基于可持续发展的铁矿尾矿资源综合利用效益评价的方法与流程

本发明属于数据处理
技术领域：
，尤其涉及一种基于可持续发展的铁矿尾矿资源综合利用效益评价的方法。
背景技术：
：随着社会的发展，可持续发展理念日益成为人们关注的焦点。两山理论的提出，国家经济结构的调整和经济发展理念的转变，发展可持续经济，绿色经济和循环经济依然成为经济竞争的世界性主旋律。尾矿资源综合利用是矿山环境恢复治理与绿色矿山建设和矿山可持续发展的关键。目前，在尾矿综合利用项目开展过程，基于可持续发展原理的基本内容和原则的综合利用效益评价模型的建立是比较困难的，因为根据1996年昝廷全在其系统经济学中提出可持续原理，基于可持续发展原理的综合利用不仅在满足社会经济发展应以不降低的前提下，而且要逐步建立和完善资源的配置和利用规范，努力做到定性分析与定量研究相结合，使之具有一定的可操作性。即在实现经济效益的同时，如何兼顾和提升生态环境效益和社会效益。而如何选取代表性的指标参与量化评价成为了基于可持续发展原理评价综合利用效益的重点和难点。现有技术中虽然存在一些尾矿资源化评价的方法，但都极少基于可持续发展的理念，其中专家打分法是目前尾矿综合利用评价中比较经典和常用的方法，适用于定性、半定量和定量的指标因子体系中；此外综合指数评价法与层次分析法，因其灵活、全面，实用性、系统性、简洁性等优点，在处理某些难以完全用定量方法分析复杂问题上具有一定的优势，但在指标集和指标因素序列的排序过程中，受人为因素的影响较大。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：目前铁尾矿综合利用评价中，一方面因涉及多目标、多准则和多指标要素，在铁尾矿综合利用实际评价研究中，采用现有技术的单一评价方法，导致对铁尾矿综合利用程度的分析相对片面；另一方面，目前的评价方法中，大多从利用程度的表征考虑对指标的选取及量化，而基于可持续发展原理的基本内容和原则的目标准则和指标选取量化则极少，“基于可持续发展原理的基本内容和原则的目标准则和指标选取量化则极少”这样一来，评价结果不能客观的反映目前矿山环境修复和绿色矿山循环经济的理论；评价结果的片面进而导致综合利用方式不能更新；基于可持续发展原理，评价指标包括了生态环境效益和社会效益，可以对目前以矿山环境修复和绿色矿山循环经济为基础的尾矿综合利用项目提供参考从而使评价大都停留在综合利用程度的层面，而极少涉及综合利用效益的评价。解决以上问题及缺陷的难度为：涉及生态环境效益的次级指标数量众多，且应不同类型铁尾矿综合利用过程中的难度，涉及指标的权重存在较大的差异；目前针对生态环境效益和社会效益指标的系统研究相对较少，在指标分级量化的过程中需根据以往零星研究资料进行整合分析，归纳出具有代表性的指标分级依据及分级表。解决以上问题及缺陷的意义为：基于可持续发展原理，评价指标除经济效益外，还包括了生态环境效益和社会效益，可以对目前以矿山环境修复和绿色矿山循环经济为基础的尾矿综合利用项目提供参考。技术实现要素：针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于可持续发展的铁矿尾矿资源综合利用效益评价的方法。本发明是这样实现的，所述一种基于可持续发展的铁矿尾矿资源综合利用效益评价的方法包括：评价指标选取，确定表征基于可持续发展原理的综合利用效益评价指标；评价指标层次体系构建及指标权重的确定，利用层次分析法确定前述的评价指标的层次及对铁尾矿综合利用效益的影响度，确定每一参评指标的权重；评价指标量化及标准分级，通过基于现有铁尾矿资源综合利用和矿山环境修复治理项目研究资料数据的统计分析，根据指标数据频数分布，结合研究区域特征，进行参评指标的量化及标准分级；评价指标层次体系构建及指标权重的确定，利用层次分析法确定前述的评价指标的层次及对铁尾矿综合利用效益的影响度，确定每一参评指标的权重；模糊集合的构建，利用模糊数学的概念，进行评价集、参评要素集和参评要素的评价因子集的确定；隶属函数的确定，利用典型函数法来量化模糊性及计算隶属度；模糊矩阵的构建，利用隶属函数求出每个评价因子对不同综合利用效益等级的隶属度，构成模糊关系矩阵；计算代码的编写：基于python语言对ahp层次分析法与半梯形分布隶属函数模糊矩阵的计算代码进行编写与测试；评价，基于ahp层次分析法原理和模糊数学理论，通过python编程实现数学运算，最终得出各指标在不同等级下对应的权重与隶属度的模糊变换矩阵，结合权重与模糊矩阵的乘积最终得出评价矩阵，进而根据评价矩阵判定综合利用效益等级。