煤礦人因事故安全評(píng)價(jià)

田佩芳 劉 浩 劉海濱

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 管理學(xué)院，北京市海淀區(qū)，100083)

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煤礦人因事故安全評(píng)價(jià)

田佩芳 劉 浩 劉海濱

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 管理學(xué)院，北京市海淀區(qū)，100083)

為給煤炭企業(yè)提供一種更為先進(jìn)的、科學(xué)的、準(zhǔn)確的人因事故安全評(píng)價(jià)方法，本文通過(guò)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的各類大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提煉出一套評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；構(gòu)造出基于可拓AHP方法的人因事故安全評(píng)價(jià)模型，最后綜合應(yīng)用于晉能集團(tuán)下屬泰安煤業(yè)有限公司人因事故安全評(píng)價(jià)，得出評(píng)價(jià)對(duì)象的可靠性評(píng)價(jià)值，通過(guò)實(shí)際情況的調(diào)查，專家認(rèn)為評(píng)價(jià)結(jié)果基本與實(shí)際吻合。

煤炭企業(yè) 人因事故 安全評(píng)價(jià) 可拓學(xué) AHP

近些年，雖然國(guó)家在煤礦安全管理方面加大監(jiān)督力度，但是煤礦事故仍然時(shí)有發(fā)生。據(jù)調(diào)查，有80%以上的事故是由于人為因素造成的，因此科學(xué)評(píng)價(jià)煤炭企業(yè)人因事故安全總體水平和造成人因事故的各類因素，可以有效地降低煤炭企業(yè)事故發(fā)生率。

2005年至今，中央政策研究室調(diào)研總結(jié)神華風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控體系建設(shè)工作以及應(yīng)用成果，國(guó)務(wù)院安委會(huì)發(fā)文要求在全國(guó)推廣神華經(jīng)驗(yàn)，煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控管理信息系統(tǒng)作為其配套的運(yùn)行平臺(tái)，為本文人因事故影響因素的提取提供了真實(shí)有效的數(shù)據(jù)來(lái)源。通過(guò)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)得出危險(xiǎn)源的失控次數(shù)，梳理出一套科學(xué)的、合理的煤礦人因事故安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，相比傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查等方法得出的指標(biāo)體系更具有實(shí)效性。

1 煤炭企業(yè)的人因事故安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

選取地域分布不同、安全管理水平層次不同的20座安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控管理信息系統(tǒng)應(yīng)用礦井，通過(guò)對(duì)其危險(xiǎn)源數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，提取失控次數(shù)較高的危險(xiǎn)因素，在對(duì)危險(xiǎn)因素按不同類型進(jìn)行分析、分類梳理基礎(chǔ)上，確定了以人因事故安全為總目標(biāo)，以及影響人因事故安全的4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，分別是員工安全管理、設(shè)備安全管理、環(huán)境安全管理以及信息安全管理，在一級(jí)指標(biāo)下，又梳理出24個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為具體分析過(guò)程中的對(duì)象。影響員工安全管理的因素有7類，包括合理安排作業(yè)時(shí)間、三違管理、安全培訓(xùn)、員工考勤、員工考核、員工職責(zé)明確以及合理分配工作量；影響設(shè)備安全管理的因素有4類，包括設(shè)備可靠性、防爆性、日常護(hù)理以及定期檢查；影響環(huán)境安全管理的因素有8類，包括通風(fēng)、防塵、防瓦斯、防水、防火、防頂板、溫濕度以及照明；影響信息安全管理的因素有5類，包括信息疏通、信息收集、信息處理、監(jiān)察系統(tǒng)管理以及分析預(yù)測(cè)。人因事故安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系框架如圖1所示。

圖1 人因事故安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 人因事故安全評(píng)價(jià)模型

2.1 構(gòu)造模糊可拓判斷矩陣

本文采用的是改進(jìn)后的美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家satty的1-9標(biāo)度層次分析法，用一定的彈性區(qū)間來(lái)表示指標(biāo)的相對(duì)重要程度比值，也體現(xiàn)了人認(rèn)識(shí)本身的模糊性，假設(shè)有m個(gè)專家，每個(gè)人都對(duì)同一層級(jí)下的指標(biāo)兩兩對(duì)比，得出所有指標(biāo)量化值，區(qū)間判斷矩陣分別記為A1，A2，…Am，其中：

(1)

2.2 聚類分析法確定專家權(quán)重系數(shù)

采用聚類分析法中常用的相似系數(shù)法確定每個(gè)專家的打分權(quán)重。設(shè)在某一準(zhǔn)則層下有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，專家k和專家w給出的區(qū)間判斷矩陣為Ak和Aw，個(gè)體排序向量分別為：

(2)

Uk和Uw的相似系數(shù)為：

(3)

2.3 基于AHP的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

(4)

第三步，檢驗(yàn)?zāi)：赏嘏袛嗑仃嚨囊恢滦?。如?≤f≤1≤g，表明一致性良好；否則，該矩陣將需要校正或重新給出。

第四步，求出權(quán)重向量。

(5)

式中：Sknl——第k個(gè)專家給出的l層級(jí)第n個(gè)指標(biāo)對(duì)上級(jí)指標(biāo)的隸屬度向量；

2.4 確定排序向量

(6)

2.5 模糊綜合評(píng)價(jià)

下面給出二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)的基本步驟：

(2)一級(jí)評(píng)價(jià)。利用一級(jí)模型對(duì)每個(gè)Ui進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，計(jì)算其綜合評(píng)價(jià)向量:

