基于云模型和组合赋权的煤矿安全风险评价.pdf

工矿自动化 In d us t r y a n d Min e Aut o ma t io n 第45卷第12期 2019年12月 Vo l . 45 No . 12 Dec .2019 文章编号1671-251X2019 12-0023-06 DOI10. 13272/j. issn . 1671-251x. 2019060020 基于云模型和组合赋权的煤矿安全风险评价 部彤张瑞新部赛超何谦刘簣1 1.中国矿业大学北京能源与矿业学院北京100083； 2.华北科技学院％河北廊坊065201 .b切 扫码移动阅读 摘要针对我国煤矿安全风险评价基础薄弱、手段单一、客观性不强等问题，结合云模型理论和基于层次 分析法主观赋权、灰关联分析客观赋权的组合赋权方法，构建了一种煤矿安全风险评价模型。建立了包含人 员、设备、环境、管理和历史5个一级评价指标，29个二级评价指标的煤矿安全风险评价指标体系；确立了煤 矿安全风险评价指标的云模型标尺；采用安全风险评价云模型计算煤矿安全风险评价指标体系中指标层、准 则层、目标层的数字特征，得到煤矿安全风险评价云。将该模型应用于红庆梁煤矿安全风险评价，结果表明 该煤矿现阶段安全风险等级为中等风险，影响安全生产的主要因素为作业人员违章操作率、煤层顶底板稳定 性等该模型为煤矿安全管理及风险防控工作提供了一定参考 关键词煤矿安全管理；煤矿安全风险评价；风险评价指标；评价指标体系；云模型；组合赋权 中图分类号TD76 文献标志码A Co a l min es a f e t y r is ka ss essme n t ba s ed o n c l o ud mo d el a n d c o mbin a t io n w eig h t in g GAO To n g1 , ZHANG Ruixin12 , GAO Sa ic h a o1, HE Qia n1 , LIU Yun1 1. Sc h o o l o f En er g y a n d Min in g En g in eer in g , Ch in a Un iv er sit y o f Min in g a n d Tec h n o l o g y Beijin g , Beijin g 100083, Ch in a; 2. No r t h Ch in a In st it ut e o f Sc ien c e a n d Tec h n o l o g y , La n g f a n g 065201, Ch in a Abstract Fo r pr o bl ems o f w ea k f o un d a t io n , sin g l e mea n s a n d w ea k o bjec t iv it y o f c o a l min e sa f et y r isk a sse ssme n t in Ch in a ,a c o a l min e sa f et y r isk a ssessmen t mo d el w a sc o n st r uc t ed ba sed o n c l o ud mo d el t h eo r y a n d c o mbin a t io n w eig h t in g met h o d o f subjec t iv ew eig h t in g by AHP a n d o bjec t iv ew eig h t in g by g r e y c o r r e l a t io n a n a l y sis.Fir st l y ,a c o a l min esa f e t y r iska ssessme n t in d exsy st e mise st a bl ish ed ,w h ic h in c l ud e s 5f ir st -l ev e l a sse ssmen t in d s o f per so n n el ,e q uipme n t ,en v ir o n me n t ,ma n a g emen t a n d h ist o r y ,a n d 29 sec o n d -l ev el a ssessmen t in d s. Th en , c l o ud mo d el sc a l e o f t h e c o a l min e sa f et y r isk a ssessmen t in d s is e s t a b l is h e d .Fin aly ,d ig it a l c h a r a c t e r is t ic s o f in d e xl a y e r ,c r it e r io n l a y e r a n d t a r g e t l a y e r in t h e c o a l min e sa f e t y r iska ssessmen t in d exsy st ema r ec a l c ul a t ed by use o f sa f et y r iska sse ssmen t c l o ud mo d el t o g et c o a l min e sa f et y r isk a ssessmen t c l o ud . Th e mo d el