基于多级模糊评价的露天煤矿防洪方案决策.doc

基于多级模糊评价的露天煤矿防洪方案决策 摘 要为了选择合理的露天煤矿防洪工程方案，按照多级模糊评价的要求，建立了防洪工 程评价指标的递阶层次结构，利用层次分析法确定了不同层次指标间的权重分配，采用专家 打分的办法建立了单因素评价模糊矩阵，最后经过模糊合成运算确定了各个方案的优劣程 度。结果表明，该方法合理有效，在露天煤矿防洪工程方案决策分析方面具有重要的应用价 值。 关键词露天煤矿；防洪工程决策；多级模糊评价 中图分类号TD745; TV64 文献标识码B 1 引言 目前防洪工程的研究主要集中在的江河堤防和水库大坝，已有文献主要从失事概率、可 靠度计算、防洪工程总体风险度等几个方面把握防洪工程风险评价中的关键技术[1]。在城市 防洪工程方面的研究由于近几年对城市水灾害的关注，也有不少的文献探讨了城市防洪工程 方案的评价指标体系、决策评价的方法等[2,3,4,5,6]。而对大型的露天煤矿防洪工程方案的研究 较少，文献[7,8]关于哈尔乌素露天煤矿防洪方案的研究在方案决策方面也是定性的讨论较 多。大型露天煤矿的开采本身就是对大自然的一次持续性的破坏，在煤矿开采期间既要保证 煤炭资源开采安全高效进行，又要把开采活动对当地区域环境生态的负面影响降到最低。露 天煤矿防洪工程措施就是达到这两个目标的重要手段之一，为有效的进行防洪工程的建设， 防洪工程规划方案的决策就显得十分重要。露天煤矿防洪工程方案由于特殊条件和环境的约 束，在方案决策时考虑的因素就比较多是一个复杂的系统决策问题。首要的是考虑露天开采 的安全性、投资的多少，其次雨洪资源的有效利用、区域水土保持和环境生态的影响也是要 考虑的重要方面。这些因素有些是可以定量计算的比如结构的问题、淹没损失等，有些就很 难定量的计算出来，需要专家的经验判断。这些涉及的因素及之间的关系也很难直接定量化， 如果用模糊集合来考虑这些因素以及他们之间的关系，就可以找到比较合适的方法，本文就 是尝试用多级模糊评价方法，以国内某露天煤矿防洪工程为决策对象进行防洪工程方案的决 策分析。 2 多级模糊评价模型 2.1 模糊综合评价原理 模糊综合评价是根据各因子对其等级的隶属度，按最大隶属度原则确定其等级的方法 [9]。是一种以模糊数学为基础，把定性与定量相结合，解决涉及多个指标或因素的事物评 价问题的有效方法[10]。具体计算步骤如下 1 建立评判对象因素集{ , , , } 1 2 n U u u 同场合，也称为参数指标或质量指标，它们能综合地反映出对象的质量，因而可由这些因素 来评判对象。 2 建立评判集{ , , } 1 2 m V v v -2- 为方案的优良等级集。评价因素集和优良等级集之间的 模糊关系用矩阵R 来表示 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ m m mn n n r r r r r r r r r R 1 2 21 22 2 11 12 1 （1） 式中， , 0 ≤ ≤ 1 ij i j ij r u u v r ，表示就因素i u 而言被评为j v 的隶属度；矩阵R 中第i 行 i i i im R r , r , , r 1 2 的确定，实际上应用模糊数学的关键也是在于建立符合实际的隶属函数。评价因素根据它的 数据特征可分为定量因素和定性因素。对于定性因素，可采用专家经验法、德尔菲法等方法 确定其隶属度。对于定量因素隶属函数的确定方法有模糊统计方法和指派法。 4 综合评价 求出权重向量A 与模糊矩阵R 之后则综合评价模型 B A⋅ R （2） 求出模糊集 Σ Λ ≤ ≤ ⋅ m i n j j i ij B b b b b b a r M 1 1 2 , , , 0 1 , , （3） 权重向量A 在指标多时，应用层次分析法确定。 2.2 层次分析法原理 层次分析法是对一些较为复杂不易量化的问题做出决策的简易方法，是美国运筹学家 T.L.Saaty 教授于20 世纪70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 其基本步骤包括建立问题的层次递阶结构、确定比较判断矩阵、层次单排序和层次总排序， 具体过程详见文献[11]。 3. 实例分析 3.1 某露天煤矿防洪工程方案介绍 该露天矿区位于鄂尔多斯黄土高原，地形、地貌属黄土丘陵沟壑区的第一副区。由于风 蚀、水流向源侵蚀造成了黄土高原复杂的地形地貌，V 字型沟谷纵横交错，树枝状的冲沟十 分发育，原始黄土高原地貌被肢解得支离破碎。露天矿区地形南高北低。根据该露天矿的开 采方案，为解决露天矿的防洪问题提出了三种防洪工程布局和建设方案。 ⑴方案Ⅰ拦洪坝泵排方案在对排土场和采掘场首采区有影响的11 条主沟和各支沟 内修筑15 座高标准拦洪坝，左岸以拦蓄为主，右岸滞、排结合。 ⑵方案Ⅱ拦洪坝排洪渠坝系生物措施对首采区有影响的11 条主沟和各支沟内修筑 15 座高标准拦洪坝为主体拦洪坝，左岸各沟以拦、蓄为主。为保证采掘坑的稳定和减少上 游淹没损失，将大好赖沟和黑岱沟的洪水通过溢洪道形式排入十里长川流域中。南坪沟、酸 刺沟进行排洪的可能性很小，应采取淤地坝的逐级拦截洪水的方法，同时坝坡面采取水平沟、 植物措施，来减弱洪峰流量和减少径流量，实现全拦全蓄，满足矿区的部分用水。 ⑶方案Ⅲ坝系工程对首采区有影响的11 条主沟和各支沟内修筑15 座高标准拦洪坝为 -3- 拦洪主坝，左岸较小的支沟对采掘场影响不是很大，以拦蓄为主，主要靠蒸发消耗水体；对 首采区影响比较大的大好赖沟和主沟黑岱沟以及右岸的酸刺沟、南坪沟进行坝系规划，分片 控制，在有条件的上游布设12 座小型坝库防洪工程。 各个防洪工程方案的主要特征见下表。 表1 某露天煤矿各个防洪方案特征 方案Ⅰ 方案Ⅱ 方案Ⅲ 控制流域面积km2 93.53 93.53 92.21 洪水总量万m3P1 1037.89 1208.98 1272.10 洪水总量万m3P0.33 1320.76 1538.48 1618.86 多年平均来沙量（104m3） 76.20 76.20 76.20 淤积库容（104m3 1718.91 1718.91 1718.91 淤积面积（hm2 223.47 263.88 280.10 坝系相对稳定系数 0.02 0.03 0.03 总库容万m3P1 2756.79 2927.89 3165.02 总库容万m3P0.33 3039.66 3257.39 3528.71 淹没损失估算（万元） 2765.51 2318.29 1686.99 工程估算总投资（万元） 8215.69 7551.02 9015.50 3.2 防洪工程方案决策评价指标体系设计 根据该露天煤矿防洪工程的具体要求和该区域气象、水文条件，并充分咨询专家的意见， 反复调研、论证，在慎重考虑了设计评价指标原则的基础上，建立了露天煤矿防洪工程方案 评价指标体系决策结构模型，如下图1 所示。 图1 某露天矿防洪工程方案评价指标体系递阶结构模型 -4- 同时将各个因素的评价尺度分为5 个等级最好0.9、好0.7、较好0.5、一般0.3、达不 到防洪要求0.1。具体的该露天矿防洪工程方案评价指标的评价标准由于内容较多，不在本 文列出。 3.3 露天煤矿防洪工程方案决策 ⑴确定评价指标的权重W，W（w ,w , ,wn 1 2 采用2.2 节的层次分析法确定各因素的权重，根据图1，构造判断矩阵，计算各级因素 相对重要度并进行一致性检验，计算结果见表26。 表2 相对于目标层A 的准则层层次单排序 A B1 B2 B3 B4 W C.I B1 1 2 1/3 3 0.245 B2 1/2 1 1/3 2 0.157 B3 3 3 1 4 0.505 B4 1/3 1/2 1/4 1 0.093 0.042 ＜ 0.1 可接受 表3 相对于准则B1 的指标层层次单排序 B1 C1 C2 C3 C4 W1 C.I C1 1 1/3 1/2 1 0.147 C2 3 1 2 2 0.429 C3 2 1/2 1 1/2 0.194 C4 1 1/2 2 1 0.230 0.08 ＜ 0.1 可接受 表4 相对于准则B2 的指标层层次单排序 B2 C5 C6 C7 W2 C.I C5 1 1/2 1/4 0.136 C6 2 1 1/3 0.239 C7 4 3 1 0.625 0.014 ＜ 0.1 可接受 表5 相对于准则B3 的指标层层次单排序 B3 C8 C9 W3 C.I C8 1 1/2 0.667 C9 2 1 0.333 0 ＜ 0.1 可接受 表6 相对于准则B4 的指标层层次单排序 B4 C10 W4 C.I C10 1 1 0＜0.1 可接受 ⑵确定评价指标矩阵R 评价专家的选择是做好评价工作的关键。在选择专家时，要针对决策方案的内容，邀请 从事预先研究工作、学术造诣较高、学术思想活跃、熟悉被评价项目学科领域的国内外发展 -5- 情况、有评议分析能力、学风严谨、做事公正的学术专家，以及业主方的主管人员和地方代 表。此外，评价人员的选择，既要考虑专业对口，又要考虑知识的覆盖面和不同的学术观点、 不同单位的代表。为了保证决策的公正性，评价组在充分了解问题后，以独立的方式进行评 判、打分。 本项目中，从水利规划、水工结构、露天开采、防灾减灾、水土保持、环境评价、项目 管理等相关领域邀请了9 名专家组成评价小组。 根据各个防洪方案的主要特征（见表1），结合各个方案设计和各方面的影响，9 名专 家分别对各个方案按评价指标体系进行了打分，其对方案Ⅰ得分见表7。 表7 专家对方案Ⅰ的打分表 评价因素 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 0.9 0 0 3 3 0 2 0 6 3 0 0.7 4 6 4 5 2 5 4 2 2 4 0.5 4 3 2 1 4 2 4 1 3 5 0.3 1 0 0 0 3 0 1 0 1 0 评价 尺度 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 对防洪工程方案Ⅰ拦洪坝泵排方案，对评价因素C1 有4 位专家认为好，有4 位专家 认为较好，有1 位专家认为一般，计算各评价尺度的隶属度如下 0 / 9 0, 4 / 9 0.44, 4 / 9 0.44, 1/ 9 0.11, 0 / 9 0 11 12 13 14 15 r r r r r 同理可以计算其他各评价因素的隶属度，得到B1、B2、B3、B4 