回采工作面安全评价研究

王志豪

摘要：当前煤矿安全评价大多以整个煤矿作为评价目标，通过评价能大致了解煤矿的整体安全状况，但影响煤矿安全的灾害种类较多，这类评价针对性不强且无法突出重点。为了解决这一问题，从回采工作面这一角度出发，采用模糊综合评价法，建立安全评价模型对突出矿井回采工作面进行安全评价。运用模糊层次分析（FAHP）和熵权法结合的主客观综合权重法确定各级指标的权重，建立隶属度函数计算相对应的评语集，将各级指标的权重值与相对应的评语集合成计算，得到评价结果。通过九里山煤矿16051回采工作面对该模型进行了实证分析，结果表明该模型评价结果符合现场实际，可用于其他工作面。

Abstract： Most of the current coal mine safety assessments use the entire coal mine as the evaluation target. Through evaluation， the overall safety status of the coal mine can be roughly understood， but there are many types of disasters affecting coal mine safety， and such evaluations are not targeted and cannot highlight the force. In order to solve this problem， from the perspective of mining face， the fuzzy comprehensive evaluation method is used to establish a safety evaluation model to evaluate the safety of the mining face. The subjective and objective comprehensive weighting method combined with fuzzy analytic hierarchy process （FAHP） and entropy weight method is used to determine the weight of each level of indicators， and the membership function is used to calculate the corresponding set of comments， and the weights of the indicators at each level are combined with the corresponding comments to get the evaluation result. The model is tested by the 16051 mining work of Jiulishan Coal Mine. The results show that the model evaluation results are in line with the actual situation and can be used for other working surfaces.

关键词：煤与瓦斯突出;回采工作面;综合权重;模糊综合评价法;隶属度函数

Key words： coal and gas outburst;mining face;comprehensive weight;fuzzy comprehensive evaluation method;membership function

0  引言

目前我国煤矿安全评价研究的成果主要集中在两个方面：煤矿安全评价模型的研究和评价指标体系的建立。从煤矿安全评价的现状总结当前所存在的主要问题是;第一，选用单一评价方法建立安全评价模型，会使得评价结果包含过强的主观性或是客观性，评价结果缺乏科学性;第二，评价指标的选取不够完整，评价应该要体现出煤矿的整体性，而当前的评价，指标的选取过于笼统，评价结果并不能很好的体现出煤矿安全的整体性;第三，评语集的确定多采用专家打分法，这样既使得评语集主观性过强，也没有有效的利用指标实测数据。

1  安全评价模型的建立

为了解决上述问题，本文从以下几个角度出发建立安全评价模型。第一，权重集的确定采用了主客观结合的方法，所得到的综合权重既包含专家的知识经验，又能挖掘出数据本身携带的信息;第二，选择了煤与瓦斯突出矿井的回采工作面作为评价目标，从煤与瓦斯突出这一灾害角度出发，针对同类型回采工作面建立评价指标体系，能够较为全面的体现出其完整性;第三，评语集的确定，利用了数据指标分级并建立相应的正态型隶属度函数，这样可以充分利用指标的实测数据，使得评语集也同时综合了主客观因素。

1.1 安全评价指标的确定

依据瓦斯突出综合作用假说机理，结合“人-机-环境-管理”系统研究方法，对回采工作面的危險有害因素进行了分析，以此建立安全评价指标体系如图1。

1.2 权重计算方法的确定

常规的权重确定方法有数十种之多，这些方法大致可以分为三类：一类为主观赋权法，一类为客观赋权法，一类为主客观组合权重赋权法。在分析煤与瓦斯突出这一灾害的基础上，采用计算更加精简、准确度更高;既能真实反映专家意见，又能充分分析数据本身蕴含的信息的权重计算方法，即主客观组合权重赋权法。

1.3 安全评价指标权重的确定

1.3.1 主观评价法权重确定

第一步，利用专家打分法，通过表1的0.1～0.9标度法来表示因素间重要性两两比较的值;

