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摘要:为实现对风险因素的评估和管控的目的,构建了管理、环境、技术、设施、人员5个一级指标及28个二级指标的采掘工作面风险评价指标体系,建立了AHP-TOPSIS评价模型,并结合煤矿现场实际情况进行采掘风险评价。研究结果表明,影响袁店二矿采掘安全风险因素最显著的是安全生产投入、煤炭自燃、安全技术措施针对性、排水系统设置、安全风险意识,符合实际情况,说明AHP-TOPSIS计算得出煤矿采掘工作面风险评价可靠性较高。
煤炭生产具有生产过程复杂、工作环境恶劣、不安全因素多、人员与设备流动性大等特点[1],增加了风险管理的难度。
国内外学者针对煤矿风险管理进行了多方面的研究。万婧等[2]基于B/S架构设计非煤矿山自然灾害致灾风险评估可视化系统的总体框架和功能模块。赵美玲等[3]建立了D-S证据理论以及可拓理论模型,对全国多处露天煤矿进行了综合风险评价。程磊等[4]运用数理统计以及系统聚类树分析法,结合Origin和MATLAB软件,对近十年煤矿安全事故进行分析并提出防治措施。杨宁等[5]建立起二级煤矿风险模糊综合评判模型,客观、有效地衡量了重大风险因素的风险水平高低。众多方法在对煤矿风险等级进行评价时往往存在评价指标不明确、无法体现各风险因素的重要程度、无法对风险等级进行定量评价等问题。考虑到层次分析法(AHP法)简单实用、可操作性强,能较客观地反映煤矿安全评价中各影响因素的权重[6],逼近理想解排序法(TOPSIS法) 能够较好地实现对对象的优劣度排序[7]。因此将AHP法与TOPSIS法结合,确立各风险因素的相对贴近度并进行排序,对煤矿风险等级进行综合评估。
1、煤矿采掘工作面安全风险指标评价体系的建立
影响煤矿安全生产是多种因素共同作用的结果。应用AHP法确立指标权重,首先需要对各因素进行归类形成一级指标,再将现场实际评估的因素作为二级指标归到一级指标下,完成风险指标体系的建立。结合煤矿生产相关事故分析报告及文献研究,并征询专家意见,将管理因素、环境因素、技术因素、设施因素、人员因素确立为5个一级指标,以此为依据进行二级指标的筛选,最终完成风险指标体系的建立。
1) 管理因素。
煤矿生产管理可简要划分为对人的管理和对物的管理。对人的管理,是学习安全知识,配合有力监督管理制度对行为加以约束等的系统性管理。对物的管理,可以体现在运用科学技术提高隐患排查治理能力,制定合理应急预案,准确安排生产投入,根据实际情况调整防突措施等。因此,综上分析,管理因素可以确立为教育培训有效性、安全监督力度、管理制度针对性、隐患排查治理体系、安全应急预案合理性、安全生产投入、防突措施合理性7类指标。
2) 环境因素。
在煤矿的采掘过程中环境因素一般分为两类,一类是煤矿自然环境因素,这类因素主要是煤矿开采地的基本生态环境,是其本身的固有属性,包括地质条件、是否存在老空积水、瓦斯等级和煤炭自燃等,需要在开采前进行准确的地质探测。另一类是煤矿的采掘面环境因素,主要包括采掘期间的施工环境和可能遇到的潜在风险,主要包括有毒有害气体泄露和高温高湿环境作业。综上所述,环境因素可以确立为有毒有害气体泄露、煤炭自燃、地质探测准确性、瓦斯检测、老空积水、高温高湿作业环境6类指标进行构建。
3) 技术因素。
技术因素主要分为施工前安全因素和施工技术因素。施工前安全因素是保证施工安全、维持施工秩序和生产稳定性的技术因素,主要包括安全维护和施工现场通风设计;施工技术因素是整个掘进和生产过程中的风险主体,主要包括了采煤技术、支护技术和顶板压力等。综上所述,技术因素可以确立为安全技术措施针对性、采煤技术合理性、支护技术合理性、顶板压力监测、通风设计合理性5类指标进行构建。
