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第 12 卷第 2 期南阳理工学院学报Vol. 12 No. 2 2 0 2 0 年 3 月JOURNAL OF NANYANG INSTITUTE OF TECHNOLOGYMar.2020 作者简介2018 年度安徽高校人文社会科学重点项目SK2018A0097 作者简介黄方圆1992-,男,硕士生,主要研究方向生产系统工程方向研究。 煤矿安全管理效率评价及管控对策研究 黄方圆,董洪光,高乐红 安徽理工大学经济与管理学院 安徽 淮南 232001 摘 要为了科学评价煤矿安全管理效率,寻找相关影响因素,依据灰靶决策理论建立了煤矿安全管理效率评价模 型,并以 GQ 煤矿 2019 年 1 至 6 月份的数据为例进行了实证研究。 结果表明所构建的煤矿安全管理效率评价模 型在实践中具有可行性;GQ 煤矿 2019 年 2 月份安全管理效率最高,1 月份安全管理效率最低;影响 1 月份安全管 理效率的制约因素是百万吨重伤率较高、隐患消除率低、安全规章制度适应性较差、安全规章制度修订不及时等。 为提高安全管理效率,应对相关影响因素做出针对性改进措施。 关键词煤矿安全;管理效率;灰靶决策方法 中图分类号TD79 文献标识码A 文章编号1674-5132202002-0033-04 DOI10. 16827/ j. cnki. 41-1404/ z. 2020. 02. 006 0 引言 效率是管理学研究的内容之一,它表示输入与 输出的关系。 由于企业管理者输入的资源具有稀缺 性,因此他们会很关心这些资源的利用效率,所以进 行管理效率研究意义重大。 安全是煤矿生产永恒的 主题,煤矿安全管理涉及的对象多、因素复杂、工作 量大,如何在保证安全的情况下,降低安全管理成 本,提高安全管理效率,进而提高企业效益是每一个 煤矿安全管理者必须思考的问题之一。 本文拟在前人研究的基础上[1-5],采用多目标 灰靶决策方法构建煤矿安全管理效率评价模型, 在实证研究的基础上,发现煤矿安全管理的制约 因素,并提出改进对策,为提高煤矿安全管理效率 服务。 1 多目标灰靶决策方法原理 在多目标决策中,由于目标效果值的意义、量纲 和性质各不相同,为了得到具有可比性的综合效果测 度,需要将目标效果值 uk ij 化为一致性效果测度值。 设 A{a1,a2,,an}为事件集,B {b1,b2,, bm}为对策集,S{sij a i,bj |ai∈A,bj∈B}为方案 集,Uk uk ij 为决策方案集在 kk 1,2,,s目 标下的效果样本矩阵。 1设 k 为效益型目标,即目标效果样本值越 大越 好, uk ij 目 标 下 的 决 策 灰 靶 设 作 uk ij ∈ uk i0j0,max i max j uk ij [],即 uk i0j0 为 k 目标下的效果临 界值。 则效益型目标效果测度函数为 rk ij uk ij -u k i0j0 max i max j uk ij -uk i0j0 2设 k 为成本型目标,即目标效果样本值越 小越好,k 目标下的决策灰靶设作 uk ij ∈[min i min j uk ij ,uk i0j0,],即 ui0j0 为 k 目标下的效果临界值。 则成本型目标效果测度函数为 rk ij uk i0j0 -u k ij uk i0j0-min i min j uk ij 3 设ηii 1,2,,s 为目标 k 的决策权重, ∑ s i 1 ηi 1,则 Rk r k ij rk 11 rk 12 rk 1m rk 21 rk 22 rk 2m ︙ rk n1 ︙ rk n2 ︙ rk nm 4 由 rij∑ s k 1 ηi∗rk ij计算综合效果测度矩阵 R Rrij r11r12r1m r21r22r2m ︙ rn1 ︙ rn2 ︙ rnm 万方数据 南阳理工学院学报第 12 卷 最优方案由所有综合效果测度的最大值确定, 由此可以判定各方案的优劣。 2 评价模型的构建 2. 1 评价指标的选取 依据相关学者的研究成果[6-9],建立煤矿安全 管理效率评价模型,如图 1 所示。 由图 1 可知,煤矿安全管理效率评价指标由安 全管理效果类和安全管理投入类共 15 个指标构成。 各指标的含义及量纲等信息如下 A1百万吨死亡率。 它是指每生产一百万吨原 煤的死亡人数,计算公式 死亡人数 / 煤炭产量 106 t100;该指标越小越好,属于成本型指标。 A2百万吨重伤率。 它是指每生产一百万吨原 煤的重伤人数,其计算公式 重伤人数/ 煤炭产量 106 t100;属于成本型指标。 图 1 安全管理效率的指标体系 A3隐患消除率。 它是指隐患消除的数量与隐 患查出的数量的比值,计算公式 隐患消除量 / 隐 患查出量100;该指标属于效益型指标。 A4隐患整改及时性。 