T-BSRS 120-2024 鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù)篩選技術(shù)導(dǎo)則

ICS13.280CCSF73BSRSGuidanceonscreeningtechnologyforthesoilremediationtechnologyofradioactivenuclidecontaminatedminingormillingsiteofuraniumoressite本電子版為發(fā)布稿。請以北京市輻射安全研究會出版的正式標準為準。IT/BSRS120—2024 II II 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù) 5鈾礦區(qū)放射性核素污染場地整治技術(shù)的篩選 3 5 6 7T/BSRS120—2024本文件按照GB/T1.1－2020《標準化工作導(dǎo)則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔(dān)識別專利的責(zé)任。本文件為指導(dǎo)性參考方法。本文件由中國輻射防護研究院和北京市輻射安全研究會組織制訂。本文件起草單位：中國輻射防護研究院、生態(tài)環(huán)境部核與輻射安全中心、核工業(yè)二三0研究所、核工業(yè)航測遙感中心、中國鈾業(yè)股份有限公司、中核地質(zhì)勘查集團有限公司。本文件主要起草人：羅愷、王彥、顧志杰、廉冰、商照榮、康晶、陳海龍、孫宏圖、田思溶、高芳瑩、朱全政、王宏偉、梁家瑋、高翔、張家豪。T/BSRS120—2024為貫徹《中華人民共和國環(huán)境保護法》和《中華人民共和國土壤污染防治法》，為保障人體健康，保護生態(tài)環(huán)境，加強鈾礦區(qū)放射性核素污染場地環(huán)境監(jiān)督管理，指導(dǎo)鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù)篩選，制定本標準。本標準匯集了鈾礦區(qū)放射性核素污染場地的土壤客土整治技術(shù)、土壤清洗去污整治技術(shù)、植物整治技術(shù)、微生物整治技術(shù)的原理、特點、適用范圍及局限性，規(guī)定了整治技術(shù)的篩查與選擇的原則和方法。本標準僅適用于鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù)的篩查與選擇。1T/BSRS120—2024鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù)篩選技術(shù)導(dǎo)則本標準規(guī)定了鈾礦區(qū)放射性核素污染場地的土壤客土整治技術(shù)、土壤清洗去污整治技術(shù)、植物整治技術(shù)、微生物整治技術(shù)的原理、特點、適用范圍及局限性，規(guī)定了整治技術(shù)的篩查與選擇的原則和方法。本標準僅適用于鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù)的篩查與選擇。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB18871電離輻射防護與輻射源安全基本標準GB23727鈾礦冶輻射防護和輻射環(huán)境保護規(guī)定EJ/T1191推導(dǎo)退役后場址土壤中放射性殘存物可接受活度濃度的照射情景、計算模式和參數(shù)3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1鈾礦區(qū)miningormillingsiteofuraniumores以提取鈾為目的含鈾系放射性核素礦石的開采、選礦和水冶過程或處理活動所在區(qū)域。3.2土壤污染soilpollution人類活動或自然過程產(chǎn)生的有害物質(zhì)進入土壤，致使某種有害成分的含量明顯高于土壤原有含量，從而對生物、水體、空氣和人體健康產(chǎn)生潛在危害的現(xiàn)象。3.3整治技術(shù)remediationtechnology可改變待處理污染物的結(jié)構(gòu)，或減輕污染物毒性、遷移性或數(shù)量的單一或系列的化學(xué)、物理或生物治理措施。4鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù)鈾礦區(qū)放射性核素污染場地土壤整治技術(shù)是指可用于消除、降低、穩(wěn)定或轉(zhuǎn)化污染場地土壤中放射性核素污染物的各種處理技術(shù)，包括可改變污染物結(jié)構(gòu)、降低污染物毒性、遷移性或數(shù)量與體積的各種物理、化學(xué)或生物技術(shù)。本標準分別對土壤客土整治技術(shù)、土壤清洗去污整治技術(shù)、植物整治技術(shù)、微生物整治技術(shù)進行介紹，包括整治技術(shù)的原理、技術(shù)特點、適用范圍及局限性等。4.1土壤客土整治技術(shù)2T/BSRS120—2024技術(shù)原理：土壤客土整治技術(shù)是指用清潔土壤取代或者部分取代污染土壤，覆蓋在土壤表層或者混勻，使污染物濃度降低到臨界危害濃度以下的一種整治技術(shù)。通過混合和稀釋，減少污染物與植物根系的接觸，并減少污染物進入食物鏈。技術(shù)特點：土壤客土整治技術(shù)可以是單一的整治技術(shù)，也可以作為其它整治技術(shù)的一部分。用此技術(shù)時需根據(jù)土壤污染物濃度、范圍和土壤整治目標值，計算需要混合的干凈土壤的量?；旌蠒r盡量垂直方向混合，少水平方向混合，以免擴大污染面積。土壤客土整治技術(shù)可以是原位混合，也可以是異位混合。該技術(shù)適合于土壤滲流區(qū)，即土壤含水量較低的土壤，當土壤含水量較高時，混合不均勻會影響混合效果。局限性：整治費用較高，客土后的土壤還需要進一步處理。4.2土壤清洗去污整治技術(shù)技術(shù)原理：土壤清洗去污整治技術(shù)是指將污染土壤挖掘出來后，與水或化學(xué)試劑混合，通過物理化學(xué)作用將土壤中的污染物轉(zhuǎn)移到液相中，并對含污染物的液相介質(zhì)進行處理處置，從而獲得潔凈土壤的技術(shù)。