基于综合赋权与集对分析的煤炭企业安全评价

陈维占，杨玉中

(河南理工大学 能源科学与工程学院，河南 焦作 454000)

我国是一个富煤、贫油、少气的国家，这决定了煤炭在我国能源消费结构中处于主体地位。近年来，煤矿安全生产事故总量虽然大幅下降，安全生产状况有了明显好转，但我国煤矿地质条件复杂，自然灾害严重，安全生产形势依然严峻。安全评价是煤炭企业发现安全隐患、防范事故发生的重要手段。因此，研究适合我国煤炭企业安全评价的方法不仅具有重要的理论意义，还具有重大的现实意义。

有关专家及学者对煤炭企业安全评价开展了大量研究工作。杨金廷建立了基于支持向量机的煤矿安全评价模型，并通过实例验证了该模型的科学性和可行性[1]；杨玉中等从作业人员、机械设备、作业环境和工作状态4个方面给出了煤炭企业安全预警指标体系，应用层次分析法确定预警指标权重，建立了基于可拓理论的煤炭企业安全预警模型[2]；杨军等通过对煤炭企业安全特点的分析，归纳了煤炭企业安全的主要控制点，并构建了安全预警指标体系[3]；郭凯运用风险矩阵理论，结合Borda序值法对煤炭企业安全的风险因素进行排序，进而确定了影响煤炭企业安全的关键因素[4]；倪玉等运用主成分分析、自回归及K均值聚类等方法，构建了煤炭企业安全预警模型，对煤炭企业安全预警进行了策略指导[5]；宋陈澄等基于作业环境、人员配置、设备操作、安全管理等因素，构建了包含13项指标的煤炭企业安全评价指标体系，并运用熵权、模糊综合评价方法建立了煤炭企业安全评价模型[6]。

目前已有的评价方法虽然很多，但有些方法主观性较强，有些方法计算复杂。为了减少主观性对评价结果的影响，提高评价结果的真实、客观性，笔者提出了基于综合权重的集对分析法对煤炭企业进行安全评价，以期能够提高煤炭企业安全评价的有效性。

1 基于集对分析的煤炭企业安全评价模型

1.1 集对分析原理

集对分析[7-9]是由我国学者赵克勤最早提出的一种用于处理不确定和模糊问题的数学方法。其核心原理是系统不确定原理和成对原理，该理论认为，任何系统都是由确定性和不确定性组成的，并且彼此间相互联系，相互作用，在一定条件下又可相互转化，可用联系数来定量描述其间的关系。到目前为止，该理论多应用于预测、决策、系统评价等方面，并取得了良好的效果。

集对分析利用集合的思想来进行问题分析，如有2个联系的集合A和B组成一个集对H=(A,B)共有N个特征，其中在两集合中，有S个特征相同，P个特征对立，剩余F=N-S-P个特征既不相同，也不对立。这2个集合的“同一度”“差异度”“对立度”分别用比值S/N、F/N、P/N来描述。集对H=(A,B)的联系度μ表示为：

(1)

式中：i为差异度系数，取值区间为[-1,1]；j规定取值为-1，且满足条件a+b+c=1。

1.2 煤炭企业安全评价指标体系

根据我国煤炭安全生产的相关法律法规，结合对相关研究文献的梳理，以及现场技术人员的意见，确定出影响煤炭企业安全生产的4类风险因素：人员、设备、环境、管理，据此建立了煤炭企业安全评价指标体系，见表1。

表1 煤炭企业安全评价指标体系

1.3 指标权重的确定

1)熵权法[10]确定权重。熵权法是一种客观的赋权方法，是利用各指标的熵值所提供的信息量的大小来决定指标权重的方法。利用熵权法确定各个评价指标权重的基本步骤如下：

对得到的指标原始数据进行标准化处理，假设有m个待评价对象，每个对象有n个评价指标χ1,χ2,…,χn，评价矩阵Xij=(χij)m×n,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。设各评价指标标准化后的数据为Yij=(yij)m×n。

依据信息熵原理，第j个评价指标的熵定义为：

(2)

(3)

(4)

2)超标倍数赋权法[11]确定权重

(5)

3)综合权重的确定。将熵权法和超标倍数赋权法得到的指标权重组合起来，得到各指标的综合权重为：

(6)

1.4 基于集对分析的安全评价模型

1)集对的构建

将煤炭企业安全评价指标集合与安全评价准则集合构成一个集对，用集对分析方法来对煤炭企业安全性进行评价。参考文献[12]中等级划分的标准，将安全风险划分为5个等级，分别为低风险(V1)、较低风险(V2)、中等风险(V3)、较高风险(V4)、高风险(V5)，见表2。

