基于信息熵的煤矿采煤设备选择分析

蒋星星，李春香

(1.毕节市工业和能源委员会，贵州 毕节 551700；2.贵州工程应用技术学院，贵州 毕节 551700)

煤矿机械设备选择是煤矿生产中的重要环节，大多数煤矿企业对煤矿机械设备选择多停留在经验、商家宣传等表面，目前选择方法有定性选择方法、经验选择法等，存在偏重定性分析、经验分析，缺乏定量分析计算的问题。煤矿机械设备选择是一种系统工程，要综合考虑设备的生产、安全、经济等性能[1-7]。本文引进信息理论——信息熵，对市场上较多的4种型号设备进行设备性能熵分析，再利用熵值法对4种型号设备进行各项性能测试，为煤矿采掘设备选择提供决策。

1 煤矿采煤设备性能层次分析

1.1 采煤设备的生产率

采煤设备的生产率一般利用设备额定功率、效率等指标来衡量，少数设备利用以某一段时间的产品生产数量来衡量。煤矿企业在选择设备时，必须考虑使采煤设备的生产率与煤矿企业的产能相匹配，在煤矿生产满负荷运行时，采煤设备的生产率能够达到产能需求，既能充分发挥设备的生产率，又能满足煤炭产能需求。

1.2 采煤设备的经济性

采煤设备的经济性包括设备油耗、购买费用、耐用性、节能性等指标，煤矿在采购设备时，经济性指标往往是经营性、盈利性煤炭企业最为关注的重要指标。煤矿企业要考虑设备的投资费和设备在整个寿命周期内的使用费，设备的投资费包括研究、设计、制造费、购置费、运输费、安装调试费。设备在整个寿命周期内的使用费包括维修费、维护费、保险费、能源消耗费等。设备经济性能越高，并能完成采煤任务，设备综合效益好，煤矿企业利润好。

1.3 采煤设备的安全性

随着能源经济不断发展，安全不断被煤矿企业监管部门和煤矿企业重视，安全政策体系不断得到完善，采煤设备的安全性对煤矿生产安全有着十分重要的意义。设备的安全性包括人身安全和环境保护等。对于高风险的煤矿企业，采煤设备被安装在采煤工作面，采煤工作面安全隐患因素多且复杂，采煤设备要防止漏电、爆炸、机械噪声等，对设备安全性能要求高。

1.4 采煤设备的维护性

采煤设备的维护性是指在煤矿生产中设备的系统、零部件更换、磨损修复等所具有的维修程度和性质。采煤设备处于狭窄的采煤工作面，应易于检修，便于拆卸，互换性好，能缩短维修时间，提高设备利用率，降低维修费用。在进行设备选择时，应考虑设备结构的易修性，同时也要考虑生产厂家对配件的供应情况和提供维修服务的可能性等。

1.5 采煤设备的成套性

采煤设备的成套性是形成企业生产能力的前提条件。特别是选用国外设备时，成套选购往往比分开购买主机和辅机合适，可节约投资费用和节省外汇。对于工作对象可变的加工设备，要求能够适应多种加工性能，通用性强，能与普遍设备进行很好地耦合和组装，充分利用现有设备，适应不同的工作条件和环境。

1.6 采煤设备的环保性

采煤设备的环保性是指采煤设备对环境保护的性能。环境保护包括设备的噪声、设备放射性、设备排放的有害物质对人和环境损坏和污染等。在选择设备时，综合考虑设备噪声、放射性、污染性等指标。

采煤设备性能体系层次框架如图1所示。

图1 采煤设备性能体系层次框架

2 煤矿采煤设备的设备性能熵构建

2.1 设备性能熵

信息熵是离散随机事件出现的概率，是某种特定信息的出现概率。而煤矿采煤设备的各项性能也具有离散随机性[8-9]，引用信息熵的理论，构建设备性能熵[10-12]。设备性能熵是不确定的度量，那么整个设备性能的不确定度量——设备性能熵，可以用下式表示：

