基于多元线性回归的海洋工程海上作业综合工效权重分析

谢双霜 柴文文 王亮

摘要：海洋工程行业竞争日趋激烈，效率与效益的提升成为各企业在竞争中寻求发展的重要课题。为提高企业竞争力，探索降本增效方法，文章以海上作业综合工效为研究重点，建立以工效为因变量，工效影响因素为自变量的多元线性回归方程。并通过变量的标准化转换及标准回归系数的估算，对气候、船舶、主作业设备、人员四大因素对工效的影响权重进行分析，从而为海洋工程企业通过优化海上作业资源配置，实现降本增效提供科学依据。

一、海洋工程海上作业特点及综合工效分析的意义

工程项目的开展需要充分考虑项目的运作成本，关于施工作业，提高作业效率也是降低工程成本的一个重要方面。而海洋工程海上作业与陆地作业相比具有高技术、高投入、高风险的特点，其综合工效受气候、船舶、主要设备资源、人力资源等因素的制约，如何有效提高海上作业综合工效对于提高工程项目整体经济效益具有重要意义。

（一）海洋工程海上作业特点

以某海洋工程企业进行海上作业的业务内容为例进行分析，其海上作业包括导管架、组块海上安装;海管、海缆铺设;海管后挖沟;立管、立管卡子安装;单点、YOKE安装;FPSO连接及拖航;水下产品安装等业务。通过对其作业条件、作业要求及资源特征进行分析，总结出以下海上作业特点。

1. 海上作业特点

与陆地作业相比，海上作业具有如下特点：

（1）作业工效受气候窗制约。海上作业工况条件相比陆地复杂、恶劣。大风浪、大雾、雷电、台风等气候条件对作业安全及效率影响较大，作业工效受气候窗制约。

（2）高技术、高投入、高风险。海上作业涉及船舶等大型资源，受各种复杂工况影响，作业具有高技术、高投入、高风险的特点。海上作业要求作业前必须有可行性研究和风险分析应急措施，作业要从效率和效益的角度出发。同时海上作业费用高昂，管理者需有“时间就是金钱”的理念，各项作业的准备工作必须充分、细致，施工前的组织工作要规范、严密。

（3）作业工效受多项资源效率制约。海上作业通常以船舶为载体，根据作业内容不同，还需投入设备（如挖沟作业所用到的挖沟机）、人力等资源。多项资源投入导致海上作业工效受各项资源工效的综合制约。

（二）海上作业综合工效权重分析的意义

基于海上作业受多项资源效率制约，且海上作业费用高昂，作业风险较高，对海上作业综合工效进行各影响因素权重分析，将有利于最大限度发挥各项资源效率，并通过适当气候窗的选择，从成本和效率的角度优化资源配置，以达到提高作业效率、降低作业成本、缩短海上作业风险期的目的，具有提高效率及效益的双重意义。

二、基于多元线性回归进行海上作业综合工效权重分析

进行海上作业综合工效权重分析的过程实际上是一个确定目标层，对目标层的影响因素进行分解，再确定各影响因素对于目标层贡献率的过程。

（一）海上作业综合工效影响因素分解

引入多元线性回归模型，以挖沟作业为例，建立综合工效与综合工效影响因素的多元线性回归模型，通过对综合工效影响因素进行分解得出各自变量xi。

挖沟作业综合工效的影响因素见图1：

通过对挖沟作业综合工效影响因素进行分解，得出各自变量xi如下：

1. 标准待机率（x1）

不同气候条件可直接影响船舶作业时间及作业效率。气候对海上作业综合工效的影响通常反映在待机率上。可将某指定船舶在某海域不同气候条件下的标准待机率设为气候对工效的影响因素。表1为渤海海域各船舶的天气待机率。

根据表1数据，本文选取船舶1的待机率作为标准待机率。标准待机率反映了不同月份的气候对海上作业时间产生的影响。

2. 船舶稳性系数（x2）

船舶是海上作业的主要载体，在同样的气候条件下，稳性系数越高的船舶其有效作业时间就越长，作业效率也越高。

为表示船舶在全年12个月份期间的综合稳定性，首先用1减去船舶待机率计算出船舶作业率，如根据表1数据，船舶1在1月份的作业率为60%。第二步通过计算各船舶1～12月作业率的平均值得出平均作业率。第三步将平均作业率50%设为系数1，再将各船舶的平均作业率除以50%得出船舶的稳性系数。