h a s been a ppl ied t o sa f et y r isk a ssessmen t o f Ho n g q in g l ia n g Co a l Min e. Th e r esul t s sh o w t h a t sa f et y r isk l ev el o f t h e c o a l min e is med ium a t pr esen t , a n d t h e ma in f a c t o r s afec t in g sa f et y pr o d uc t io n a r eo per a t io n r a t eo f o per a t o r sa g a in st r ul es,st a bil it y o f c o a l -sea mr o o f a n d f l o o r a n d o t h er in d e xes,w h ic h pr o v id esa c e r t a in r e f e r e n c e f o r sa f et y ma n a g eme n t a n d r iskpr e v en t io n a n d c o n t r o l o f c o a l min e. Key words c o a l min e sa f et y ma n a g emen t; c o a l min e sa f et y r isk a sse ssme n t; r isk a ssessmen t in d ex; a sse ssme n t in d exs y st e m;c l o ud mo d el ; c o mbin a t io n w eig h t in g 收稿日期收稿日期2019-06-10;修回日期修回日期2019-11-22;责任编辑李明责任编辑李明。 作者简介作者简介m彤1993 ,男，山西晋城人，硕士研究生，研究方向为矿山信息化、煤矿安全管理,E-ma ilc c it g t f o xma il . c o m。 引用格式引用格式部彤，张瑞新，部赛超，等基于云模型和组合赋权的煤矿安全风险评价工矿自动化，2019,45122328. GAO To n g ,ZHANG Ruixin ,GAO Sa ic h a o ,et a l . Co a l min e sa f et y r isk a ssessmen t ba sed o n c l o ud mo d el a n d c o mbin a t io n w eig h t in g In d ust r y a n d Min e Aut o ma t io n ,2019,4512 23-28. ・24・ 工矿自动化 45 0引言引言 我国煤矿安全风险评价的研究工作起步于 20世纪80年代，经历了学习方法、规范市场和指导 推广3个阶段1-2,主要围绕指标体系构建、评价方 法选用及模型改进、评价系统设计等展开，存在评价 基础薄弱、手段单一、客观性不强等问题，且大多照 搬国外先进的风险评价方法，忽视了我国煤矿生产 的特殊性及风险评价中的模糊性和不确定性，评价 结果不能有效指导煤矿企业安全生产3-4］ o 风险评价问题实质上为多属性决策问题，相关 研究方法包括层次分析法、模糊综合评价法等囚。 这些方法在评价过程中大多采用定性推理近似指定 隶属函数的内容，易受人为因素的影响。另外，隶属 函数利用精准曲线对模糊现象进行处理，实质上将 模糊问题精确化，违背了模糊学的基本精神，难以完 整体现评价过程的不确定性。云模型是以概率理论 和模糊理论为基础，在正态分布和钟型隶属函数基 础上发展而来的全新模型，具有比模糊隶属函数更 强的普适性和描述不确定性问题的能力金7,对解决 煤矿安全风险评价问题有独特的优势。本文基于云 模型和组合赋权法构建了煤矿安全风险评价模型， 并将该评价模型应用于鄂尔多斯市昊华红庆梁矿业 有限公司以下简称红庆梁煤矿安全风险评价，取 得了一定成效。 1云模型云模型 云模型是由Li Dey i等「8提出的处理定性概念 与定量描述的不确定性转换模型，重点研究评价对 象的模糊性、随机性及两者之间的关联性问题。云 模型中的云是用语言值表示的某个定性概念与定量 描述之间的双向认知模型，用以反映自然语言中概 念的不确定性「9。 1. 1 云定义 设U为用精确数值表示的定量论域，C为U上 的一个定性概念。若定量值X B2 {D21 D22, D23, D24, D25} {设备机械化水平 率，设备可靠性，设备维修保养率，设备更新改造率, 安全防护装置配备率};B3 {D31 D32 D33 D34, D35 , D36 , D37 , D38 , D39 , D310 , D311 , D312 , D313 } {地 质构造复杂程度，煤层倾角，煤层开采深度，煤层顶 底板稳定性，瓦斯涌出特性,煤层冲击倾向性,煤层 自燃倾向性，煤尘爆炸倾向性，温度，风速，有害气 体，瓦斯浓度，粉尘浓度}B4 {D41 ,D ,D D44 } {安全管理制度完善率，安全检查落实率，隐患整改 合格率，安全管理及工程人员配置率};B5 {D51 , D52 } {吨煤安全投入指数，作业人员违规指数}。 