基于可拓的灰色煤矿安全监察方法研究＊

慕庆国

（山东工商学院管理学院煤炭经济研究院，山东省烟台市，264005）

基于可拓的灰色煤矿安全监察方法研究＊

慕庆国

（山东工商学院管理学院煤炭经济研究院，山东省烟台市，264005）

阐述了可拓的灰色关联煤矿安全监察模型的主要内容，包括可拓的灰色关联煤矿安全监察的程序和可拓灰色监察模型中分辨率p合理有效区间值理论分析两方面。对龙口矿务局北皂煤矿4个回采工作面进行了实际应用，结果表明，由于煤矿作业系统及其环境存在复杂、多变及不稳定等特性，该模型的使用是合理有效的；当分辨率在p＝0.1～0.3范围内时，将影响关联度的控制能力；当p≥0.4时，关联度R0（k）的变化平稳；当p＝1时，关联度稳定。故认为在实际的监察中分辨度取值p＝0.5～1.0是理想的状态。

煤矿安全监察 灰色关联 可拓 分辨率

煤矿安全生产系统运转过程是不规则的，系统内部与外部的联系是高度复杂的，煤矿安全生产系统是非线性动力学系统，系统构造关系不明确，系统很难用准确的数学公式表达，它的表现与灰色系统的表征基本相同。

1 可拓的灰色关联煤矿安全监察模型

可拓的灰色关联安全监察评价方法，对那些不稳定、变化的数据进行定性和定量分析和评价具有一般方法所不及的优势。一般的分析及评价大多数采用统计的方法只适用于简单的、关系明确的环境。对于复杂、多变、关系不明的条件下，一般方法很难能达到预期的效果。这是由于：一般分析方法要有足够的数量作为分析的基础，否则难以达到目标的要求；一般分析方法分析的数据一定要有明确的关系。而可拓的灰色关联安全监察及评价方法就是要消除上述方法的缺陷，它主要解决复杂、多变、关系不明的系统问题和状态变化的趋势问题。

1.1 可拓的灰色关联煤矿安全监察的程序

1.1.1 构造基本序列和监察序列

设m为监察对象数据序列数，监察对象数据序列所对应的每一个影响因子的测定数据数目为n。则监察数据序列表示：

1.1.2 设定的初值

在实际的研究中，往往存在量纲差异，数据的不平衡，很难完成运算，需要对各指标的数据进行归一化处理。设xi（k）为归一化处理后的数据序列，则按式（3）进行计算：

1.1.3 求解关联因素的相关程度

一个基本数据序列，有若干个监察数据序列，用式（5）表示第i个监察数据序列与基本数据序列在对应的第k个指标的相对差，即为关联系度，是可拓灰色关联安全监察的核心模型，用ξ0i（k）表示：

个监察数据序列对应第k个指标差的绝对值；

最小差；

最大差；

p——分辨率，是为了调整最大绝对差在监察中的影响度，以提高关联度之间的差异显著性而给定的值。

依据式（4）构造关联度矩阵：

1.1.4 监察结果的表述

将各监察数据序列的关联度集中为一个值，作为关联程度的数量特征，用R0i表示，并依据式（7）的计算结果进行排序，以确定监察数据序列与基本数据序列的关联度。

根据式（5）所示的可拓灰色关联监察模型中没有确定分辨率p的有效取值范围，这将影响可拓灰色关联监察结果的可靠性，所以必须研究分辨率的合理有效取值，才能使模型的运用达到可靠实用的目的。

1.2 可拓灰色监察模型中分辨率p合理有效区间值理论分析

依据式（3）、（5），分辨率p是最大绝对差对监察结果作用的重要参数，对监察结果关联度的影响最大。分辨率偏低，最大绝对差值失去了影响作用；分辨率偏高，使监察模型中的各因素之间的关系不明确，影响了检查结果的真实度。可见p的取值对监察结果是至关重要的。

