基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法

摘要

基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法，所述构建方法包括以下步骤:建立三级层次结构模型；采用两两比较的方式，以分别确定各层层级指标之间的重要性标注，根据重要性标注来分别构建关于各层层级指标相对应的判断矩阵；分别计算获取判断矩阵对应的最大特征值；对各层层级指标对应的最大特征值分别进行一致性校验；当一致性校验不通过时，修正相对应的判断矩阵，并重复步骤S2‑S3以重新进行一致性校验；当一致性校验通过时，则根据最大特征值分别计算各层层级指标所对应的特征向量；特征向量归一化分别计算出各层层级指标所对应的权重值，获取对应的风险指标权重集；以风险指标集为基础，建立风险监测的规则，构建安全风险评估指标体系。

说明书

技术领域：

本发明涉及基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法。

背景技术：

煤矿是人类在富含煤炭的矿区开采煤炭资源的区域，一般分为井工煤矿和露天煤矿；当煤层离地表远时，一般选择向地下开掘巷道采掘煤炭，此为井工煤矿；当煤层距地表的距离很近时，一般选择直接剥离地表土层挖掘煤炭，此为露天煤矿；我国绝大部分煤矿属于井工煤矿，煤矿范围包括地上地下以及相关设施的很大区域。煤矿是人类在开掘富含有煤炭的地质层时所挖掘的合理空间，通常包括巷道、井硐和采掘面等。

煤是最主要的固体燃料，是可燃性有机岩的一种。它是由一定地质年代生长的繁茂植物，在适宜的地质环境中，逐渐堆积成厚层，并埋没在水底或泥沙中，经过漫长地质年代的天然煤化作用而形成的。在世界上各地质时期中，以石炭纪、二叠纪、侏罗纪和第三纪的地层中产煤最多，是重要的成煤时代。煤的含碳量一般为46～97％，呈褐色至黑色，具有暗淡至金属光泽。根据煤化程度的不同，煤可分为泥炭、褐煤、烟煤和无烟煤四类。当今世界中，煤矿在超过50个国家中商业开采。世界一年(2006年估计)约生产53亿7000万公吨的硬煤；世界上大部分国家都有煤矿储藏，以生产量与消费量比值，已探明的煤矿储藏量估计可再使用147年。

一般情况下，由于受地质环境复杂、生产基础薄弱、管理水平不高等诸多因素的影响，导致煤矿生产成为高危行业，各种重大、特大事故时常发生。为了判断煤矿生产过程中的安全程度，需要构建一个能从矿井整体角度反馈煤矿风险的指标体系；而现有的煤矿安全风险评估指标体系构建方法步骤较为繁琐，不能全面准确反应出全矿井的指标体系，并且获取的安全程度数据可靠性和精准度不够，容易出现较大的误差。

发明内容：

本发明实施例提供了基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法，方法设计合理，建立了一种以人员、设备、环境、管理、职业危害为基础的综合安全风险指标体系，并采用层次分析法中的定义法确定各级风险指标权重，从而能够全面准确的反应出煤矿所对应的安全程度，操作步骤简便、安全实用，解决了现有技术中存在的问题。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：

基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法，所述构建方法包括以下步骤:

S1、建立三级层次结构模型，其中一级层级指标包括人员指标、设备指标、环境指标、管理指标和职业危害指标，在一级层级指标下设有多个二级层级指标，在二级层级指标下设有多个三级层级指标；

S2、采用两两比较的方式，以分别确定各层层级指标之间的重要性标注，根据重要性标注来分别构建关于各层层级指标相对应的判断矩阵A1、A2、……An；

S3、分别计算获取判断矩阵A1、A2、……An对应的最大特征值λ

S4、对各层层级指标对应的最大特征值λ

S5、当一致性校验不通过时，修正相对应的判断矩阵，并重复步骤S2-S3以重新进行一致性校验；当一致性校验通过时，则根据最大特征值λ

S6、特征向量归一化分别计算出各层层级指标所对应的权重值，获取对应的风险指标权重集；

S7、以风险指标集为基础，建立风险监测的规则，构建安全风险评估指标体系，并根据规则对风险事件进行分析和处置。

所述重要性标注为1-9，其中1代表两个层级指标相比具有同样重要性；3代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标稍微重要；5代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标明显重要；7代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标强烈重要；9代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标极端重要，而2、4、6和8为上述重要性标注判断的中值。