5 目标层 准则层 电申电 电申电 I I I I I I I I I 丨 丨 iiii IQ111D121D131D141 1 j 1211 221 231 241|041|厂42|厂43|厂44| 指标层 ” I ” I ” I ” I ” I ” I ” I ” I ” I ” I I ” I ” I ” ” | | 丁 3132|033|034|25”36”37”3839陆0卩；11陆扭13| |。51|。52| 图2煤矿安全风险评价指标体系 Fig . 2 Co a l min e sa f et y r isk a ssessmen t in d ex sy st em 3.2 评 价 的 模 煤矿安全风险通常分为低风险、一般风险、中等 风险、重大风险和特大风险5个等级。利用Li Dey i 等⑻对五层正态云的定义，基于黄金分割法将[0,1] 论域划分为5个评价等级，生成煤矿安全风险评价 指标的云模型标尺，分别为低风险1,0.1031, 0.013 0, 般风险0. 691,0. 064,0. 008,中等风 0 500 0 039 0 005 重 大 0 309 0 064 0.008,特大风险0,0. 103 1,0. 013 0。通过该云 模型 标 ， 定 性 定 据 。 对 一个云图，满足3n原则[5],即最终打分在3n范 围内均属于该等级。 3.3 风 评价 模 根据式1式3计算指标层对应的数字特征 8,8,/； 1,2,・・・，29,对应29个二级评价指 标 层 对 应 征 *1 8 *128 E -8_____________ *2He H - ------- 刃 *1 9 10 式中为指标层各指标对应的组合权重；1, 2 ・ 5 对 应 5 评 指 标 。 目标层对应的数字特征为 Ex En 5 ；1_________ 5 *； ;1 5 ;1 12 5 *农 ;1 13 26 工矿自动化 45 5 H （14） * ；-1 式中为准则层各指标对应的组合权重。 采用正向高斯云算法［5］（式（15））对目标层数字 特征进行Ma t l a b云图绘制，得到煤矿安全风险评 价云。 X Ex _E_ 15 4煤矿安全风险评价模型应用煤矿安全风险评价模型应用 4. 1 评价指标权重确定 通过调研得到红庆梁煤矿2018年安全风险评 价指标数据，经专家打分，利用层次分析法得到准则 层及指标层各指标对应的主观权重,通过灰关联分 析得到准则层及指标层各指标对应的客观权重，并 利用式（4）得到各指标组合权重，结果见表1、表2。 表1准则层各指标权重 Ta bl e 1 Ea c h in d exw eig h t in c r it er io n l a y er 指标指标内容主观权重客观权重组合权重 E1人员 0.1020.1770.140 设备 0.2370.1400 .189 b3环境 0.4790 .4580 .468 E管理 0.1230 .1510.137 历史 0 0590 0740 066 从表1、表2可得准则层组合权重（0. 140, 0. 189,0. 468,0. 137,0. 066），指标层组合权重（0. 036, 0. 025,，0.041）。 4. 2 安全风险综合评价 采用逆向云发生器对该矿2018年安全风险评 价指标数据进行分析，得到云模型的3个数字特征。 采用式（5）对各指标数据进行无量纲化处理,并根据 纯量数据,利用式（1）式（3）计算指标层29个评价 指标对应的云数字特征，利用式（9）式（11）计算准 则层对应的云数字特征，结果见表3。利用 式（12）式（14）得到的目标层云数字特征为 （0.536 0.369 0.149）。 依据目标层的云数字特征和云模型标尺，利用 式（15）及Ma t l a b软件生成该矿安全风险综合评价 云及云模型标尺，如图3所示。红色为标尺云，黑色 为综合评价云。可看出云滴集中分布在评价值 Ex 0.4〜0. 7,且密集分布在Ex 0. 536周围，说 明该矿安全风险等级处于一般风险与中等风险之 间，且更偏向于中等风险。 表2指标层各指标权重 Ta bl e2 Ea c h in d exw eig h t in in d exl a y e r 指标指标 容主 重 客 重组合 重 2.1 职工身体素质 0.0330 .0390.036 212职工文化素质 0 .0110 .0380.025 213作业人员平均工作年限 0.0080 .0380.023 214作业人员培训率 0 .0140 .0380.026 215作业人员违章操作率 0.0370 .0240.030 221 设备机械化水平率 0 .0570 .0390.048 222 设备可靠性 0 .0610 .0210.041 223设率 0.0330 .0280.030 224 设备更新改造率 0.0300 .0130.021 225 安全防护装置配备率 0 .0570 .0390.048 231 地质构造复杂程度 0.0390 .0360.037 232 煤层倾角 0.0080 .0360.022 233 煤层幵采深度 0.0200 .0310.025 234 煤层顶底板稳定性 0.0880 .0350 .062 235 性 0 .0190 .0370.028 236 煤层 倾向性 0.0750 .0340 .054 2 3煤层自燃倾向性 0 .0580 .0340.046 238 煤尘爆炸倾向性 0.0290 .0340.032 239 温度 0 .0100 .0370.023 2310 风速 0 .0100 .0340.022 2311 有害气体 0.0210 .0350.028 2312 瓦斯浓度 0 .0510 .0380.044 2313 粉尘浓度 0 .0520 .0380.045 241 安全管理制度完善率 0 .0130 .0380.025 242 安全检查落实率 0.0420 .0380.040 243 隐患整改合格率 0 .0600 .0380.049 244 安全 理 工程人员 率 0.0080 .0370.022 251 吨煤安全投入指数 0 .0150 .0360.025 252 业人员违规指 0.0440.0370.041 4. 