胡 引，王三明

(1.南京工業(yè)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京 210009；2.江蘇省危險化學(xué)品本質(zhì)安全與控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京 210009；3.南京安元科技有限公司研究生工作站，江蘇南京 210009)

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基于DAF的煤礦風(fēng)險預(yù)警模型研究及應(yīng)用

胡 引1,2,3，王三明1,2,3

(1.南京工業(yè)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇南京 210009；2.江蘇省危險化學(xué)品本質(zhì)安全與控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京 210009；3.南京安元科技有限公司研究生工作站，江蘇南京 210009)

為降低煤礦事故率，改變傳統(tǒng)煤礦風(fēng)險預(yù)警模式，使用DAF(德爾菲法、層次分析法、模糊綜合評價法)對煤礦安全生產(chǎn)狀態(tài)進(jìn)行評價。通過德爾菲法調(diào)查分析影響煤礦安全生產(chǎn)的指標(biāo)因素，選取其中關(guān)鍵性的34項指標(biāo)來構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)體系，利用層次分析法計算各指標(biāo)權(quán)重，結(jié)合模糊數(shù)學(xué)理論，運(yùn)用模糊綜合評價法進(jìn)行綜合評價，判斷出煤礦的安全狀態(tài)，建立煤礦風(fēng)險預(yù)警模型，并結(jié)合實(shí)際案例驗(yàn)證其可行性。結(jié)果表明，通過模型的數(shù)值計算，可以直觀判斷煤礦的安全生產(chǎn)狀態(tài)，達(dá)到提前預(yù)測預(yù)警，減少煤礦生產(chǎn)事故發(fā)生的目的。

風(fēng)險評價與失效分析；煤礦安全；德爾菲法；層次分析法(AHP)；模糊理論；預(yù)警模型

胡 引，王三明.基于DAF的煤礦風(fēng)險預(yù)警模型研究及應(yīng)用[J].河北工業(yè)科技,2016,33(5):365-372.

HU Yin, WANG Sanming.Research and application of coal mine safety warning model based on DAF[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2016,33(5):365-372.

自18世紀(jì)以來，煤炭一直是世界使用的主要能源之一。中國是目前世界上最大的煤炭生產(chǎn)與消費(fèi)國?！吨袊V產(chǎn)資源報告(2015)》[1]顯示，截至2014年，中國原煤產(chǎn)量為38.7×108t，煤炭預(yù)測資源量為3.88×1012t，煤炭查明資源儲量增長3.2%。但是煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在為經(jīng)濟(jì)增長帶來巨大貢獻(xiàn)的同時，也帶來了一系列的安全問題，對煤礦工作者的生命安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。近年來，國家對煤炭產(chǎn)業(yè)的安全問題愈發(fā)重視，行業(yè)體制改革的不斷深化和現(xiàn)代信息化技術(shù)的推廣應(yīng)用，為煤礦安全生產(chǎn)提供了良好的外在條件。許多研究者從不同的角度就煤礦安全生產(chǎn)的現(xiàn)狀進(jìn)行探索，努力促進(jìn)傳統(tǒng)煤礦向信息化生產(chǎn)、管理轉(zhuǎn)型，煤礦預(yù)警理論和技術(shù)在這一過程中也不斷發(fā)展完善。就目前而言，煤礦預(yù)警手段仍然滯后于安全工作的需要，安全信息普遍處在“孤島”狀態(tài)，不能充分利用各個系統(tǒng)中各類數(shù)據(jù)隱藏的信息，并且較差的系統(tǒng)集成性使預(yù)警手段不能滿足風(fēng)險管理的需求[2]。因此，建立科學(xué)、動態(tài)的預(yù)警模型是十分必要的。

1 煤礦預(yù)警相關(guān)理論

1.1 預(yù)警定義

預(yù)警是指對生產(chǎn)系統(tǒng)中可能會發(fā)生的各類事故進(jìn)行合理評價、預(yù)估該類事件可能引發(fā)的危機(jī)及影響，以便設(shè)計相應(yīng)的對策和預(yù)案，同時可以進(jìn)一步探索該類事件的發(fā)展規(guī)律，從而控制或利用該類事件[3]。