进一步，所述评价指标为以下的至少一种：经济效益、社会效益、环境效益；潜在资源价值、综合利用率、投资回报率、尾矿利用方向产值、行业政策形势条件、增加就业程度、财政收入贡献量、矿山环境改善程度、减少区域水土污染、降低尾矿库安全隐患和二次污染程度。进一步，所述评价指标层次体系构建及指标权重的确定包括：递阶层次结构模型建立，根据评价指标体系，建立层级构建模型；其中层级评价指标体系包括评价对象的因素集和子因素集，且评价指标体系为层指标体系，包括：目标层、一级指标层、二级指标层；判断矩阵建立，根据层次结构体系中层级之间的关系，确定同一层次之间的任意两个评价指标i，j，之间的比较值cij；并以此构建量化的判断矩阵c；权重确定，通过判断矩阵计算出最大特征值所对应的特征向量，该特征向量为本层次因素相对于上一层次中某因素的相对重要性权值，即是对应于单元单排序的权值；计算数学原理如下：计算判断矩阵每一行元素的乘积mi:计算乘积mi的n次方根wi:对向量w＝(w′1w′2w′3…w′i)t做正规化处理：式中：wj为所求特征向量(权重向量)的第i个分量；则w＝(w1w2w3…wn)t即为所求特征向量：计算判断矩阵的最大特征根λmax：进一步，所述评价指标权重确定还包括：通过以下公式对权重值进行校验：cr＝ci/ri式中：cr为判断矩阵的随机一致性比率；ci为判断矩阵的一般一致性指标；ri为判断矩阵的平均随机一致性指标，通过试验获得；当阶数≤2时，矩阵总有完全一致性；当阶数≥2时，如果cr≤0.1，即判断矩阵具有满意的一致性；否则，就需要调整判断矩阵，直到取得满意的一致性为止；为简便，上述的判断矩阵运算，指标权重计算通过python软件实现。进一步，所述评价指标量化及标准分级包括：通过基于现有铁尾矿资源化和矿山环境修复治理项目研究资料数据的统计分析；为避免研究区规模等因素的掩蔽效应影响，结合研究区域特征，对参评指标进行数理预处理，采用比率或比值计算量化，进行参评指标的量化；整合分析参评指标目前条件下的频数分布特征，以及最低阀值，对应综合利用效益等级进行指标标准分级。进一步，所述模糊集合的构建思路包括：首先确定评价集：b＝{b1，b2，b3，b4，b5}＝{ⅰ，ⅱ，ⅲ，ⅳ，ⅴ}；然后确定参评要素集：c＝{c1，c2，c3}；最后确定参评要素的评价因子集合:c(c1)＝{c11，c12，c13，c14}c(c2)＝{c21，c22，c23}c(c3)＝{c31，c32，c33，c34}。进一步，所述隶属函数的确定及隶属度计算包括：采用半梯形分布隶属函数构建模糊矩阵；数值越大综合利用效益越高指标的隶属函数计算数学原理：式中：x为评价指标的特征值；b1，b5分别为ⅰ级和ⅴ级的临界值，b2，b3，b4分别为ⅱ，ⅲ，ⅳ等级区间的中间值；rij为第i个评价因子对各级评价等级的隶属度。进一步，所述模糊矩阵的构建包括：利用隶属函数求出每个评价因子对不同综合利用效益等级的隶属度，构成模糊关系矩阵；式中：rij为i个评价因子的实际数值可以被评为第j级综合利用等级的可能性，即i对于j的隶属度；二级评价模糊关系矩阵为：r(c)＝(rcij)n×5式中：rcij为c要素i因子对于评价等级j的隶属度；n为c要素的参评因子个数；一级评价模糊关系矩阵为：r＝(r(c))m×5式中：m为参评一级指标个数；所述评价包括：参评指标的量化及隶属函数确定各指标二级综合评判的模糊关系矩阵ri，层次分析中二级指标的权重向量ci，二级指标的模糊综合评价：bi＝ci×ri；由二级模糊综合评价得到一级模糊综合评价的单因素类模糊关系矩阵为：一级指标的模糊综合评价：b＝c×r；结合最大隶属度原则，根据b中不同等级的隶属度，确定综合利用效益的等级。