技術(shù)特點：土壤清洗去污整治技術(shù)通常為異位整治技術(shù)。污染土壤在清洗去污之前，通常根據(jù)土壤的物理狀況將其分類，并基于再利用的用途和需求分別清潔到不同程度。清洗去污操作的核心是通過水力學(xué)的方式，機械懸浮或擾動土壤顆粒。清洗液可以是水或其他試劑（把酸、堿洗潔劑、絡(luò)合劑或其他化合物溶到水中）。不同土壤清洗去污過程的不同階段可能用到不同的清洗液。土壤清洗去污系統(tǒng)可以是固定式或移動式的，包括篩分、機械破碎、淘洗、沉淀、離心、過濾等單元。洗脫完成后，需要對清洗廢液進行回收處理。該技術(shù)所需的實施周期主要取決于處理單元的處理速率及待處理的土壤體積，通常要求較大的處理場地。適用范圍：土壤清洗去污技術(shù)可用于清洗大粒徑土壤顆粒中的有機或無機污染物。局限性：土壤清洗去污技術(shù)在處理含有高腐殖質(zhì)的土壤前需要進行預(yù)處理、清洗廢液需要進行處理。4.3植物整治技術(shù)技術(shù)原理：植物整治主要是利用植物對污染物的吸收、轉(zhuǎn)化、穩(wěn)定或降解作用，實現(xiàn)土壤的凈化、生態(tài)效益恢復(fù)的治理技術(shù)。植物修復(fù)的過程較為復(fù)雜，存在單個或多個過程的協(xié)同作用，如植物對污染物的直接吸收及累積作用，或?qū)⒏叨镜奈廴疚镒優(yōu)榈投净驘o毒的污染物，或?qū)崿F(xiàn)污染物的穩(wěn)定化，或根際與微生物的聯(lián)合代謝作用，從而吸收、轉(zhuǎn)化和降解污染物等。技術(shù)特點：植物整治是通過種植特定的植物，對放射性污染核素進行吸收、降解、揮發(fā)和固定，從而實現(xiàn)土壤修復(fù)的方法，通常為原位修復(fù)。影響植物整治技術(shù)的因素通常包括：環(huán)境、氣候、季節(jié)、污染深度等，如由于植物對環(huán)境的選擇性，不能在特定環(huán)境中生長或生長緩慢，會對整治效果、整治周期造成影響，或由于放射性核素對植物的生長有抑制作用，放射性核素污染深度大于植物根系可達范圍等。采用植物整治技術(shù)時，放射性核素進入植物后可能會進入食物鏈，因此需要控制整治后植物的食用途徑。植物整治技術(shù)具有視覺美化和經(jīng)濟成本較低的特點，且適合與其他整治技術(shù)相結(jié)合。適用范圍：植物整治對于植物特定放射性核素具有較好的整治效果，目前植物修復(fù)大多只能富集一種或兩種污染核素，對復(fù)合污染修復(fù)效果一般。局限性：植物整治技術(shù)與環(huán)境、植物根系長度、植物生長周期、放射性核素毒性有關(guān)、具有較強的季節(jié)性和毒性，整治時間相對較長。3T/BSRS120—20244.4微生物整治技術(shù)技術(shù)原理：微生物修復(fù)是利用接種微生物（如真菌、細菌或其它微生物）降解（代謝）土壤中污染物，通過調(diào)節(jié)碳源、營養(yǎng)物、氧氣或水分等強化手段，將污染物無害化的過程。技術(shù)特點：微生物修復(fù)技術(shù)可用作原位或異位修復(fù)。微生物修復(fù)的效率受污染物特性、土壤微生物種類、土壤性質(zhì)、地質(zhì)化學(xué)條件等因素的影響較大，且對土壤中的營養(yǎng)條件等要求較高。此外，微生物修復(fù)技術(shù)實施過程中需要控制場地的溫度、pH值、水分等使之符合微生物的生存環(huán)境條件。微生物修復(fù)相對更適用于中、低濃度污染場地或區(qū)域，具有操作簡便、費用低、綠色環(huán)保、對場地擾動小等優(yōu)點。微生物修復(fù)技術(shù)一般比物理化學(xué)技術(shù)的修復(fù)時間長，污染物的大幅去除通常至少需要數(shù)月。適用范圍：微生物修復(fù)技術(shù)對能量的消耗較低，可以用來修復(fù)面積較大的污染場地。該技術(shù)無法降解放射性核素，但可用于改變放射性核素的價態(tài)，使其被吸附、固定在土壤顆粒中，達到穩(wěn)定化目的。局限性：如果土壤介質(zhì)中含有抑制微生物活性或限制微生物與污染物接觸的物質(zhì)，則會降低修復(fù)效果，粘土、非均質(zhì)土層也會影響修復(fù)效果；強化生物修復(fù)技術(shù)在低溫條件下比如北方地區(qū)，寒冬時節(jié)不宜采用；該技術(shù)原位應(yīng)用時，優(yōu)先流的存在可能會減少添加劑和污染物的接觸機會；高濃度毒性污染物可能對微生物有毒，影響微生物的存活和生長；該方法會受到微生物生長周期的影響。5鈾礦區(qū)放射性核素污染場地整治技術(shù)的篩選5.1鈾礦區(qū)放射性核素污染場地整治技術(shù)篩選的基本流程鈾礦區(qū)放射性核素污染場地整治技術(shù)的篩選流程包括：場地調(diào)查、整治目標的確定、整治技術(shù)篩選、整治技術(shù)示范驗證、鈾礦區(qū)放射性污染場地整治技術(shù)的確定。圖1鈾礦區(qū)放射性核素污染場地整治技術(shù)篩選流程4T/BSRS120—20245.2場地調(diào)查鈾礦區(qū)放射性核素污染場地調(diào)查應(yīng)根據(jù)獲得的土壤污染狀況調(diào)查、風(fēng)險評估資料和環(huán)境影響評價資料進行分析，結(jié)合必要的補充調(diào)查，確認地塊土壤整治的目標污染物、整治目標值和整治范圍。5.3整治目標的確定鈾礦區(qū)放射性核素污染場地應(yīng)根據(jù)GB23727確定整治目標，根據(jù)EJ/T1191土壤中放射性殘存物可接受活度濃度計算模式進行確定相應(yīng)放射性核素可接受活度濃度，整治過程中人員所受輻射劑量應(yīng)滿足GB18871的相關(guān)規(guī)定。5.4整治技術(shù)初步篩選鈾礦區(qū)放射性核素污染場地整治技術(shù)應(yīng)能滿足場地整治目標，綜合考慮技術(shù)成熟度、場地污染情況、技術(shù)經(jīng)濟成本以及二次污染等指標。