煤礦企業(yè)的安全預(yù)警是指針對危害安全生產(chǎn)的4個方面(人、物、環(huán)、管)的狀態(tài)、數(shù)據(jù)，通過信息化技術(shù)手段進(jìn)行監(jiān)測、收集、記錄、整理、分析，并輸出安全預(yù)警信號，同時，在確保采集的信號及時傳遞的前提下，將信號數(shù)據(jù)歸納處理，與風(fēng)險管理的閾值進(jìn)行比較，做出不同控制行為的決策，將各種風(fēng)險的可能性降到最低或者將發(fā)生風(fēng)險的損失降到最小所形成的完整的風(fēng)險管理體系[4]。

1.2 煤礦生產(chǎn)事故的特點(diǎn)

1)事故類型具有多樣性。比如頂板事故、瓦斯事故、機(jī)電事故、運(yùn)輸事故、放炮事故、火災(zāi)事故、水害事故等。根據(jù)近十年(2001—2010年)來煤礦事故的統(tǒng)計[5]，事故發(fā)生頻率最高的是頂板事故，共計3 372起，占事故總起數(shù)的43%;其次是瓦斯事故，共計1 580起，占事故總起數(shù)的20%；然后是運(yùn)輸事故，共計800起，占事故總起數(shù)10%。3類事故占事故總起數(shù)的73%，死亡人數(shù)占死亡總?cè)藬?shù)的81%。

2)隱患具有積累性。在煤礦生產(chǎn)過程中，煤礦事故的發(fā)生往往是較長時間的隱患積累，存在一個從量變到質(zhì)變的過程，當(dāng)隱患積累到一定程度的時候，才顯現(xiàn)出來，釀成事故。

3)事故具有突發(fā)性。得到警報和事故發(fā)生是接連而至的，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)出警報的時候，往往事故就已經(jīng)發(fā)生了。所以要加強(qiáng)警情的提前預(yù)測、預(yù)報，對煤礦生產(chǎn)的趨勢進(jìn)行全面剖析，挖掘潛在的趨勢規(guī)律。

4)警情具有滯后性。警情的滯后性表現(xiàn)在對于復(fù)雜的生產(chǎn)系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)出危險警報時，往往系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)歷了一段時間的積累，這時可能已經(jīng)存在相當(dāng)大程度的風(fēng)險[6]。

1.3 評價方法

1)德爾菲法 是由調(diào)查者事先擬好調(diào)查表，以函件的形式征詢所選專家的真實(shí)意見，專家以匿名的方式上交個人觀點(diǎn)，通過多次征詢及反饋，各專家的觀點(diǎn)逐漸趨向一致，最終得到準(zhǔn)確率可靠的集體判斷結(jié)果[7]。這里采用德爾菲法確定指標(biāo)體系。

2)層次分析法[8]是一種將定性與定量分析方法相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法。該方法的主要思想是通過將復(fù)雜問題分解為若干層次和若干因素,對兩兩指標(biāo)之間的重要程度作出比較判斷,建立判斷矩陣,通過計算判斷矩陣的最大特征值以及對應(yīng)特征向量就可得出不同方案重要性程度的權(quán)重,為最佳方案的選擇提供依據(jù)[9-10]。這里采用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重。

3)模糊綜合評價法[11-12]是利用模糊數(shù)學(xué)的原理，將碎片化的、不確定的信息轉(zhuǎn)化為模糊的概念，從而使定性問題定量化，以綜合評判實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)優(yōu)劣等級的劃分。該方法最大的特點(diǎn)在于能很好地解決定性指標(biāo)難以量化、模糊性強(qiáng)的問題，所以被用來做最后的綜合評判。

通過德爾菲法的反復(fù)征詢反饋，同時將模糊數(shù)學(xué)的理念引入到層次分析法中，可減小由于人的主觀判斷所引起的誤差，整體提升評估模型的準(zhǔn)確率，最后計算出綜合預(yù)警指數(shù)值，從而較為準(zhǔn)確地判斷安全狀況，提前預(yù)警。

