基于模糊综合评价的煤矿安全管理风险评价

徐 腾，李慧宗

(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001)

基于模糊综合评价的煤矿安全管理风险评价

徐 腾，李慧宗

(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001)

在分析我国煤矿安全生产现状的基础上，将模糊综合评价方法引入煤矿的安全管理风险评价中，以某煤矿的安全管理风险为例，进行实证研究.利用模糊综合评价方法对煤矿的安全管理风险进行评价，根据评价结果对煤矿的安全管理提出建议.实证表明，提出的方法能够有效地评价煤矿安全管理风险，对提高煤矿安全生产管理水平具有重要意义.

煤矿安全生产；模糊综合评价；安全管理风险

煤炭生产过程是一个复杂过程，容易受人、机器、环境等诸多因素的影响，且相互影响、相互制约，从而导致了煤炭生产过程中事故的频繁发生.安全是煤炭生产的前提和保证.近年来，我国煤炭生产事故频繁发生，造成了人员伤亡和巨大的经济损失，且影响十分恶劣，这些事故表明我国煤炭的安全管理方式存在着严重的不足，未能对煤炭生产过程存在的风险因素进行及时、有效地识别和评价，从而减少和避免安全生产过程中风险事故的发生[1-2].

本文以煤炭生产管理过程的风险因素为研究对象，引入模糊综合评价方法构建煤矿安全管理风险评价指标体系，对煤矿企业安全管理风险的现状进行准确评价，为煤矿企业提供切实可行的风险预控措施，从而改善和提高煤炭企业的安全管理水平，对于降低和预防煤炭事故的发生具有重要的理论及现实意义.

1 煤矿安全管理风险模糊综合评价模型的建立

煤矿安全事故的发生牵动着社会各界的心弦，国内外许多学者对煤矿事故的发生进行了大量的研究.H·Heinrich通过对大量事故的数据分析，指出事故发生的真正原因，重点突出了人的不安全行为在事故发生的重要作用，又指出了物的不安全状态是导致事故发生的直接原因[3]；陈红等从特征源和环境特征研究角度出发，通过调查中国煤矿重大事故的直接原因，认为人因事故(含违章、管理失误、设计缺陷)所占比重高达97.67%以上[4]；王玉怀等采用模糊综合评价和层次分析法对煤矿安全进行评价[5]；张洪杰分析煤矿安全管理风险系统，建立基于煤矿风险指数、熵权法、灰色关联度的煤矿安全综合评价模型，并结合案例评价煤矿安全程度[6]；刘年平研究煤炭事故的复杂性，建立人、机、环境、管理的煤矿隐性风险预警指标体系，并利用数据挖掘技术建立风险预警知识库和提出煤矿风险预警模型[7]；刘广平等从人、机、环境、制度四个方面出发，运用层次分析法得到煤矿安全集成管理成熟度水平指标权重，得到煤矿风险集成管理成熟度水平的维度分值[8]；何叶荣等通过对我国铁矿安全管理中存在的问题进行分析，建立有效的铁矿安全管理评价指标体系，采用模糊综合评价方法对其存在的风险因素进行评价[9].

1.1 模糊综合评价理论与方法

煤矿安全管理风险评价受到多种因素的影响，且评价过程中某些评价指标和因素都具有一定的模糊性，如事物边界不清、不易定量描述等，这些模糊性导致很多指标由人的主观认识来决定.在这种情况下，引入模糊综合评价方法可以对评价过程中的模糊因素定量化，可以较好地解决指标间的相互关系，得到科学、合理的评价结果.

模糊综合评价方法借助模糊数学将决策过程的诸多因素定量化评价，从多目标、多层次、多等级的角度进行评判，能够客观地反映评价对象的整体化情况，为决策做出科学依据[10].模糊综合评价方法简洁明了，可靠度高，具有很好的适用性.

1.2 模糊综合评价模型的建立

在煤矿安全管理风险评价中，建立模糊综合评价模型如下：

1) 确定评价因素集(指标集)U.依据评价指标的选取原则以及所评价对象的特点等，可以确定综合评价指标的集合，即评价因素集(指标集)，记U={u1，u2，…，um}，其中ui(i=1，2，…，m)为评价指标；m为同一层次单指标的数量.

3) 建立评价论语集(评价集)V.评价论语集也称为结论集或评价集，用V表示，记V={v1，v2，…，vn}，其中：vj(j=1，2，…，n)为评价结果；n为指标评价等级数量.