整治技術(shù)的篩選方法應(yīng)滿足以下基本原則：a)可反映整治技術(shù)各指標相對權(quán)重；b)可反映污染場地實際情況與備選整治技術(shù)優(yōu)劣勢指標參數(shù)的差距；c)可對整治技術(shù)的定性指標、區(qū)間指標開展決策評價。推薦的篩選方法包括專家判斷法、層次分析方法、混合型多屬性決策方法等。分別參見附錄A、附錄B、附錄C。5.5整治技術(shù)示范驗證整治技術(shù)的示范驗證包括實驗室小試和鈾礦區(qū)污染場地小規(guī)模整治示范驗證。a)實驗室小試實驗室小組應(yīng)采集擬開展整治場地的污染土壤，模擬污染場地的環(huán)境條件，對整治技術(shù)的關(guān)鍵指標進行試驗。b)鈾礦區(qū)污染場地小規(guī)模整治技術(shù)示范驗證選取擬開展污染整治場地的部分區(qū)域開展篩選出的整治技術(shù)示范驗證，從整治效果、成本、適用性、二次污染進行評估。整治效果評估參考《鈾礦區(qū)污染土壤風(fēng)險管控與土壤修復(fù)效果評估技術(shù)導(dǎo)則》執(zhí)行。5.6鈾礦區(qū)放射性污染場地整治技術(shù)的確定根據(jù)整治技術(shù)示范驗證結(jié)果，對整治技術(shù)篩選方法中的參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，最終利用鈾礦區(qū)污染場地整治技術(shù)篩選方法選取適合的整治技術(shù)。5T/BSRS120—2024附錄A專家判斷法根據(jù)專家對鈾礦區(qū)放射性核素污染場地的認識，從整治技術(shù)的法規(guī)標準的符合程度、成本、技術(shù)成熟度、二次污染、放射性核素殘留、與其他污染物的共存情況、公眾接受度和政府接受程度分別進行打分判斷，滿分10分。專家判斷人數(shù)不應(yīng)少于5人，取總評分最高值的整治技術(shù)作為最佳備選整治技術(shù)。專家評分表格式見附表A.1。表A.1專家評分表格式息6T/BSRS120—2024（資料性）層次分析方法層次分析方法是將決策問題按總目標、各層子目標、評價準則和具體備選方案的順序劃分為不同層次的問題，構(gòu)建判斷矩陣，利用判斷矩陣構(gòu)建方案的總排序。該法可以將問題條理化、層次化，將復(fù)雜問題簡化為有層次的模型?？砂凑漳繕藢?、準則層和指標層劃分為不少于三個層級，其中目標層為整治技術(shù)篩選目標，準則層按照整治技術(shù)指標類別分別設(shè)置，指標層基于鈾礦區(qū)放射性核素污染場地特征和整治技術(shù)設(shè)置。將備選篩選技術(shù)設(shè)為矩陣S=[a1，a2，an]，評價準則設(shè)為矩陣P[p1，p2，pm]，根據(jù)ai，aj的相對重要性構(gòu)建判斷矩陣A=[αij]m×n，從1~9劃定相對重要程度。表B.1判斷矩陣的定1表示ai和aj有相同的重要度3j稍微重要57j強烈重要9j極端重要求解方程AW=λmaxW（B-1）式中：λmax為判斷矩陣A的最大特征值；W=[w1，w2，wn]為某一層相對于上一層的單層次評分。權(quán)重W的計算方法包括幾何平均法、算術(shù)平均法、特征向量法和最小二乘法。由于多目標決策問題的復(fù)雜性和人們對問題認識模糊性和多樣性使矩陣出現(xiàn)不一致現(xiàn)象，導(dǎo)致λmax>n，這就需要對矩陣進行一致性檢驗。引入一致性檢驗指數(shù)CI：（B-2）隨著篩選技術(shù)維度n的增加，越容易出現(xiàn)不一致的情況，這時引入隨機指標RI。RI與矩陣維度有關(guān)，其關(guān)系見表B.2。表B.2隨機性指數(shù)與矩陣維度關(guān)系n12345678900當一致性比率：<0.1（B-3）說明矩陣是在可接受的范圍內(nèi)，此時可根據(jù)此矩陣計算各層次方案對目標的評分排序及各層要素對整治技術(shù)篩選的合成評分。取權(quán)合成評分最大值的整治技術(shù)作為最佳備選整治技術(shù)。7T/BSRS120—2024(資料性)混合型多屬性決策方法混合型多屬性決策方法（SIR方法）適合于處理包含精確數(shù)、模糊數(shù)的多屬性決策問題。構(gòu)建修復(fù)技術(shù)矩陣A={A1,A2…Ai…Am}和屬性矩陣C={C1,C2…Ci…Cn}，tij表示在修復(fù)技術(shù)Ai下的屬性Cj，建立決策矩陣D=[tij]m×n。定義偏好強度Ψj(Ai，Ak)=φj(tij-tkj)，式中φj(x)為偏好函數(shù)可根據(jù)具體情況在表C.1中選用。表C.1推薦使用的偏好函數(shù)偏好函數(shù)函數(shù)關(guān)系函數(shù)圖像函數(shù)特點強SIR方法雖然需要相對較弱的條件排序，但仍屬于級別高于方法，需要構(gòu)建優(yōu)勢矩陣和劣勢矩陣解決問題。通常情況下屬性分為效益型屬性Sb和成本型屬性Sc，其中二者應(yīng)滿足Sb∪Sc=C且Sb∪Sc=?。設(shè)優(yōu)勢矩陣為S=[Sj(Ai)]m×n，劣勢矩陣I=[Ij(Ai)]m×:sj(Ai)=Ij(Ai)=8T/BSRS120—2024為了反映每個方案的全局優(yōu)勢度和劣勢度，通過多屬性信息綜合處理方法將優(yōu)勢指數(shù)和劣勢指數(shù)集成為：優(yōu)勢流（S-flow）>(·)和劣勢流（I-flow）<(·)。通過適當?shù)募訖?quán)后得到綜合函數(shù)W[X]。每個方案的優(yōu)勢流和劣勢流的計算方法為：?>(Ai)=W(S1(Ai),...,Sn(Ai))?<(Ai)=W(I1(Ai),...,In(Ai))（C-3）使用P>和I>分別表示優(yōu)勢流中的級別高于關(guān)系和無差別關(guān)系，R>=[P>,I>]和R<=[P<,I<]分別表示優(yōu)勢排序的關(guān)系集合和劣勢排序的關(guān)系集合。根據(jù)（C-3）得到的優(yōu)勢流和劣勢流可以得到方案排序：①?>(Ai)>?>(Ak)表示優(yōu)勢流中級別前者高于后者，定義AiP>Ak；②?>(Ai)=?>(Ak)表示優(yōu)勢流中無差別關(guān)系，定義AiI>Ak；③?