表2 安全风险等级划分标准

2)“同”“异”“反”数值的确定

利用煤炭企业安全指标集合与安全评价指标集合的对比分析，确定指标性质，进而得到各指标间“同”“异”“反”的联系。

3)集对分析关联度的确定

根据构建的煤炭企业安全评价指标特性可知，表1中的指标是越小越好型指标。依据关联度的定义确定关联函数为μj(i)[13-15]。

第1等级联系度为：

μj(1)=

(7)

第2等级联系度为：

(8)

第3等级联系度为：

μj(3)=

(9)

第4等级联系度为：

μj(4)=

(10)

第5等级联系度为：

μj(5)=

(11)

式中：μj(1)～μj(5)为煤炭企业安全评价指标j与各等级的联系度；sj(1)～sj(5)为煤炭企业安全评价划分标准中评价指标j的阈值；χj为指标j的评价值。

4)煤炭企业安全等级的确定

利用集对分析对煤炭企业进行安全评价，实质上就是将各安全失效程度与风险等级划分标准组成一个集对，计算各样本中评价指标对标准安全失效程度各个级别间的联系度μj(i)，然后通过改进的综合权重法确定权重，计算加权联系度，其计算式如下：

(12)

式中：μi为各安全评价指标与第i类安全划分标准的平均联系度；ωj为各安全评价指标的综合权重。

2 应用分析

2.1 评价指标的评分及指标权重

以平煤集团下属的5个煤炭企业为评价对象，应用上述评价模型对煤炭企业的安全性进行评价。根据已经构建的评价指标体系对评价对象进行数据收集，以现场调研、文献资料查询及企业安全部门的日常安全检查记录为原始数据。依据系统的安全等级划分标准，邀请8位专家学者对建立的各个评价指标打分，并使用改进后的综合权重法确定各个指标的权重值，见表3。

表3 评价指标评分及权重值

2.2 安全风险评价

以评价对象1为例，将表3中的各指标的评分值代入式(7)～(11)，计算出各指标的联系度，结果见表4。

表4 评价对象1联系度计算结果

将表3中各指标的综合权重值与表4中的各指标的联系度代入式(12)，计算出评价对象1的平均联系度，进而确定出评价对象1的安全评价等级。依照相同的计算步骤，可以求得评价对象2、3、4、5的平均联系度和安全评价等级，见表5。

表5 各评价对象风险可能性综合评价结果

2.3 结果分析

由表5中各评价对象1～5各级别所对应的平均联系度，根据最大隶属度原则，得出所对应的安全等级分别为：较低风险(V2)、较低风险(V2)、较低风险(V2)、中等风险(V3)、中等风险(V3)。评价结果与煤炭企业实际安全状况大致相同。同时通过比较可知，评价对象4、5的安全情况欠佳，需要管理者高度重视，及时排除安全隐患。

由计算结果分析可知，研究对象1、2、3的风险水平为较低，主要表现为：人员安全因素包括小部分人员违章作业率相对较高、作业人员学历水平偏低，专业素养不高；设备安全因素包括设备更新不及时、设备待修率偏高；安全管理因素包括应急管理不到位，应急物资少。总的来看，研究对象1、2、3属于开采条件相对较好的矿井，但作业设备水平、作业环境相对较差，安全管理投入不足，时有小事故事件发生。研究对象4、5的风险水平为中等，主要表现为：技术水平不达标率与违章作业率水平相对较高；环境安全因素包括地质构造复杂程度高、采掘深度相对较深、矿井通风系统指标数值比正常值偏离；安全管理因素包括安全管理制度不健全、组织机构不合理、安全监管不到位。总体上来说，研究对象4、5的表现特征为开采条件较差、人员专业技术水平不高、安全综合管理不强，人员伤亡率偏高。因此，煤炭企业管理者需要完善煤炭生产安全管理制度、优化煤炭生产安全组织结构，增强员工专业技术水平、减少员工违章作业，及时更新现代化开采设备，提高煤炭企业应对安全风险的能力。

3 结论

1)构建了由4类风险因素、13个二级安全指标组成的煤炭企业安全评价指标体系。应用熵权法和超标倍数赋权法相组合确定指标的综合权重，降低了评价的主观性，使得评价结果更真实客观。

2)利用集对分析的理论与方法对煤炭企业安全性进行评价，计算简便，思路清晰，较好地解决了评价中数据的不确定性问题。该评价模型不仅能定量评价煤炭企业安全性等级结果，而且也能获得各个子准则层指标的评价结果。

3)将指标体系与评价模型进行应用分析，指出评价对象的安全状况，并分析其存在的安全问题，提出相应的预控对策。为煤炭企业安全评估提供了一定的指导和参考。