4) 设施因素。
设施因素主要分为5种:①设备的可靠性,即稳定性,保证每个设备在长时间的运营下零件、系统依然能够平稳地运行;②电路短路可能性,煤矿的采掘面地理位置较为偏僻,电路短路会引发一系列的风险隐患,造成人员、器械等一系列损失;③排水系统设置,其中的管道、出口、泵站需定期检查,系统管道设施要按照采掘面合理安置;④视频通讯系统故障,视频通讯是用于监管安全性和检测工作效率的系统;⑤运输设备的安全性,保证大型设施的安全运输、煤矿的安全传送等。综上分析,设施因素可以确立为设备的可靠性、电路短路的可能性、排水系统设置、视频通讯系统故障、运输设备的安全状态5类指标进行构建。
5) 人员因素。
人员是采掘工作面的主要组成部分,从行为上来看,引发煤矿事故的主要原因是违章作业、违规指挥以及施工人员的经验不够充足等,可以从员工的违章作业、人员经验来进行评估。从意识上来看,缺乏安全风险的意识也是造成风险的主要原因之一,需通过员工上岗前的安全培训让员工意识到其重要性,也要组织开展有关其安全技能掌握程度的测试。因此,综上分析,人员因素可以确立为安全风险意识、违章作业、施工人员经验、安全技能掌握程度、风险隐患辨识能力5类指标进行构建。
综上,将管理因素、环境因素、技术因素、设施因素、人员因素5个影响煤矿安全的风险因素作为一级评价指标,进一步确立了28个二级指标,共同构成煤矿安全风险评价指标体系(图1)。
2、AHP-TOPSIS综合评价模型的建立
2.1 AHP法确立指标计算权重
层次分析法(Analytic Hierarchy Processing)的基本原理是把复杂系统分解成目标、准则、方案等层次,在此基础上进行定性与定量分析[8],实现综合权重的确立。
1) 构建比较判断矩阵。在确立的评价指标基础上,同等级因素两两比较,建立n×n阶矩阵,邀请专家定量打分,采用1~9级或其倒数的标度方法给予数量标度[9],构建起比较判断矩阵,定义矩阵为A.
2) 权重计算(本研究采用方根法计算权重)。①计算比较判断矩阵每行各元素的乘积Ui;②依次对各行乘积Ui开n次方,得到
计算最大特征根λmax.
3) 确定一致性检验指标。由公式,确定一致性检验指标CI.
4) 计算一致性比率CR.由公式
计算一致性比率CR(RI为随机一致性指标,其值固定,可查表获得),从而可进行矩阵的一致性检验。
若CR<0.1,则通过一致性检验,分析结果正确。
图1 煤矿采掘工作面风险评价指标体系
2.2 TOPSIS法计算风险因素综合得分
TOPSIS法即为“逼近理想解排序方法”,它是系统工程中常用的决策技术,主要用来解决有限方案多目标决策问题,是一种运用距离作为评价标准的综合评价法[10],其计算过程如下。
1) 构造数据矩阵。
若有m项二级指标,n个专家参与打分(均按正向化进行打分),可得第a(a=1,2,3,4,5)项风险因素的初始矩阵Va,将Va归一化得到V'a.
2) 计算加权判断矩阵。
借助AHP法得出的第a项风险因素归一化权重向量Wa,V'a与Wa相乘得到第a项风险因素的加权判断矩阵Za.
3) 确定正负理想解。
借助Za,确定正理想解faj和负理想解faj
f*aj=max(fij),j=1,2,…,n (3)
f'aj=min(fij),j=1,2,…,n (4)
4) 确定欧氏距离。
确定指标与f*aj之间的欧氏距离S*ai以及与f'aj之间的欧氏距离S'ai.
