基于云模型的矿山应急救援队伍能力评估标准研究

杨三军，朱新菲，谭 波

（1.中国矿业大学（北京），北京 100083；2.中国矿业大学（北京）应急管理与安全工程学院，北京 100083）

现阶段，煤炭行业是我国一大能源主体产业，同时也是我国安全生产中伤亡最多的产业。由于煤矿系统的复杂性、工程的巨大性，事故的多样性等特点，若发生事故，便很容易产生人员伤亡、财产损失，对社会形成巨大危害。因此，为了削减损失，需要建立合理的矿山应急救援队伍能力指标评价体系，提升矿山应急救援队伍能力评价研究，量化矿山救援队自身应急救援队伍能力，以充分了解自身应急救援队伍能力，为防范事故、提高紧急救援能力提供科学依据[1]。

针对矿山应急救援队伍能力评价指标的研究，国内外诸多学者都进行了研究，大多是选择AHP法、模糊综合评价法等[2-7]。因此，运用云模型法对矿山应急救援队伍能力进行评价，构建了由保障系统、制度基础、综合体质、组织建设、专业救援等一、二级指标相结合的综合评价体系，凭借云理论，设置了指标权重云，指标标准云。又基于各评价指标信息和云运算规则得到各指标最终评价云，最后和评价标准云相比，确定优势及劣势指标。并应用于开滦队的救援队伍能力评价中，为国家矿山应急救援队提高矿山事故应急救援水平提供参考。

1 矿山应急救援队伍能力评估指标模型

为了科学的对矿山应急救援队伍能力进行评估，就必须处理好评估指标的模糊性和不确定性。云模型是一个数学模型，它将定性指标及其定量数值转换为3 个数值特征，期望Ex、熵En和超熵He，对指标的模糊性和不确定性进行综合评判，找出定量数值的范畴和分布规律，或将定量数值抽象化，得到适当的定性描述，使定性描述与定量数值互相对应[8]。因此，建立矿山应急救援队伍能力评估指标模型，既能够处理好矿山应急救援系统中多主体、多因素的问题，也可以避免评估系统中的模糊性和不确定性。

1.1 评估指标权重标准云

1）评估指标集。建立评估指标集是评估的第一步。根据矿山事故特点及其救援队伍能力特征，通过专家调查和问卷访谈，从一级评估指标集Q＝（Q1，Q2，…，Qm，1≤m≤5，）即保障系统、指挥管理、综合体质、组织建设和专业救援5 个方面入手，在众多矿山应急救援队伍能力评估指标中选取应急响应、统一调配等30 个二级指标作为矿山应急救援队伍能力评估指标[8]，建立二级评估指标集V＝（V1Q1，V2Q1，…，V30Q5），矿山应急救援队伍能力评价指标如图1。

图1 矿山应急救援队伍能力评价指标Fig.1 Evaluation index of mine emergency rescue capability

2）确定评估指标权重标准云。由二级指标集可知矿山应急救援队伍能力评估指标既有定性指标，也有定量指标，无法准确量化各指标权重值，但评估指标的权重值又是极为重要的。因此规定指标权重值A＝（A1，A2，…，A5）的数域为［0，1］，选择AP（1≤p≤5）即定性语言值来表示所评估指标的重要性，有5 个评判标准：“极重要A1”、“ 很重要A2”、“相对重要A3”、“不重要A4”和“很不重要A5”来表示所评估指标的重要性。并且对AP（1≤p≤5）进行专家打分Ri（Ri表示第i 位专家打分，且0≤Ri≤1，1≤i≤n），而后使用云模型的逆向云发生器算法计算AP的数字特征（ExAp，EnAp，HeAp），即评估指标权重初始云。根据评估指标权重初始云（ExAp，EnAp，HeAp），可以用正向云发生器得到指标权重云图；若专家未达成一致认识，则需要反复多次，逐步减少差异，得到最终的权重标准云。通过统计计算，得到最终的权重标准云：A1（0.995，0.064，0.002）、A2（0.785，0.055，0.005）、A3（0.545，0.055，0.005）、A4（0.285，0.055，0.005）、A5（0.015，0.064，0.002）。评估指标权重初始云计算如下：

