模糊-主成分分析法在石化企業地下水水質評價中的應用

程欣

摘? 要：如果一個石油化工廠的生產過程缺乏防滲措施，就會導致排放物的泄漏，從而引發直接或間接的排放污染，進而影響到周圍的環境，并最終導致地下水的嚴重破壞。因此，對地下水水質的評價尤為重要，關乎到人身安全及生態環境的保護。該文以某石油化工企業地下水水質評價為例，通過建立模糊-主成分分析法模型，首先通過主成分分析法對石化企業廠區周圍的5個監測點位、17個污染因子進行分析，選取出主要影響水質評價的污染因子；其次再通過模糊綜合評價法建立模糊關系矩陣，計算出主要污染因子的指標權重，最終確定不同監測點位的水質對各級水質的隸屬程度。最終得出結論，石化企業廠區的5個監測點位的水質等級均為Ⅴ類標準，該石化廠區地下水污染嚴重。

關鍵詞：主成分分析；模糊綜合評價；石油化工；地下水；水質等級

中圖分類號：TU991.21? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）06-0128-04

Abstract： If there is a lack of anti-seepage measures in the production process of a petrochemical plant， it will lead to the leakage of emissions， leading to direct and indirect emission pollution， affecting the surrounding environment， and ultimately leading to serious damage to groundwater. Therefore， the evaluation of groundwater quality is particularly important， as it relates to personal safety and the protection of the ecological environment. This paper takes the groundwater quality evaluation of a petrochemical enterprise as an example， and establishes a fuzzy principal component analysis model. Firstly， the principal component analysis method is used to analyze 5 monitoring points and 17 pollution factors around the petrochemical enterprise factory area， and select the main pollution factors that affect the water quality evaluation; Secondly， a fuzzy relationship matrix is established through the fuzzy comprehensive evaluation method to calculate the indicator weights of the main pollution factors， and ultimately determine the degree of membership of water quality at different monitoring points to water quality at all levels. The final conclusion is that the water quality levels of the five monitoring points in the petrochemical enterprise factory area all meet Class V standards， which indicates severe groundwater pollution in the petrochemical factory area.

Keywords： principal component analysis; fuzzy comprehensive evaluation; petrochemical industry; groundwater; water quality grade

由于各種原因，如設備、管道的泄漏和風險事件的發生，使得石油化工行業的地下水污染問題日益嚴峻。如果沒有及時處理，這些污染物會通過重力的影響，慢慢進入地下，對周邊的自然環境造成嚴重的污染；而且，這些污染也會通過地下的傳播，使得它們的影響越來越嚴重。如果地下水被污染，其將給石油和其他行業造成極其惡劣的后果，可能導致環境破壞，并可能給人類的健康造成巨大的危害。所以，對石油化工企業地下水評價尤為重要。

當前，評估水質的技術可以大致分為單因子評價法、多因子評價法、模糊評價法、灰度評價法及主成分分析法[1]，它們各自的優勢在于能夠更加全面準確地反映出當前的環境狀況。模糊綜合評價法利用模糊數學法來評價不同的環境狀況，其以m個監測因素為基礎，將其與不同的環境狀況相關聯，形成一個隸屬度矩陣，以此來衡量不同環境狀況下的污染程度，從而確定不同環境狀況下的水質類型[2-3]。通過主成分分析法，可以有效地把多個復雜的環境變量轉換成幾個相互關聯的指標，從而更準確地衡量出水環境的變化情況。

通過模糊-主成分分析法，本研究對某石油化工企業廠址內的地下水污染因子進行了綜合評價，從而確定了其水質評價等級，這種評價方法具有多種優勢，能夠有效地反映出地下水水質的復雜性，為實際項目的評價提供了有效的參考依據。

1? 評價模型的建立

1.1? 主成分分析法

主成分分析法的基本思路，是利用各指數變量間存在著的某種程度的關聯，并采用線性組合的方法在這些指標中獲取信息，在一個組合中無法獲得更多信號時，才考慮第二個線性組合，繼續這項研究，直至獲得的數據和原目標相當時為止。主成分分析法的優點就是其可以只用很少的主要成分就能夠獲取更多的信息量，在減少了“維數”的同時也保存了關于原始數據的主要信息。

通過主成分分析法，可以把多種影響水質的要素精確地歸納成幾個關鍵的指標，從而更準確地反映水體的整體狀態，而不需要進行復雜的分析。

1.2? 模糊綜合評價法

通過使用模糊綜合評價法，可以采用計算模糊關系矩陣和權重矩陣，評價不同類型和等級的地下水[4]。這種評價方法能夠更好地了解水質，并能夠更精細地評價每個類型和等級。然而，由于這種方式的評價因素具有很大的主觀性，如果參考的因素數量超標或者權重設置得過低，將導致大量的模糊矩陣數據被遺漏，從而使得最終的評價結論變得更加一致，難以區別。