基于python语言对ahp层次分析法与半梯形分布隶属函数模糊矩阵的计算代码的编写(#后即为该行代码的作用注释)：(1)ahp层次分析法计算程序源代码及注释如下：(2)模糊层次分析法计算程序源代码及注释如下：结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明目前铁尾矿综合利用效益的分布模式，以为矿区尾矿综合利用方式调整提供更为可靠的依据。能够更为准确的对铁尾矿资源综合利用方式及效益进行调整和评估，以为绿色矿山建设，矿山环境修复治理以及矿山循环经济发展规划提供更为准确的依据。附图说明为了更清楚地说明本申请实例的技术方案，下面将对本申请实例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明实例提供的铁矿尾矿资源综合利用效益信息评价方法流程图。图2是本发明实例提供的ahp层次结构图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于可持续发展的铁矿尾矿资源综合利用效益评价的方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。如图1所示，本发明提供的一种基于可持续发展的铁矿尾矿资源综合利用效益评价的方法包括以下步骤：s101：评价指标选取，确定表征基于可持续发展原理的综合利用效益评价指标；s102：评价指标层次体系构建及指标权重的确定，利用层次分析法确定前述的评价指标的层次及对铁尾矿综合利用效益的影响度，确定每一参评指标的权重；s103：评价指标量化及标准分级，通过基于现有铁尾矿资源综合利用和矿山环境修复治理项目研究资料数据的统计分析，根据指标数据频数分布，结合研究区域特征，进行参评指标的量化及标准分级；s104：模糊集合的构建，利用模糊数学的概念，进行评价集、参评要素集和参评要素的评价因子集的确定；s105：隶属函数的确定，利用典型函数法来量化模糊性及计算隶属度；s106：模糊矩阵的构建，利用隶属函数求出每个评价因子对不同综合利用效益等级的隶属度，构成模糊关系矩阵；s107：计算代码的编写：基于python语言对ahp层次分析法与半梯形分布隶属函数模糊矩阵的计算代码进行编写与测试；s108：评价，基于ahp层次分析法原理和模糊数学理论，通过python编程实现数学运算，最终得出各指标在不同等级下对应的权重与隶属度的模糊变换矩阵，结合权重与模糊矩阵的乘积最终得出评价矩阵，进而根据评价矩阵判定综合利用效益等级。下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述。本发明实例提供了一种基于可持续发展的铁矿尾矿资源综合利用效益评价的方法：一、评价指标选取，评价结果的准确度依赖于所选取的影响因子的代表性，而评价结果的精确度则取决于数据的数量和可信性。根据研究区域铁尾矿综合利用的具体情况，结合尾矿资源化以及矿山环境修复治理中常见的一些因子，并参考其他地区尤其是多金属铁矿区的铁尾矿综合利用评价成果，分析选取适用于研究区铁尾矿综合利用效益评价的影响因子。本发明实例中结合四川地区多金属铁矿资源特征，目前铁尾矿资源综合利用现状，以及矿山环境修复治理项目，基于可持续发展原理选取了经济、社会和生态环境效益3类因素以及潜在资源价值、综合利用率、投资回报率、尾矿利用方向产值、行业政策形势条件、增加就业程度、财政收入贡献量、矿山环境改善程度、减少区域水土污染、降低尾矿库安全隐患和二次污染程度11个指标。进行层次评价体系构建。二、评价指标的选取及评价标准的级别划分1)潜在资源价值c11潜在资源价值是尾矿整体利用可获得的经济价值，如形成相关产品的总价值或有价组分的利用总价值。尾矿资源的不同性质，决定了尾矿综合利用的方式，进而在尾矿资源潜在总价值的估算中差异巨大。结合攀西铁矿区以及其他地区铁尾矿，仅估算潜在的尾矿资源价值的数据统计中，富含多金属且品位达到再选的尾矿潜在资源价值最大，结合部分矿区对尾矿潜在资源价值估算数据，根据统计数据中潜在尾矿资源分布的频数及利用情况将研究区该指标分为5级。