5) 确定相对贴近度。
C*ai=S'ai/(S*ai+S'ai),i=1,2,…,m (7)
通过上述步骤确定各个二级指标总相对贴近度C*后,就能对每组二级评价指标的风险等级进行排序,确立5个一级指标下风险等级最高的5个二级指标。
3、煤矿采掘工作面风险综合评价模型的应用
3.1 工程概况
袁店二井煤矿的工业广场位于矿井中深部,工业广场内布置主井、副井、中央风井3个井筒,工业广场外布置西风井井筒。目前,袁店二井煤矿7216、7223、1022和1025共4个工作面存在采空区积水,其位置、范围、积水量清楚,其影响范围没有新的采掘工作面。
3.2 利用AHP-综合评价模型评估袁店二井煤矿采掘工作面风险等级
3.2.1 AHP法确定指标权重
依照前文3.1所述步骤,邀请专家结合以往经验和袁店二井煤矿实际状况,依据影响煤矿安全的重要程度分别对两级风险因素两两比较打分,构建比较判断矩阵,再逐步计算,并进行一致性检验,将通过一致性检验的结果确定为指标权重,作为TOPSIS法计算依据。表1为一级指标两两判断矩阵。
表1 一级指标两两判断矩阵
同理可列出二级指标判断矩阵,此处以人员因素下的二级因素为例构建判断矩阵(见表2),其他矩阵省略。
表2 人员因素两两判断矩阵
通过对所列判断矩阵通过AHP法计算并对结果进行一致性检验,最终确立安全风险评价的各级指标权重见表3.
3.2.2 TOPSIS法评价风险等级
邀请5位专家对各项指标根据现场生产实际状况打分,分数在1~10间,将数据整理好作为构建判断矩阵的依据,结果见表4.
表3 基于AHP的指标权重输出 导
本文以一级指标人员因素为例,通过TOPSIS法计算人员因素下风险得分最高的二级指标。同理可将其他4个得分最高的风险因素提取出来。
1) 构造评价矩阵。将二级指标的评价指标打分数据归一化得到规范化矩阵。
2) 计算加权判断矩阵。将通过AHP法输出的指标权重归一化矩阵,与评价矩阵相乘得到加权判断矩阵。
3) 确定正负理想解,根据3.2中公式(3)、公式(4)计算,结果见表5.
表4 评价指标专家现场打分
表5 正负理想解统计
4) 计算人员因素下各项二级指标与正负理想解的欧氏距离和贴近度。
根据3.2中公式(5)、公式(6),计算得到人员因素下5项二级指标值到正负理想解的欧氏距离S,见表6.
表6 人员因素下各项二级指标到正负理想解的欧氏距离
根据式(7),进一步得到各项指标到正负理想解的相对贴近度C*,见表7.
表7 人员因素相对贴近度统计
本研究邀请专家按正向指标进行打分,得分越高,现场状况越好,即评价因素的值越大,煤矿安全生产管理水平越高[11]。因此相对贴近度的计算结果数值越高,现场状况越好,安全风险越低。通过计算,得出安全风险意识得分最低,可知人员因素中,二级指标安全风险意识在评价中风险等级最高,最需受到关注。
3) 得到全部风险因素的综合评价得分。依照确立人员因素中风险等级最高的二级指标的过程,通过计算相对贴近度,得到相对贴近度最小的二级指标,同理可确立管理因素、环境因素、技术因素、设施因素下影响煤矿采掘安全最显著的4个二级指标分别为安全生产投入、煤炭自燃、安全技术措施针对性、排水系统设置(结果见表8)。将相对贴近度计算得出的5个风险等级最高的二级因素与现场实际情况比较,在考虑风险等级最高因素的条件下,煤矿采掘工作面安全状况良好,进而推断出考虑全部因素的条件下煤矿采掘工作面安全状况总体良好。
表8 其他因素风险评估统计
4、结语
1) 建立由5个一级指标和28个二级指标构成的煤矿采掘工作面安全风险指标评价体系。
2) 通过AHP法确立指标综合权重,结合TOPSIS法计算各风险因素的相对贴近度并进行排序,得到采掘工作面高风险指标是安全生产投入、煤炭自燃、安全技术措施针对性、排水系统设置、安全风险意识。
3) 结合袁店二井煤矿实际工程,利用 AHP-TOPSIS 模型对煤矿采掘工作面安全风险等级进行评价,筛选出其中五项风险等级较高的指标,与实际情况较为吻合,验证了评价模型的合理性。
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基金资助:北京市教育委员会科学研究计划项目资助(KM202110009008);2023年北京市大学生创新创业计划项目资助(10805136023XN262-182);
文章来源:朱若燃,刘文,张远悦,等.基于AHP-TOPSIS的煤矿采掘工作面风险评价[J].煤,2024,33(06):28-32+45.
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2024-09-02我要评论
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