2 煤礦風(fēng)險預(yù)警模型的建立

2.1 構(gòu)建指標(biāo)體系

預(yù)警指標(biāo)的選取是一項十分復(fù)雜的系統(tǒng)工程。由于煤礦事故的種類繁多，影響因素各異，就需要在眾多干擾項中篩選出主要的影響因素[13]。利用德爾菲法，通過搜集信息、分析處理專家意見，獲得綜合評價指標(biāo)，通常是選擇人、物、環(huán)、管這四大類因素作為一級指標(biāo)來反映煤礦的安全狀況，再將一級指標(biāo)細(xì)化為若干個二級指標(biāo)[14]，具體的指標(biāo)體系如圖1所示。

圖1 煤礦安全預(yù)警指標(biāo)體系圖Fig.1 Early-warning index system for coal mine safety

一般來說，指標(biāo)X1，X2，…,Xm中，可能含有“極大型”指標(biāo)(期望其取值越大越好)、“極小型”指標(biāo)(期望其取值越小越好)、“居中型”指標(biāo)(期望其取值越居中越好)和“區(qū)間型”指標(biāo)(期望其取值落在某個區(qū)間內(nèi))。對指標(biāo)集X={X1，X2，…,Xm}可做如下劃分[15]：

i≠j(i,j=1,2,3,4) 。

(1)

式中Xi(i=1,2,3,4)分別為極大型指標(biāo)集、極小型指標(biāo)集、居中型指標(biāo)集和區(qū)間型指標(biāo)集。

由于所選取的指標(biāo)取值達(dá)到最優(yōu)的范圍不同，取極大值為最優(yōu)、或取極小值為最優(yōu)、或在某個范圍內(nèi)達(dá)到最優(yōu)，各不相同。經(jīng)過綜合評價函數(shù)計算得到的綜合評價數(shù)值是越大越好、或是越小越好、或是越居中越好，沒有評判的標(biāo)準(zhǔn)。因此，在進(jìn)行綜合評價之前，需對評價指標(biāo)作類型的一致化處理。通常采用的方法是將極小型指標(biāo)、居中型指標(biāo)和區(qū)間型指標(biāo)轉(zhuǎn)換為極大型指標(biāo)，具體步驟如下：

1)極小型指標(biāo)

(2)

2)居中型指標(biāo)

(3)

3) 區(qū)間型指標(biāo)

(4)

式中：[q1,q2]為指標(biāo)X的最佳穩(wěn)定區(qū)間；m為指標(biāo)X的一個允許下界；M為指標(biāo)X的一個允許上界。

2.2 預(yù)警原理

在煤礦安全生產(chǎn)預(yù)警中，眾多的指標(biāo)因素存在著太多的不確定性和模糊性，先運(yùn)用層次分析法將所選取的評價指標(biāo)分成一定的階梯層次結(jié)構(gòu)，同時兩兩比較，最終確定各指標(biāo)權(quán)重，再分層進(jìn)行模糊綜合評判，最后綜合出總的評價結(jié)果，其原理如圖2所示[16-17]。

2.3 建立模型

1)構(gòu)造判斷矩陣

通過將因素兩兩比較得到判斷矩陣A=(Aij)n×n，其中Aij表示指標(biāo)i和j相比較后相對于目標(biāo)的重要程度。在層次分析法中，通常采用的是1～9的標(biāo)度法通過因素的兩兩比較來建立判斷一致矩陣，筆者將標(biāo)度進(jìn)行改進(jìn)，采用0.1～0.9標(biāo)度法，具體如表1所示。

圖2 煤礦安全生產(chǎn)預(yù)警原理圖Fig.2 Early-warning principle of coal mine safety

表1 判斷矩陣標(biāo)度表

2)計算權(quán)重

通過模糊一致判斷矩陣可以計算得到指標(biāo)權(quán)重，因?yàn)槟：龑哟畏治龇ㄊ峭ㄟ^構(gòu)造模糊一致判斷矩陣來計算指標(biāo)權(quán)重，所以不需要檢驗(yàn)一致性。具體如式(5)所示。