它是指是否在规定时间 内整改了检查出的安全隐患,定性取值;属于效益型 指标。 A5员工安全感受。 它是指煤矿的广大职工在 某一时间段内对煤矿总体的安全状况的心理感受, 定性取值;属于效益型指标。 A6安全管理人员能力结构。 它指的是安全管 理人员具备的解决一系列安全管理工作的能力,主 要包含计划、组织、协调、指挥和控制等能力,定性取 值;属于效益型指标。 A7安全管理人员素质。 它主要是指文化素 质、专业知识素质、良好的心理素质等几方面,定性 取值;属于效益型指标。 A8安全管理人员收入。 它是指安全管理人员 所获得的总收入与原煤产量的比值,计算公式 安 全管理人员总收入 / 煤炭产量元 / 万吨;属于成本 型指标。 A9安全培训资金。 它是指支出的安全培训费 用与原煤产量的比值,计算公式 安全培训资金 / 煤 炭产量元 / 万吨;属于成本型指标。 A10安全管理其他资金。 它是指支出的安全 管理其他费用与原煤产量的比值,比如安全文化建 设等方面的花费,计算公式 安全管理其他资金 / 煤 炭产量元 / 万吨;属于成本型指标。 A11安全规章制度适应性。 它是指所制定的 规章制度是否可以起到其该有的作用,是否可以规 范、指导安全管理工作,定性取值;属于效益型指标。 A12安全规章制度健全性。 它是指煤矿企业 是否制定有各类规章制度等一系列的保障安全管理 的制度性文件,定性取值;属于效益型指标。 A13安全规章制度修订及时性。 它是指对那 些已经不适宜的规章制度进行修改的时效性,定性 取值;属于效益型指标。 A14安全规章制度执行力度。 任何完善的制 度都得靠认真执行才能够取得较好的效果,定性取 值;属于效益型指标。 A15安全设施设备配备合理性。 指企业是否 43 万方数据 第 2 期黄方圆等煤矿安全管理效率评价及管控对策研究 将合适的设施设备放到真正需要的地方,从而有效 地提高安全管理效率,定性取值;属于效益型指标。 定性指标的取值采用李克斯特 5 级量表进行评 价,最差取 1 分,最优取 5 分[10]。 2. 2 指标权重的确定 指标权重的确定有多重方法,如德尔菲法、层次 分析法、标准离差法等方法,由于作者所在单位专家 众多,故采用德尔菲法确定指标权重比较可行。 通 过邀请本研究领域 15 位专家通过 5 轮决策确定了 各个指标的权重,最终确定各个指标权重结果具体 如表 1 所示。 表 1 通过德尔菲法确定的指标权重 序号评价目标综合权重序号评价目标综合权重 A1百万吨死亡率0. 1320A9安全培训资金0. 0326 A2百万吨重伤率0. 1254A10安全管理其他资金0. 0294 A3隐患消除率0. 1386A11安全规章制度健全性0. 0258 A4隐患整改及时性0. 1518A12安全规章制度适应性0. 0303 A5员工安全感受0. 1056A13安全规章制度修订及时性0. 0224 A6安全管理人员能力结构0. 0400A14安全规章制度执行力度0. 0337 A7安全管理人员素质0. 0416A15安全设施设备配备合理性0. 0374 A8安全管理人员收入0. 0468 3 实证分析 3. 1 企业简介 本文选取安徽省 GQ 煤矿为例进行实证研究。 GQ 煤矿位于潘谢矿区的中西部,东距安徽省凤台 县城大约 20 km,其对外交通很方便,地理位置较优 越,该矿井田面积为 106 km2,属于高瓦斯、高地温、 高地压矿井,地质储量为 18 亿吨,可采储量大约 10 亿吨,建设规模为 1000 万吨,因此对其效率进行 研究具有一定的代表意义。 3. 2 数据采集说明 通过企业实地调研,获取 GQ 煤矿 2019 年 16 月份相关评价数据,具体如表 2 所示。 表 2 安全管理效率测评数据 测评目标1 月2 月3 月4 月5 月6 月 A1000000 A26. 13012. 32000 A399. 5499. 8899. 5810099. 25100 A4343343 A5343444 A6444433 A7344454 A8141541115182136287156408143284144827 A9740088466781759081277329 A10522. 18432. 63401. 30482. 67445. 11419. 46 A11433454 A12343554 A13343543 A14333443 A15444444 3. 3 设定目标效果临界值 百万吨死亡率、百万吨重伤率、安全培训资金、安 全管理其他资金、安全管理人员收入 5 个同类成本型 指标的临界值分别取为 uij 0 0. 5,10,140000,8000, 500,i1,2,8,9,10;隐患消除率指标的临界值取为 u3j 0 99;隐患整改及时性、员工安全感受、安全管理人 员能力结构、安全管理人员素质、安全规章制度适应 性、安全规章制度健全性、安全规章制度修订及时性、 安全规章制度执行力度、安全设施设备配备合理性 9 个同类定性效益型指标的临界值分别取为 uij 0 3, 3,3,4,4,4,4,3,5, i4,5,6,7,11,12,13,14,15。 