安全科学技术

基于ANN 耦合遗传算法的爆破方案选择方法

崔铁军，马云东，白润才

摘要：目的：爆破方案制定是矿业工程的重要内容，方案中参数的选择受很多因素影响。不同矿区爆破方案也不同。研究露天矿爆破可能引起的2 种主要危害形式：超爆和飞石。确定超爆深度（backbreak depth，BB）和飞石距离（flyrock distance，FR）为爆破方案的被优化目标参数。炮眼深（hole length，HL）、间距（spacing，S）、装药深度（burden，B）、阻塞深度（stemming，ST）、单位炸药消耗量（powder factor，PF）和钻孔率（specific drilling，SD）对BB 和FR 的影响是复杂的、非线性的，作为爆破方案的影响参数。为减少露天矿爆破引起的事故，基于安全和经济方面的考虑，提出将人工神经网络（artificial neural network，ANN）模型与遗传算法（genetic algorithm，GA）相耦合，进行爆破方案优化。方法：将ANN 与GA 相耦合。ANN 为前馈式神经网络（feed forward neural networks，FFNN），将爆破方案中的HL，S，B，ST，PF 和SD 作为输入值，将BB 和FR 作为输出值，进行FFNN 训练和预测。使用训练后的网络数据作为GA 的适应度函数。同时考虑超爆和飞石情况下，GA 得到适合的染色体，后转化为爆破方案。最后使用Pareto 图得到最优参数。具体地，FFNN的输入值和输出值进行规格化。确定FFNN 隐含网络层数和计算神经元的数量。最终FFNN 结构为输入层6 个神经元，隐含层1 包含12 个神经元，隐含层2 包含6个神经元，输出层包含2 个神经元。GA 初始种群数与FFNN 数据集数量相等，染色体长度和基因值是由Matlab 自动设定的。染色体适应性评价是由经过上步训练得到的FFNN 作为适应性函数完成的。由于适应性函数包含2 个输出值，使用多目标函数优化，即使用竞赛图Pareto 方式进行系数选择。交叉系数是通过交叉概率为90%的2 点法确定的。变异系数一般为1%为变异概率。如果评价后的染色体满足停止遗传条件，则确定最终代数的染色体进行Pareto 图分析。对应BB 和FR 最小的染色体即为最优解，即最优爆破方案。结果：以中国，辽宁鞍山某铁矿为例进行边坡爆破方案选择。收集的数据包括参数HL，S，B，ST，PF 和SD 作为其输入值，BB 和FR 作为输出。数据（HL，S，B，ST，PF，SD，BB，FR）一共为100 组，随机分成训练集（80%）和测试集（20%）。从飞石和超暴的测量值和预测值之间的关系可知，构造的FFNN 预测性能很高。训练后FFNN 可作为爆破方案参数优化的GA 适应度函数，进一步参与优化。使用Pareto 进行描述，当GA 收敛在90代时达到遗传停止条件，算法停止。保留下来的24 个染色体即是最优解。Pareto 图中第一个点（左上第一个点）FR 最小，BB 最大（规格化后的值），最后一个点（右下最后一个点）FR 最大，BB 最小。根据Pareto 图的性质，最优染色体应是2 个坐标和最小的点。Pareto图中各点2 坐标之和最小值为第11 点（染色体），和为0.05801，即第11 行为最优值，为最优爆破方案。结论：1）FFNN 与GA 耦合后的模型能克服2 种模型单独使用的一些不足，同时可选择最优爆破方案。2）同时考虑用BB 和FR 对爆破方案进行优化，并由GA 得到24 条符合条件的染色体。通过Pareto 图分析FR 和BB，最终选择第11 条染色体作为满足遗传要求的最优者。实际值是：FR 为27.3386 m，BB 为0.6999 m，为最优爆破方案。3）耦合模型也可在相同影响因素条件下，对超爆和飞石之一进行预测，能得到有效的爆破方案。

