楊 洋，張文博，左晨曦，王子軒

（中國礦業(yè)大學（北京）管理學院，北京100083）

“人-機-環(huán)-管”理論常用于安全生產(chǎn)領(lǐng)域中的不安全因素分析，為控制生產(chǎn)過程和安全管理提供了理論依據(jù)，預防事故的發(fā)生。該理論由美國學者Wright 于1940 年首次提出。其中，人員因素研究人的心理生理、自身素質(zhì)、教育培訓、工作環(huán)境因素影響下的不安全行為對安全生產(chǎn)的影響；機械設備因素則研究設備的質(zhì)量、性能等要素對安全的影響，主要表現(xiàn)為設備磨損老化、安全設施不完備等；環(huán)境因素是影響安全生產(chǎn)的客觀因素，它會在一定程度上影響人和機械在工作環(huán)境中的狀態(tài)，主要表現(xiàn)為工作場所管理混亂以及惡劣的自然環(huán)境；管理因素對安全生產(chǎn)的影響主要表現(xiàn)在安全管理體系不健全、管理方法不科學、安全技術(shù)不完備等。煤礦安全管理系統(tǒng)是一個復雜、龐大且極其重要的系統(tǒng)，影響其安全性的因素也有很多。我國學者從“人-機-環(huán)-管”理論中得到啟發(fā)，對煤礦安全管理系統(tǒng)進行分類、優(yōu)化、識別以及控制以預防煤礦事故。唐艷春[1]認為要減少事故發(fā)生，就必須協(xié)調(diào)人、機、環(huán)境和管理4 項要素之間的關(guān)系。崔鐵軍[2]將傳統(tǒng)礦業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)根據(jù)“人-機-環(huán)-管”分為4 個子系統(tǒng)，在此基礎上將智能科學技術(shù)融入傳統(tǒng)礦業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，提升煤礦安全管理能力。Goffart T V[3]從“人-機-環(huán)-管”4 個方面給出了預防事故的方法事例，并結(jié)合煤礦多功能安全系統(tǒng)說明了確保礦工安全的工程工具和系統(tǒng)進一步開發(fā)的可行方向。WU Yaqin[4]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從“人-機-環(huán)-管”4 個方面為地下煤礦建立了動態(tài)信息平臺，可提升用戶的危險點和后續(xù)決策能力，確保地下采礦安全。除此之外，還有大量文獻研究了上述每種因素分別對煤礦安全的影響?；凇叭?機-環(huán)-管”理論，梳理煤礦安全管理研究現(xiàn)狀，分析研究內(nèi)容的演化趨勢和未來發(fā)展方向。

1 員工管理視角下的煤礦安全研究演化分析

煤礦員工的不安全行為對煤礦安全有著重要的影響。Yu Kai[5]認為人的不安全行為是造成煤礦安全事故的主要原因，其從個體因素、自然環(huán)境、安全領(lǐng)導、安全管理和群體因素5 個方面確定了煤礦工人不安全行為對煤礦安全的影響。該方向研究分為3個階段：

1）在2011 年之前，對于礦山安全人員管理方面的研究主要集中于對礦工不安全行為分析，探討礦工不安全行為的影響因素和對策。李兆祥[6]從人的心理、思想以及行為方面分析了礦工不安全行為的構(gòu)成、根源和表現(xiàn)，認為防止人的不安全行為應該從培訓、管理等方面進行改進。還有多個學者都從心理學、行為科學視角入手，分析礦工的心理狀態(tài)如工作倦怠、情感耗竭以及疏離工作等，以及分析礦工的生理狀態(tài)如空間知覺差、聲光反應遲鈍、工作操作穩(wěn)定性等，以及環(huán)境等外部因素對礦工的影響，并從安全教育及管理方面提出了若干對策來消除礦工不安全行為，為煤礦安全管理提供依據(jù)。