标准分级见表1。2)综合利用率c122012年全国重要矿产资源“三率”启动以来，相关企业、机构进行了大量针对性的研究，其中综合利用率是表征尾矿综合利用程度的重要指标。根据中国资源综合利用年度报告统计数据，2012年铁尾矿综合利用率4.98％，2016年铁尾矿综合利用率23.47％。文中根据铁尾矿综合利用率历年平均值统计数据，结合截止2017年1月公布的30个矿种的“三率”指标标准中，四川攀西钒钛磁铁矿对钛、钒和铬(红格南区)的综合利用率标准，将研究区该指标分为5个等级。标准分级见表1。3)投资回报率c13投资回报率是指尾矿综合利用工程项目的利润总额与固定资产投资比值。文中参考相关尾矿利用项目的研究结果，目前，尾矿综合利用项目中投资回报率平均值约在25％。结合实际尾矿利用项目的数据统计中的频数分布，将研究区该指标分为5级。标准分级见表1。4)尾矿各利用方向产值c14尾矿各利用方向产值是指实际利用项目中尾矿各利用方向相关产品的产值(绿色建筑材料、复合新肥料等)及有价组分回收产值。在相关的研究中，尾矿综合利用效益的对经济效益考虑仅选着潜在资源价值。但由于尾矿综合利用中涉及利用方式的难易程度，所需提供的技术支持复杂程度等其他因素，潜在资源价值不能实际的体现尾矿综合利用项目实际的经济效益，文中引入尾矿综合利用项目在实际运行后，根据其利用方向而产生的实际价值，结合部分尾矿综合利用项目的数据统计，不同利用方向产值存在较大差异，将研究区该指标分为5级。标准分级见表1。5)行业政策形势条件c21行业政策形势条件是指政府相关部门针对尾矿利用出台的政策以及行业市场中产品的销售半径、销路以及市场前。文中依据历年《中国大宗工业固体废物处理利用行业年发展报告》数据统计分析，结合矿区的交通便利条件、目前尾矿利用技术的研究方向以及市场的需求情况，将研究区该指标分为5级。标准分级见表1。6)就业增加程度c22就业增加程度是指尾矿利用项目建设期和运营期增加的就业人员。结合攀西钒钛磁铁矿区相关铁尾矿钒钛等有价金属再选回收项目以及相关绿色矿山建设项目中的就业人员增加数据统计，尾矿综合利用项目就业人员增加数量普遍在75～100人，根据需要，将研究区该指标分为5级。标准分级见表1。7)财政收入贡献量c23财政收入贡献量是指当地政府因尾矿利用项目增加的财政收入。根据先前研究资料，针对尾矿综合利用效益的评估中，大多使用年度项目收益核算，但考虑应不同地区行业结构对地区财政收入的影响，文中以财政收入贡献量计。结合实际尾矿利用项目的数据统计，将研究区该指标分为5级。标准分级见表1。8)区域水土污染减少程度c31区域水土污染减少程度是指尾矿利用过程中减少的扬尘、尾矿库溢流水以及重金属离子等对大气、水、土壤环境造成的污染。矿山周边区域的水土污染主要由废石、尾矿堆置及排土场等“固废”堆置场地在天然淋滤作用下有毒有害物质富集、渗漏和迁移，导致区域环境承载能力超负荷，产生了水环境、土壤环境恶化问题。故研究区以尾矿综合利用项目运行后，“消耗固废”后减少的占地面积与未实施尾矿综合利用前“固废堆置”占地面积之比作(p1)为该指标分级的为标度。标准分级见表1。9)降低尾矿库安全隐患c32该指标是指尾矿库尾矿利用后减少对周边区域居民及环境影响的程度。尾矿库潜在的安全隐患主要表现为堆存的尾矿将成为泥石流或山洪的固体物质来源(0.074mm粒级占40％)，遇特大暴雨时容易形成山洪或泥石流，对下游区域及居民及生态环境造成破坏。根据《尾矿库安全风险等级分级标准》中的评审项目，较于库高程、库容、坝高及结构和排洪系统等项目，库中尾矿体量是最为本质性的要素，故研究区以减少尾矿量与尾矿堆置量之比(p2)作为该指标分级的标度。标准分级见表1。10)二次污染c33尾矿综合利用过程造成的环境污染，主要为废气、废水和废渣污染的问题。废气和废水的排放在依据《铁矿采选工业污染物排放标准》的同时，参考矿山区域地下水、土壤、地表水体以及环境评价中涉及的空气污染及噪声污染等项目。