根据以上方法，通过表1渤海海域船舶天气待机率计算出各船舶在渤海海域平均作业率如表2所示。

将船舶平均作业率除以50%得出各船舶稳性系数如表3所示。

3. 挖沟机效率（x3）

挖沟机效率由挖沟机的综合性能决定，其效率是挖沟作业综合工效最主要的影响因素之一。挖沟机效率越高则挖沟作业综合工效就越高，反之越低。

4. 移锚速度（x4）

由于在挖沟作业过程中，船舶每前进400米需要移锚一次，人员在移锚过程中的操作速度也会影响到挖沟作业的综合工效。移锚速度越快则作业效率越高，反之就越低。

（二）海上作业综合工效数据收集

根据已选择的因变量与自变量，搜集某公司2016～2020年挖沟作业工效及影响因素数据如表4所示。

（三）海上作业综合工效数据计算与分析

1. 多元线性回归方程

建立多元線性回归方程：

E（y）=β0+β1x1+β2x2+β3x3+…βkxk

回归方程式中的回归系数β0，β1，β2，β3，…βk是未知的，要用样本数据进行估计。

2. 标准化回归系数

在多元线性回归中，通常各自变量取值的单位及其离散程度是不同的，所以量纲不同的各回归系数之间不能直接比较大小。为此，可先对所有的自变量和因变量进行标准化转换，之后估计标准化回归系数。标准化回归系数可以代表各自变量对因变量的重要程度，并用以比较各自变量对因变量的贡献大小。

3. 海上挖沟作业综合工效权重分析模型

根据对海上挖沟作业综合工效影响因素分析，建立综合工效与工效影响因素之间的多元线性回归方程式如下：

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4

其中，y代表挖沟作业综合工效，x1代表气候因素，具体用“标准待机率”表示;x2代表船舶因素，使用“船舶稳性系数”表示;x3代表主作业设备因素，用“挖沟机效率”表示;x4代表人员因素，用“移锚速度”予以体现。

（1）海上挖溝作业综合工效的多元线性回归方程式。依据表4的样本数据，通过对模型的估计得出β0为0.283，β1为0.002，β2为0.116，β3为0.002，β4为0.038，建立多元线性回归方程式如下：

y=0.283+0.002x1+0.116x2+0.002x3+0.038x3

（2）海上挖沟作业工效影响因素的标准化回归系数。按照标准化回归系数的估计方法，对自变量和因变量进行标准化转换，得到标准化回归系数如下：

气候因素（x1）的标准化回归系数为-0.573，船舶因素（x2）的标准化回归系数为0.285，主作业设备（x3）的标准化回归系数为0.418，人员因素（x4）的标准化回归系数为0.231。

（3）海上挖沟作业综合工效权重分析。由于通过标准回归系数可以直接比较各因变量的重要程度，于是可用各自变量标准回归系数的绝对值除以方程式中所有因变量的标准回归系数绝对值之和，得出各自变量对因变量的影响权重。

方程式中所有因变量的标准回归系数绝对值之和为：

0.573+0.285+0.418+0.231=1.507

气候（x1）对综合工效的影响权重为：0.573÷1.507=38%

船舶（x2）对综合工效的影响权重为：0.285÷1.507=19%

设备（x3）对综合工效的影响权重为：0.418÷1.507=28%

人员（x4）对综合工效的影响权重为：0.231÷1.507=15%

三、结语

从估算结果可以看出，海上挖沟作业四大影响因素中，气候因素对挖沟作业的影响最大，权重为38%;其次是主作业设备（挖沟机），对综合工效的影响权重为28%;船舶、人员因素对综合工效的影响权重分别为19%及15%。

海上作业综合工效权重分析结果可用于指导作业资源的选择，如挖沟作业费用中，船舶费用占比最大，但船舶对工效的影响远低于气候与挖沟机，略高于人员因素。所以通过选择最佳作业气候窗，提高挖沟机及人员的作业效率是海上挖沟作业降本增效的有效途径。同时决策者可以根据备选资源的相关参数，对挖沟作业工效及成本进行预估，进而选择最优施工方案。由此可见，基于多元线性回归的海洋工程海上作业综合工效分析可以从优化资源配置的角度指导海上作业施工方案的选择，并助力于企业的降本增效。

（作者单位：海洋石油工程股份有限公司海洋工程技术服务分公司）