基于WBS-RBS與故障樹耦合的煤礦開采風(fēng)險辨識與評價

趙晉

【摘 要】針對煤礦開采系統(tǒng)復(fù)雜，安全影響因素多等特點，提出WBS-RBS與故障樹耦合的風(fēng)險辨識與評價方法。在對煤礦事故統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，將采煤作業(yè)分解結(jié)構(gòu)（WBS）和采煤風(fēng)險分解結(jié)構(gòu)（RBS）結(jié)合得到風(fēng)險矩陣，分析辨識采煤過程的風(fēng)險源。然后將辨識結(jié)果與故障樹耦合，借助FreeFta故障樹分析軟件對煤礦開采過程中三種主要事故進行敏感度分析。最后根據(jù)敏感系數(shù)值將風(fēng)險源劃分為三級，并對分級結(jié)果進行分析，為煤礦開采風(fēng)險辨識與評價提供借鑒。

【關(guān)鍵詞】煤礦開采;作業(yè)分解結(jié)構(gòu)（WBS）;風(fēng)險分解結(jié)構(gòu)（RBS）;故障樹分析法（FTA）;風(fēng)險矩陣;風(fēng)險辨識;風(fēng)險評價

中圖分類號： TD791;TD82 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2019）19-0211-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.19.101

0 引言

當(dāng)今，多方面、深層次的原因?qū)е碌V難不斷發(fā)生，有效的辨識和評價煤礦生產(chǎn)中的風(fēng)險，對于降低事故發(fā)生率，提高煤礦安全生產(chǎn)系數(shù)具有重要意義。

目前，用于煤礦安全評價的方法很多，既有定性的也有定量的，諸如安全指數(shù)法、概率風(fēng)險法、地質(zhì)類比法、綜合評價法、模糊集值統(tǒng)計法、模糊綜合評判法等，但是每個方法都有其優(yōu)、缺點，各有自己的使用范圍，而且由于煤礦安全具有許多未確知的因素，當(dāng)前多數(shù)評價方法難以獲得可靠的評價結(jié)果。

本文運用WBS-RBS與故障樹耦合的方法對煤礦開采中的風(fēng)險進行定性、定量分析。其優(yōu)點主要體現(xiàn)在三方面：1）通過工作分解（WBS）與風(fēng)險分解（RBS）可以將風(fēng)險具體化，從而得到的風(fēng)險源更加貼近客觀事實。2）通過運用故障樹分析法對風(fēng)險源進行定量評價，所得結(jié)果更具說服力。3）WBS-RBS與故障樹分析法結(jié)合，得到評價結(jié)果更可靠。

1 煤礦開采事故統(tǒng)計分析

對近幾年煤礦安全事故數(shù)據(jù)進行整理，按事故類型和事故原因進行統(tǒng)計，得到事故原因統(tǒng)計表1[1]。

2 煤礦開采中的風(fēng)險辨識

運用WBS-RBS[2-3]分析法進行煤礦開采風(fēng)險辨識，得到煤礦開采中的風(fēng)險源。

2.1 煤礦開采作業(yè)WBS分解

根據(jù)煤礦生產(chǎn)的特點，對煤礦開采作業(yè)做WBS分解其層次結(jié)構(gòu)見圖1。

2.2 煤礦開采風(fēng)險RBS分解

井下生產(chǎn)系統(tǒng)是由人-機-環(huán)境組成的復(fù)雜系統(tǒng)，對其開采風(fēng)險做RBS分解具體見圖2。

2.3 煤礦開采過程WBS-RBS風(fēng)險辨識

根據(jù)WBS、RBS構(gòu)建風(fēng)險矩陣。根據(jù)《煤礦安全規(guī)程》、以及從中國煤礦重大事故中的不安全行為研究[1]一書中整理的資料，判斷工序Wij與風(fēng)險Rmn結(jié)合是否產(chǎn)生風(fēng)險事件。產(chǎn)生則為1，不產(chǎn)生或危害很小則為0[4]。

