DOI: https://doi.org/10.22190/fume240801007v
تاريخ النشر: 2025-02-14
المؤلف: Sahand Vahabzadeh وآخرون
الموضوع الرئيسي: تحليل المخاطر والسلامة
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث إطارًا شاملاً لتقييم التهديدات المرتبطة بنقل المواد الخطرة عبر الطرق، مع التركيز بشكل خاص على الطرق الريفية في كوزنزا، إيطاليا. يدمج الإطار تحليل نسبة تقييم الوزن التدريجي (SWARA) وطرق مقارنة منطقة التقريب الحدودية متعددة الخصائص (MABAC) تحت نظرية الأعداد Z لتقييم وترتيب 17 خطرًا محددًا. تستخدم الدراسة آراء الخبراء وتطور تحليل وضع الفشل وتأثيره (FMEA) المصمم خصيصًا لتعزيز السلامة وتحقيق أهداف التنقل المستدام. تشير النتائج إلى أن النهج المقترح Z-SWARA-MABAC يتفوق على طرق FMEA التقليدية من خلال معالجة عدم اليقين بفعالية وتقديم ترتيب أولويات قوي لاتخاذ القرار.
تؤكد النتائج على تعقيد نقل المواد الخطرة وتبرز ضرورة إجراء تحليل صارم للمخاطر. بينما تقدم الدراسة رؤى قيمة لتحسين منهجيات تقييم المخاطر، فإن قابليتها للتطبيق محدودة بالظروف المحددة للطرق الريفية في كوزنزا. يوصي المؤلفون باختبار الإطار في بيئات متنوعة، بما في ذلك المناطق الحضرية، لتعزيز قابليته للتعميم. ستتضمن الأعمال المستقبلية مشاركة أوسع من أصحاب المصلحة لتقليل الذاتية في آراء الخبراء وضمان بقاء الإطار ذا صلة في ظل تطور اللوائح وتوقعات المجتمع.
مقدمة
تؤكد مقدمة ورقة البحث هذه على الأهمية الحاسمة لسلامة الطرق في نقل المواد الخطرة، مع تسليط الضوء على العواقب المحتملة للحوادث التي تشمل المواد الخطرة. مع اعتماد الصناعات بشكل متزايد على المواد الخطرة للإنتاج، زاد حجم نقلها، مما أثار مخاوف تتعلق بالسلامة للأفراد والبيئة. تناقش الورقة الحاجة إلى استراتيجيات فعالة لتقييم المخاطر، وخاصة من خلال نماذج اتخاذ القرار متعددة المعايير (MCDM)، التي يمكن أن تدير السيناريوهات المعقدة التي تتضمن معايير متضاربة. يتم تقديم دمج طرق MCDM الضبابية، وخاصة تلك التي تستخدم الأعداد Z، كنهج جديد لتعزيز تقييم المخاطر من خلال الأخذ في الاعتبار كل من عدم اليقين والموثوقية في البيانات.
يقترح المؤلفون إطارًا جديدًا يجمع بين تحليل نسبة تقييم الوزن التدريجي (SWARA) وطرق مقارنة منطقة التقريب الحدودية متعددة الخصائص (MABAC) ضمن بيئة ضبابية، مستفيدين من نظرية الأعداد Z لمعالجة التحديات المزدوجة لعدم وضوح البيانات وموثوقيتها. يهدف هذا الإطار إلى تحسين دقة وتناسق تقييمات المخاطر المتعلقة بنقل المواد الخطرة، كما يتضح من خلال دراسة حالة حقيقية تحدد 17 خطرًا محتملاً. يبرز التحليل المقارن مع الطرق الحالية قوة وفعالية الإطار في التطبيقات الواقعية، مما يوفر رؤى قيمة للمهنيين في الصناعة وصانعي القرار في تعزيز تدابير السلامة.
طرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجيات المستندة إلى نظرية المجموعات الضبابية ونظرية الأعداد Z، مع التركيز بشكل خاص على نهجي Z-SWARA وZ-MABAC. يركز أسلوب SWARA (تحليل نسبة تقييم الوزن التدريجي) على ترتيب هرمي للمعايير، مما يسمح للخبراء بتقييم وترتيب المعايير بناءً على أهميتها. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص في السياقات التي يحتاج فيها صانعو القرار إلى مواءمة الأولويات مع السياسات المعمول بها، وقد اكتسبت شعبية بسبب مرونتها وفعاليتها في تقييم معايير متعددة في وقت واحد. مقارنةً بالطرق التقليدية مثل عملية التحليل الهرمي (AHP) وطريقة الأفضل والأسوأ (BWM)، تقدم SWARA اعتبارات سياقية محسنة وقدرات تقييم شاملة.