3. 4 计算结果与分析 1计算结果 将整理好的原始数据、指标权重和指标临界值 53 万方数据 南阳理工学院学报第 12 卷 带入南京航空航天大学灰色系统研究所提供的灰色 系统分析专用软件 GSTA7. 0 计算,得到相应的综合 效果测度向量为 R [r1,r2,r3,r4,r5,r6] [0. 2450 0. 7326 0. 2512 0. 6506 0. 7250 0. 5494] 2结果分析 依据上述构建的灰靶决策模型,得各月的综合 效果测度为 R 0. 2450,0. 7326,0. 2512,0. 6506, 0. 7250,0. 5494。 按照综合效果测度越大越优的原 则,可得出 GQ 煤矿 6 个月份的安全管理效率ME 大小 结 果 ME2月 ME5月 ME4月 ME6月 ME3月 ME1月。 即 2 月份的安全管理效率最高,1 月份的最 低,与实际安全情况相符。 由实际调研可知1 月份安全管理效率低的原 因的重点在于百万吨重伤率相对高,隐患消除率较 低,安全规章制度的适应性较低,不合时宜的安全规 章制度修订不及时等。 研究结果表明构建的评价模型在煤矿安全管 理效率评价上具有适用性,可发现企业安全管理中 的制约因素,为企业安全管理效率改进指明工作对 象、提供依据。 4 结论与建议 本文利用灰靶决策方法,构建煤矿安全管理效 率测评模型,并对 GQ 煤矿 2019 年上半年 6 个月份 安全管理效率评价进行了实证研究,结果表明1 GQ 煤矿 2019 年 1 至 6 月份中,2 月份安全管理效 率最高,1 月份安全管理效率最低;2影响 1 月份 安全管理效率的制约因素是百万吨重伤率较高、隐 患消除率低、安全规章制度适应性较差、不合时宜的 安全规章制度修订不及时等;3 本文构建的安全 管理效率评价模型对煤矿安全管理工作具有较好的 评价效果,具有一定的现实指导性意义和应用价值。 为提高安全管理效率,依据相关影响因素,建议 从提高隐患消除率、增强安全规章制度的适应性、及 时修订不合时宜的安全规章制度等方面入手,做好 针对性改进工作。 参 考 文 献 [1] 梁美健, 吴慧香. 煤矿安全投资效率评价的 DEA 模型 及其 应 用 [ J]. 中 国 安 全 科 学 学 报, 2012, 22 3 16-23. [2] 马金山, 姬长生. 煤矿安全管理效率研究[J]. 中国安 全科学学报, 2014, 24113-9. [3] 李广龙, 周科平, 侯造水. 基于 DEA 和 Malmquist 指数 的煤矿安全投入效率评价[J]. 中国安全生产科学技 术, 2014, 1011162-167. [4] 孟晓娜, 苗成林, 孙丽艳, 等. 基于 Malmquist-DEA 法 的煤炭企业安全效率评价及影响因素研究[J]. 煤矿安 全, 2019, 508244-248. [5] 成连华, 张良, 任璐. 基于数据包络分析法的煤矿安全 绩效评价[J]. 煤矿安全, 2015, 4611245-248. [6] 李红霞, 蔡林美, 李琰. 基于 DEA 的我国煤炭企业安 全效 率 分 析 [ J]. 中 国 安 全 科 学 学 报, 2013, 23 3167-171. [7] 关维娟, 何刚, 陈清华, 等. 基于解释结构模型的煤矿 安全 主 要 影 响 因 素 分 析 [ J]. 统 计 与 决 策, 2010 19178-180. [8] 马金山. 基于混合属性的煤矿安全管理效率测评方法 [J]. 煤矿安全, 2017, 481221-223, 227. [9] 田涛, 秦跃平. 中国煤炭企业安全效率及其影响因素 分析[J]. 中国安全科学学报, 2012, 227128-134. [10]何 军 峰. 基 于 PROMETHEE 模 型 的 企 业 绩 效 应 用 [J]. 中国商贸, 2012592-93. 责任编辑丁 雪 RESEARCH ON THE EFFICIENCY UATION AND CONTROL COUNTERMEASURES OF COAL MINE SAFETY MANAGEMENT HUANG Fang-yuan, DONG Hong-guang, GAO Le-hong School of Economics and Management, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China Abstract In order to uate the efficiency of coal mine safety management and find out the relevant influencing factors. According to 下转第 70 页 