基于粗糙集和拉开档次法的煤矿本质安全管理评价模型

王 蕾，杨 力(.安徽理工大学经济与管理学院，安徽 淮南 300；.安徽理工大学人文社会科学学院，安徽 淮南 300)



基于粗糙集和拉开档次法的煤矿本质安全管理评价模型

王 蕾1，杨 力2
(1.安徽理工大学经济与管理学院，安徽 淮南 232001；2.安徽理工大学人文社会科学学院，安徽 淮南 232001)

为提高煤矿企业本质安全管理评价的准确度，减少人为主观因素在安全管理评价中的影响，建立了基于粗糙集和拉开档次法的煤矿本质安全管理评价模型。粗糙集方法从特征选择的角度约简出最能体现特征类别的少数关键属性，依此构建出煤矿本质安全管理评价指标体系；利用拉开档次法对小样本进行评价，以定量化方法解决多属性综合评价问题，进而得出煤矿本质安全管理评价结果；两种方法相结合，有利于对小样本数据的煤矿本质安全管理进行评价。以某大型煤电集团本质安全管理评价资料进行实证研究，通过实验数据与原评价结果的对比，得出该评价模型具有较高的精度，有助于评价煤矿安全管理水平，对建立煤矿安全管理机制具有重要作用。

本质安全管理；粗糙集；拉开档次法；评价模型

本质安全型煤矿企业，是指运用先进的安全管理理念、科学的安全管理方法以及先进的科学技术，使得企业内部的人、物、系统、制度达到安全、和谐、统一，从而使各类事故降到最少，最终实现企业零事故的本质安全[1-2]。近年来我国各地区煤矿事故时有发生，不仅给我国造成了巨大的损失，也严重危害了许多煤矿工作人员的人身安全，而90%的煤矿事故发生都是由于管理的疏忽所造成的。因此，从2005年以来，我国政府提出煤矿“两型三化”的发展方向，煤矿企业要建设成为安全高效型、本质安全型的矿井。煤矿本质安全管理作为本质安全型煤矿的核心内容，做好煤矿本质安全管理评价对煤矿的安全、高效发展具有十分重要的作用。

1 文献综述

煤矿本质安全管理的内涵、指标体系和评价模型，是做好煤矿本质安全管理评价的重要组成部分，三者之间密不可分。从内涵角度，杜春宇等从煤矿管理的多个角度进行分析，分别从宏微观两个方面探讨了煤矿本质安全管理的内涵[1]，同时提出了煤矿本质安全管理评价指标[3]。从指标体系角度，李新春和宋学锋的指标体系主要是从风险管理和闭环管理方面进行的，据此得出了一些改进措施[4]。从评价模型角度，主要是利用层次分析法、模糊综合评价方法，而这些方法在指标权重的设定上会受到人为主观因素的影响，进而对最终评价结果的准确性产生影响。王志慧等采用层次分析法构建了评价模型[5]，杜春宇等在此基础上进一步探索，采用模糊层次分析法对指标进一步模糊细分，改进了评价模型[6-7]。针对以上研究的缺陷，本文建立了基于粗糙集和拉开档次法的煤矿本质安全管理评价模型，利用粗糙集理论约简出煤矿本质安全管理评价指标体系，使得有限的评价指标能够满足评价的要求。利用拉开档次法进行评价，既能反映出样本之间的差异性，对评价结果进行排序分级；同时还能减少主观因素对指标权重的影响，直接利用评价数据进行评价，进一步提高评价结果的准确度。

2 基于粗糙集和拉开档次法的本质安全管理评价模型构建

2.1 煤矿本质安全管理评价指标的选取

煤矿本质安全管理就是对煤矿企业中存在的、可能造成事故的各种不安全因素进行识别并超前控制，从而减少煤矿事故发生的现代管理方法。对煤矿企业本质安全管理的评价本质上就是对煤矿生产各环节的安全管理评价，它涉及到人、设备、环境、管理等多个要素，煤矿本质安全管理的目标就是要达成这些要素的匹配，从而达到企业的装备先进、环境可靠、管理精细，安全领先。