تقدم طريقة MABAC (مقارنة منطقة التقريب الحدودية متعددة الخصائص) تقدمًا إضافيًا في اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) من خلال دمج تقنيات مبتكرة مثل تحليل السلاسل الزمنية والمنطق الضبابي. وهذا يسمح لـ MABAC بإدارة سيناريوهات اتخاذ القرار الديناميكية حيث قد تتطور المعايير والتفضيلات بمرور الوقت. من خلال دمج أوزان زمنية وأعداد ضبابية، تعزز MABAC موثوقية ودقة نتائج القرار، خاصة في الحالات التي تتسم بعدم اليقين. إن نهجها الفريد في ترتيب البدائل بناءً على قربها من منطقة حدود تقريبية يقلل من التعويض غير المشروط بين الخصائص، مما يؤدي إلى تقييمات أكثر توازنًا. لقد أظهرت الطريقة قابليتها العملية في مجالات متنوعة، بما في ذلك نتائج المنافسة واختيار الموردين المستدامين، مما يبرز قوتها ومرونتها في سياقات اتخاذ القرار في العالم الحقيقي.
نتائج
يقدم قسم النتائج في الدراسة نتائج استراتيجية تقييم المخاطر لنقل المواد الخطرة على الطرق السريعة. تضمنت المرحلة الأولية تحليل وضع الفشل وتأثيراته (FMEA) لتحديد 17 خطرًا محتملاً، باستخدام مزيج من مراجعات الأدبيات، واستشارات الخبراء، وبيانات الحوادث التاريخية. يتم تفصيل المخاطر المحددة، جنبًا إلى جنب مع قيم العوامل الثلاثية المرتبطة بها، في الجدول A.1. تم استخدام نظرية الأعداد Z لأخذ عدم اليقين في هذه العوامل في الاعتبار، مع تقديم القيم المقابلة في الجدول A.2.
استخدمت المراحل اللاحقة نهج SWARA لتقييم وترتيب هذه المخاطر، محولة المتغيرات اللغوية إلى أعداد ضبابية مثلثية كما هو موضح في المعادلات المشار إليها. يتم تقديم الأوزان الضبابية النهائية لكل صانع قرار في الجداول 8 و10. استخدم التحليل ثلاث منهجيات متميزة—SWARA-MABAC الضبابية، Z-MACAB، وFMEA—مما أدى إلى تصنيفات مختلفة للمخاطر، كما هو موضح في الجدول 11. من الجدير بالذكر أن FMEA حددت المخاطر R14 وR7 وR8 كأكثر المخاطر أهمية، بينما أسفرت نهج SWARA-MABAC الضبابي وZ-MABAC عن مخاطر أعلى مختلفة. تؤكد النتائج على مزايا النهج الضبابي مقارنةً بـ FMEA التقليدية، مما يعزز موثوقية ترتيب المخاطر من خلال دمج آراء الخبراء ومعالجة عدم اليقين بشكل أكثر فعالية.
مناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على منهجيات ونتائج متنوعة تتعلق بنقل المواد الخطرة (HAZMAT). من الجدير بالذكر أن دينغ وآخرين اقترحوا نهج تجميع K-means لتصنيف الحوادث الكيميائية الخطرة، مما يعزز بشكل كبير تصنيف الحوادث وتحديد أولويات التدابير الوقائية. استخدم هونغ وآخرون تعدين قواعد الارتباط (ARM) لتحديد عوامل خطر الحوادث المرتبطة بحوادث مركبات HAZMAT على الطرق السريعة، مما يظهر إمكانية ARM في إنتاج رؤى سلامة قابلة للتنفيذ. استكشفت دراسات أخرى، مثل تلك التي أجراها بيوكوزكان وآخرون وما وآخرون، أطر اتخاذ القرار متعدد المعايير (MCDM) والنماذج الإحصائية لتقييم المخاطر والعوامل المؤثرة على حوادث نقل HAZMAT، على التوالي.
علاوة على ذلك، يناقش القسم منهجيات متقدمة مثل نظرية الأعداد Z وطريقة Z-SWARA، التي تدمج عوامل الموثوقية في عمليات اتخاذ القرار. كما تم تقديم طريقة Z-MABAC كنهج معاصر لتقييم البدائل في بيئة ضبابية. يهدف النهج المقترح لتحديد أولويات المخاطر إلى دمج تحليل وضع الفشل وتأثيراته (FMEA) مع تقنيات SWARA-MABAC الضبابية وZ-MABAC، بهدف تعزيز تقييم وإدارة المخاطر في نقل HAZMAT. يتم التحقق من صحة هذا الإطار الشامل من خلال دراسة حالة في ريندي، إيطاليا، مما يبرز أهمية دمج منهجيات اتخاذ القرار المختلفة لتحسين السلامة والكفاءة في نقل المواد الخطرة.
DOI: https://doi.org/10.22190/fume240801007v
Publication Date: 2025-02-14
Author(s): Sahand Vahabzadeh et al.
Primary Topic: Risk and Safety Analysis
Overview
The research paper presents a comprehensive framework for assessing threats associated with the road transportation of hazardous materials, particularly focusing on rural roads in Cosenza, Italy. It integrates the Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) and the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) methods under Z-number theory to evaluate and prioritize 17 identified risks. The study employs expert opinions and develops a tailored Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) to enhance safety and achieve sustainable mobility goals. The results indicate that the proposed Z-SWARA-MABAC approach outperforms traditional FMEA methods by effectively addressing uncertainties and providing a robust priority ranking for decision-making.