4) 单因素模糊评价.以单个评价因素为研究对象，确定评判对象对评价论语集元素的隶属程度为目的进行的评判称为单因素模糊评价.设以因素集中第i个评价因素ui为评判对象，它对评价论语集中第j个元素vj的隶属度为qij.同理，可得到ui对评价论语集V中各因素的评价结果(隶属度)即模糊集矩阵Qi=[qi1qi2… qin]，分别对各因素进行单因素评价，可以得到由各因素对评价论语集的隶属度组成的矩阵

2 多级模糊综合评价煤矿安全管理风险评价的实现过程

2.1 评价指标体系的确定

煤矿安全管理风险评价指标体系，是由多层次、多目标、多等级指标相互关联影响组成的.应用模糊综合评价方法进行评价时，最重要的是评价因素体系的建立和各因素权重的确定.从分析煤矿安全管理风险的基本因素入手，遵循系统性、科学性、普遍性与特殊性相结合、独立性和可行性原则，还有评价指标的可量化性原则，结合《矿山安全法》《煤矿安全规程》等法律法规、参考相关文献及领域专家的意见，得到人员、设备、环境和信息管理等4个二级评价指标[11]和20个三级评价指标，建立煤矿安全管理风险评价指标体系U，如表1所示.

2.2 确定评价指标因素的模糊权重集

根据煤矿安全管理风险评价指标的递阶层次结构图，构造各层次的判断矩阵.权重集的确定是模糊综合评价中非常关键的一环.权重的确定方法有很多种，如德尔菲法、主观赋权法、因子分析法、熵权法、专家评估统计法等，其中前两个为定性方法，其余为定量方法.为了能够得到准确的各指标权重，本文采用层次分析法来确定各指标的权重，它结合了定性分析和定量分析，并把定性分析的结果量化，使得指标权重更具科学性、合理性.

层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)是多目标多准则的决策方法，是美国运筹学家萨迪教授基于决策过程存在着大量因素无法量化而又复杂的原因，于20世纪70年代提出的[12].分为四个步骤：①分析各指标之间的关系，建立问题的递阶层次结构；②引用1-9标度法进行定量化，对同一层次的各指标相对于上一层次的某一指标的重要性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵；③进行矩阵运算并一致性检验得到各指标相对于上一层的相对权重；④计算各层指标对目标层的合成权重，并进行排序.

判断矩阵根据相关文献和专家对指标的评价意见取值.确定权重的方法主要步骤如下：

1) 构造判断矩阵.人员安全管理、设备安全管理、环境安全管理和信息安全管理对于整个煤矿安全管理的相对重要度判断矩阵

表1 煤矿安全管理风险评价指标体系U

2) 用和法计算权向量，列向量归一化.

3)根据公式

，求出比较判断矩阵A的最大特征值λmax.

4) 进行一致性检验，

当n=4时，由表2可知，RI=0.96，从而

所以，说明矩阵具有很好的一致性.

表2 平均随机一致性指标RI系数表

5) 准则层的四个指标的权重向量为AU=[0.087 1 0.192 9 0.244 6 0.475 4].分别求出各指标权重分别为AU1=[0.095 0 0.199 9 0.414 8 0.101 5 0.18 8]， AU2=[0.337 7 0.139 1 0.270 6 0.097 3 0.155 3]，AU3=[0.101 1 0.084 8 0.282 5 0.307 8 0.097 5 0.126 5]，AU4=[0.227 9 0.144 3 0.091 1 0.536 7].

2.3 确定评价等级集合

根据煤矿安全管理风险评价水平建立合适的评价等级组成评价集合，结合专家建议和实际需要，将风险评价等级分为四个：正常，低风险，中度风险，高风险.其评价集矩阵为V=[v1v2v3v4]，其中v1=正常，v2=低风险，v3=中度风险，v4=高风险[13].本文采用最大隶属度原则对模糊综合评价结果进行选择.最大隶属度原则是选择最大的bj所对应的等级vj作为综合评判的结果.选取bj(j=1，2，…，n)中的最大者作为综合评价的结果.

2.4 构建单因素评价矩阵

依据专家咨询以及实地调研等方法，判断各个指标体系所属的等级，根据单因素模糊综合评价计算方法建立单因素评价矩阵Qi.

2.5 多层递阶综合评价

模糊综合评价须从底层指标(二级指标)开始，通过底层指标评价得出上一层目标模糊综合评价矩阵，最后结合各层指标模糊权重计算出结果.如子目标集U3=(U31，U32，U33，U34，U35，U36)，其单层评价矩阵为QU3，权重AU3，由此计算得出单因素模糊评价矩阵BU3=AU3QU3，同理可得BU1、BU2、BU4、BU5.同理可到B=AUQU.利用最大隶属度原则进行选择评价结果.