式中，S为设备性能熵；Pj为第j个性能不确定度；n为设备性能数；K为常数。

当各个性能发生的概率相等时，即Pj=1/n，S取值最大，此时设备性能熵S最大。

利用信息熵的概念确定权重，假设采煤设备多种性能决策矩阵为：

式中，M为采煤设备多种性能决策矩阵；Ai为第i方案；m为方案数；xij为表示第i个方案下的第j个性能值；Pij为第j个性能下第i个方案的贡献度。

用Ej来表示所有方案对性能的贡献总量：

式中，Ej为方案对属性的贡献总量；Pij为第j个性能下第i个方案的贡献度；K为常数，K=1/lnm。

当采煤设备某个性能下各方案的贡献度趋于一致时，Ej趋于1，特别当采煤设备各项性能均值时，也就可以不考虑该设备的性能在此次设备选择的作用，性能的权重为0。可见性能值由所有方案差异大小来决定权系数的大小，定义dj为第j个性能下各方案贡献度的一致性。

设备性能权重可表示为：

式中，Wj为设备性能权重；dj为第j个性能下各方案贡献度的一致性。

当dj等于0时，设备的第j个性能可以忽略，其在设备选择中权重等于0。

3 评价实例

贵州某煤矿是新建矿井，预采购2台采煤机，目前通过初步筛选，有4种型号的采煤机供煤矿选择，采煤机1、采煤机2、采煤机3、采煤机4。厂家对于采煤机购买客户进行电话回访，采煤机的生产率性能总分4分，采煤机的经济性能总分20分，采煤机的安全性能总分8分，采煤机的维护性能总分8分，采煤机的成套性能总分8分，采煤机的环保性能总分12分。购买客户对以上6种性能进行打分，最后分别求出平均分，构成4种型号采煤机性能分值，详见表1。

3.1 购买方案贡献度计算

利用设备性能熵的概念确定权重，采煤设备多种性能决策矩阵为：

表1 4种型号采煤机性能分值

经过计算得：

用Ej来表示所有方案对属性Xj的贡献总量：

式中，K为常数，K=1/ln 4=0.7213。

所有方案对采煤机生产率、经济性、安全性、维护性、成套性、环保性等性能的贡献总量，详见表2。

表2 购买方案对设备性能的贡献度

3.2 设备性能权重计算

设备性能权重可表示为：

式中，Wj为设备性能权重；dj为第j个性能下各方案贡献度的一致性，dj=1-Ej。

采煤机各项性能在各种方案下的性能贡献一致性见表3，经过设备性能权重公式计算，得设备性能权重，见表4。

表3 设备性能对购买方案的一致性程度

表4 设备性能权重

通过表4，可知采煤机的性能(生产率、经济性、安全性、维护性、成套性、环保性)权重分别为11%、35%、21%、5%、3%、25%，在购买采煤机时，采煤机的经济性、安全性、环保性占主要权重，为主要考虑性能，4种型号采煤机的综合性能值见表5。

表5 4种型号采煤机的综合性能值

通过4种采煤机的生产率、经济性、安全性、维护性、成套性、环保性等综合性能值可知，优先选择采煤机2，其次是采煤机4，再选择采煤机3，最后是采煤机1。

4 结束语

(1)通过层次分析法对煤矿采煤设备的生产率、经济性、安全性、维护性、成套性、环保性等6个性能进行分析，构建采煤设备性能体系层次框架图；引入信息熵理论，将信息熵概念应用于煤矿设备性能定性和定量分析，并构建设备性能熵。

(2)将设备性能熵应用于贵州某煤矿采煤机型号选择上，通过计算4种型号采煤机性能对不同购买方案的贡献度及性能对不同型号采煤机的权重，得出预采购采煤机2为优选设备。该方法可为周边区域煤矿企业定性和定量选择合适的采煤机提供了判断依据。