第二步，将模糊矩阵转换成一致阵。对模糊矩阵按行求和记为

1.3.2 客观评价法权重确定

第一步，按照熵权法的要求将模糊判断矩阵去模糊化得到非模糊化矩阵[6]。按照所选用的标度，利用公式[7]：

1.3.3 评价指标综合权重确定

FAHP确定了决策者的主观偏好，熵权法的重点在于挖掘出数据本身蕴含的客观信息[9]，因此将两种权重组合得到组合权重是比较科学合理的。采用加权平均法确定组合权重为[10]。

2  建立模糊综合评价模型

2.1 评价指标分级

模糊综合评价是应用模糊数学理论的安全评价方法。在做出任何风险决策时，需要综合考虑多个相关影响指标。模糊综合评价的，解决多因素、多层次决策问题。模糊综合评价法三要素：因素集、权重集和评语集[11]。

模糊综合评价的核心是评语集的确定。评语集的确定一般采用专家打分法，将评价指标分为5～7个安全等级，邀请数位专家对其进行打分，综合评分结果得到评价指标体系的评语集。本文采用隶属度函数的方式确定评价指标的评语集。首先，根据瓦斯地质复杂程度与瓦斯突出防治经验，结合煤矿生产有关的国家标准、行业标准及有关法律法规、规范规程并查阅相关文献对评价指标进行量化分级。如表2将评价目标按照从危险到安全的等级划分为{v5，v4，v3，v2，v1}，即{极危险、危险、较危险、较安全、安全}。

2.2 建立隶属度函数

隶属度函数描述了论域上各元素对模糊概念的隶属程度，是确定模糊关系、进行模糊综合评价的关键步骤之一[12]。隶属度函数的种类很多，针对不同的研究对象选用不同的隶属度函数模型计算隶属度矩阵。隶属度函数应该和所研究的对象具有密切相关性，对回采工作面安全评价指标分级而言，最合适的隶属度函数是正态型隶属度函数。

在构造隶属度函数时，指标值每个区间的分界点即区间端点是最模糊的点，对相邻两个等级的隶属度均为0.5;而区段的中点是最清晰的点，对应的隶属度为1。正态型隶属度函数的一般形式如下：

由表2所示的评价指标分级表可知，指标值分段区间存在开区间。对于开区间上的点而言，越向两侧发展离区间中点越远，其对不利等级的隶属度应该保持为1。而如果对开区间采用和闭区间一样的方法确定其隶属度函数，其结果是不合理的，所以在指标值的左右开区间选择升半梯形和降半梯形函数的思想进行处理。结合上述分析及表1得到瓦斯突出煤体特征下各子因素的隶属度函数：

2.3 模糊综合评价模型

在因素集、权重集、评语集确定之后，即可得出各个评价指标对应的评语等级，用模糊评价矩阵来表示：

3  实例分析

选取九里山16051回采工作面对所建立的安全评价模型进行验证。首先根据工作面概况，请专家按表1的0.1～0.9标度法对指标进行打分，建立互补判断矩阵，计算出各指标的综合权重如表3。

第二步，根据表2的安全指标分级表推导出的各子因素的隶属度函数，结合工作面概况中16051回采工作面的各项指标具体数据以及专家的安全评分，计算因素的评语集。如瓦斯突出煤体特征下各子因素的评语集RA

对于评价结果的分析，通常采用最大隶属度原则确定评价目标的安全等级，评语集依据从危险到安全的等级，v5

根据上面的计算结果得到k0=4，则判断所评价目标的安全性属于2级，即16051回采工作面安全性属于较安全，符合现场实际生产状况。

4  结论

①以回采工作面作为评价目标，评价目标的细化使得评价过程变得简单容易，也使得评价目标存在的危险有害因素的分析和辨识变得直接和明了。基于细化，由点成面，使其整体评价更具有统一性。

②研究分析表明，模糊层次分析法和熵权法相结合综合确定权重的方法，不仅充分考虑了原始数据中的全部信息，还吸取了模糊层次分析法中依赖专家经验的优点，从而克服了模糊层析分析法的主观不确定性和熵权法中不能反映专家经验的缺陷。

③模糊综合评价的建模中使用了隶属度函数确定评语集，并且结合瓦斯地质复杂程度与瓦斯突出防治经验，建立了适合回采工作面的指标分级表，并根据此表计算出相应的隶属度函数。这样得到的安全评价模型，针对性更强，计算结果更符合现场实际。

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