安全科学技术

基于熵权物元可拓模型的隧道瓦斯等级评价

黄仁东，张小军

摘要：目的：改革开放以来，随着我国经济的高速发展，交通运输业变得日益繁荣。隧道工程作为我国交通运输体系的重要组成部分，由于其可以克服高程或地形障碍、提高车速、改善线形、节约燃料、保护生态环境等优势，受到了广大工程师的青睐。而在我国隧道工程建设过程中，常常会遇到煤层，煤层的存在给隧道施工带来了重大的安全隐患。因此，为了尽可能地降低隧道建设过程中的煤层瓦斯事故的风险性，必须在瓦斯隧道的规划选线阶段对其瓦斯等级进行评价。将熵权法引入可拓学理论中，在标准的可拓评价法的基础上，建立熵权物元可拓模型对穿越煤层的隧道进行瓦斯等级评价，以降低穿越煤层的隧道施工过程中瓦斯事故的风险。方法：利用熵权物元可拓模型评价隧道瓦斯等级，首先将熵权法引入可拓学理论中，建立熵权物元可拓模型，并将隧道瓦斯等级分为4级：Ⅰ 级（瓦斯突出隧道）、Ⅱ 级（高瓦斯隧道）、Ⅲ 级（低瓦斯隧道）、Ⅳ 级（微瓦斯隧道）。其次，选取地层岩性、地质构造、煤层厚度、隧道埋深、水文地质条件等5个分级指标作为隧道瓦斯等级评价指标，并确定经典域R0、节域Rp以及待评物元Rm，其中经典域R0为各评价指标评分值范围构成的矩阵，节域Rp为各指标在全体级别中所对应取值范围中最小值与最大值构成的矩阵，待评物元 Rm是专家根据待评隧道的实际赋存情况确定各指标的评分值。然后，对评价指标进行无量纲化处理，并计算隧道瓦斯等级评价指标的关联度，同时，借助熵权法建立判断矩阵，计算各评价指标的权重。最后，将各评价指标关联度与各评价指标权重相乘，得到待评瓦斯隧道与各瓦斯等级的加权关联度，并根据关联度最大识别原则，判定隧道的瓦斯等级。结果：运用熵权物元可拓模型对现已确定瓦斯等级的10条隧道进行瓦斯等级评价发现：应用该模型得到的隧道瓦斯等级与应用GTC计算法和现场勘查验证得出的隧道瓦斯等级完全吻合，准确率达到100%。结论：将熵权法与可拓学理论相结合，建立熵权物元可拓模型，能够准确地得出穿越煤层的隧道的瓦斯等级，量化隧道瓦斯突出的可能性，从而为隧道施工阶段的瓦斯分级应急管理提供重要的依据。熵权物元可拓模型是一个多指标的评价系统，能从定性和定量2个角度描述评价对象的瓦斯等级。借助于信息熵的理论来确定各评价指标的权重，避免了指标权重分配上的主观随意性。熵权物元可拓模型为隧道瓦斯等级评价提供了一条有效的技术途径，但同时也要看到，该方法存在诸如指标的选择，量值范围的界定以及指标评分存在主观性等问题，有待进一步研究和完善。

来源出版物：中国安全科学学报, 2012, 22(4): 77-82

入选年份：2017

基于SEM的不安全行为与其意向关系的研究

刘海滨，梁振东

摘要：目的：不安全行为是导致煤矿事故发生的重要原因。以故意违章为主要表现形式的意向性不安全行为在我国煤矿频频发生，是当前煤矿安全管理实践和研究关注的热点。因此，研究不安全行为意向及其影响因子与不安全行为的关系，有助于挖掘不安全行为产生的深层次原因，为不安全行为的干预和控制提供理论依据。为检验不安全行为意向与不安全行为之间的关系，本研究基于计划行为理论，研究员工安全行为态度、班组安全氛围、不安全行为风险认知偏差与不安全行为意向及不安全行为之间的关系。方法：基于计划行为理论，提出员工安全行为态度、班组安全氛围、不安全行为风险认知偏差与不安全行为意向和不安全行为之间的关系假设。对员工安全行为态度、班组安全氛围、不安全行为风险认知偏差及不安全行为意向的测量，采用了刘海滨及梁振东编制的相关量表，其中安全行为态度有5个测量项目，班组安全氛围有4个测量项目，行为风险认知偏差有4个测量项目。不安全行为数据采用员工自陈问卷的方法收集，为便于员工陈述和估算，研究中要求调查对象报告两类不安全行为数值：一类是被安全管理系统发现并记录的不安全行为数据，另一类是没有被安全管理系统发现或没有被记录的不安全行为数据。研究采用分层随机抽样的方法，从中国河北、山西、甘肃、内蒙古等省区7个煤矿抽取了735份有效样本数据，并利用AMOS 17.0建立结构方程模型，对研究假设进行了验证分析。结果：基于计划行为理论提出的假设模型的潜变量的组合信度均大于0.6，平均方差抽取量均小于0.3，假设模型具有良好的建构信度；模型2的各项拟合指标良好，χ2（145，n＝735）＝311.70，P＜0.01；χ2/DF＝2.15；GFI＝0.96；AGFI＝0.94；NFI＝0.92；CFI＝0.96；RMSEA＝0.04；SRMR＝0.0362。表明研究假设模型是可以接受的。不安全行为意向能够显著预测不安全行为的发生（b＝0.85，P＜0.01），班组安全氛围与不安全行为意向显著负相关（b＝-0.36，P＜0.01）；安全行为态度与不安全行为意向显著负相关（b＝-0.23，P＜0.01）；员工对不安全行为风险的认知偏差与不安全行为意向显著负相关（b＝-0.57，P＜0.01）；员工对不安全行为风险的认知偏差与不安全行为显著负相关（b＝0.51，P＜0.01）。结论：计划行为理论能够较好地解释不安全行为及不安全行为意向的关系。不安全行为意向显著影响不安全行为，通过干预不安全行为意向，可以降低不安全行为的发生。安全行为态度、班组安全氛围、不安全行为风险认知偏差显著影响不安全行为意向。不安全行为风险认知偏差对不安全行为意向和不安全行为均有显著影响。校正员工的安全行为态度、提升员工所在班组的安全文化氛围、对员工不安全行为风险认知偏差进行校正，是降低员工不安全行为意向、减少员工不安全行为的重要措施。