从指标选取的角度，煤矿本质安全管理的主要要素涵盖4M理论的四个方面[8]，即人(Men)、设备(Machine)、环境(Environment)和管理(Management)。基于人-设备-环境-管理为一体的评价指标的主要方面，细分出与此相关的各个因素。

对于指标体系的进一步细分，则采用粗糙集理论。在对煤矿本质安全管理进行评价时，为防止重要因素的漏选，普遍的做法是选择较多的评价指标集，但当评级指标过多时，无疑会增大评价的难度。但实际应用中，并不是所有的评价指标都是非常有用的。从特征选择的角度考虑，类别在很大程度上是由最能体现出类别特征的少数关键属性决定的。所以，可以利用特征方法选出一些对评价起主要作用的影响因素，以此作为运用拉开档次法的评价指标。粗糙集为解决这一困难提供了较好的方法。粗糙集约简是用于数据选择和分析的重要方法，知识约简能够删除冗余指标，从众多有相互关联的因素中找出最本质的特征变量。

设煤矿本质安全管理评价指标的论域为V[9]，R为V上的一个等价关系，则K=(V，R)称为一个近似空间。若x，y∈V且(x，y)∈R，则x和y在K上是不可区分的，R被称为一个不可分辨关系。若P⊆R，且P≠φ，则R∩P也是一个等价关系，并且称为P上的一个不可分辨关系，记为ind(P)。若属性r∈P，且ind(P)=ind(P-(r))，则称r为P上可省略的，否则称r为P上不可省略的。当属性r为P上可省略时，可以认为属性r对于评价煤矿本质安全管理的意义不大，属于冗余属性，省略以后不会影响到煤矿本质安全管理的评价。利用这一特性就可以对煤矿本质安全管理的评价指标进行知识约简，从众多的条件属性中最大限度地删除冗余属性，提取出最小数量的必要属性。

通过文献研究和实地调查，可以看出煤矿本质安全管理评价体系是一个纷繁复杂的评价体系，涵盖了煤矿安全管理的方方面面。构造的评价体系见图1[10-11]。

2.2 煤矿本质安全管理评价模型设计

煤矿本质安全管理评价是一个多属性综合评价问题，拉开档次法正是解决这类问题的恰当方法。在得出核心评价指标体系之后采用拉开档次法对样本进行评价。评价模型见图2。

图1 煤矿本质安全管理评价指标体系

设极大型评价指标为x1，x2，…，xn(如果有指标不是极大型，则将其转化为极大型)，则线性函数(式(1))即被评价对象的综合评价函数[12-14]。

y=ω1x1+ω2x2+…ωnxn=ωTx

(1)

式(1)中：ω=(ω1，ω2，…，ωn)T看作n维的待定正向量(所发挥的作用等于权系数向量)；x=(x1，x2，…，xn)T是被评价对象的原始状态量。

假设将第i个被评价对象的n个标准原始观测值xi1，xi2，…，xin代入式(1)中，得到式(2)。

yi=ω1xi1+ ω2xi2+ …ωnxi n，i = 1，2，…m

(2)

假设有式(3)。

(3)

那么式(2)可改写为式(4)。

y=Aω

(4)

确定权系数向量ω的基准是能最大程度地表现出因“质量”不同而导致的评价对象间的不同。若用数学语言描述，则是求出指标向量x的线性函数ωTx，并要求该函数对m个评价对象取值的方差尽可能最大，分散程度尽可能最大。

变量y=ωTx依照m个评价对象取值，以此构成的样本方差表示为式(5)。

(5)

ns2=ωTATAω=ωTHω

(6)

在式(6)中，H=ATA是对称矩阵。

很明显，假如对ω不加限制，式(6)取值可取任意大的值。在ωTω=1时，要求求出式(6)的最大值。即选择一个ω，使其满足式(7)。

maxωTHω

(7)

3 实证分析

以某大型煤电集团的以往资料为例，获得样本数据资料，见表1。表中的数据是各矿井的评价结果，本质安全管理等级是通过Delphi法由专家经验得到。依据本质安全型煤矿建设水平的不同层次，本质安全管理评价等级共划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四级。本质安全Ⅰ级各指标得分均不低于90分，本质安全Ⅱ级各指标得分均不低于80分，本质安全Ⅲ级指标得分均不低于70分，若未达到上述评定要求，则判定为非本质安全Ⅳ级。

