过程工业中基于球形模糊德尔菲法的多维韧性量化框架研究

这篇综述创新性地提出了一个整合组织、人力、技术和风险管理的多维韧性评估框架（RE），采用球形模糊德尔菲法（SF-Delphi）量化专家不确定性，弥补了传统方法（如FAHP）在动态反馈和行业适配性上的缺陷，为流程工业（如化工、制药）的安全管理提供了理论突破和实践工具。

　　

Highlight

本研究通过系统性文献综述（SLR）、专家访谈和球形模糊德尔菲法（SF-Delphi），构建了流程工业韧性的五维框架，突破传统方法在捕捉社会技术系统动态交互方面的局限。

The five dimensions of the framework

组织韧性：领导力承诺和安全文化构成核心，通过利益相关方协作（如与应急部门联合演练）提升系统可预测性。

人力资源韧性：聚焦员工能力图谱（如基于VR的HAZOP培训）和心理弹性（通过压力监测可穿戴设备实现）。

技术韧性：设备可靠性（MTBF≥10⁵小时）与智能冗余系统（如AI驱动的故障自愈阀门）是关键靶点。

风险管理系统：采用动态Bow-Tie模型整合物联网（IoT）实时数据流，实现从风险预警（P_a≤0.01）到应急响应的闭环管理。

个体韧性：通过神经认知测试（如fNIRS脑功能成像）量化操作员的态势感知（SA）水平。

Limitations

框架在医疗/航空等领域的迁移性需验证，且SF-Delphi的模糊隶属度函数（μ=0.7±0.2）可能引入主观偏差。

Future research directions

建议开发韧性数字孪生（Digital Twin）平台，融合工业5.0技术（如区块链溯源），并建立跨行业韧性基准数据库。

Managerial implications

管理者应设立韧性KPI（如故障恢复时间RT₉₀≤15min），并将供应链韧性审计纳入ESG报告。

Theoretical contributions

首次将球形模糊集（SFS）的犹豫度参数（π=1-μ-ν）引入RE领域，解决了传统VIKOR方法在专家共识阶段的"灰色地带"问题。

Conclusion

该框架为流程工业提供了从分子级风险（如催化剂失活）到厂级应急的完整韧性解决方案，其动态权重算法（α=0.05）特别适用于高耦合性系统。