来源出版物：中国安全科学学报, 2012, 22(2): 23-29

入选年份：2017

基于主成分分析与Fisher判别分析法的矿井突水水源识别方法

鲁金涛，李夕兵，宫凤强，等

摘要：目的：在判别突水水源的过程中，通常采用地下水、同位素、水温和水位动态观测等方法。由于不同水层的水化学样本数据存在较大差异，因此，一般选用水化学数据作为基本信息，它能反映地下水的基本特征。根据矿井水样的水化学成分判别突水水源的数学方法有很多，如模糊综合评判法、灰色关联度理论、BP神经网络、Fisher判别理论等。这些水源判别理论方法中，大部分并没有考虑水化学判别指标之间信息叠加导致水源误判的问题。为此，用主成分分析（PCA，principal components analysis）法对水源水化学的指标数据进行信息提炼，把多个彼此相关联的指标变量通过线性组合转化为彼此独立新的样本指标，有效提取原各水源的水化学指标变异信息，消除指标间信息叠加造成的影响，以更加有效地描述不同水源的特征，然后结合Fisher判别分析法对处理过的样本数据进行判别，建立 PCA和Fisher判别分析相结合的模型，来识别矿井突水水源。方法：综合考虑各组分对于不同水源的差异性和数据的有效性，参考相关文献，选取和总硬度（X7）共7种组分的含量，作为矿井突水识别模型的水源指标（单位均为mg/L）。以安徽省淮南市新庄孜矿井突水信息为工程背景，结合PCA和Fisher判别分析建立突水水源的识别模型。新庄孜矿井突水水源分为3类：煤系含水层Ⅰ，太灰含水层

Ⅱ，奥灰含水层

Ⅲ。从新庄矿井的多年的突水水源观测资料中选取 33个水样水化学数据作为训练样本，其中煤系水样 12个，太灰水样 12个，奥灰水样 9个。首先对的样本数据进行标准化处理，然后对标准化处理后的样本数据进行PCA处理。依据 PCA碎石图中的各主成分信息量的分布规律，提取前4个主成分，选取的主成分数据包含了原数据信息量的97.9%的信息，可以有效概括原始样本信息。利用33个样本数据进行学习。以Ⅰ，Ⅱ和Ⅲ等3类水源作为3个不同的总体，并假设3类水源总体的协方差矩阵相等。将上面通过PCA法得到的4个主成分作为Fisher判别分析模型的4个判别指标，按照提出的Fisher判别分析法进行计算，求得Fisher判别函数。将全体训练样本逐个代入已建立的判别准则中进行回判，该方法判别正确率为88%。利用传统的Fisher水源判别模型判别正确率为 85%。通过 2种不同模型的回判结果比较，可认为PCA与Fisher判别模型比较可靠，稳定程度高，能满足突水水源识别的实际要求。结果：根据学习好的PCA与Fisher判别模型对新庄孜矿井的12个待判水样样本进行判别，除了2个样本的太灰水误判成了奥灰水，其他预测结果与实际结果是一样的，预判准确率为83%，该模型能对待测水样进行有效地分类。利用传统的Fisher判别理论对水样进行预测，误判了4个，预判准确率为67%。综合比较，可认为PCA与Fisher判别模型对待测水样具有更好的识别能力。结论：（1）结合矿井突水水源的信息特征，提出基于PCA和Fisher判别分析的突水水源判别方法。在水源判别过程中，利用PCA法的优越性，即不仅可以通过少量的指标变量有效表征矿区各水源的水化学特性，还能更好地消除水源判别中由于变量之间相互信息叠加而产生的影响。研究结果表明，对数据信息进行PCA法处理后，突水水源的判别精度比单纯使用Fisher判别法有较大提高。（2）基于提出的判别模型，以矿井实测数据为样本所做的突水水源判别只是初步的研究。在后续的研究中，应存模型建立前期，收集大量矿区水源的原始水质资料，并选择具备代表性、正确性的相关水质离子信息，以提高突水水源模型的判别精度。

来源出版物：中国安全科学学报, 2012, 22(7): 109-115

入选年份：2017