所述二级层级指标的数量为33个，所述三级层级指标的数量为64个。

对各层层级指标对应的最大特征值λ

S4.1，根据最大特征值λ

S4.2，根据层级指标所对应的数量n查询出随机一致指标RI；

S4.3，计算一致性比率CR＝CI/RI，从而根据一致性比率CR来进行一致性校验。

所述的基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法，其特征在于：根据规则对风险事件进行分析主要包括风险事件统计分析、风险事件排行分析和风险预警分析。

风险事件统计分析主要分析人员、设备、环境、管理、职业危害5类风险事件数量及占比；风险事件排行分析主要分析各风险事件本周、本月、本年触发次数排行；风险预警分析将全部风险预警事件进行汇总并以消息通知形式预警，分析预警原因。

所述判断矩阵的阶数与层级指标的数量分别一一对应，以提高精准度。

本发明采用上述结构，通过建立三级层级结构模型以将煤矿中的所有层级指标获取展示出来，通过采用两两比较的方式能够分别确定各层层级指标之间的重要性标注，根据重要性标注来分别构建关于各层层级指标相对应的判断矩阵；通过计算判断矩阵所对应的最大特征值并进行一致性校验获取特征向量，从而计算出各层层级指标所对应的权重值；采用多种数学模型和算法对指标体系权重进行计算，从而确定煤矿安全风险指标体系的风险指标权重集，风险指标权重集全面覆盖，操作算法简洁，具有实用精准、简便安全的优点。

附图说明：

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明的重要性标注示意图。

图3为本发明的流程原理图。

具体实施方式：

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。

如图1-3中所示，基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法，所述构建方法包括以下步骤:

S1、建立三级层次结构模型，其中一级层级指标包括人员指标、设备指标、环境指标、管理指标和职业危害指标，在一级层级指标下设有多个二级层级指标，在二级层级指标下设有多个三级层级指标；

S2、采用两两比较的方式，以分别确定各层层级指标之间的重要性标注，根据重要性标注来分别构建关于各层层级指标相对应的判断矩阵A1、A2、……An；

S3、分别计算获取判断矩阵A1、A2、……An对应的最大特征值λ

S4、对各层层级指标对应的最大特征值λ

S5、当一致性校验不通过时，修正相对应的判断矩阵，并重复步骤S2-S3以重新进行一致性校验；当一致性校验通过时，则根据最大特征值λ

S6、特征向量归一化分别计算出各层层级指标所对应的权重值，获取对应的风险指标权重集；

S7、以风险指标集为基础，建立风险监测的规则，构建安全风险评估指标体系，并根据规则对风险事件进行分析和处置。

所述重要性标注为1-9，其中1代表两个层级指标相比具有同样重要性；3代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标稍微重要；5代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标明显重要；7代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标强烈重要；9代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标极端重要，而2、4、6和8为上述重要性标注判断的中值。

所述二级层级指标的数量为33个，所述三级层级指标的数量为64个。

对各层层级指标对应的最大特征值λ

S4.1，根据最大特征值λ

S4.2，根据层级指标所对应的数量n查询出随机一致指标RI；

S4.3，计算一致性比率CR＝CI/RI，从而根据一致性比率CR来进行一致性校验。

所述的基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法，其特征在于：根据规则对风险事件进行分析主要包括风险事件统计分析、风险事件排行分析和风险预警分析。

风险事件统计分析主要分析人员、设备、环境、管理、职业危害5类风险事件数量及占比；风险事件排行分析主要分析各风险事件本周、本月、本年触发次数排行；风险预警分析将全部风险预警事件进行汇总并以消息通知形式预警，分析预警原因。

所述判断矩阵的阶数与层级指标的数量分别一一对应，以提高精准度。

本发明实施例中的基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法的工作原理为：采用多种数学模型和算法对指标体系权重进行计算，从而确定煤矿安全风险指标体系的权重风险指标权重集，建立了一种以人员、设备、环境、管理、职业危害为基础的综合安全风险指标体系，并采用层次分析法中的定义法确定各级风险指标权重，从而能够全面准确的反应出煤矿所对应的安全程度，操作步骤简便、安全实用。