来源出版物：中国安全科学学报,2013,23(2): 64-68

入选年份：2017

2001—2012年我国重特大瓦斯爆炸事故特征 及发生规律研究

殷文韬，傅贵，袁沙沙，等

摘要：目的：煤炭工业依然是我国现代工业中风险较高的行业之一，死亡率一直也较高，因此保持煤炭工业的安全稳定发展是当前时期的一个重要课题。瓦斯爆炸在煤矿致死事故中占比很高。预防和消除重特大瓦斯爆炸事故除了可在技术、装备、管理、培训等方面入手，对事故发生规律的认识也可以减少或避免重复性事故的发生。本研究通过统计分析已发生事故并研究其发生的规律以期为科学制定煤矿瓦斯爆炸事故预防措施和控制方案提供科学依据，并对科学制定事故预控目标及保证井下工人的生命安全、促进煤矿企业的安全生产可起到积极作用。方法：为准确研究我国重特大瓦斯爆炸事故的发生规律，笔者通过国家安全生产监督管理总局和国家煤矿安全监局网站中瓦斯爆炸事故查询得到一系列统计数据，从发生时间、发生地域及发生矿井所有制等方面对2001—2012年12年间发生的共194 起煤矿瓦斯爆炸重特大事故进行综合分析，分别从死亡人数和事故起数两个维度进行研究并得到统计数据规律。结果：综合分析了2001—2012年共194 起重特大煤矿瓦斯爆炸事故，研究结果表明：重特大事故发生的月份相对集中，5 个月份发生明显较多，同时在行政区域上也相对集中，6 个省份发生的事故起数和死亡人数分别占总数的63.92%和72.12%。同时，乡镇煤矿应作为瓦斯爆炸事故重点防控的煤矿企业类型。结论：1）2001—2012年间，从重特大瓦斯爆炸事故起数和死亡人数看共出现了3 个峰值年份，即2001年、2002年和2006年，死亡人数均超过了440 人，随后呈现下降趋势。同时，数据表明在5 个月份中瓦斯爆炸事故发生较多，分别是三月、四月、五月、十月和十一月，发生事故最少的月份是一月和六月。一天中，事故较多发生与交接班时间和班中3～4 个小时。2）重特大瓦斯爆炸事故主要发生在山西、黑龙江、贵州、河南、陕西、辽宁等6 个省份，其中发生最为严重的是山西、黑龙江两省。国有重点煤矿重特大瓦斯爆炸事故平均每起死亡51.68 人，应加强对国有重点煤矿的管理。乡镇煤矿的瓦斯爆炸事故发生率（72.7%）远远超过国有煤矿的事故发生率（14.4%）。

来源出版物：中国安全科学学报,2013,23(2): 141-147

入选年份：2017

多维空间故障树构建及应用研究

崔铁军，马云东

摘要：目的：为研究系统可靠性与其影响因素之间的关系，作者崔铁军提出了一套空间故障树（space fault tree，SFT）理论。该理论认为系统工作于环境之中，由于组成系统的基本事件或物理元件的性质决定了其在不同条件下工作的故障发生概率不同。因此SFT 可用于复杂影响因素下的系统可靠性分析。将系统可靠性与影响因素关系表示为连续曲面，通过数学方法研究其性质。方法：论文是空间故障树理论体系的基础，主要建立基本概念和方法。其更接近于经典故障树，完成了与经典故障树中概念和方法相似的功能，并发展了其特有方法。给出的基本概念有：1）空间故障树；2）基本事件影响因素；3）基本事件发生概率特征函数（简称“特征函数”）；4）基本事件发生概率分布；5）顶上事件发生概率分布；6）概率重要度分布；7）关键重要度分布；8）顶上事件发生概率分布趋势。基本事件表示元件故障；顶上事件表示系统故障。研究对象为5 个二极管（X1— X5）组成的电器系统T，设影响因素为工作时间t 和工作温度c。首先建立元件对因素的特征函数Pti(t)和Pci(c)，分别为元件i 对于t 和c 的特征函数。根据逻辑“或”，该元件故障概率分布为Pi(t,c)＝1-(1-Pti(t))(1-Pci(c))。再根据元件与系统的构成关系可得系统故障（顶事件）概率分布。根据概率重要度分布和关键重要度分布定义，可计算上述两个分布。对整个曲面采取先分割后组合的方式研究故障变化趋势。使用特征函数定义域划分研究区域，整个区域划分为35 个子区域。将三维空间曲面对时间t 和温度c 求导，区域内通过计算特征函数求导，区域间通过导数定义求导。结果：1）根据这些元件的实际故障情况，得到各元件故障概率特征函数，他们是连续的且局部可导。时间特征函数拟合为指数函数Pt i(t)＝0.9999＝1-exp(-λt)；λt＝9.2103；温度特征函数拟合为余弦函数Pci(c)＝(cos(2πc/A)＋1)/2。通过P1(t,c)和P3(t,c)分别得到了元件X1和X3的故障概率分布图。 2）系统故障概率分布PT(t,c)由P1～5(t,c)决定，即Pt1～5(t)和Pc1～5(c)。所以PT(t,c)是t 和c 的函数，因此得到由PT(t,c)、t 和c 构成的三维系统故障概率分布。3）在整个研究区域内的元件重要度排序不一致。对曲面进行积分，计算概率重要度分布曲面与概率重要度＝0 的曲面，在影响因素t 和c 变化范围（研究区域）内的体积，得到概率重要度分布排序为X1＞X3＞X4＞X5＞X2。关键重要度分布与概率重要度分布计算方法和排序结果相同。4）研究故障变化趋势，求导结果可直观的表现出系统故障发生概率随时间和温度变化的程度，从而防止如温度或时间变化很小，却造成较大故障发生概率变化的情况。结论：基于经典故障树理论定义了空间事故树，应用于多因素影响下的系统可靠性分析。建立了元件故障概率分布和系统故障概率分布。通过对电器系统的研究得到了工作时间t 和工作温度c 影响下元件故障概率特征函数。进而根据系统结构叠加元件故障概率特征函数得到在多因素影响下的系统故障概率分布。通过积分方法得到各元件在研究区域内的概率重要度分布和关键重要度分布。通过对t 和c 影响因素求导，研究了系统故障概率受这两个因素影响的程度，即系统故障概率变化趋势。这些研究在经典事故树中是无法完成的。

来源出版物：中国安全科学学报,2013,23(4): 32-37

入选年份：2017