1.2 评估指标标准云

由于评估指标不全是定性或定量指标，因此采用定性语言值对矿山应急救援队伍能力进行评价，由于篇幅限制，仅选取部分指标评价标准，指挥管理指标评估标准见表1。假定用定性语言值“不及格”、“及格”、“良好”、“优秀”等4 个等级表示矿山应急救援队伍能力评估指标的优劣程度，且每一个定性语言值的数域都在［0，1］之间。

表1 指挥管理指标评估标准Table 1 Criteria for evaluation of command and management indicators

设置定性语言值的数值区间为［Kmin，Kmax］，Kmin为双边约束下的最小值，Kmax为双边约束下的最大值，基于正态云来阐释各定性语言值，即云模型的云数字特征为[9]：

式中：α 为1 个常数，它的大小是通过评语来特别调整的。

在专家咨询和问卷调查的基础上，确定4 个评价等级的数值分布范围及其云数字特征，得到评估指标标准云，评估等级数值分布范围及其云数字特征见表2，评估等级的正态标准云如图2。

表2 评估等级数值分布范围及其云数字特征Table 2 Numerical distribution ranges and cloud digital features of evaluation levels

图2 指标评价标准云图Fig.2 Evaluation standard cloud of indexes

1.3 应急救援队伍能力评估

应急救援队伍能力评估，是指专家根据某应急救援队伍能力，依据指标评价标准云打出各二级指标评价值，得到各二级指标评价云；再借助各指标权重云，采用云运算规则，得出各应急救援队伍能力一级指标评价云；最后将各应急救援力量能力一级指标评价云和评价标准云比较，评出优势指标。

1）确定评估指标评价云。一级评估指标集为Q=（Q1，Q2，…，Qm，1≤m≤5），二级评估指标集为V＝（V1，V2，…，V30）。经专家打分决定二级指标评价值，选择L 位专家学者对二级指标进行打分，则对于评估指标VtQm（VtQm为应急救援力量能力一级指标Qm的第t 个指标，1≤m≤5，1≤t≤30）的L 个评价值来说，VtQm的数字特征首先使用逆向云发生器算法得出，然后使用正向云发生器创建评估云图；根据VtQm评估云图上云滴的凌乱程度，逐渐控制专家打分，直到专家认识一致并且得到二级指标最终评价云VtQm（Ex（VtQm），En（VtQm），He（VtQm））。

2）确定应急救援队伍能力评价云。根据二级评估指标VtQm的最终评价云，得出应急救援队伍能力各一级指标Qm最终评价云；同时结合指标权重云，采用云运算规则[10]，按照式（5）可得某队应急救援队伍能力一级指标Qm的评价云Qm（ExQm，EnQm，HeQm）。

式中：AVtQm为与VtQm评价云相对应的权重云，AVtQ∈A。

3）应急救援队伍能力指标优选。将应急救援队伍能力各一级指标评价云Qm与评价标准云比较，判断Qm在标准云中的位置（即评价等级）并评选出优势指标。

2 实证研究

选择国家矿山应急救援队开滦队为调研对象，开滦队以矿山救护大队、抢险排水大队、救援钻探大队、医疗急救大队和专家组“四队一组”为组织架构[9]，共计54 个小队，负责河北、北京、天津、辽宁、山东；内蒙古赤峰、通辽市的重大矿山事故及社会灾害的紧急救援任务，和全国大规模深井排水事故救援和矿山救援培训任务。同时配备了高扬程排水设备、350 t 大型吊装设备、大口径钻机、卫星通讯指挥车、多功能救援装备保障车等大型设备和正压氧气呼吸器、气体检测、破拆、急救等救援装备。评介过程如下：