The findings underscore the complexity of transporting hazardous materials and highlight the necessity for rigorous risk analysis. While the study offers valuable insights for improving risk evaluation methodologies, its applicability is limited to the specific conditions of rural roads in Cosenza. The authors recommend testing the framework in diverse environments, including urban areas, to enhance its generalizability. Future work will involve broader stakeholder engagement to reduce subjectivity in expert opinions and ensure the framework remains relevant amid evolving regulations and societal expectations.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the critical importance of road safety in the transportation of hazardous materials, highlighting the potential consequences of accidents involving dangerous substances. As industries increasingly rely on hazardous materials for production, the volume of their transportation has risen, raising safety concerns for individuals and the environment. The paper discusses the need for effective risk assessment strategies, particularly through Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) models, which can manage complex scenarios involving conflicting criteria. The integration of fuzzy MCDM methods, particularly those utilizing Z-numbers, is presented as a novel approach to enhance risk evaluation by accounting for both uncertainty and reliability in data.
The authors propose a new framework that combines the Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) and Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) methods within a fuzzy environment, leveraging Z-number theory to address the dual challenges of data fuzziness and reliability. This framework aims to improve the accuracy and consistency of risk assessments related to hazardous materials transportation, as demonstrated through a real-life case study identifying 17 potential risks. The comparative analysis with existing methods underscores the framework’s robustness and effectiveness in real-world applications, providing valuable insights for industry professionals and decision-makers in enhancing safety measures.
Methods
In this section, the authors detail the methodologies grounded in fuzzy set theory and Z-number theory, specifically focusing on the Z-SWARA and Z-MABAC approaches. The SWARA (Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis) method emphasizes a hierarchical ranking of criteria, allowing experts to assess and prioritize criteria based on their significance. This method is particularly beneficial in contexts where decision-makers need to align priorities with established policies, and it has gained popularity due to its versatility and effectiveness in evaluating multiple criteria simultaneously. Compared to traditional methods like the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Best Worst Method (BWM), SWARA offers enhanced contextual consideration and comprehensive evaluation capabilities.
The MABAC (Multi-Attribute Border Approximation Area Comparison) method further advances multi-criteria decision-making (MCDM) by integrating innovative techniques such as time-series analysis and fuzzy logic. This allows MABAC to effectively manage dynamic decision-making scenarios where criteria and preferences may evolve over time. By incorporating time weights and fuzzy numbers, MABAC enhances the reliability and accuracy of decision outcomes, particularly in situations characterized by uncertainty. Its unique approach to ranking alternatives based on their proximity to an approximate boundary region mitigates unconditional compensation among attributes, resulting in more balanced evaluations. The method has demonstrated its practical applicability in various domains, including competition outcomes and sustainable supplier selection, highlighting its robustness and flexibility in real-world decision-making contexts.
Results
The results section of the study presents the outcomes of a risk assessment strategy for the transportation of hazardous substances on highways. The initial phase involved a Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) to identify 17 potential risks, utilizing a combination of literature reviews, expert consultations, and historical incident data. The identified risks, along with their associated triple factor values, are detailed in Table A.1. The Z-number theory was employed to account for uncertainty in these factors, with corresponding values provided in Table A.2.
Subsequent phases utilized the SWARA approach to evaluate and rank these risks, transforming linguistic variables into triangular fuzzy numbers as outlined in the equations referenced. The final fuzzy weights for each decision-maker are presented in Tables 8 and 10. The analysis employed three distinct methodologies—fuzzy SWARA-MABAC, Z-MACAB, and FMEA—resulting in varied rankings of risks, as shown in Table 11. Notably, the FMEA identified risks R14, R7, and R8 as the most critical, while the fuzzy SWARA-MABAC and Z-MABAC approaches yielded different top risks. The findings underscore the advantages of the fuzzy approach over traditional FMEA, enhancing the reliability of risk prioritization by incorporating expert opinions and addressing uncertainties more effectively.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights various methodologies and findings related to the transportation of hazardous materials (HAZMAT). Notably, Deng et al. proposed a K-means clustering approach to categorize dangerous chemical incidents, significantly enhancing accident categorization and prioritizing preventive measures. Hong et al. utilized association rules mining (ARM) to identify crash-risk factors associated with HAZMAT vehicle accidents on expressways, demonstrating the potential of ARM for producing actionable safety insights. Other studies, such as those by Büyüközkan et al. and Ma et al., explored multi-criteria decision-making (MCDM) frameworks and statistical models to evaluate risks and factors influencing HAZMAT transportation accidents, respectively.
Furthermore, the section discusses advanced methodologies like the Z-number theory and the Z-SWARA method, which incorporate reliability factors into decision-making processes. The Z-MABAC method is also introduced as a contemporary approach for assessing alternatives in a fuzzy environment. The proposed approach for prioritizing risks combines Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) with fuzzy-SWARA-MABAC and Z-MABAC techniques, aiming to enhance risk evaluation and management in HAZMAT transportation. This comprehensive framework is validated through a case study in Rende, Italy, emphasizing the importance of integrating various decision-making methodologies to improve safety and efficiency in hazardous material transportation.