基于DEMATEL?ISM?BN的煤礦透水事故影響因素分析

洪偉斌，盛武

（安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232000）

0 引言

煤炭作為基礎(chǔ)能源在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源安全領(lǐng)域有著不可替代的地位。根據(jù)中國(guó)煤礦安全生產(chǎn)網(wǎng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2010?2020年我國(guó)共發(fā)生5 833起煤礦安全事故，死亡人數(shù)達(dá)10 176[1]。煤礦事故總量雖在近2 a呈下降趨勢(shì)，但我國(guó)正處于基礎(chǔ)建設(shè)的緊要關(guān)頭，煤炭需求量持續(xù)上升，安全開(kāi)采既是保障煤礦產(chǎn)量穩(wěn)定的基礎(chǔ)，也是我國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的根本要求[2]。分析全國(guó)煤礦事故發(fā)現(xiàn)，2021年發(fā)生的重大事故均為透水事故，死亡人數(shù)超過(guò)當(dāng)年瓦斯事故死亡人數(shù)，達(dá)到48人，占當(dāng)年煤礦事故總死亡人數(shù)的27%。透水事故作為繼瓦斯事故和頂板事故之后的第三大煤礦事故，破壞性極大，對(duì)井下礦工安全造成極大威脅。針對(duì)煤礦透水事故進(jìn)行致因分析，總結(jié)煤礦透水事故發(fā)生的一般規(guī)律，對(duì)于煤礦安全生產(chǎn)具有重大意義。

目前已有學(xué)者針對(duì)我國(guó)煤礦透水事故開(kāi)展相關(guān)分析研究。傅貴等[3]利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)導(dǎo)致煤礦透水事故的不安全動(dòng)作進(jìn)行了分類(lèi)統(tǒng)計(jì)。趙飛等[4]通過(guò)分析透水事故原因，以礦工自救互救為基礎(chǔ)，基于FAST法對(duì)救援產(chǎn)品進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)。周峰雷等[5]提出了基于遺傳算法?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦透水事故涌水量預(yù)測(cè)模型。李滿如[6]、張國(guó)琴[7]利用事故樹(shù)和層次分析法建立透水事故評(píng)價(jià)模型，對(duì)透水事故進(jìn)行原因分析及綜合評(píng)價(jià)。

現(xiàn)有研究大多是針對(duì)某一地區(qū)煤礦透水事故的致因分析或?qū)ν杆鹿誓骋环矫娴木唧w研究，而對(duì)透水事故系統(tǒng)、完整的研究分析極少，缺少對(duì)影響因素之間復(fù)雜因果關(guān)系及各因素對(duì)事故影響程度的深入研究。鑒于此，本文借鑒文獻(xiàn)[8-12]中對(duì)事故影響因素的系統(tǒng)分析方法?決策試驗(yàn)和評(píng)價(jià)試驗(yàn)法（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL）[13]和 解 釋 結(jié) 構(gòu) 模 型 法（Interpretative Structural Modeling Method，ISM）[14]，對(duì)煤礦透水事故影響因素進(jìn)行分析，構(gòu)建多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型，并將其映射到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network，BN）模型中，通過(guò)BN參數(shù)學(xué)習(xí)及敏感性分析提取誘發(fā)煤礦透水事故的關(guān)鍵因素，為透水事故的預(yù)防管控提供參考。

1 DEMATEL?ISM?BN模型

DEMATEL結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，利用圖論及矩陣論描述各影響因素之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，并對(duì)影響度、被影響度、原因度、中心度等指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，辨識(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的關(guān)鍵要素。ISM通過(guò)可達(dá)矩陣反映復(fù)雜系統(tǒng)中影響因素之間的內(nèi)在關(guān)系，構(gòu)建多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型，并通過(guò)拓?fù)鋱D直觀表現(xiàn)出影響因素的層次聯(lián)系。BN是以貝葉斯定理為基礎(chǔ)建立的概率網(wǎng)絡(luò)，其核心在于概率推理，通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)方式實(shí)現(xiàn)對(duì)某個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)[15]。將DEMATEL中的綜合影響矩陣與單位矩陣結(jié)合，得出整體影響矩陣，并通過(guò)計(jì)算將其轉(zhuǎn)換為ISM中所需要的可達(dá)矩陣，與單獨(dú)使用ISM相比，不僅可展現(xiàn)影響因素之間的關(guān)系，還能反映出各影響因素相互作用的強(qiáng)度及對(duì)事故的影響程度[16]?；贗SM構(gòu)建多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型，并將其映射到BN模型中，結(jié)合實(shí)際案例，通過(guò)概率分布及后驗(yàn)概率計(jì)算提取關(guān)鍵因素。