2）2011—2014 年，對于礦山安全人員管理方面的研究開始向不安全行為的風險分析及預測方面轉(zhuǎn)變，通過分析理論和建立模型來預測和控制礦工不安全行為。劉海濱[7]采用了結(jié)構(gòu)方程模型，得出安全行為態(tài)度、安全氛圍、行為風險認知偏差以及不安全行為意向有相關(guān)性，為不安全行為的預測提供幫助。安景文等[8]采用網(wǎng)絡層次分析法和物元可拓模型，構(gòu)建了礦工不安全行為指標體系。田水承等[9]基于計劃行為理論分析礦工不安全行為產(chǎn)生的影響因素，為行為預測和控制提供指導。劉雙躍等[10]采用模糊聚類方法，將不安全行為的產(chǎn)生分為3 個基本要素，并針對性地提出了安全教育模式。Liu Rulin[11]基于HFACS-CM 模型和AHP 方法分析得出外部環(huán)境、組織影響和領(lǐng)導行為會影響煤礦工人的安全行為，為事故調(diào)查和人員控制提供依據(jù)。

3）2014 至今，學者逐漸開始運用數(shù)字化技術(shù)研究不安全行為。郭紅領(lǐng)、劉文平等人[12]利用建筑信息模型（BIM）和定位技術(shù)（PT）來研究工人不安全行為的預警系統(tǒng)，從而能夠及時獲取工人的位置和行為信息。佟瑞鵬[13]提出了融合深度學習的計算機視覺、深度圖像和AI 識別技術(shù)的方法，對礦工的不安全行為能夠有效識別。田水承等[14]通過Netlogo 仿真平臺對礦工不安全行為進行模擬仿真，通過模型中的取值來預測不安全行為的發(fā)展趨勢。

綜上所述，礦山安全管理中對人員管理方面的研究逐漸與新興技術(shù)結(jié)合，體現(xiàn)了煤礦安全管理數(shù)字化的趨勢，未來在此方向要加深與大數(shù)據(jù)、云計算等信息化技術(shù)深度融合，提升對人員不安全行為的管理水平。

2 機械設備管理視角下的煤礦安全研究演化分析

礦山機械設備使用管理對煤礦安全管理有著非常重要的意義，在此方面應提升礦山機械設備的規(guī)范性，制定有效的管理制度并做好人員培訓工作，保證機械設備正常運行，從而促進礦山安全、高效生產(chǎn)。該方向研究分為3 個階段：

1）2006 年之前，對于煤礦安全管理中的機械因素的研究力度較小，主要涉及機械故障維修、狀態(tài)監(jiān)測等內(nèi)容。盧共平[15]提出了煤機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對煤礦采掘機械進行檢測、維護、預報故障，可預防礦井事故的發(fā)生。在這一階段還存在著大量運用FTA 方法、油料分析技術(shù)、小波分析方法、因果圖理論、無損檢測技術(shù)等對于煤礦機械設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的應用分析，以及提出了狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)，為掌握設備狀態(tài)、指導設備修理和防止由于機械故障而引起的突發(fā)事故提供依據(jù)。

2）2006 年至2012 年左右，關(guān)于煤礦安全管理中的機械因素的研究開始結(jié)合新技術(shù)，出現(xiàn)了對于煤礦機械故障預測檢測維修新方法。耿濤、宋宜梅等人[16]將現(xiàn)代信號處理和診斷技術(shù)應用于礦山機械故障診斷中，構(gòu)建了符合OSA-CBM 標準的礦山設備監(jiān)測診斷系統(tǒng)。吳炳勝[17]建立了煤礦機械安全風險評價體系，開發(fā)了基于風險管理的煤機監(jiān)控和智能決策系統(tǒng)。馬修泉等[18]介紹了新型的石墨/鐵基耐磨復合材料以及其在提升煤機安全方面的應用。還有多位學者則通過小波去噪方法、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、LabVIEW 開發(fā)平臺來實現(xiàn)對煤礦機械的狀態(tài)監(jiān)測，運用CATIA 平臺進行機械維修模擬，以及ZigBee 技術(shù)的應用，來提升煤礦在設備方面的安全管理能力。