1.3? 模糊-主成分分析綜合評價模型

基于對上述2種數學模型的分析，將主成分分析法與模糊綜合評價法結合起來，來建立起對石油化工企業水體水質的綜合評價，以達到水質評價的可靠性。建模基本思想為：通過選取某石化企業廠區內5個監測點位，對其中氨氮、重碳酸根、氯離子和硫酸根等17個污染因子進行主成分分析，選出影響地下水水質的主要因子；再通過提取的主成分作為模糊綜合評價模型的輸入，建立模糊-主成分分析法的地下水水質評價模型。

評價模型的技術路線如圖1所示。

2? 實驗過程

2.1? 主成分分析

利用SPSS軟件對某石化企業廠區內5個監測點位的氨氮、重碳酸根、氯離子、硫酸根、氟離子、亞硝酸鹽、溶解性總固體、礦化度、鐵、錳、耗氧量和總硬度等17個污染因子進行主成分分析，其數據見表1。

經過分析，將5個監測斷面的17個指標的數據經過了標準化，從而得出了它們之間的相關性。利用這些信息來估算它們的主成分貢獻率及累積貢獻率，具體結果可以參考表1。

根據表2可知，3個主成分的累積方差貢獻率達到了91.091%，表明它們可以很好地捕捉和處理原始指標中的重要信息，所以確定主成分個數為3個。

通過計算初始因子載荷矩陣，可以清楚地反映出主成分與其相關變量之間的關聯性，具體結果可參考表3。

計算主成分載荷特征向量ui與主成分荷載lij之間的關系，其公式如下

用初始因子載荷值除以主成分特征值的平方根得到相應的主成分載荷值，主成分荷載值見表4。

通過主成分載荷值的大小來看，與主成分1密切相關的是錳，與主成分2密切相關的鋅，與主成分3密切相關的是石油類。故選取這3個指標進行下一步的分析。

2.2? 模糊綜合評價

以廠址內為例，選取錳、鋅、石油類這3個主成分因子進行模糊綜合評價法的計算。具體計算方法按照下列步驟進行。

2.2.1? 構建水體隸屬度函數

第Ⅰ類水體的隸屬度函數（j=1）為

第j類水體的隸屬度函數（j=2、3、4分別代表第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ）為

第Ⅴ類水體的隸屬度函數為

式中：ci為第i種污染物實測質量濃度值，mg/L；si是第i種污染物j級水質標準（j=1，2，…，5），mg/L。

2.2.2? 建立模糊關系矩陣

經過計算，得出m項參數與5級水質標準之間的相關性，從而構建出R矩陣，用以表示單項污染程度的隸屬度。

矩陣的每一行代表著5個級別水質的相關性，而每一列則描述了每一個單項指標在某一級別水質中的隸屬程度。

2.2.3? 計算權重

式中：ci為第i種污染物的實測值；Si是GB/T 14848—2017《地下水質量標準》中第Ⅲ類水質的標準值或GB 3838—2002《地表水環境質量標準》中第Ⅲ類水質的標準值。

但在實際計算中計算出來的權重值可能大于1，所以要對各單項權重轉化無量綱表達，即歸一化處理。使其取值范圍在[0，1]區間。

然后將歸一化結果列成1×m階行矩陣，輸入A=（V1，V2，V3，…，Vm）。

2.2.4? 綜合評價

模糊關系矩陣R與權重矩陣A相乘得到最終矩陣B，B= A·R。

2.2.5? 計算結果

建立模糊關系矩陣。通過分析各個評估因素的相關性函數和實際測量值，計算出它們與不同等級的水質標準的相關性，并將它們組合成模糊矩陣R。

建立評價因子權重矩陣：A=（0.982，0.009，0.009）。

模糊綜合評價：B=A·R。

根據隸屬度最大原則，廠址內的水質有98.2%的概率屬于Ⅴ類水。所以最終確定廠址內的水質評價等級為Ⅴ。同時推斷出其他監測點的水質等級和評價結果見表5。

3? 結論

1）通過模糊-主成分分析法對某石化廠區的5個監測點位地下水進行綜合評價得到最終評價結果為5個監測點位的水質等級均為Ⅴ類標準，這表明該石化廠區地下水污染嚴重，可能存在設備、管線等風險事故泄漏的污染物，在不及時采取措施的情況下滲透到地表層或深層，從而造成地下水的嚴重污染。所以在石化企業的生產過程中，要及時對各個生產環節的風險事故進行排查和預防，同時也要加大監管力度，培養員工的安全意識與安全行為，使企業在安全的條件下高效生產。

2）通過主成分分析，可以將原指標變量轉換為彼此獨立的主成分，從而有效抑制地下水評價指標之間的相關性[5]，進而提高評估的準確性和可靠性。同時模糊數學法強調隸屬度分級，給予各評價指標不同的權重值，能較準確地反映地下水污染狀況。模糊-主成分分析法使地下水水質評價可靠性更強。

參考文獻：

[1] 薛偉峰.主成分分析和模糊綜合評價法在大連市地下水水質評價中的應用研究[J].遼寧大學學報自然科學版，2020，47（3）：219-226.

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[3] 杜軍凱.模糊-主成分分析綜合評價法在地下水水質評價中的應用[J].中國環境監測，2015，31（4）：76-81.

[4] 錢程.基于主成分分析的地下水水質模糊綜合評價[J].水電能源科學，2016，34（11）：32-35.

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