DEMATEL?ISM?BN模型具體步驟如下：

（1）選定影響因素集S={S1，S2，…，Sn}（n為影響因素個(gè)數(shù)），構(gòu)建初始直接影響矩陣D。邀請(qǐng)多位專(zhuān)家確定因素相互影響關(guān)系，得到直接影響矩陣D=[dij]n×n，其中dij為因素i對(duì)因素j的影響程度，影響程度強(qiáng)、較強(qiáng)、較弱、弱、無(wú)分別賦值4?0，當(dāng)i=j時(shí)賦值為0。

（2）對(duì)直接影響矩陣D進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到規(guī)范影響矩陣B（元素為bij）：

（3）計(jì)算綜合影響矩陣T（元素為tij），找出關(guān)鍵影響因素。

式中I為單位矩陣。

（4）計(jì)算各因素對(duì)其他因素的影響度f(wàn)i、被影響度ei、 中心度zi及原因度yi。

（5）計(jì)算整體影響矩陣H（元素為hij），通過(guò)確定閾值λ，構(gòu)建ISM模型的可達(dá)矩陣K（元素為kij）。

（6）計(jì)算可達(dá)集Q（Si）、前因集A（Si）和共同集C。根據(jù)i的不同取值重復(fù)計(jì)算Q（Si）和A（Si）并依次更新集合C，以此構(gòu)建多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型。

（7）通過(guò)可視化軟件GeNie將多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型轉(zhuǎn)換為BN模型，根據(jù)真實(shí)透水事故案例計(jì)算先驗(yàn)概率及后驗(yàn)概率，提取誘發(fā)煤礦透水事故的關(guān)鍵因素。

2 煤礦透水事故影響因素指標(biāo)體系構(gòu)建

以安全管理網(wǎng)和煤礦安全網(wǎng)的煤礦透水事故調(diào)查報(bào)告為數(shù)據(jù)來(lái)源，經(jīng)過(guò)搜集整理，選取2010?2020年有完整事故報(bào)告、并且被評(píng)定為較大事故及以上的透水事故案例，隨機(jī)篩選出70起典型事故案例及相應(yīng)的調(diào)查分析報(bào)告進(jìn)行研究。導(dǎo)致煤礦透水事故發(fā)生的因素繁雜多樣，本文基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思想，針對(duì)選取的70起透水事故調(diào)查報(bào)告提取高頻關(guān)鍵詞并統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻次，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 煤礦透水事故關(guān)鍵詞及頻次統(tǒng)計(jì)Table 1 Keywords and frequency statistics of water inrush accidents in coal mines

基于關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次和現(xiàn)實(shí)情況并結(jié)合文獻(xiàn)[17-20]，選取出現(xiàn)頻次相對(duì)較高的關(guān)鍵詞，通過(guò)對(duì)報(bào)告中事故原因的分析整合，從人的因素、物的因素、環(huán)境因素、管理因素出發(fā)，構(gòu)建煤礦透水事故影響因素框架，如圖1所示。

圖1 煤礦透水事故影響因素框架Fig.1 Framework of influence factorsof coal mine water inrush accidents

3 基于DEMATEL?ISM?BN的煤礦透水事故影響因素分析

邀請(qǐng)10位煤礦領(lǐng)域的研究人員進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，研究人員基于自身經(jīng)驗(yàn)及專(zhuān)業(yè)認(rèn)知對(duì)18個(gè)影響因素指標(biāo)進(jìn)行雙向打分，根據(jù)問(wèn)卷結(jié)果和專(zhuān)家意見(jiàn)，計(jì)算得到直接影響矩陣D。通過(guò)式（1）、式（2）計(jì)算綜合影響矩陣，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。

表2 煤礦透水事故綜合影響矩陣Table 2 Comprehensive influence matrix of coal minewater inrush accidents

