大型煤矿建设项目风险评价研究

黄已芯 张金锁

(西安科技大学管理学院能源经济与管理研究中心,陕西省西安市,710054)

大型煤矿建设项目风险评价研究

黄已芯 张金锁

(西安科技大学管理学院能源经济与管理研究中心,陕西省西安市,710054)

基于当前大型煤矿建设项目在建设期间发生的事故依旧严峻,导致煤矿建设项目建设能力下降、风险隐患增加的现状。本文在根据以往研究理论的基础上,提出“改进”期望值模型,以提出更加快捷、准确的评价方法。通过大型煤矿建设项目的共同特征,以大海则煤矿建设项目为例,对大海则煤矿从政治环境、经济环境、安全等方面进行评价。利用因子贡献率分析,得到风险发生概率,通过期望值理论得到“改进”的期望值模型进行煤矿项目建设评价。通过“改进”的期望值模型对大型煤矿建设项目风险评价并讨论,得出“改进”期望值模型在大型煤矿建设评价中是一种可行的评价模型的结论。

期望值 贡献率 煤矿建设 大海则煤矿 风险评价

近年来,国家发展和改革委员会批复了大型煤炭基地建设规划,重点建设神东、陕北、黄陇(华亭)、晋北、晋中、晋东、鲁西、两淮、冀中、河南、云贵、蒙东(东北)、宁东等14个大型煤炭基地。但根据2014年统计,大型煤矿建设项目在建设期间出现的事故和停工事件依然形式严峻,煤矿建设事故总共183起,死亡2374人。事故的发生说明当前煤矿建设项目的管理不当,其关键在于评价的欠缺,这给煤矿建设评价带来了新的挑战。从现有的文献看,在煤矿评价中,许多传统评价模型都以定性方法为主,定量方法为辅。评价体系的研究更多利用了风险的不确定性、未知性、模糊性特点。例如,2000年,李少明对项目风险指标排序、排序方法提出系统科学、模糊理论方法、决策论等理论和方法的应用;2011－2014年,李海凌、宋冬梅、梁昌勇、张金锁、李红霞、黄国英等,将层次分析法、主成分分析法、熵值法、模糊综合评判法、灰色系统理论等方法应用于煤矿建设项目中; 2014年6月,齐琪发表《基于事故致因煤矿应急管理评价指标研究》,更进一步地将极值理论与我国煤矿应急系统结合,对项目风险指标重新排序、排序方法有了更深的突破。上述例子说明以往研究的目的在于避免总投资不同导致损失值不同无法进行类比作出评价的情况发生。但是,从模型发展的角度上看,以往模型的创新重在指标上的重新排序与调整,但建设评价的目的是有效规避实际操作中可能发生的风险。这些定性方法为主的评价模式容易受主观因素的影响,丢失了某些信息。故而,本文借鉴因子贡献率对风险指标发生概率进行分析,利用期望值方法对风险进行评价。计算大型煤矿建设项目的损失值,以期减小理论上的风险与实际风险的差距,从而丰富有关煤矿建设风险评价的研究理论。

1 大型煤矿建设项目评价指标体系构建

1.1 评价模型比较

本文所研究的大型煤矿建设项目评价与传统的煤矿建设项目评价有着本质的区别,传统评价模型是通过百分比对不同在建煤矿的风险进行概率分析、比较,评价风险大小;而本文评价模型是根据GIS系统与在建煤矿的设备与人员工作状态监控系统对接,反复测试得出风险指标,对比风险损失表找到大型煤矿风险发生的各指标损失值,利用贡献率分析风险发生概率,利用期望值方法对各指标损失值与风险发生概率相乘,以期得到大型煤矿建设项目风险评价损失值。

1.2 建设项目风险因素

在构建大型煤矿建设项目风险因素过程中,应根据调研结果分析,得到普遍在建煤矿可能导致的风险因素,以期得到大型煤矿建设项目风险因素的范围。可是,当前大型煤矿建设项目风险因素散乱,其中包括设备技术、政策符合程度、煤炭价格、开采条件、资源采掘年限、资金到位程度、管理合理性、社会条件符合程度以及百米进尺死亡率等。