3 应用实证分析

以某煤矿为例进行安全管理风险评价，评价由20位专家对20个评价结果进行投票，然后计算出评价结果，如表3所示[14].将评价结果结合专家意见，同时运用模糊综合评价方法进行安全管理风险评价.

表3 评价指标集及隶属度

3.1 第二层模糊综合评价

以人员安全管理为例进行相关计算.由表3可得到一级评价矩阵

又因为人员安全管理的各指标的权重向量为AU1=[0.095 0 0.199 9 0.414 8 0.101 5 0.188 8]，可以计算得出人员安全管理的模糊综合评价的结果为

即该煤矿的人员安全管理风险评价指标水平为属于“安全”的隶属度为0.313 4，属于“低风险”的隶属度为0.36，属于“中风险”的隶属度为0.155 3，属于“高风险”的隶属度为0.171 3.根据最大隶属度的原则，煤矿的人员安全管理风险评价水平为0.36，属于低风险状态.

根据上述方法可分别得到：设备安全管理的模糊综合评价结果为BU1=[0.412 4 0.359 2 0.161 7 0.667 0]；环境安全管理的模糊综合评价结果为BU2=[0.257 4 0.407 2 0.144 9 0.1904]；信息安全管理的模糊综合评价结果为BU3=[0.229 6 0.348 2 0.193 5 0.228 6].

根据最大隶属度的原则，该煤矿的设备安全管理风险评价水平为正常状态，环境安全管理风险评价水平为低风险状态，信息安全管理风险评价水平为低风险状态.

3.2 第一层模糊综合评价

由以上计算结果得到煤矿安全管理的评价矩阵为

可最终得到模糊综合评价结果BU=AUQU=[0.279 0 0.365 8 0.172 2 0.183 0]，即煤矿的安全管理风险评价指标水平是属于“安全”的隶属度为0.279 0，属于“低风险”的隶属度为0.365 8，属于“中风险”的隶属度为0.172 2，属于“高风险”的隶属度为0.183 0.根据最大隶属度的原则，该煤矿的风险评价水平为0.365 8，属低风险状态.

综上所述，该煤矿安全管理的风险评价水平处于低风险状态.

4 结论与对策

本文采用层次分析法-模糊综合评价方法对煤矿安全管理风险进行评价，结合该煤矿实际的安全管理状况，最终得出煤矿的整体评价结果.

1) 经过国家安全生产部门的严格管控，人员安全管理方面得到了一定改善，但还存在一些问题.今后应当对人员安全行为严格要求，做到令行禁止，积极对员工进行安全教育与安全培训，树立员工安全观念等措施.

2) 煤矿所处的环境很重要，煤矿进水和瓦斯爆炸等事故的危害性极大.这就要求煤矿企业严格注意煤矿生产过程中的细节和各项指标的控制范围.

3) 煤矿信息安全管理在煤矿安全管理过程中起着至关重要的作用.要在煤矿生产过程中细心收集信息及严格监控生产过程，做到避免或者减少煤炭事故的发生，使煤矿企业免于损失.

多级模糊综合评价方法的运用，有效地解决了评价过程中模糊性、动态性和复杂性，能准确反映煤矿整体的现状，为煤矿整改提供可靠的理论支持.

[1] 王旭，霍德利.模糊综合评价法在煤矿安全评价中的应用[J].中国矿业，2008，17(5)：75-78.

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[11] 李志宏，牛保江.模糊综合评价法在煤矿安全评价中的研究应用[J].山西煤炭技术研究，2008，28(2)：15-17.

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(责任编辑：沈凤英)

Risk Assessment of Coal Mine Safety Management Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation

XU Teng，LI Hui-zong
(School of Economics and Management，Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001，China)

Based on the analysis of the current situation of China’s coal mine safety in production， this paper introduces the fuzzy comprehensive evaluation method to the risk assessment of coal mine safety management. According to the evaluation results， suggestions are proposed.Empirical evidence shows that the proposed method can effectively evaluate the risk of coal mine safety management and is important to improve coal mine production safety.

coal mine safe production；fuzzy comprehensive evaluation；safety management risks

C931

A

1008-5475(2016)04-0054-06

10.16219/j.cnki.szxbzk.2016.04.013

2016-04-07；

2016-05-06

安徽高校人文社会科学重点研究基地——安徽理工大学矿业企业安全管理研究中心招标项目(SK2015A082)

徐 腾(1991-)，男，安徽砀山人，硕士生，主要从事工业工程和安全管理研究.

徐腾，李慧宗.基于模糊综合评价的煤矿安全管理风险评价[J].苏州市职业大学学报，2016，27(4)：54-59.