3 评价结果综合分析 根据准则层云数字特征，得人员、设备、环境、管 理及历史因素的评价值为0. 5〜0. 6,表明上述指标 安全 般 与中 向于中等风险，且人员和环境指标的风险较其他指 标高。 将指标层中各指标的期望从小到大排序，根据 云模型标尺中评价值越小则风险值越高的规定，得 出设备更新改造率0八作业人员违章操作率2“、 煤层顶底板稳定性2”、地质构造复杂程度21等指 标风险值偏高。设备更新改造率2加评价值Ex 0, 存在异常，分析后发现，由于在评价指标原始数据中 设备更新改造率持续为0,即该矿未进行相应的设 2019 12 部彤等基于云模型和组合赋权的煤矿安全风险评价 ・27・ 表3指标层与准则层云数字特征 Ta bl e3 Cl o ud d ig it a l c h a r a c t e r ist ic so f in d e l a y e r a n d c r it er io n l a y e r 层征指标层征 Dn0.708,0.426,0. 194 D120.517,0.519,0.290 B10.511,0. 396,0. 191D130.571,0.345,0. 140 D140.525,0.451,0. 248 D150.213,0.255,0. 104 D21 0.774,0.412,0. 155 D22 0.439,0.444,0. 242 B20.543,0. 469,0. 240 D23 0.634,0.530,0. 274 D24 0 0 0 D25 0.583,0.609,0. 358 D31 0.429,0.239,0. 087 D32 0.458,0.305,0. 065 D33 0.461,0.377,0. 141 D34 0.383,0.397,0. 145 D35 0.500,0.348,0. 155 D360.639,0.325,0.112 b30.531,0. 354,0. 131D370.514,0.406,0. 169 D380.556,0.313,0.110 D390.583,0.366,0. 158 D3100.524,0.353,0. 176 D311 0.500,0.272,0.035 D312 0.625,0.366,0. 118 D313 0.683,0.379,0.166 D41 0.435,0.509,0. 285 D42 0.483,0.351,0. 135 b40 .542 0 .350 0 .149 D43 0.646,0.309,0. 130 D44 0.543,0.340,0. 114 D51 0.674,0.423,0.159 b50 .593 0 .293 0 .104 D520.543 0.245 0.084 特大风险重大风险中等风险一般风险 低风险 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 评价值 图3煤矿安全风险评价云与云模型标尺 Fig .3 Co a l min es a f e t y r is ka sse ssme n t c l o ud a n d c l o ud mo d e l sc a l e 备改造，导致云数字特征计算得到的评价值为0,并 实 态，予以 。作业人员违章操作 率D15 值 重大 与特大 ，且更 向于重大 。煤层顶底板稳定性D34风险值位 中 与重大 ，上 向于重大 项指标 程度较高，对人员和环境 的 评 生了 影响，严重影响了红庆梁煤矿整体 安全水平。另外设 中的设 靠性指标，管 理 中的安全 实率、安全管理制 善率 指标，环境 中 造 程度、煤层倾角、 煤层开采深度指标 值均偏高，应予以重视。 根据分析结果，该矿 生产阶段应对煤矿 工作人员的违 情况进行重点 ，对煤层顶 底 行必要 理，减小开采压力对 中 设 人员 害，还要对设 行定期 靠性 抽检,减小设 对煤矿安全生 影响，同 ‘ 要严格保证安全管理制 善和安全 计 I 落实。 5结论结论 1基于云模型和组合赋权构建了一种煤矿安 全风险评价模型。云模型利 3 征进 行 评 指 标 定 性 和 定 ， 了 模 性 和 机性产生 据不准确 ；基于层次分析法和 分析的组合 法兼顾了主客 ，充 分 了评价指标的真实权重。 2 基 模型和组合 煤矿安全 评 价模型既能得到目标层最终评价结果，形象 i述 煤矿 阶 安全 态 ， 深 分 析 项 指 标，找出影响煤矿安全生产的主要 ，对煤矿安全 理 防控工作提供了一定参考，为有 〔决 煤矿安全 评 提供了新 。 参考文献References 1余岚.大水头煤矿瓦斯事故风险管理的研究及应用 [D.西安西安科技大学，2007. 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