事故树?层次分析法的煤矿火灾救援路径综合预判优选
2018-04-13龚星宇常心坦贾澎涛张晋安
龚星宇 常心坦 贾澎涛 张晋安
摘 要: 针对救援路径优选的综合预判,对事故相关因素作预警分析,提出基于事故树的逆向层次分析安全评价模型。通过现场调研、专家经验等方式遴选主要因素,构建出事故树?AHP层次结构模型;利用Saaty等人的1?9标度比较法和“专家系数法”建立基于信心指数法的主要指标成对比较专家判断矩阵;综合利用判断矩阵的几何平均特征、算术平均特征以及特征向量特征,采用“三级滤波法”逐层求解,确定反映判断矩阵特性的指标权值。为了对安全评价模型的应用效果进行验证,将其用于西北某煤矿一号井网络拓扑图的煤矿火灾救援路径综合预判模拟。实验结果表明,模型计算的权值结果与专家经验基本一致,验证了该方法的有效性。
关键词: 安全评价; 事故树; 层次分析法; 煤矿安全; 井下救援; 预警分析; 专家经验
中图分类号: TN820.4?34; TP391 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2018)08?0151?04
Abstract: In allusion to the comprehensive prejudgment of rescue path optimization and warning analysis of fault?related factors, a safety evaluation model based on inverse hierarchical analysis of fault tree is proposed. The fault tree?AHP hierarchical structure model is constructed by means of selecting main factors with field investigation, expert experience and other methods. By using the 1 to 9?scale comparison method invented by people such as Saaty and expert coefficient method, expert judgment matrix based on confidence index method is built for pairwise comparison of main indicators. The indicator weight values that reflect the features of judgment matrix are determined by comprehensively utilizing the geometric mean characteristic, arithmetic mean characteristic and feature vector characteristic of the judgment matrix and adopting the three?level filtering method for layer?to?layer solutions. To verify the application effect of the safety evaluation model, the model was applied to the comprehensive prejudgment simulation for coal mine fire rescue path in network topology of the first well of a certain coal mine in northwest. The experimental results show that the weight value results by model calculation are basically consistent with the expert experience, and the validity of the method is verified.
Keywords: safety evaluation; fault tree; analytic hierarchy process; coal mine safety; underground rescue; warning analysis; expert experience
煤矿安全是煤炭工业可持续发展的重要问题,是国家安全生产的重中之重。近年来,屡有煤矿井下生产的事故报道,造成人员、生产、经济、社会的多重损失。若能通过对可能造成事故的相关因素进行分析[1],建立井下科学安全评价模型,指导应急情况下的安全救援最优路径选择,将对煤矿安全生产具有重要意义。
井下最优救援路径的选择受人员素质、身体条件、地质条件、环境条件、工程条件等因素的影响与制约,是一类多层次、多目标的动态系统工程模糊决策问题[2]。用于安全评价的传统方法有:安全检查表法、事件树分析法、事故树分析法、危险矢量分析法、模糊综合评判法等,此类方法得到定性分析多,定量分析少。其他常用的安全评价方法还有:模糊层次分析法、灰色系统评估法、灰色关联分析法以及将上述诸方法的组合运用等[3],这些方法对于井下救援路径的优选都有一定的借鉴意义。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)能够将思维过程中有关决策的专家经验等定性分析与现场测量的定量分析相结合,提高决策的科学性、有效性,同时具有更好的鲁棒性。目前,诸多研究将AHP用于煤矿生产等特殊环境下的安全评价[4?6]。在地下金属矿山的安全综合评价中,层次分析法将各层次元素进行两两对比构造判断矩阵,得到各因素在矿山安全中所占的权值,专家打分法和模糊综合评价確定矿山安全层次结构模型,对安全状况评定和制定最佳的管理方案具有重要指导意义[7]。文献[8]为了确定煤矿防雷安全评价指标体系,合理选取主要因素,结合层次分析法建立“较安全”的安全评价模型。文献[9]运用AHP将影响地铁消防安全的指标定性、定量的相结合,构建合理的问题层次结构模型。文献[10]针对我国煤与瓦斯共采基础理论体系尚未形成的现状,利用F?AHP与AHP,结合专家主观经验与目标区客观指标,建立多层次综合评价指标体系[11],评价结果在实际开采中合理可行。本文针对煤矿井下最优救援路径选择中的综合评判问题,利用层次分析法构建安全评价模型,提供决策依据,提出基于事故树逆向思维的逃生路径优选层次结构模型。