<(Ai)<?<(Ak)表示劣勢流中級別前者高于后者，定義AiP<Ak；④?<(Ai)=?<(Ak)表示劣勢流中無差別關(guān)系，定義AiI<Ak。由于放射性土壤修復(fù)技術(shù)屬性的性質(zhì)不同，其中的定量屬性可以利用精確數(shù)和區(qū)間數(shù)，定性屬性可以利用模糊數(shù)。將屬性j下標的集合進行分類排序，記為：NC={1,2,3…q1}，NI={q1+1,q1+2,q1+3…q2}，NF={q2+1,q2+2,q2+3…q3}和NG={q3+1,q3+2,q3+3…n}，分別表示精確數(shù)、區(qū)間數(shù)、三角模糊數(shù)和梯形模糊數(shù)，集合應(yīng)滿足NC∪NI∪NF∪NG=N={1,2,3…n}。HB-SIR方法需要將各種類型屬性矩陣分別構(gòu)建正負理想方案、標準優(yōu)勢和劣勢差異信息矩陣、計算優(yōu)勢指數(shù)和劣勢指數(shù)并構(gòu)造優(yōu)勢和劣勢矩陣，最后根據(jù)得到的矩陣計算優(yōu)勢流和劣勢流并確定方案排序。正理想方案（PIA）ΦPIA=(tEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(J),P)EQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up7(C),I)A,tEQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up5(JI),P)IA,tEQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up5(JF),P)IA,tEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(J),P)EQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up7(G),I)A)，負理想方案（NIA）ΨNIA=(tEQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up5(JC),N)IA,tEQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up5(JI),N)IA,tEQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up5(JF),N)IA,tEQ\*jc3\*hps11\o\al(\s\up5(JG),N)IA)。對精確數(shù)的正負理想方案下的屬性如下：EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JC),PIA)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(1),P)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(2),P)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),P)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up5(q1),PI)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JC),NIA)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(1),N)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(2),N)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up5(q1),NI)tEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(j),P)IAEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(j),N)EQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up2(in),M)cEQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up2(aEQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up2(in),M)cEQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up2(a),M)cEQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up2(in),M)b對區(qū)間數(shù)的正負理想方案下的屬性如下：EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JI),PI)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q1+1),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q1+),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(j),P)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q2),PI)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JI),NI)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q1+),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q1+2),