趙鵬飛

(昆明理工大學(xué) 國土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650031)

0 引言

煤炭是我國的主要能源[1]，截至目前，全國共有8 000多座煤礦，煤炭年產(chǎn)量接近40億t；在未來幾十年的能源供給體系中，煤炭將依舊保持一次能源的主體地位。因此煤礦安全生產(chǎn)關(guān)系到煤炭工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和國家的能源安全。

煤炭工業(yè)發(fā)展迅速，但同時也伴隨著很大風(fēng)險。2001-2016年，我國各生產(chǎn)領(lǐng)域共發(fā)生128 起特別重大事故，其中煤礦生產(chǎn)領(lǐng)域便有67 起[2]。為了減少煤礦生產(chǎn)過程中的安全事故，應(yīng)及時采取預(yù)防措施，加強(qiáng)煤礦安全基礎(chǔ)工作，而安全評價是其中一項極為重要的內(nèi)容。我國在煤礦安全評價方面的研究已經(jīng)取得不少成果，本文就煤礦安全評價方法進(jìn)行綜述，并對煤礦安全評價方法的發(fā)展趨勢作出展望。

1 煤礦生產(chǎn)安全評價概述

1.1 安全評價的定義

安全評價主要以系統(tǒng)工程理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用不同的評價方法定量或定性地對評價對象存在的危險因素和有害因素進(jìn)行識別、分析和評估，通過分析結(jié)果給出可行的、合適的安全對策。

1.2 影響煤礦生產(chǎn)安全的因素

煤炭產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展使得煤炭企業(yè)的數(shù)量和煤炭產(chǎn)量都在逐年上升，安全事故的數(shù)量也隨之增加。產(chǎn)生事故的原因是多方面的，就現(xiàn)場環(huán)境而言，地形地貌、煤層開采條件、瓦斯含量都會對煤炭開采工作產(chǎn)生巨大影響，但更主要的影響因素是管理制度、員工業(yè)務(wù)能力、設(shè)備技術(shù)的可靠程度等。煤礦安全評價對象及方法見表1。

表1 煤礦安全評價對象及方法

1.3 煤礦安全評價方法

我國煤礦企業(yè)采用的安全評價方法主要有安全檢查表法、事故樹分析法、模糊綜合評價法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等。隨著計算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開始應(yīng)用于煤礦安全評價中。近年來多采用定量方式，經(jīng)數(shù)學(xué)模型運(yùn)算，得到各個評價指標(biāo)的影響程度及權(quán)重，再通過調(diào)整權(quán)重來確定評價對象是否處于安全狀態(tài)。以下分別介紹近幾年在煤礦生產(chǎn)中應(yīng)用較為廣泛的評價方法。

1.3.1 模糊綜合評價方法

該方法主要以數(shù)學(xué)模糊理論為基礎(chǔ)，綜合考慮多個因素，對被評價事物隸屬等級進(jìn)行綜合性評判。

該方法的優(yōu)勢在于層次性和系統(tǒng)性強(qiáng)，評價結(jié)果可以量化，適合非確定性問題。但也存在主觀性過強(qiáng)、需要確定隸屬函數(shù)、存在一定風(fēng)險等缺點。王旭等[18]使用模糊數(shù)學(xué)理論對煤礦進(jìn)行了安全評價，發(fā)現(xiàn)此方法可以在數(shù)據(jù)不充分的條件下降低一般評價方法的主觀性，體現(xiàn)評價因素和評價過程的模糊性，能客觀地評定煤礦的安全狀況。也有學(xué)者將模糊方法與其他方法相結(jié)合[19]，以降低模糊評價的主觀性，使評價過程更為客觀。

1.3.2 結(jié)合TOPSIS法的評價方法

TOPSIS法是一種有限方案多目標(biāo)決策分析方法。在煤礦安全評價過程中，許多學(xué)者在進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重計算后多應(yīng)用TOPSIS法構(gòu)建相應(yīng)的模型并通過此方法進(jìn)行安全評價。

TOPSIS法易于理解，計算快捷，適用于多目標(biāo)決策問題，但如果信息不全，則該法在評價過程中會存在一定的主觀性，不能正確決策。因此在使用該法的過程中需不斷改進(jìn)并與其他方法相結(jié)合，以盡可能提高其適用性。賈寶山等[20]將層次分析法(AHP)與TOPSIS法相結(jié)合，基于AHP法確定了各層指標(biāo)的重要度，同時利用TOPSIS法確定了礦井安全現(xiàn)狀等級。

1.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，許多學(xué)者將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于煤礦安全評價中，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法計算能力的不足，可以得到較為準(zhǔn)確的評價結(jié)果，并且能提高安全評價的效率。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在煤礦安全評價中的應(yīng)用已非常廣泛，眾多學(xué)者使用該方法對煤礦進(jìn)行了安全評價并取得了良好的效果[21-22]，其優(yōu)缺點非常明顯：①優(yōu)點是計算能力強(qiáng)，降低了人工評價帶來的人為因素的影響，評價結(jié)果更客觀準(zhǔn)確，能夠?qū)崿F(xiàn)靜態(tài)或者動態(tài)的安全評價；②缺點是運(yùn)算速度較慢，當(dāng)數(shù)據(jù)較多且分散時系統(tǒng)易癱瘓，需要采集大量數(shù)據(jù)樣本和具有豐富的經(jīng)驗，易陷入局部最優(yōu)，使得全局最優(yōu)解無法收斂。因此也有學(xué)者結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其他方法對煤礦進(jìn)行安全評價，如層次分析法、組合賦權(quán)[23]等。楊力等[24]將支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)算法用于煤礦安全評價中，此方法需要的樣本數(shù)量少且具有分類能力強(qiáng)、泛化能力強(qiáng)、計算速度快等特點，彌補(bǔ)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足。其他如遺傳算法、極限向量機(jī)算法、競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法在煤礦安全評價中亦有應(yīng)用。

1.3.4 其他評價方法

模糊評價、TOPSIS、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是近幾年使用較多的安全評價方法，除此之外，還出現(xiàn)了其他定量方法：汪劉凱等[25]采用層次聚類分析法為煤礦本質(zhì)安全提供了決策依據(jù)；鄒德均等[26]利用風(fēng)險評估法對煤礦安全風(fēng)險進(jìn)行了評估。

2 煤礦安全評價的發(fā)展趨勢

隨著計算機(jī)及統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展，曾經(jīng)難以獲取的指標(biāo)或未曾發(fā)現(xiàn)的指標(biāo)被引入新的指標(biāo)體系中，使新的評價體系擁有更為豐富的數(shù)據(jù)。評價體系指標(biāo)主要反映煤礦生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的變化，如何使指標(biāo)更加合理、更加貼近實際，尚需進(jìn)一步研究。隨著仿真技術(shù)的發(fā)展，模擬礦井生產(chǎn)的復(fù)雜環(huán)境可以為煤礦安全評價提供更為精確的模型，將仿真技術(shù)應(yīng)用于煤礦安全評價將成為未來的發(fā)展趨勢。

3 結(jié)語

煤炭工業(yè)作為我國的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)之一，其安全問題是人們關(guān)注的熱點。在煤礦生產(chǎn)過程中，由于地質(zhì)條件的復(fù)雜性，往往難以獲得第一手資料，導(dǎo)致對安全的綜合評價以及全面評價十分困難。安全評價結(jié)果可以作為煤礦安全生產(chǎn)的參考依據(jù)，但是不能準(zhǔn)確判斷煤礦是否安全，尚需探索可以全面反映煤礦實際的評價方法和體系。