3.1 煤礦透水事故影響因素DEMATEL分析

通過(guò)Matlab程序計(jì)算得出各因素的影響度、被影響度、原因度和中心度，結(jié)果見(jiàn)表3。原因度大于0視為原因因素，反之視為結(jié)果因素，原因因素對(duì)其他因素的發(fā)生具有較大影響，結(jié)果因素在系統(tǒng)中更容易遭受原因因素影響。由表3可知，煤礦透水事故的原因因素按原因度由大到小排序分別為監(jiān)督體系不健全S16、安全管理混亂S15、教育培訓(xùn)不到位S14、地質(zhì)條件復(fù)雜S12、無(wú)證上崗S4、技術(shù)手段薄弱S6、違法組織開(kāi)采S18、人員配備不足S17，結(jié)果因素由小到大排序分別為三違行為S1、巷道設(shè)計(jì)不合理S7、生理心理因素S2、探防排水設(shè)備不合理S8、水源威脅S11、探放水系統(tǒng)不合理S9、水文地質(zhì)探測(cè)不到位S10、圍巖情況復(fù)雜S13、安全風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)差S3、水害認(rèn)識(shí)不足S5。其中監(jiān)督體系不健全、安全管理混亂是造成其余因素發(fā)生的主要?jiǎng)右?，三違行為更容易遭受其他因素的影響而發(fā)生。因素中心度越大，其重要程度越大。由表3的中心度排序可知，水害認(rèn)識(shí)不足S5、水文地質(zhì)探測(cè)不到位S10是煤礦透水事故發(fā)生的主要影響因素，其次是安全管理混亂S15和技術(shù)手段薄弱S6。

表3 煤礦透水事故影響因素的DEMATEL分析結(jié)果Table 3 DEMEATEL analysisresultsof influence factorsof coal minewater inrush accidents

3.2 煤礦透水事故影響因素多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建

計(jì)算綜合影響矩陣中元素的算術(shù)平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)兩者的和確定閾值λ=0.15。通過(guò)Matlab程序計(jì)算出可達(dá)矩陣并進(jìn)行層級(jí)劃分，構(gòu)建煤礦透水事故影響因素多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型，如圖2所示。

圖2 煤礦透水事故影響因素多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型Fig.2 Multi-level hierarchical structure model of influence factors of coal mine water inrush accidents

3.3 煤礦透水事故影響因素BN模型建立及分析

將煤礦透水事故真實(shí)案例樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入GeNie中，基于煤礦透水事故影響因素多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建煤礦透水事故影響因素BN模型，如圖3所示。

圖3 煤礦透水事故影響因素BN模型Fig.3 Bayesian network model of influencefactorsof coal minewater inrush accidents

后驗(yàn)概率分析作為BN模型推理的重要一環(huán)，既可在原因因素已知的前提下對(duì)結(jié)果發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測(cè)推算，也可在結(jié)果已知的狀態(tài)下反推引發(fā)結(jié)果發(fā)生最可能的因素進(jìn)行故障診斷[21]。本文將根節(jié)點(diǎn)X設(shè)定為證據(jù)節(jié)點(diǎn)（即煤礦透水事故發(fā)生的概率為100%），利用BN模型的故障診斷功能，得出節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率分布，如圖4所示。

從圖4可知，在煤礦透水事故已發(fā)生的情況下，水源威脅的可能性最大，概率高達(dá)95%；其次為水文地質(zhì)探測(cè)不到位，概率為91%，根據(jù)致因鏈分析可知兩者存在較強(qiáng)因果聯(lián)系；水害認(rèn)識(shí)不足、安全風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)差、生理心理因素、三違行為也具有較高的概率，分別為80%，86%，84%，85%，四者間也具有較強(qiáng)的因果聯(lián)系；安全管理混亂的概率為89%；監(jiān)督體系不健全的概率為83%。通過(guò)致因鏈分析可知，水文地質(zhì)探測(cè)不到位→水源威脅→透水事故是造成透水事故發(fā)生最可能的致因鏈，需對(duì)鏈上因素著重關(guān)注，而造成水文地質(zhì)探測(cè)不到位的因素較復(fù)雜。

圖4 煤礦透水事故影響因素BN節(jié)點(diǎn)后驗(yàn)概率分布Fig.4 Posteriori probability distribution of BN nodes of influence factors of coal mine water inrush accidents