Bi=WiRi，i=1，2，…，n

(7)

式中： °——模糊合成運(yùn)算；

Wi——1×ni階權(quán)重向量；

Ri——對(duì)Ui的ni×m階單因素評(píng)價(jià)矩陣；

Bi——Ui上的1×m階一級(jí)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果矩陣。

(3)多級(jí)綜合評(píng)價(jià)。

(8)

(9)

M=BVT

(10)

3 評(píng)價(jià)實(shí)例

采用上述方法對(duì)晉能集團(tuán)泰安煤業(yè)有限公司安全管理水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，邀請(qǐng)10位具有10年以上煤礦安全生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的專家，按照該煤礦的實(shí)際員工、設(shè)備、環(huán)境以及信息安全管理實(shí)際狀況，對(duì)照?qǐng)D1給出的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立可拓判斷矩陣。由于可拓判斷矩陣的對(duì)稱性，以及數(shù)據(jù)量非常大，所以本文只給出該煤礦設(shè)備安全因素維度的右上三角矩陣，見表1，以及模糊評(píng)價(jià)值算法，其余維度和總目標(biāo)層的評(píng)價(jià)值可類似求出。

表1 指標(biāo)層對(duì)設(shè)備安全管理維度的右上三角判斷值

下文僅以專家3的模糊可拓判斷矩陣作為案例來(lái)計(jì)算其權(quán)重向量，得出以下結(jié)果：

f=0.9<1

所以判斷矩陣的一致性良好。

以此類推，得到準(zhǔn)則層的權(quán)重向量W=(0.338，0.114，0.305，0.164)和總的評(píng)價(jià)矩陣:

利用式(9)計(jì)算出B=(0.353，0.356，0.117，0.064，0.031)。

利用式(10)計(jì)算出煤礦A的人因事故安全綜合評(píng)價(jià)，得分為M=73.98。

如提前設(shè)定評(píng)語(yǔ)等級(jí)，例如晉能集團(tuán)對(duì)其下屬煤礦進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控安全等級(jí)評(píng)價(jià)時(shí)設(shè)定的等級(jí)劃分，如表2所示。

表2 礦井人因安全等級(jí)劃分表

由于人的因素造成以下后果的，評(píng)價(jià)結(jié)果可予以一票否決，一票否決標(biāo)準(zhǔn)為：死亡人數(shù)累計(jì)達(dá)1人(含)以上的；被集團(tuán)公司及其以上主管單位或部門責(zé)令礦井停產(chǎn)整頓的；發(fā)生直接經(jīng)濟(jì)損失在1000萬(wàn)元(含)以上人因事故的；重傷(含)以上傷亡事故及直接經(jīng)濟(jì)損失在100萬(wàn)元(含)以上非傷亡事故，企業(yè)有瞞報(bào)、謊報(bào)、遲報(bào)、漏報(bào)行為。

因此，由評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看，晉能集團(tuán)下屬泰安煤業(yè)有限公司屬于三級(jí)人員安全礦井，通過(guò)專家對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的探討，認(rèn)為評(píng)價(jià)結(jié)果基本符合概況實(shí)際人因安全管理水平。

4 結(jié)論

本文通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控信息系統(tǒng)云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析，得到的人因事故安全評(píng)價(jià)指標(biāo)，在時(shí)間和空間方面，確保了指標(biāo)的科學(xué)性、完整性，更具有實(shí)際意義，為煤炭行業(yè)在人因可靠性方面的評(píng)價(jià)提供了科學(xué)依據(jù)；本文還在傳統(tǒng)AHP基礎(chǔ)上，引進(jìn)了區(qū)間模糊的概念，改進(jìn)后的模糊可拓AHP結(jié)合聚類分析來(lái)確定多位專家打分的權(quán)重，以及模糊綜合評(píng)價(jià)的應(yīng)用，構(gòu)造出人因事故安全評(píng)價(jià)模型，最后綜合應(yīng)用于晉能集團(tuán)下屬泰安煤業(yè)有限公司人因事故安全評(píng)價(jià)，得出評(píng)價(jià)對(duì)象的可靠性評(píng)價(jià)值。值得注意的是模糊可拓概念的引入，使得評(píng)價(jià)過(guò)程中充分考慮到了人類認(rèn)識(shí)的模糊性，比傳統(tǒng)層次分析評(píng)價(jià)模型得出的評(píng)價(jià)結(jié)果更科學(xué)、更準(zhǔn)確，為煤炭企業(yè)準(zhǔn)確識(shí)別自身存在的不足提供判定依據(jù)。

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(責(zé)任編輯 張艷華)

Coal mine safety evaluation of human accident

Tian Peifang, Liu Hao, Liu Haibin

(College of Management, China University of Mining & Technology, Beijing, Haidian, Beijing 100083, China)

Based on analysis of all kinds of big data in coal mine production safety, summarized an evaluating indicator system and built human accident safety evaluation model based on extensible AHP method and finally applied the model at Taian Coal Mining Co., Ltd. of Jinneng Group, achieving reliability value of evaluated object.

coal company, human acident, safety evaluation, extenics, AHP

中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目資助(2009QG10)

田佩芳，劉浩，劉海濱. 煤礦人因事故安全評(píng)價(jià)[J].中國(guó)煤炭，2017，43(3)：120-123，129. Tian Peifang, Liu Hao, Liu Haibin. Coal mine safety evaluation of human accident[J]. China Coal, 2017，43(3)：120-123，129.

TD79

A

田佩芳(1988-)，女，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)管理學(xué)院博士，主要研究煤礦安全管理。