摘 要：对煤炭企业的清洁生产评价方法进行研究，清洁生产评价能够衡量一个企业清洁生产的水平，也是企业推行清洁生产的依据。首先构建了煤矿企业清洁生产的评价指标体系，在此基础上，采用基于模糊神经网络的综合评价方法来进行清洁生产效果的评判。然后将模糊神经网络与模糊数学评判法进行对比实验，仿真实验证实此研究方法能够达到进行客观评价的目的，是一种有效的进行清洁生产评价的方法。
关键词：清洁生产；模糊神经网络；企业
中图分类号：F270 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）15-0027-04
中国煤炭资源丰富，在能源生产和消费结构中，煤炭所占的比例约为3/4以上。可以说煤炭企业是中国的支柱性产业之一，但是该行业也存在产业集中度低、技术水平低、产业链短、高消耗、高污染的问题。发展循环经济，实现清洁生产目前是一个世界性的研究课题，清洁生产是实现可持续发展的一种重要的方法，目前是学者和生产企业研究和实践的重点。清洁生产要求生产工艺的改进、清洁能源的的使用、管理的改善、资源的综合利用等措施，达到减少污染，提高资源利用率的目的。
清洁生产评价体系涉及到很多因素，而且很多因素具有随机性、模糊性的特点。目前常用的进行清洁生产评价的方法有传统法（综合评价指数法和百分制法）、模糊综合评判法、灰色关联度法、层次分析法、贝叶斯网络法等。本文在对各种清洁生产评价方法进行研究的基础上，提出一种基于模糊神经网络的清洁生产评价方法，利用神经网络的自组织、自学习能力来对清洁生产过程实现客观的评价。
一、煤炭企业清洁生产分析
煤炭是国家的重要能源之一，在开采过程中会带来很大的环境和生态问题，比如由于开采所造成的地面塌陷、废弃的煤矸石、污水对周围环境的污染等。而且，煤炭资源是不可再生的，在开采过程中所造成的浪费会加速煤炭资源的消耗。受到中国煤炭企业开采技术水平的制约，煤矿周边区域的生态环境都比较差，制约了煤炭工业的可持续发展。清洁生产和循环经济概念的提出，使得人们对传统的生产方式展开思考和反思，可持续发展的观念渐渐深入人心。在国家政策的指导和相关法律法规的支持下，清洁生产逐渐进入煤矿企业。推行清洁生产成为煤炭企业的必由之路。煤炭企业的生产过程要降低对环境的影响，同时提高对资源的利用率。
二、煤炭企业清洁生产评价体系构建
（一）清洁生产评价研究的必要性
煤炭企业的生产过程中普遍存在整体加工工艺落后、设备规模小、企业分散、缺少深加工这样的问题。在生产过程中对环境造成很大的污染，资源利用率非常低。
清洁生产的特点是以资源的削减和环境污染的预防，对环境的保护由被动反应变为主动控制，强调科学管理和科技的利用，是实现可持续发展的根本途径。
中国是一个资源相对不足的国家，人均资源的占有在世界上排在五十三位，仅仅为世界平均水平的一半。有限的资源决定我们国家必须推行清洁生产，以提高资源的利用率节约资源，减少消耗，进行科技创新，减轻资源供给的压力，缓解资源短缺的矛盾。对于煤炭工业而言，推行清洁生产对于矿区的可持续发展是很有益处的。很多矿区都存在生态问题，企业在追求经济效益的同时，往往忽视对环境的破坏。推行清洁生产有利于资源的合理分配和有效利用，减少浪费，减少对环境和生态的影响，在发展经济的同时，改善矿区居民的生活。推行清洁生产，引入高技术，有利于调整煤炭工业的结构，淘汰落后产能，关闭整合小煤矿，减少资源浪费，提高产品的精加工水平。
（二）构建评价体系所需遵循的原则
构建基于循环经济的清洁生产评价指标体系需要遵循一定的原则，要能够对清洁生产实施状态进行监测，能够进行及时的预警，还要求能够充分体现评价对象的特有属性。在构建时要遵循以下原则。
1.系统性与科学性原则。将研究对象作为一个有机整体，各个部分之间相互联系、相互制约，所采用的评价指标体系要全面，能对评价对象的整体有一个综合的描述，能形成层次性结构。所研究的概念要科学、意义明确、计算准确，统计数据具有一致性。所构建的指标体系要结构化、模型化，使得评价结果准确可信，信息完整。
2.满足“3R”原则。3R原则即减量、再用、循环，它是循环经济的基本原则，煤矿的清洁生产要求体现这一原则。从源头到最终的废弃物用统计指标和数据进行科学的描述。
3.针对性原则。评价指标体系的确定需要有针对性，符合煤炭开采的实际情况及其对环境影响的特点。
4.可操作和可比性原则。数据要易于获取，计算过程要简单，易于实现。指标选取恰当，避免交叉重复，同时不能违背相关法律，符合国际或国内相关标准。
5.全面性与重要性相结合的原则。评价指标要全面地反映所评价区域内发展状况和特征，还要突出主要因素，揭示问题的主要矛盾。
6.定性与定量相结合原则。采取定性与定量相结合的方法，避免受到主观因素的影响。
（三）煤炭企业清洁生产评价指标体系
煤炭企业清洁生产评价指标体系能够反映该企业的各种生产状态，比如节能情况、能源消耗情况。采用评价指标体系可以对煤炭企业的清洁生产状态和水平进行判断，为企业的循环发展提供科学的评估方法。
清洁生产的评价原则是可持续发展观念，评价的手段是煤炭企业清洁生产评价指标体系和标准，评价的目的是对煤炭企业清洁生产的状况作有效的评估，以满足企业发展循环经济和进行清洁生产的需要，实现经济效益、社会效益和环境效益的统一。
三、基于模糊神经网络的煤炭企业清洁生产评价方法
人工神经网络由大量神经元之间相互联接构成，每两个神经元之间通过加权值即权重连接在一起，网络的输出根据激励函数和权重值的不同而不同。人工神经网络类似于大脑神经元的活动，具有学习能力，神经网络的权系数可由输出样本中学习获得。
采用该模型对煤炭公司的清洁生产状况进行评估，选取3个案例样本，分别采用模糊数学法和模糊神经网络进行评价。实验结果（如表1所示）。
表1中的相对误差函数是与专家审核打分之间的相对误差。从表1中可见，应用模糊神经网络相对于模糊数学的方法所得的评价结果与专家审核打分之间的相对误差更小，说明该方法在煤炭企业清洁生产评价过程中的有效性。
四、结论
本文对煤炭企业的清洁生产评价方法进行研究，在对现有的各种方法进行研究的基础上，采用模糊神经网络建立煤炭企业的清洁生产评价模型，采用该方法对煤炭企业的清洁生产程度进行评估，通过实例验证模型的准确性。本文所研究方法能够提高清洁生产审核效率、避免主观判断、减轻人力物力消耗。后续的工作可以是对网络模型进行优化，加快运行速度，提高精度。
推荐访问： 神经网络 清洁生产 煤炭企业 模糊 评价