在整体方案中，首先将煤矿中的各层层级指标进行梳理和汇总，以建立三级层次结构模型，其中一级层级指标包括人员指标、设备指标、环境指标、管理指标和职业危害指标，在一级层级指标下设有多个二级层级指标，在二级层级指标下设有多个三级层级指标。

结构模型建立完毕后，以附图2中的表格为基础，采用两两比较的方式以分别确定各层层级指标之间的重要性标注，根据重要性标注来分别构建关于各层层级指标相对应的判断矩阵A1、A2、……An，分别计算获取判断矩阵A1、A2、……An对应的最大特征值λ

重要性标注为1-9，其中1代表两个层级指标相比具有同样重要性；3代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标稍微重要；5代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标明显重要；7代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标强烈重要；9代表两个层级指标相比，前一个层级指标比后一个层级指标极端重要，而2、4、6和8为上述重要性标注判断的中值。

一般情况下，二级层级指标的数量为33个，三级层级指标的数量为64个，可以根据实际需求进行设置。

对各层层级指标对应的最大特征值λ

以设备管理及下属5个层级指标为例构造判断矩阵，如表1所示，以附图2为基础，采用两两比较的方式以获取两层级指标对设备管理的重要性；

表1从上表可知层级指标的数量为5个，从而得到的判断矩阵A为：

判断矩阵获取后，采用公式和定义法来求解判断矩阵A的最大特征值

根据计算，获取的最大特征值λ

对设备管理对应的层级指标对应的最大特征值进行一致性校验，首先计算一致性指标：

根据数据表查询可得，当n＝5时，随机一致性指标RI＝1.12，从而计算一致性比率

说明一致性检验通过。

根据最大特征值构造特征多项式，并求解特征向量。

(λ

从而得到X＝(X1,X2,X3,X4,X5)＝(0.263,0.475,0.055,0.09,0.11)，则计算出设备管理下属5个层级指标的指标权重值：设备检验合格率0.263、设备大修0.475、设备更新改造0.055、系统运行0.09、应用设备故障事故率0.11。

参照上述的设备管理层级指标集获取的流程，依次计算出整个煤矿生产过程中全部层级指标的指标权重值，获取风险指标权重集，以风险指标集为基础，建立风险监测的规则，构建安全风险评估指标体系，并根据规则对风险事件进行分析和处置。

以单阈值预警为例，如表2所示，当某工作面传感器模拟量超阈值0.9时，根据位置判断当前区域人员数量是否为0，如果不为0，则判断当前人员处于危险区域，根据距离判断危险性，进行风险描述。

表2

如表2内的对应内容所示，其余类型的风险监测的规则也可以依照上述表格进行设置。

根据规则对风险事件进行分析主要包括风险事件统计分析、风险事件排行分析和风险预警分析；风险事件统计分析主要分析人员、设备、环境、管理、职业危害5类风险事件数量及占比；风险事件排行分析主要分析各风险事件本周、本月、本年触发次数排行；风险预警分析将全部风险预警事件进行汇总并以消息通知形式预警，分析预警原因。

最后，将风险事件推送到负责部门，根据部门对风险事件进行处置，风险事件详情表举例如表3所示：

表3

参照表3，为不同类别的风险事件设定不同的风险事件处理详情表，使煤矿行业的开采和运转平稳运行，保证煤矿安全，降低煤矿安全风险。

本发明实施例中的基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法能够适用于多种不同类型煤矿，通用性较强，能够全面准确的反应出煤矿所对应的安全程度，适应范围大。

综上所述，本发明实施例中的基于层次分析法的煤矿安全风险评估指标体系构建方法采用多种数学模型和算法对指标体系权重进行计算，从而确定煤矿安全风险指标体系的权重风险指标权重集，建立了一种以人员、设备、环境、管理、职业危害为基础的综合安全风险指标体系，并采用层次分析法中的定义法确定各级风险指标权重，从而能够全面准确的反应出煤矿所对应的安全程度，操作步骤简便、安全实用，能够适用于不同地域和不同规模的生产煤矿，通用性较强。

上述具体实施方式不能作为对本发明保护范围的限制，对于本技术领域的技术人员来说，对本发明实施方式所做出的任何替代改进或变换均落在本发明的保护范围内。

本发明未详述之处，均为本技术领域技术人员的公知技术。