表1中的数据都是极大型指标，因此将其标准化，得出的数据处理结果见表2。

通过使用Matlab计算求得对称矩阵H，见式(8)。

(8)

将该向量归一化后，则有式(9)。

(9)

表1 样本数据表[15]

表2 数据处理结果

表3 评价结果表

表4 新模型结果与原模型结果对比

由表4可以看出，基于粗糙集和拉开档次法的模型评价结果与原评价结果基本一致，但是也存在不同之处，矿井2由原来的Ⅲ级变为Ⅱ级，矿井4由原来的Ⅰ级变为Ⅱ级，相比样本结果来看，新模型的评价结果更为准确，更有说服力。首先，基于粗糙集和拉开档次法的模型采用定量化的权重赋值方法，不但有力地突出了各评价指标间重要性不同，同时所得结果更加客观。其次，从指标得分值来看，矿井2的前3项指标得分都高于80，只有第四项较低，而且第四项的权重最小，所以将矿井2由原来的Ⅲ级变为Ⅱ级更准确；矿井4在四项指标中只有第一项高于90分，其余三项都低于90分，而且占权重最大的第三项指标的分数是四项指标中最低的，因此将矿井4由原来的Ⅰ级变为Ⅱ级更合理。

4 结 论

本文提出了一种基于粗糙集和拉开档次法的煤矿本质安全管理评价模型，并将其实际应用到煤矿本质安全管理评价中。

1)基于粗糙集和拉开档次法的煤矿本质安全管理评价模型充分利用了粗糙集擅长处理众多解释变量的能力，以及拉开档次法基于差异功能驱动的评价能力，极大地提高了评价精度。

2)利用粗糙集对煤矿本质安全管理评价指标进行约简，在信息完整的前提下得到了必要的评价指标，构建了煤矿本质安全管理评价指标体系，使得拉开档次法的样本数据大大减少，提高了模型的评价效率。

3)把拉开档次法作为后置的评价方法，提高了模型的信息处理能力。解决了样本数据量纲化和标准化问题，用定量的方法对指标数据进行赋权，与传统的模糊评价法、层次分析法和德尔菲技术相比，获得的评价结果更加客观，减少了人为主观因素对评价结果的影响。

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Evaluation model for coal mine inherent safety managementbased on integration of rough sets and deviation maximization method

WANG Lei1，YANG Li2

(1.School of Economics and Management，Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001，China；2.School of Humanities and Social Science，Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001，China)

To improve coal mine safety management evaluation accuracy and reduce the influence of the person’s subjective factors on the evaluation results，integrated model of rough sets and deviation maximization method for coal mine safety management evaluation is proposed in this paper.Rough sets select a few key attributes based on feature selection，and construct coal mine inherent safety management evaluation system；deviation maximization method which is a quantitative method is used for small samples to solve the multi-attribute comprehensive evaluation problem，then come to get the coal mine inherent safety management evaluation results；combination of the two methods is conducive to evaluate coal mine inherent safety management of small samples.Taking some evaluation data of a coal enterprise as samples，through comparison practical data with original data，empirical results show that this evaluation method had a high accuracy，so it would be helpful to evaluate the coal mine safety management level，and be important for the establishment of the coal mine safety management mechanism.

inherent safety management；rough sets；deviation maximization method；evaluation model

2014-11-17

国家自然科学基金项目“煤矿应急救援能力评价方法与应用研究”资助(编号：71371014)；国家自然科学基金项目“基于小样本数据的煤矿安全评价方法与应用研究”资助(编号：71071003)；安徽理工大学大学生科研项目“煤矿应急救援能力评价与应用研究”资助(编号：ZZ1412)

王蕾(1991-)，女，山西长治人，硕士生，攻读安徽理工大学管理科学与工程专业，研究方向为决策理论与方法、煤矿安全管理。E-mail：1334827837@qq.com。

杨力(1972-)，男，安徽淮南人，博士，教授，研究方向为决策理论与方法、煤矿安全管理。

C939

A

1004-4051(2015)11-0016-05