令

(5)

根據(jù)公式：

(6)

計算求得權(quán)重。

3)構(gòu)造隸屬函數(shù)

根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，構(gòu)造隸屬函數(shù)如式(7)—式(11)所示：

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

式中：X為各因素的取值；u1(x)～u5(x)分別表示隸屬于評價取值區(qū)間{0～2，2～4，4～6，6～8，8～10}的隸屬函數(shù)。

4)模糊評價

設(shè)預(yù)警因素集中的ui是第i個因素的隸屬度rij，其中vj為評價集中的第j個元素，根據(jù)已構(gòu)建的隸屬度函數(shù)，可得到模糊評判矩陣R[18]：

(rigk)n×m,g=1,2,…,n;k=1,2,…,m。

(12)

式中：R的行數(shù)n為因素層次結(jié)構(gòu)中的因素個數(shù)；R的列數(shù)m為評價集中元素個數(shù)；rigk是指單獨(dú)考慮第i個因素中的第g個自因素對第k個評價集的隸屬度。

根據(jù)模糊評判矩陣R及各二級指標(biāo)的權(quán)重W，根據(jù)公式

B=W×R(b1,b2,K,bn),

(13)

可以進(jìn)行一級模糊綜合評價，計算出4個一級指標(biāo)對應(yīng)的隸屬度。設(shè)加權(quán)向量為γv，通過公式：

Z=γv·BT

(14)

求出Z值，通過Z值所處區(qū)間判斷安全狀態(tài)。具體分值如表2所示。

表2 安全等級加權(quán)值和標(biāo)準(zhǔn)分值表

3 煤礦風(fēng)險預(yù)警模型的應(yīng)用

3.1 礦區(qū)概況

金佳礦井(又稱金佳煤礦)位于貴州省西部，行政區(qū)劃屬六盤水市盤縣。井田位于盤關(guān)向斜東翼中南段，是盤江煤電(集團(tuán))公司下屬的年設(shè)計能力為180萬t的正在建設(shè)的大型礦井。所開發(fā)的金佳井田由原勘探的金竹坪井田、佳竹箐井田合并而成，其走向長15 km，傾斜寬2.0 km，面積30 km2。井田內(nèi)主要含煤地層為二疊系上統(tǒng)龍?zhí)督M，有可采煤層15層，可采煤層總厚21.86 m，工業(yè)儲量約為5.4億t，可采儲量(扣除含硫分大于3%的部分)有3.8億t。礦井為高瓦斯突出礦井，煤塵有爆炸性，煤層屬可能自燃和自然發(fā)火煤層。

3.2 權(quán)重計算

結(jié)合金佳煤礦的實(shí)際生產(chǎn)狀況，征求現(xiàn)場工程技術(shù)人員及多位專家，采用0.1～0.9標(biāo)度法對各層次因素相對于上一層次因素的重要程度進(jìn)行打分，得到兩兩判斷矩陣，以人員因素為例，判斷矩陣如式(15)所示。

(15)

根據(jù)式(5)和式(6)可得到人員因素的模糊一致矩陣：

(16)