1）确定指标权重云。经过调研，专家认为：①极重要指标6 个：接警响应V1、专家配备V4、决策建言V5、预案调整V7、身体耐力V21、心理应激能力V21；②较重要指标12 个：应急培训与演练V13、危险源辨识V14、救援反应速度V15、救援技术应用V16、救援装备操作V17、救援知识掌握V18、紧急救护技术V19、身体力爆发力V20、高压耐受能力V23、装备资源支持V24、救援技术支持V26、应急通信系统V28；③一般重要指标12 个：统一指挥V2、危机控制V3、应急预案V6、恢复总结V8、预防检查V9、规章制度建设V10、机构设置与分工V11、公共宣传与教育V12、医疗资源支持V25、监测监控系统V27、应急后勤保障V29、应急资金保障V30。极重要指标V1、V4、V5、V7、V21、V22评估指标权重云为（0.900，0.058，0.003），较重要指标V13、V14、V15、V16、V17、V18、V19、V20、V23、V24、V26、V28评估指标权重云为（0.850，0.040，0.005），一般重要指标V2、V3、V6、V8、V9、V10、V11、V12、V25、V27、V29、V30评估指标权重云为（0.800，0.083，0.005）。

2）计算指标评价云。基于开滦队的实际状况，8位专家根据表2 的评价数值分布区间对30 个评估指标进行打分，开滦队各评估指标专家打分表（略）。在对指标评价打分的基础上，运用式（1）～式（3）即逆向云发生器算法计算指标评价初始评价云，再借助正向云发生器生成初始评价云的评价云图。以应急响应V1Q1为例，V1Q1初始评价云为（0.896，0.057，0.073），V1Q1初始正态评价云图如图3。由图3 可知，云滴混乱程度较大，说明专家未形成一致认识。因此，经过专家深入研究，确定V1Q1最终评价云为（0.910，0.019，0.005），V1Q1最终正态评价云图如图4。

图3 V1Q1 初始正态评价云图Fig.3 Initial normality evaluation cloud of V1Q1

图4 V1Q1 最终正态评价云图Fig.4 Final normality evaluation cloud of V1Q1

3）计算评估标准评价云。计算出各指标最终评价云和相应的权重云后，结合式（5）和云运算规则，得到一级指标Q1、Q2、Q3、Q4、Q5的评价云。开滦队各评估指标最终评价云见表3。

表3 开滦队各评估指标最终评价云Table 3 Final evaluation cloud of each evaluation index of Kailuan team

4）确定优势指标能力。把各一级指标的评价云与评价标准云进行比较，将各评价云图在标准云图上表示，各一级指标评价云与评价标准云比较图如图5。由图5 可知，Q4＞Q1＞Q3＞Q5＞Q2，所以优势指标能力为Q4、Q1。

图5 各一级指标评价云与评价标准云比较图Fig.5 Comparison chart between first-degree evaluation cloud and evaluation standard cloud

通过研究可以看出：开滦队的Q1、Q4指标评价云处于良好至优秀区间中并且倾向于优秀；Q2、Q3、Q5指标评价云处于及格和良好区间中并且倾向于良好。

把开滦队各评估指标评价云与评价标准云相比，可以看出指挥管理指标和综合体质指标几乎都优于组织建设、专业救援、保障系统指标。这表明：开滦队的应急救援队伍能力中指挥管理能力，综合体质能力较好，但专业救援、组织建设、保障系统等指标却存在一定不足，建议开滦队继续保持其优势指标，加强劣势指标能力，提高矿山应急救援队伍能力水平。

3 结 语

为了更好的解决应急救援队伍能力中评估指标的模糊性和不确定性，基于煤矿事故救援特点，借助云模型对矿山应急救援队伍能力进行评价，确定指标权重标准云和评价标准云，构建矿山应急救援队伍能力评价云模型。相对于传统的评价方法来说，基于云模型的定性评价方法适用性较强，同时评价结果详细深刻。