实例中，一方面将根据排放物是否达到排放标准，未达标项目以及超标情况；另一方面将根据排放的量，潜在污染区域的生态环境风险，将尾矿综合利用过程中的二次污染指标分级。标准分级见表1。11)矿山环境改善程度c34矿山环境改善程度是指尾矿综合利用项目运行后矿山环境(固体堆弃物占用土地、矿山荒地复垦及绿化)的改善程度。依据《关于加强矿山地质环境恢复和综合治理的指导意见》中关于改善矿山环境的要求、2018年自然资源部颁布的《冶金行业绿色矿山建设规范》中对于铁矿矿山绿色矿山建设要求规范以及2012年来历年中国矿产资源公报数据。目前减少耕地占用、土地复垦和新增绿地是矿山环境改善程度的重要表征。为避免矿山规模本身存在的掩蔽效应，文中选择耕地占用减少率、土地复垦率和绿化率的和对矿山环境改善程度分级。标准分级见表1。表1研究区参评指标标准分级根据表1的指标标准分级，实例的指标量化见表2。表2实例指标量化结果三、评价指标体系及权重确定评价指标的相对权重反映各参数对综合利用效益影响的的大小。权重越大，表征参数对综合利用效益的相对影响越大，该参数在判断综合利用效益时贡献就越大。权重的确定方法分为定性分析和定量计算两种，在实际应用中，由于更多的因素是定性的，将参评指标全部量化存在一定的困难，因此需要一种可以把定性和定量因子进行有机结合的方法。层次分析法以其自身的的优势，得到了各领域的广泛应用，本实例中将采用层次分析法确定参评因子的重要性。ahp法是由美国学者t.l.saaty最先提出来的一种灵活、便捷的多准则的决策方法。该方法可以将人的主观依据用数量的形式表示，是一种定性与定量相结合的多目标决策方法。运用层次分析法确定参评指标的权重，其实施步骤如下：①首先分析各因素关系，构建层次结构体系。②其次，同一层次各因素关于上一层次某一准则的重要性两两比较，确定指标的标度值，并建造判断矩阵；对所构建的判断矩阵进行一致性检验。③最后，计算各指标的权重并校验。④层次单排序检验一致性，层次总排序并检验一致性。(1)建立层次结构体系根据具体问题选取评价指标体系，建立合适的层级结构体系，给出评价对象的因素集和子因素集，确定明确的的分层指标体系，并根据评价指标体系的基本关系构建一个层次结构体系。(2)构建判断矩阵在构建层次结构体系之后，上下层次之间指标的隶属关系就确定了，假定某一层次指标的准则为ak，它所支配的下一层次指标为b1，b2，…bn则按照它们相对于准则ak的相对重要程度赋予b1，b2，…bn相应的权重值，当b1，b2，…bn对于准则ak的相对重要性可以直接定量表示时，就可以直接确定它们相应的权重。但大多数的问题比较复杂，指标权重几乎是不可直接确定的，就需要通过两两比较的ahp法确定权重，将比较的结果以数值的形式编入判断矩阵，得到a-b判断矩阵，如表3所示。表3a-b判断矩阵akb1b2…bnb1b11b12…b1nb2b21b22…b21……………bnbn1bn2…bnn表4相对重要性标度及其含义利用上面的判断矩阵的标度，对因素bi与bj比较两两比较判断的到值bij，就构成了一个量化的判断矩阵。单一准则下元素相对权重的计算：计算判断矩阵每一行元素的乘积mi：计算乘积mi的n次方根wi：对向量w＝(w′1w′2w′3…t做正规化处理：式中：wj为所求特征向量(权重向量)的第i个分量，则w＝(w1w2w3…t即为所求特征向量：计算判断矩阵的最大特征根λmax：权重校验：cr＝ci/ri；式中：cr为判断矩阵的随机一致性比率；ci为判断矩阵的一般一致性指标；ri为判断矩阵的平均随机一致性指标，通过试验获得；对于低阶判断矩阵，ri取值见表5：表5平均随机一致性指标ri值当阶数2时，矩阵总有完全一致性；当阶数2时，如果cr0.1，即判断矩阵具有满意的一致性；否则，就需要调整判断矩阵，直到取得满意的一致性为止；判断矩阵的运算、检验，以及最终指标权重的确定在本发明中通过python编程实现运算。本实例采用层次分析分确定权重，将参评指标按其关联隶属关系建立层次结构体系，构造两两比较的判断矩阵，据此求出个参评指标的权重和检验、修正判断矩阵的一致性，实例的判断矩阵、权重计算值和校验参数如表6。