1.3 建设项目评价指标选取

构建煤矿建设项目评价指标体系是进行风险识别、事故诊断、安全预控等活动的重要前提。根本目的在于提前预判大型煤矿建设项目中可能发生的不良趋势和危机状态,从而确保煤矿建设项目处于顺利实施状态。建设评价指标的选取要遵循真实性、可靠性、可测性和规范性原则。利用现有指标结合煤矿建设项目的现状与开发背景,挖掘各种可能发生的风险分布领域。本文首先根据大型煤矿建设项目在建设期间一般性风险因素设计若干建设风险指标,通过GIS系统监测结果整理、补充和完善风险指标,从而构建煤矿建设项目风险指标体系。如图1所示。

图1 大海则煤矿建设风险指标体系

通过归纳和总结在建大型煤矿发生较频繁、损失较大的各种事故类别,结合GIS系统对大型煤矿建设期间的设备与人员工作状态监控装置进行连接,利用监控数据整理,得到本文风险评价指标体系,总共10个风险类别38个风险评价指标。

通过对风险进行识别与选取,将风险的损失程度和风险发生频率进行等级量化,并给出评价标准。本文采用五点量表来对风险的两个部分进行定量化评价标准的界定,如表1所示。

表1 风险发生概率定量评价标准一览表

2 评价模型构建

煤矿建设缺乏更为准确、快捷的风险评价工具。为提高煤矿建设的风险评价水平,以避免遗漏事故隐患和高耗低效的现象,结合因子贡献率思想的“改进”期望值方法风险评价应运而生,常用的评价模型如下所示:

其中,wij和rij是由二级指标汇总出的一级指标风险发生概率与风险发生损失概率。

以上为模糊综合评价模型的评价函数,发现这类算法在计算上都欠缺信息完整性,并且在评价计算过程中,考虑的权重与隶属度都是利用最大可能性进行衡量的,这导致层层信息的缺失。

根据上述常用评价模型的欠缺,本文从两个方面考虑如何减小主观影响丢失的信息以及减小理论风险与实际风险的差距的问题。第一,大型煤矿建设项目建设初期给予监控,减少了主观定性方面的调查与访谈;第二,利用建设项目风险测评标准一览表与监控数据比对,获得数据风险发生损失值,通过利用因子贡献率和迭代的方法计算风险发生概率,从而利用“改进”期望值理论对煤矿项目的建设进行更准确的评价。

构建基于因子贡献率的期望损失法,其决策准则跟传统的期望值法类似,其核心模型为:

式中:xk——风险发生概率;

pk——风险发生损失值;

E(X)——离散型随机变量;

K——风险级别。

则xk则表达式如下所示:

式中:N——采样次数的样本总量;

aik——风险指标总的列数值;

t——停止迭代应取个数。

确定aik所取列数t值表达式如下:

式中:Xit——确定aik在原始数据应取列数;

N——采样次数的样本总量。

特征值λi取值的命令与过程如下:

设

因为数据量巨大,本文利用MATLAB软件输入命令,得出特征根λ1－5。求解λi特征根,得到累计贡献率。以往数据分析,评价误差为15%以内,本文设定ε值为10%。为了确定迭代终止列数,本文考虑通过借鉴累计贡献率的思想利用迭代方法对特征根λi进行从大到小排序,拟出公式如下:

式中:λn——特征根循环变量;

n——循环变量;

ε—累计贡献率。

根据公式(3)利用特征根从大到小顺序,当g(λn＋1＋1)－g(λn)最终结果小于ε,则迭代停止。设t值为迭代停止时的次数,将t值代入公式(3)并将计算结果代入公式(2)可计算xk,即风险发生的概率。针对pk风险发生损失值的计算,参考风险损失标准一览表与建设项目风险损失对比,得到各个风险损失值。代入公式(1)则可以计算项目建设评价的损失值。