3）2012 年至今，學者在機械因素方面的研究通過建模、與信息化等技術(shù)結(jié)合的方式，來創(chuàng)新煤礦機械的監(jiān)測、預測以及維修保養(yǎng)的技術(shù)手段。劉海波等[19]通過對人工神經(jīng)元模型、神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法以及動態(tài)仿真等理論的應用，構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的煤礦機械設備狀態(tài)監(jiān)測記錄模型。楊小彬等[20]提出了利用圖像識別和聲音識別的機械設備故障監(jiān)測訓練流程模型。Ma Chi[21]通過對基于Ritz 系列的模態(tài)分析方法，研究了過載對集裝箱-繩索振動系統(tǒng)的影響。Cheng Bo[22]提出了一種輕量級的mashup 中間件，通過地下物理傳感器實現(xiàn)對礦井生產(chǎn)設備的遠程監(jiān)視和控制自動化。楊一晴等[23]設計了一種基于LabVIEW 的煤礦旋轉(zhuǎn)機械故障在線診斷及預警系統(tǒng)，能夠準確識別機械故障。

綜上所述，目前該方向主要是利用大數(shù)據(jù)、云計算等，將生產(chǎn)設備與數(shù)字化、信息化技術(shù)相結(jié)合，創(chuàng)新設備管理模式和監(jiān)測技術(shù)，從而實現(xiàn)對生產(chǎn)設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)控，可提升數(shù)字化礦山安全管理水平。

3 礦山環(huán)境視角下的煤礦安全研究演化分析

環(huán)境要素是對于煤礦生產(chǎn)安全有較大影響的客觀因素。該方向研究分為2 個階段：

1）1980—2000 年，國內(nèi)外對于生產(chǎn)環(huán)境環(huán)節(jié)的研究力度較弱，學者們主要研究基礎性的煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)。周長春等[24]提出了用模糊數(shù)來對井下空間瓦斯?jié)舛冗M行表示的方法，可基本實現(xiàn)對瓦斯?jié)舛鹊拈L期全態(tài)預測。曾益章[25]介紹了傳感器的基本組成及原理以及在煤礦環(huán)境安全監(jiān)測系統(tǒng)中的具體應用，指出了礦用傳感器的發(fā)展趨勢。王懷旭[26]提出了STD-BUS 工業(yè)控制機，并與TF-200 型煤礦環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)配套使用來對煤礦環(huán)境進行監(jiān)測。

2）2000 年至今，國內(nèi)外對于環(huán)境管理的研究與云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)結(jié)合，提出了生產(chǎn)環(huán)境安全監(jiān)控的新方法。汪瑩等[27]構(gòu)建了基于粗集-支持向量機的煤礦安全分析預測模型，建立了煤礦安全生產(chǎn)預警指標體系。Cheng Jianwei[28]開發(fā)了基于PC 計算機的礦山大氣爆炸風險的綜合咨詢模型，可對封閉煤礦區(qū)的大氣狀況進行實時監(jiān)測。Jena[29]通過建立巖石力學參數(shù)評估模型來預測與頂板墜落有關(guān)的風險。多位學者基于LoRa 技術(shù)、ZigBee 技術(shù)和多傳感器信息融合與CAN 總線技術(shù)來對井下環(huán)境監(jiān)測與報警系統(tǒng)進行設計，實現(xiàn)對井下環(huán)境的實時控制，提升礦井安全性。

綜上所述，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應用可有效減少由于環(huán)境因素導致的煤礦事故，提升礦山安全管理水平。未來的研究會逐漸建立起全國統(tǒng)一的礦山環(huán)境調(diào)查、評價、檢測預警、修復治理等內(nèi)容的大數(shù)據(jù)采集平臺，開發(fā)礦山環(huán)境人工智能預警功能，最終將環(huán)境數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與模擬預測輸出模型直觀地呈現(xiàn)給社會公眾，為生產(chǎn)環(huán)境安全提供保障。