1 事故树AHP安全评价决策模型
煤矿井下安全救援优选是在预警前提下,根据经验知识与系统指导,在紧急情况下选择最优救援路径。煤矿事故主要包含:瓦斯事故、一氧化碳中毒、冒顶、透水,本文的救援路径优选综合考虑五类事故的相关预警信息。引入“事故树”采用逆向思维的方法,来寻求准则层中的重要因素。构建事故树?AHP安全评价模型的步骤如图1所示。首先是构造逆向逻辑事故树,从事件结果分析出造成的主要原因,利用分析出的主要因素构造层次结构模型。接着按照层次分析法依次建立判断矩阵、权值计算、一致性检验,最后获得各影响因素对于事件结果的权值。
1.1 综合评判优选层次结构模型
为了体现判断矩阵的客观性,通过现场调研、专家经验等方式,利用统计与理论分析相结合的方法,对相关实例进行研究,分析井下逃生路径优选的安全因子,遴选出主要影响因素。影响最优救援路径选择的因素有:地质条件、诱发条件、组织条件。其中地质条件包括:节点间距离、坡度、瓦斯含量、瓦斯压力等;诱发条件包括:平均风速、风流供需比等;组织条件包括:人员素质水平、经验等。
当煤矿井下发生突发事故时,不管是人员避灾还是救灾,在进行路径选择时往往倾向于走宽敞、平坦的巷道。求解最佳的避灾与救灾路线,实质上是求解安全并且具有最短行走時间的路线。最短的行走距离不等同于最短行走时间,这是因为巷道的通行难易程度不一样。并且一般煤矿巷道条件恶劣,巷道环境因素对最短避灾和救援时间影响较大,因此环境因素必须考虑在内。指标数据的获取方法,有仪器测量、专家打分、计算等。根据数据性质不同,为进一步的AHP分析,需先进行数据的标准化处理。为达到标准化量纲的统一,均采用百分制的形式。分别将组织条件、诱发条件合并为一项,巷道行走难度、巷道的长度合并为一项,准则层变为5项,合并简化后模型如图2所示。
在该模型中准则层的因素包括:巷道行走难度、瓦斯浓度、一氧化碳浓度、风量风速和人员综合素质。其中巷道行走难度是由巷道的长度、坡度、安全性和底鼓等因素综合得到的一个指标;瓦斯浓度是选择救援路径时一个非常重要的指标;一氧化碳属有毒气体,其浓度直接关系到救援人员的安全;在一些巷道有最低风速的要求,因此风量风速是一个比较重要的指标;人员综合素质是一个综合性的指标,它包括救援人员的经验、体能、负重、文化程度、专业技能等影响因素。综合考虑,在该模型中,准则层的重要程度由高到低排列为一氧化碳浓度、瓦斯浓度、风量风速、巷道行走难度和人员综合素质。
1.2 基于信心指数法的专家判断矩阵
图2中层次结构模型的判断矩阵包括:准则层S对目标层T的相互因子权重[T]、方案层P对准则层S的相互因子权重[Sk],[1≤k≤5]。权重的取值方法采用Saaty等人的1?9标度比较法,采取因子的两两比较,建立成对比较矩阵。以[Sk]为例,具体指每次取两个因子[Pi]和[Pj],用[sij]表示[Pi]和[Pj]对[Sk]影响的大小之比,全部比较结果用[Sk=(sij)n×n]表示,[Sk]即S?P之间的判断矩阵。
Saaty等人的1?9标度比较法优点是分级合理,易于做出判断并提供真实的数据。但是由于专家个体间存在的差异,在标度比较法评判时,带来因素间关系定量确定的信息差异。本文引入“信心系数法”区分不同专家评分时对因素关系定量化的信心强度,用百分制反映评判数据的可靠性和客观性。若对于[(S2,S1)→T],某专家评判结果为[S21=7],信心系数是85%,则认为该安全指标([S21=7])对逃生路径优选的影响是85%。将专家群给出的“信心系数”进行叠加,得到基于“专家系数法”的逃生路径优选综合评判矩阵。
1.3 判断矩阵的求解方法
AHP权重向量的计算方法有四种:几何平均法、算术平均法、特征向量法、最小二乘法。对于判断矩阵,几何平均法按行相乘再开对应次方,归一化得到几何权重向量;算术平均法按列归一化后相加求平均,得到算术权重向量;特征向量法利用权重向量左乘判断矩阵,最大特征根矩阵求解得到特征权向量;最小二乘法通过拟合的方法,令残差平方和最小得到最小二乘权向量[12]。
救援路径优选需要更有效、更全面的预警信息,为了避免一种计算方法可能产生的偏差,本文综合利用判断矩阵的几何平均特征、算术平均特征以及特征向量特征,采用“三级滤波法”逐层求解判断矩阵权重,计算公式为:
通过式(2)矩阵方程组解的最大特征值对应的特征向量确定特征向量权重。各因素间的权值分析,反映出彼此间的相互关系及对逃生路径选择的影响程度。判断矩阵的一致性检验利用Saaty的一致性检验指标完成。
2 仿真实验
2.1 构建判断矩阵
选取西北某矿业公司一号井307工作面巷道中的8个关键节点进行仿真模拟,建立基于本文专家信心指数事故树?层次分析法的煤矿救援路径综合评判优选权重模型并计算,判断矩阵见表1、表2。
2.2 权值计算
由表1、表2分别得到判断矩阵[T],[S1],[S2],[S3],[S4],[S5],利用第1.3节判断矩阵的求解方法进行权值计算,得到基于事故树?层次分析法的煤矿救援路径综合评判优选权重结果表,如表3所示。
2.3 结果分析
从表3的准则层权值可看出,各准则因素对于井下火灾救援路径优选的影响权重。一氧化碳浓度的权值最大,其次是瓦斯浓度、风量风速、巷道行走难度、人员综合素质,这一结果与专家经验基本一致,说明了本文方法的有效性。从总排序权值的结果可知,对于井下火灾救援路径优选,本文方法更侧重于选择方案2。
3 结 论
本文针对火灾背景下,煤矿井下救援路径优选的综合评判问题,利用事故树方法与层次分析法,选取巷道行走難度、瓦斯浓度、一氧化碳浓度、风量风速、人员综合素质5项主要影响因素,建立事故树?AHP层次结构模型。通过Saaty等人的1?9标度比较法确定判断矩阵,引入“信心系数法”区分不同专家评分时对因素关系定量化的信心强度,以降低因素间关系定量确定的信息差异。判断矩阵的权值计算综合利用判断矩阵的几何平均特征、算术平均特征以及特征向量特征,采用“三级滤波法”逐层求解判断矩阵权重,从而避免一种计算方法可能产生的偏差,提供更有效、更全面的预警信息。实例应用中,以西北某煤矿一号井为例,将本文方法应用于井下8个节点的救援路径优化评判,获得准则层权值与总排序权值,结果与专家经验基本一致,说明了本文方法的有效性。
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