3 实证分析

3.1 工程概况

大海则矿井位于陕西省北部神木县。井田向东南至榆林市45～50 km,向北经榆林至包头310 km,向西经定边至银川410 km,向南经延安市至西安640 km。占地面积为280.03 km2。地质资源量约为48.8亿t左右。该矿井设计生产能力35 Mt/a,选煤厂设计生产能力35 Mt/a。煤类主要为不粘煤31号。

大海则煤矿于2012年开始进行项目申请核批。但是,在该煤矿建设期间,出现许多问题导致多重事故发生甚至停工,处于搁置状态。为确保大海则煤矿建设评价得到顺利实施,本文考虑通过累计贡献率利用“改进”期望值法对大海则煤矿建设期间再次评价。

3.2 大型煤矿建设项目风险评价

传统模糊评价法评价的关键在于确定煤矿项目建设影响因素的权重,而本研究是采用将一些边界不清、不易定量的因素定量化,进行综合评价的一种方法。在煤矿项目建设运营风险综合评价中,涉及到较多的复杂现象和因素的相互作用,因此,适合采用模糊综合评价的方法进行定量化处理,评价煤矿项目建设运营风险等级。

设X＝{X1,X2,…,X10}为一级风险评价指标集,W＝{w1,w2,…,w10}为对应的指标权重集,Xi＝{xi1,xi2,…,xin(i)}为Xi所对应的二级风险评价指标集,n(i)为第i个一级指标Xi中所包含的二级指标个数,wi＝{wi1,wi2,…,win(i)}为Xi对应的权重集合。故,模糊综合评价法从低到高阶进行计算。模糊评价法评价结果如表2所示。

表2 模糊综合评价法评价结果

“改进”期望值模型评价过程如下:

利用MATLAB软件对GIS系统监控数据进行分析。本文采用GIS系统对大海则煤矿各项风险指标进行数据采集175次,有效次数150次,以地质开采条件为例,利用excel表格整理得到数据如表3所示。

表3 风险发生频率监控数据表(地质条件技术风险)

把一个风险类别作为一个判断矩阵,设X4为地质条件技术风险类别的判断矩阵:

用MATLAB软件输入命令,从小到大排序,则特征根λi∈{3256,2554,0,0,0}。

利用公式(3)可得t＝3,将t代入公式(2)可得风险概率为0.512。通过监控数据显示,地质开采条件风险损失值是83.76亿元,对比损失表为一般损失。代入公式(1)可得地质条件风险发生损失为42.85亿元。其他指标类别以此类推,t值在10个判断矩阵迭代过程中,矩阵X1、X3、X6、X7、X8、X9、X10的t值均为2。矩阵X2、X4、X5的矩阵均为3。与大海则煤矿建设风险损失值与量化标准表对比,得到大海则煤矿建设项目风险评价损失值,如表4所示。

表4 大海则煤矿建设项目各项风险损失亿元

为了方便传统模糊综合评价法与本文评价方法对比,把模糊评价法所评价损失值利用概率转换成损失值方式,如5表所示。

表5 模糊综合评价法概率转换为损失值一览表

3.3 讨论

模糊评价法与期望值法的不同之处在于模糊评价法评价出的结果为风险发生的概率,而期望值法评价出的结果为损失值。比较两个方法首先要将其量化。

大海则煤矿的投资总额为170.32亿元。通过转换对比表4与表5的结果来看,技术风险、地质与开采及条件风险、组织管理风险、安全风险、外协条件风险和社会稳定风险所得损失值均比模糊综合评价法所评价转换的损失值大。通过后期实际发生事故对比,发现资金风险并不是核心风险,由此证明,“改进”期望值模型对风险识别的能力要强,对风险的包容能力更大,更容易识别出因主观影响丢失数据而导致的事故;从软件利用上看,本模型利用GIS系统从大型煤矿建设开始就进行严格的监控,利用多次对大海则煤矿建设监控的数据采样、分析与整理,规避了传统评价模型通过主观的访谈取得数据这个环节,使得信息更加完整。通过运用MATLAB软件,利用累计贡献率思想与迭代的方法评价大海则煤矿建设项目风险发生频率,相比传统的模糊综合评价法,它取消了只考虑最大可能性的权重与隶属度的确定。从计算复杂程度来看,全程只需要与风险量化标准一览表对比,利用GIS系统与MATLAB软件只需要两个步骤完成。相比模糊综合评价法则需要层层递进计算,计算过程更为便捷,计算时间大大缩减。