的隶属度矩阵如下 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 0.33 0.56 0.11 0 0 0.33 0.44 0.22 0 0 0 0.67 0.33 0 0 0 0.44 0.44 0.11 0 R1 ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 0 0.44 0.44 0.11 0 0.22 0.56 0.22 0 0 0 0.22 0.44 0.33 0 2 R ⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ 0.33 0.22 0.33 0.11 0 0.67 0.22 0.11 0 0 3 R [ 0 0.44 0.56 0 0 ] 4 R ⑶一级评价 综合评定向量的计算如下 0.1399 0.5663 0.2742 0.0162 0 0.33 0.56 0.11 0 0 0.33 0.44 0.22 0 0 0 0.67 0.33 0 0 0 0.44 0.44 0.11 0 0.147 0.429 0.194 0.23 1 1 1 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ B W 0.056 0.4388 0.398 0.1136 0 -6- 0.557 0.22 0.18 0.04 0 0.33 0.22 0.33 0.11 0 0.67 0.22 0.11 0 0 0.667 0.333 3 3 3 ⎥⎦ ⎤ ⎢⎣ ⎡ B W ⑷二级综合评价 通过以上的计算，可得方案Ⅰ的隶属度矩阵 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 0 0.44 0.56 0 0 0.557 0.22 0.18 0.04 0 0.056 0.4388 0.398 0.1136 0 0.1399 0.5663 0.2742 0.0162 0 R 计算综合评定向量B 0.324 0.36 0.273 0.04 0 0 0.44 0.56 0 0 0.557 0.22 0.18 0.04 0 0.056 0.4388 0.398 0.1136 0 0.1399 0.5663 0.2742 0.0162 0 0.245 0.157 0.505 0.093 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ B W ⑸计算防洪方案的优劣度 方案Ⅰ优劣度为 0.692 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 1 0.324 0.36 0.273 0.04 0 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ P B 由此可知方案Ⅰ对该露天煤矿防洪来讲，是一个比较好的防洪工程方案，同理可以求出 防洪方案Ⅱ、Ⅲ的优劣度P20.625 ；P30.856。 根据决策结果，针对该露天煤矿防洪三个方案的优劣顺序为方案Ⅲ、方案Ⅰ、方案Ⅱ。 4 结论 建立的露天煤矿矿防洪工程方案评价体系的递阶层次结构模型，充分考虑了矿山开采的 防洪和区域生态、环境保护的综合要求，不同层次的定性因素和定量因素的综合影响也包含 在评价当中，使露天矿防洪工程方案的评价较为直观有效。 对露天矿防洪工程方案评价体系层次结构中的准则层和指标层的确定要根据不同的项 目，具体研究确定。其中不同因素间的相互关系如果能定量的表达，决策的可信度更高。 -7- 参考文献 [1]解家毕,孙东亚,丁留谦.防洪工程风险评价中的几个关键问题[J].水利水电技术2007,38260-64. 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Decision among Flood Control Alternativ in Open Pit Coal Mine Based on Multi-level Fuzzy uation Gao Hongjiang College of Architecture and Engineering, Liaonin Technical University, Fuxin, China 123000 Abstract In order to select flood control engineering in open pit coal mine reasonably, according to the requirement of multi-level fuzzy uation, hierarchical structure of flood control uation indicators is established, weight distribution among indicators in different levels is calculated by analytic hierarchy process, the single