依据可拓灰色关联监察数据初定理论，设

一般Δmin＝0，故式（5）变换为：

显然，

又

则：

由于Δ0i（k）和Δmax的取值区间为［0，Δmax］，因此只有在［0，Δmax］内讨论Δ0i（k）和pΔmax的信息分配。

已知一系统信息量为：

则系统的信息量为：

从实际出发，系统的可靠性和稳定性的监察是由ξ0i（k）的最大信息量和最大分辨率来确定的，对于系统的信息量的大小并不重要。p、Δ0i（k）和Δmax3个参数中，Δ0i和Δmax通过运算可证，分辨率p的有效合理取值是检查模型运转的关键所在。

欲使ξ0i（k）有最大信息量，必须满足下述条件：使ξ0i（k）有最大信息分辨率，还必须满足：

如果Δ0i（k）在［0，Δmax］上均匀分布或正态分布，Δ0i（k）的数学期望值为Δmax，代入p1和p2，并表示为p1＊和p2＊，于是可得：

从而，ξ0i（k）信息量丰富、信息峰值时的分辨率p值不相重合，选择处于式（14）中的区间值。即：

式（15）说明，可拓灰色关联监察模型在实际操作中，分辨率之间内取值时信息量最丰富，信息之间的差异性最大。

2 监察模型的应用

为了进一步说明理论的完整性和有效性，选择龙口矿业集团北皂煤矿4个回采工作面的初始数据，运用列表的形式将数据列入表1中，表1中所示的4个回采工作面作业环境安全状况实测数据组成的基本数据序列和监察数据序列。

根据上述的式（1）～（10）、表1的原始数据以及经验证后的分辨系数p＝1.0进行计算，得出R0（1）、R0（2）、R0（3）和R0（4）的分别为：0.6985751、0.876362、0.8025885和0.7275813。通过关联排序，得到4个回采面作业环境安全状况的评价结果，具体为：R0（2）＞R0（3）＞R0（4）＞R0（1）

表1 评价标准数据序列和参评数据序列

由于规定关联度越大，说明与《煤矿安全规程》规定的临界极限值越接近，因此其作业环境的安全状况也越差。2＃回采工作面的安全状况最差，1＃工作面的安全环境最好，3＃和4＃回采工作面则介于两者之间。

对于其他的评价指标都可以按照这一步骤进行，层层计算，然后进行综合，从而判断煤矿的生产环境的安全状况，达到安全监察的目的。

3 监察模型及其结果的分析

通过以上的理论分析及应用实例，可以得出以下的结论：可拓灰色关联监察模型中的分辨率在p＝0.1～0.3范围内，影响关联度的控制能力。当p≥0.4时，关联度R0（k）的变化处于平稳；p＝1时，关联度稳定。故在实际监察中分辨度取值p＝0.5～1.0是理想的状态。

［1］ 邓聚龙.灰色预测与决策［M］.武汉：华中理工大学出版社，1986

［2］ 王永生，慕庆国.安全监察的博弈模型研究［J］.企业经济，2004（3）

［3］ 刘树，杨君.结合实际开展安监工作提高煤炭企业安全监察效能［J］.中国煤炭，2005（10）

Study on extension grey－relatedsafety monitoring method for coal mines

Mu Qingguo
（Coal Economy Academy，Shandong Institute of Business and Technology，Yantai，Shandong 264005，China）

The extension grey－related safety monitoring modle for coal mines was induced，including the monitoring programs and the reasonable and valid intervals of revolution（p）in the modle.The application to four working face in Beizao coal mine of Longkou Mining Group showed that this modle was reasonable and valid for the complex，varied and unstable coal mining operation system and environment.The resolution（p）would influence the control capability of relation degree when it in the range of 0.1－0.3.When pwas not less than 0.4，the relation degree R0（k）would change smoothly；while pequaled to 1，the relation degree would be stable.Therefore，the value of pin the range of 0.5－1.0would be ideal for the actual monitoring.

safety monitoring for coal mine，grey－related analysis，extension

TD7

A

教育部社科项目，编号09YJA630086；山东省软科学项目，编号2009RKB403。

慕庆国（1965－）男，山东蓬莱人，山东工商学院管理学院，教授，博士，主要从事煤矿安全管理、煤矿事故机理、煤矿事故预防管理等研究。

（责任编辑 梁子荣）