4 结语

本文在综合分析了大型煤矿建设项目风险类别与特点的基础上,利用累计贡献率与迭代方法分析风险发生概率,得出“改进”期望值模型,利用“改进”期望值模型对大海则煤矿建设项目进行评价分析及验证,根据对比,得出“改进”期望值方法在进行煤矿建设项目的评价中更为快捷、精确的结论。为大型煤矿建设项目提出了新评价模型,减小了实际建设中的风险与理论风险的差距。实现了煤矿建设风险评价过程中,定量方法为主、定性方法为辅、定性与定量方法结合,具有一定的客观性与科学性,在煤矿评价上是一种可行的评价方法。

[1] 鲍爱华.论大型煤矿安全隐患的辨识与监控[J].采矿技术,2003(2)

[2] 甘心孟,沈斐敏.安全科学技术导论[M].北京:气象出版社,2000

[3] 毛益平,郭金峰.大型煤矿安全评价技术与实践[J].大型煤矿,2003(4)

[4] 张兵,许正元.大型煤矿风险源的监控与管理[J].大型煤矿,2003(10)

[5] 施式亮,王鹏飞,李润求.煤矿安全评价方法与矿井安全评价技术综述[J].湘潭矿业学院学报, 2002(4)

[6] 张金锁,黄国英.基于大型煤矿运营管理的评价研究[J].中国煤炭,2012(3)

[7] 李红霞,王莉,赵龙钊.基于模糊综合评价法在安全预警系统中的评价应用[A].中国职业安全健康协会2014年学术年会论文集[C].中国职业安全健康协会,2014

[8] 齐琪,张金锁.基于事故致因煤矿应急管理评价指标研究[J].煤矿安全,2014(6)

(责任编辑 熊志军)

2014年全国共出让探矿权1270个、采矿权2326个

2014年,全年共出让探矿权1270个,同比下降5.1%;出让价款59.5亿元,同比增长331.6%。出让采矿权2326个,同比增长18.6%;出让价款62.9亿元,同比增长19.1%。以招拍挂方式出让探矿权、采矿权的比例分别为39.2%和86.5%,占比较2013年分别提高20.9和5.2个百分点,矿产资源的市场化配置程度进一步提高。

Research on risk assessment of large coal mine construction project

Huang Yixin,Zhang Jinsuo
(Xi＇an University of Science and Technology,Energy Economy and Management Research Institution,Xi＇an,Shaanxi 710054,China)

The current large coal mine construction projects still have happened serious accidents during construction which leadedcoal mine construction projects reduced ability of construction and increased hidden risks．According to previous research theories,the authors mentioned＂improvement＂expected value model to provide faster and more accurate evaluation methods than before．Taking Dahaize Coal Mine as an example and basing upon common features of large coal mine construction projects,the authors assessed political environment,economic environment and safety factors,at meanwhile,analysis of factor contribution rate were used to get the risk probability,and the expected value theory were used to get the＂improvement＂expected valued model of large coal mine projects construction assessment．Furthermore,according to the risk assessment and discussion of the large coal mine projects based upon the＂improvement＂expected value model,the results showed that the model was a feasible assessment model on the large coal mine construction assessment．

expected value,construction rate,coal mine construction,Dahaize Coal Mine, risk assessment

TD771

A

黄已芯(1990－),女,满族,贵州贵阳人。西安科技大学研究生在读,研究方向:工业工程建设评价。