đánh giá giai đoạn ba
• Để được ma trận kết hợp, lấy W3(n) nhân với S2(k,
n)
S3(n)= [0,333 0,667]1x2⊗ 2x7
S3(n)= [0,57 0,43 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00]1x7
• Lấy LG(n) nhân với S3(n) để xác định rủi ro kết hợp
cuối cùng:
R4% = [(0,056x0,57) + (0,167x0,43) + (0,333x0,00)
+(0,500x0,00)+(0,667x0,00)+(0,834x0,00)+(0,944x0,00)]
R4% = 0,104
Tươ ng tự : R7% = 0,130; R10% = 0,220
29. ÁP DỤNG | Phân tích độ nhạy
Rủi ro kết hợp với ba kịch bản lưu
Thử nghiệm W2(k, j) W3(k) lượng
4% 7% 10%
1. Sức khỏe X11 (0,600)
chiếm trọng X12 (0,400)
X1 (0,333)
số cao hơn
X21 (0,600) 0,1041 0,1301 0,2200
X22 (0,400)
X2 (0,667)
2. Sức khỏe X11 (0,600)
và sinh thái X (0,400) X1 (0,500)
0,1038 0,1297 0,2110
12
chiếm trọng
X (0,600)
số bằng nhau 21 X2 (0,500)
X22 (0,400)
3. Thay đổi X11 (0,500)
trọng số tại X12 (0,500)
X1 (0,333)
thuộc tính
X21 (0,500) 0,1026 0,1324 0,2162
cấp I X2 (0,667)
X22 (0,500)
4. Thay đổi X11 (0,500)
30. TÓM TẮT VÀ KẾT LUẬN
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 đ ịnh
nghĩa rủi ro. Một mô hình phân cấp thứ bậc được phát
triển cho các dạng rủi ro môi trường khác nhau t ại 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
31. 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. R ủi 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 nh ạy
được tiến hành và kết quả cho thấy rủi ro kết hợp không nh ạy
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.