求得人員因素權(quán)重為

W1=(0.220 4，0.081 6，0.102 8，0.082 4，0.121 8，0.140 2，0.102 8，0.148 0)；

同理求得其他各因素權(quán)重為

W2= (0.090 8，0.072 0，0.086 5，0.106 5，0.110 2，0.088 0，0.092 3，

0.075 0，0.094 6，0.093 0，0.091 1)；

W3=(0.210 4，0.066 1，0.128 2，0.047 4，0.175 9，0.101 4，0.117 9，0.039 7，0.113 0)；

W4=(0.210 4，0.152 8，0.098 0，0.224 2，0.168 8，0.142 2)；

第一層次權(quán)重W=(0.227 5，0.266 0，0.326 4，0.180 1)。

3.3 模糊評判矩陣計算

多位專家對指標(biāo)進(jìn)行打分。根據(jù)式(7)—式(11)計算出各指標(biāo)的隸屬度，如表3所示。

3.4 模糊綜合運(yùn)算

根據(jù)單因素模糊評判矩陣R及各二級指標(biāo)的權(quán)重W，根據(jù)式(13)，進(jìn)行一級模糊綜合評價：

表3 指標(biāo)權(quán)重及模糊隸屬度表

(0.140 9，0.245 2，0.289 5，0.027 3，0.183 8)。

同理，可計算得到B2，B3，B4所對應(yīng)的隸屬度：

B2=W2×R2=(0.090 8，0.072 0，0.086 5，0.106 5，0.110 2，0.088 0，0.092 3，0.075 0，0.094 6，0.093 0，0.091 1)×

(0.622 4，0.192 6，0.185 0，0，0)。

B3=W3×R3=(0.210 4，0.066 1，0.128 2，0.047 4，0.175 9，0.101 4，0.117 9，0.039 7，0.113 0)×

(0.046 8，0.338 5，0.278 5，0.127 3，0.209 0)。

B4=W4×R4=(0.210 4，0.152 8，0.098 0，0.224 2，0.168 8，0.142 2)×

(0.607 6，0.388 8，0，0，0)。

根據(jù)式(13)和式(14)，進(jìn)行二級綜合模糊評價：

(0.322 3，0.287 5，0.206 0，0.047 8，0.110 0)；

Z=γv·BT=(90,70,50,30,10)×

所得綜合評價結(jié)果為62.667，根據(jù)表2可得出該煤礦安全狀態(tài)處于“較安全”狀態(tài)，與該生產(chǎn)系統(tǒng)的實(shí)際情況基本吻合。

4 結(jié) 語

通過德爾菲法的反復(fù)歸納征詢建立指標(biāo)體系，采用層次分析法并結(jié)合模糊理論，克服復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)造層次結(jié)構(gòu)時人的主觀性影響，確定權(quán)重，最后對煤礦生產(chǎn)中的模糊因素進(jìn)行綜合評價，得出煤礦的安全生產(chǎn)狀態(tài)，從而達(dá)到提前事故預(yù)警的目的。結(jié)合金佳煤礦的實(shí)例驗(yàn)證可知，將DAF法應(yīng)用于煤礦的風(fēng)險預(yù)警分析是可行的，能夠有效減少煤礦生產(chǎn)事故的發(fā)生。

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Research and application of coal mine safety warning model based on DAF

HU Yin1,2,3, WANG Sanming1,2,3

(1.College of Safety Science and Engineering, Nanjing Tech University, Nanjing， Jiangsu 210009, China; 2.Jiangsu Key Laboratory of Hazardous Chemicals Safety and Control, Nanjing, Jiangsu 210009, China;3.Graduate Workstation, Nanjing Safirst Technology Company Limited, Nanjing， Jiangsu 210009, China)

In order to reduce the coal mine accident rate, and change the traditional coal mine risk assessment and early warning model, the DAF (Delphi method, analytic hierarchy process, fuzzy theory) is used to evaluate the coal mine safety production status. Delphi method is used for analysis of factors affecting coal mine safety production, and 34 key indexes are selected to build coal mine safety early-warning index system. Analytic hierarchy process is used to calculate the weight of each index. By combing fuzzy mathematic theory, the fuzzy comprehensive evaluation method is used to comprehensively assess and judge the safety status of coal mines. Then the coal mine risk assessment and early warning model is built, and the feasibility is proved through actual cases. The results show that the calculation of the model can be used to determine the safety production status, which helps control and reduce coal mine accidents effectively.

risk assessment and failure analysis; coal mine safety; Delphi method; analytic hierarchy process(AHP); fuzzy theory; early warning model

1008-1534(2016)05-0365-08

2016-05-12;

2016-07-06；責(zé)任編輯：王海云

江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目

胡 引(1992—)，男，江蘇南京人，碩士研究生，主要從事安全生產(chǎn)信息化方面的研究。

王三明教授。E-mail:sanming@a-y.com.cn

TD76

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10.7535/hbgykj.2016yx05002