3.4 綜合分析

水害認(rèn)識(shí)不足及水文地質(zhì)探測(cè)不到位2個(gè)因素在DEMATEL中心度排序中靠前，并且在透水事故多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型中處于重要節(jié)點(diǎn)位置，均有較多的連接邊，具備顯著的影響關(guān)系，在BN后驗(yàn)概率分析中也同樣具有較高的發(fā)生概率。綜合分析可知，水文地質(zhì)探測(cè)不到位及水害認(rèn)識(shí)不足處于模型結(jié)構(gòu)中層，易受下方深層因素的影響并對(duì)上層影響因素具有較大影響，對(duì)直接造成透水事故的三違行為及水源威脅的產(chǎn)生影響顯著。

監(jiān)督體系不健全、安全管理混亂、教育培訓(xùn)不到位、地質(zhì)條件復(fù)雜在DEMATEL原因因素排序中靠前。監(jiān)督體系不健全、安全管理混亂、地質(zhì)條件復(fù)雜在透水事故多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型中均為根源因素，會(huì)引發(fā)其余影響因素。在BN后驗(yàn)概率分析中，監(jiān)督體系不健全與安全管理混亂具有較高的發(fā)生概率，且對(duì)教育培訓(xùn)不到位的產(chǎn)生有較強(qiáng)致因聯(lián)系；地質(zhì)條件復(fù)雜后驗(yàn)概率較低，但對(duì)于圍巖情況復(fù)雜這一因素的出現(xiàn)具有較強(qiáng)致因關(guān)系?；谏鲜龇治隹芍?，原因因素對(duì)其他因素具有較強(qiáng)影響，從長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮，重視原因因素能夠更好地遏制透水事故。監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)管力度，嚴(yán)格排查違法組織開(kāi)采行徑?；趪?yán)格的監(jiān)管和有序的安全管理，可更好地排查無(wú)證上崗與人員配備不足的情況，確保作業(yè)人員更好地接受應(yīng)急處理能力培訓(xùn)及安全知識(shí)教育，提高對(duì)水害的認(rèn)識(shí)并具備足夠作業(yè)技能，最大程度降低原因因素對(duì)透水事故的影響。

三違行為、巷道設(shè)計(jì)不合理、生理心理因素、探防排水設(shè)備不合理、水源威脅、探放水系統(tǒng)不合理在DEMATEL結(jié)果因素排序中靠前，其中三違行為和水源威脅在透水事件多級(jí)遞階結(jié)構(gòu)模型中處于頂層，是誘發(fā)透水事故的直接因素。水害認(rèn)識(shí)不足、水文地質(zhì)探測(cè)不到位及圍巖情況復(fù)雜受下層原因因素影響，直接引發(fā)巷道設(shè)計(jì)不合理、探防排水設(shè)備不合理、探放水系統(tǒng)不合理的產(chǎn)生?；贐N后驗(yàn)概率及致因鏈分析，提升工作人員對(duì)水害的認(rèn)識(shí)，嚴(yán)格執(zhí)行水文地質(zhì)探測(cè)工作，短期來(lái)說(shuō)可有效制止三違行為及水源威脅的產(chǎn)生，快速、有效地實(shí)現(xiàn)透水事故預(yù)防。

4 結(jié)論

（1）確定了誘發(fā)煤礦透水事故的18個(gè)影響因素，通過(guò)DEMATEL?ISM?BN模型對(duì)影響因素進(jìn)行分析，提取誘發(fā)煤礦透水事故的關(guān)鍵因素。

（2）通過(guò)計(jì)算DEMATEL中心度、原因度與BN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)后驗(yàn)概率，得出水源威脅與地質(zhì)圍巖情況相關(guān)，受到人和物的因素影響，是誘發(fā)透水事故最直接的影響因素。

（3）長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，要有效遏制煤礦透水事故的發(fā)生，安全管理及監(jiān)管部門(mén)不僅要加強(qiáng)員工培訓(xùn)力度，提高員工水害意識(shí)，還要嚴(yán)格進(jìn)行水文地質(zhì)探測(cè)工作核查，堅(jiān)持“有疑必探，先探后掘，先治后采”的原則，從根本上杜絕生產(chǎn)人員的違法違規(guī)行為。