表6实例参评指标判断矩阵，权重计算值和校验参数四、模糊集合构建、隶属度计算、模糊矩阵及同一层级评价模糊集合的构建步骤包括：首先确定评价集：b＝{b1，b2，b3，b4，b5}＝{ⅰ，ⅱ，ⅲ，ⅳ，ⅴ}；然后确定参评要素集：c＝{c1，c2，c3}；最后确定参评要素的评价因子集合:c(c1)＝{c11，c12，c13，c14}c(c2)＝{c21，c22，c23}c(c3)＝{c31，c32，c33，c34}隶属函数的确定及隶属度计算的步骤包括：本发明中采用半梯形分布隶属函数(偏小型，二次污染指标选择偏大型)来构建模糊矩阵。数值越大综合利用效益越高指标的隶属函数为：式中：x为评价指标的特征值；b1，b5分别为ⅰ级和ⅴ级的临界值，b2，b3，b4分别为ⅱ，ⅲ，ⅳ等级区间的中间值；rij为第i个评价因子对各级评价等级的隶属度。模糊矩阵的构建步骤包括：利用隶属函数求出每个评价因子对不同综合利用效益等级的隶属度，构成模糊关系矩阵；式中：rij为i个评价因子的实际数值可以被评为第j级综合利用等级的可能性，即i对于j的隶属度；二级评价模糊关系矩阵为：r(c)＝(rcij)n×5式中：rcij为c要素i因子对于评价等级j的隶属度；n为c要素的参评因子个数；根据实例矿区因素集中各指标的量化及隶属函数确定各指标模糊子集，经济效益(r1)、社会效益(r2)和环境效益(r3)的二级综合评判的模糊关系矩阵分别为：实例二级指标，经济效益、社会效益、环境效益各指标模糊综合评价分别为：b1＝c1×r1＝{0.000.070.750.180.00}b2＝c2×r2＝{0.000.300.600.100.00}b3＝c3×r3＝{0.110.580.080.230.00}由二级模糊综合评价得到一级模糊综合评价的单因素类模糊关系矩阵为：则一级模糊综合评价矩阵为：b＝c×r＝{0.030.230.590.180.00}证明部分(具体实例/实验/仿真/能够证明本发明创造性的正面实验数据等)实例评价结果及分析：基于ahp层次分析法原理和模糊数学理论，通过python编程实现数学运算，最终得出各指标在不同等级下对应的权重与隶属度的模糊变换矩阵，结合权重与模糊矩阵的乘积最终得出评价矩阵，进而根据评价矩阵，依据最大隶属度原则，判定综合利用效益等级。依据最大隶属度原则，结合计算结果，可知该矿区尾矿综合利用项目效益程度为中等的隶属度最大，尾矿综合利用效益等级属ⅲ级。验证实例选取以经济效益、社会效益、环境效益为一级指标和涉及11个二级指标构建的铁尾矿综合利用效益评价指标体系。其中经济效益和环境效益所占的权重最大，分别为0.637和0.2583；在11个二级指标中，经济效益中尾矿各利用方向产值与投资回报率相对于总目标的权重最大，分别为0.4499和0.2716；社会效益中就业增加程度和财政收入贡献量相对于总目标的权重最大，分别为0.5584和0.3196；环境效益中降低尾矿库安全隐患、二次污染和区域水土污染减少程度，分别为0.5455和0.2291和0.1467。对比于先前研究中表明：尾矿综合利用产生的最直接的、最重要的效益是减少污染和带来投资利润。说明随着国家经济发展理念的转变，尾矿综合利用产生的效益已经更多的涉及社会和环境效益。将构建的评价模型应用于四川攀西某矿区铁尾矿综合利用项目，其结果为：该矿区铁尾矿综合利用效益等级属中等(ⅲ级)；根据经济效益、社会效益、环境效益各指标模糊综合评价隶属度，经济效益和社会效益都隶属于中等(ⅲ级)，分别为0.75和0.60；环境效益隶属于较差，为0.58。该矿区铁尾矿综合利用项目中，较于经济效益和社会效益，矿区的环境效益较低，结果表明目前该尾矿综合利用中对环境改善的重视不够，与实际情况相符。应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
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的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。当前第1页12