整理WBS-RBS風(fēng)險矩陣中的風(fēng)險事件，找出其對應(yīng)的風(fēng)險源具體見表2。

3 煤礦開采風(fēng)險分級評價

運用故障樹分析法（FTA）[5]對上文所得風(fēng)險源進行分級評價。

3.1 繪制故障樹

3.1.1 確定頂上事件

根據(jù)圖1中事故分布統(tǒng)計，將各事故所占比例作為其發(fā)生概率，選取事故率大于5%的事件為頂上事件：①冒頂;②水害;③瓦斯爆炸。

3.1.2 故障樹作圖

借助FreeFta故障樹分析軟件分別繪制3個頂事件的故障樹，見圖3-圖5。

3.2 敏感系數(shù)求解

3.2.1 計算故障樹最小割集

借助FreeFta故障樹分析軟件得到：①冒頂?shù)淖钚「罴癁椋簕X1}、{X2}、{X3}、{X4}、{X5}、{X6*X7};②水害的最小割集為：{X8}、{X9}、{X10}、{X11}、{X12}、{X13};③瓦斯爆炸的最小割集為：{X14}、{X15}、{X16}、{X17}、{X18}、{X19}、{X20}。

3.2.2 煤礦開采風(fēng)險敏感性分析

敏感性分析計算方法如下：

1）求頂事件發(fā)生概率

基于最小割集理論，得頂事件的概率：P（A1）=0.58，P（A2）=0.67，P（A3）=0.68。

2）計算風(fēng)險源的敏感系數(shù)

本文采用臨界重要度系數(shù)[6]作為敏感系數(shù)，借助FreeFta分析軟件求解各底事件的敏感系數(shù)。

3）煤炭開采風(fēng)險源分級

將求得的敏感系數(shù)進行整合，相同風(fēng)險源對應(yīng)的敏感系數(shù)求均值，得15個風(fēng)險源。取敏感度大于0.1的風(fēng)險源為關(guān)鍵風(fēng)險源，共7個，占比47%;取敏感系數(shù)介于0.05～0.1的風(fēng)險源為次關(guān)鍵風(fēng)險源，共3個，占比20%;取敏系數(shù)小于0.05的風(fēng)險源為非關(guān)鍵風(fēng)險源，共5個，占比33%。

綜上，人為、技術(shù)、管理等因素是煤礦生產(chǎn)中的關(guān)鍵和次關(guān)鍵風(fēng)險源，而地質(zhì)條件等環(huán)境等因素是非關(guān)鍵風(fēng)險源。該分析結(jié)果與荊全忠等[7]基于層次分析法（AHP）的煤礦安全生產(chǎn)能力指標(biāo)體系研究所得結(jié)果相一致。

4 結(jié)語

1）運用WBS-RBS分析法全面的辨識出采煤過程中的15個風(fēng)險源，有效解決了采煤過程環(huán)境復(fù)雜、不確定因素多而導(dǎo)致風(fēng)險分析不完善的問題。

2）通過WBS-RBS分解結(jié)構(gòu)與故障樹模型進行耦合，從而將定性分析和定量分析相結(jié)合，提高了風(fēng)險分析結(jié)果的說服力。

3）根據(jù)敏感系數(shù)值將辨識出的15個風(fēng)險源分為關(guān)鍵風(fēng)險源、次關(guān)鍵風(fēng)險源、非關(guān)鍵風(fēng)險源三級，便于進行風(fēng)險分級管理，同時也為煤礦安全生產(chǎn)提供借鑒。

【參考文獻(xiàn)】

[1]陳紅.中國煤礦重大事故中的不安全行為研究[M].科學(xué)出版社，2006，10.

[2]王敏.基于多維矩陣WBS的施工項目成本動態(tài)控制研究[D].中國礦業(yè)大學(xué)，2015：25-30.

[3]程鴻群，佘佳雪，袁寧，彭朝暉.深基坑工程施工過程風(fēng)險綜合評價[J].同濟大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2016，44（3）：0491-498.