63 万方数据 南阳理工学院学报第 12 卷 SIMULATION ANALYSIS OF CFG PILE INFLUENCE ON FOUNDATION SETTLEMENT OF ROAD-BRIDGE TRANSITION XUE Peng1, WU Ya-ping1, KANG Jun-tai2, NIU Yu-chuan1 1. School of Civil Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730072, China; 2. Gansu Transportation Planning Survey and Design Institute, Lanzhou 730072, China Abstract Based on field measured cross-section data of the roadbed, an ANSYS finite element software is used to establish the road- bed model, and the rheological mechanics theory is used to calculate the settlement and deation of the roadbed reinforced by CFG piles and the unreinforced roadbed under the dynamic load of the train. The results show that Under the treated subgrade, the settle- ment at the top of the subgrade is significantly reduced under the load, and the maximum vertical settlement meets the requirements for the settlement specification of the passenger dedicated line foundation. The reinforcement mechanism of the cohesive soft soil subgrade by CFG piles is analyzed. Key words CFG pile; transition section; settlement; numerical simulation 上接第 36 页 the theory of grey target decision, the uation model of coal mine safety management efficiency is established. Taking the data of GQ Coal Mine from January to June 2019 as an example, an empirical study is carried out. The results show that the uation model of coal mine safety management efficiency is feasible in practice; GQ Coal Mine has the highest safety management efficiency in February 2019 and the lowest safety management efficiency in January 2019; the restrictive factors affecting the safety management efficiency of January are the high serious injury rate of million tons, the low elimination rate of hidden dangers, Poor adaptability of safety rules and regulations, the revision of safety rules and regulations is not timely etc. In order to improve the efficiency of safety management,targe- ted improvement measures should be taken for relevant influencing factors. Key words coal mine safety; management efficiency; grey target decision-making 07 万方数据