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(j),N)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q2),NI)PIAtjPIAIEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(j),N)I={LUEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(i),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(in),M)cEQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up7(L),ij)={LUEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(i),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(in),M)cEQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up7(L),ij)EQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up7(U),ij)cEQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up6(L),ij)EQ\*jc3\*hps24\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up6(U),ij)b對三角模糊數(shù)的正負理想方案下的屬性如下：EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JF),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q2+),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q2+),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(j),P)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q3),PI)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JF),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q2+),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q2+),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(j),N)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q3),NI)={LMUtjPIAFEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(i),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)cEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up6(L),ij)={LMUtjPIAFEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(i),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)c（C-6）（C-7）（C-10）（C-11）（C-12）（C-13）（C-14）9T/BSRS120—2024NIAtjNIAF={LMUEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)cEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(i),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up6(L),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),={LMUEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)c（C-15）對梯形模糊數(shù)的正負理想方案下的屬性如下：PIAjtPIAGNIAGNIAGEQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JG),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q3+),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q3+),PIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(j),P)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up5(qn),PI)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up6(JG),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q3+1),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(q3+2),NIA)EQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up4(j),N)IAEQ\*jc3\*hps9\o\al(\s\up5(qn),NI)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(a),M)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up7(L),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(a),M)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up7(M),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(a),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up2(t),i)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up7(U),ij)bEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(i),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up6(L),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up6(M),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up6(V),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(i),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up6(U),ij)c∈EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(i),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(L),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(M),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(in),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(V),ij)∈EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(i),M)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(U),ij)bEQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up6(L),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up6(M),ij)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(a),M)EQ\*jc3\*hps23\o\al(\s\up1(t),i)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up6(U),ij)c（C-16）（C-17）（C-18）（C-19）基于（C-6）、（C-7）、（C-10）、（C-11）、（C-14）、（C-15）、（C-18）和（C-19）八式可以構(gòu)建正負理想方案：EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up7(j),P)EQ\*jc3\*hps10\o\al(\s\up8(jI),PI)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up0(A),I)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up7(j),P)EQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up7(j),P)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)IA]優(yōu)勢差異信息矩陣是基于各個技術(shù)方案矩陣Ai相對于負理想方案ANIA所建立：G=[d(tEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(j),i)NIA)]m×n，其中d(tEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(j),i)NIA)滿足：EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)MMEQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up9(j),N)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up10(C),F)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up10(ij),ij)EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)MMEQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),N)M,j∈NI,j∈NF（C-21）劣勢差異信息矩陣是基于各個技術(shù)方案矩陣Ai相對于正理想方案APIA所建立：p=[d(tEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(j),i)pIA)]m×n，其中d(tEQ\*jc3\*hps14\o\al(\s\up5(j),i)pIA)：EQ\*jc3\*hps13\o\al(\s\up5(j),P)MMEQ\*jc3