4 管理技術(shù)視角下的煤礦安全研究演化分析

要提升礦山安全管理水平還要對“人-機-環(huán)-管”中其他要素進行協(xié)調(diào)，建立數(shù)字化礦山綜合管理系統(tǒng)，提高礦山安全管理能力。該方向研究分為2 個階段：

1）1980—2000 年，國內(nèi)外對于管理技術(shù)的礦山安全研究主要集中于煤礦安全管理系統(tǒng)的基礎設計。宋金玲等[30]綜合運用了VB、SQLServer、FormulaOne 等工具建立煤礦安全信息管理系統(tǒng)，為煤礦安全管理的有序開展提供可行性方法。部分學者嘗試了將計算機技術(shù)應用于煤礦安全管理，建立煤礦安全信息計算機管理系統(tǒng)，提升煤礦安全管理水平及能力。此外，還有學者探討了在煤礦安全監(jiān)測管理系統(tǒng)中多媒體技術(shù)的運用，使管理系統(tǒng)具有實施監(jiān)控、及時救援和事故分析3 大功能。

2）2000 年至今，國內(nèi)外對于礦山安全管理技術(shù)方面的研究隨著技術(shù)的發(fā)展進行了創(chuàng)新和完善。毛善君等[31]基于信息技術(shù)和智能管控的特點，提出流程化的智能煤礦管控系統(tǒng)的設計思路和整體構(gòu)架。譚章祿等[32]對安全管理的對象、屬性、認知主體、展示方式、及其效果的評價進行了探究，構(gòu)建了可視化方式選擇模型。姜福興[33]等提出了實時危險性的多參數(shù)監(jiān)測和預警方法，并設計了多參數(shù)聯(lián)合預警平臺。劉海濱等[34]提出了基于IaaS、PaaS 和SaaS 等層次的煤礦安全數(shù)據(jù)分析和輔助決策云平臺的系統(tǒng)框架。Wang Wensheng[35]針對煤礦事故災害的類型和地理信息系統(tǒng)，提出了煤礦安全管理的發(fā)生規(guī)律和工作流模型，提出了隱患識別決策支持系統(tǒng)模型的概念。Liu Quanlong[36]提出了“三防層”的事故發(fā)生機理，提出了對煤礦事故危險進行兩極分化管理的方法，包括根源危害識別、控制標準和控制措施的制定以及整改措施。Salap[37]基于地理信息系統(tǒng)（GIS）提出了地下礦山安全監(jiān)測和管理系統(tǒng)的建設，該系統(tǒng)借助Web 和應用程序?qū)崿F(xiàn)監(jiān)視系統(tǒng)的運行，有效提升煤礦安全監(jiān)測和管理效率。

綜上所述，基于大數(shù)據(jù)的礦山管理系統(tǒng)可以從各個方面實現(xiàn)對礦山生產(chǎn)運行狀態(tài)的及時監(jiān)控，使礦山安全得到有效保障。未來應繼續(xù)結(jié)合最新技術(shù)，創(chuàng)新礦山安全管理技術(shù)與管理系統(tǒng)，做到對煤礦安全隱患信息的多維分析，建立基于互聯(lián)網(wǎng)+的信息處理模式，將系統(tǒng)關(guān)鍵功能進行延伸，實現(xiàn)礦山安全綜合管理平臺的架構(gòu)。

5 結(jié) 語

當前經(jīng)濟與科技的飛速發(fā)展推動了數(shù)字化礦山安全管理的研究，該研究領(lǐng)域仍有相當大的研究空間。在當前的研究中，基于“人-機-環(huán)-管”安全生產(chǎn)理論的大數(shù)據(jù)在煤礦安全管理中的應用主要體現(xiàn)在行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺的建設、煤礦安全綜合信息平臺的建設以及數(shù)據(jù)安全的管控。未來對于數(shù)字化礦山安全管理的研究會繼續(xù)以“人-機-環(huán)-管”安全生產(chǎn)理論為研究框架來促進數(shù)字化煤礦安全管理科技創(chuàng)新，最終達到煤礦與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等的深度融合，極大促進我國煤礦安全管理水平的提高。