模糊综合评判法在矿山安全评价中的应用探讨

李建龙 张慧朋

(应急管理科学研究院，河北 石家庄 050081)

0 引言

随着我国采矿技术与工艺的不断发展，非煤矿山生产逐渐趋于科学化和规模化，同时矿用设备的研发与应用也使职工的劳动强度大幅度降低，从而有效提高了矿山生产的安全性。但由于地质赋存条件的多样化和生产水平的差异化，非煤矿山仍整体表现出风险系数高、事故率高、危险程度高的“三高”特点[1-3]。为准确分析矿山生产中存在的安全隐患和风险类别，针对性制定隐患排查和风险管控措施，保障矿山生产安全高效有效进行，有必要对矿山安全生产系统进行分析与评价。

定性评价更多基于经验对评价对象进行“质”的描述，缺少相关数据佐证；而定量分析虽完成量化性的对象评价，并可在一定程度上揭示其发展趋势，但需进行大量数据的去伪、选择和统计，进行全方位的定量评价基本无法实现。为克服以专家评判为主的定性评价方法和基于大量数据处理分析的定量评价方法的局限性，本文采用层次分析法和模糊综合评价法相结合的评价方法，通过层次分析法对安全影响因素定性指标定量化，并基于模糊数学方法考虑人为判断特点，从而定性定量地对矿山安全影响因素进行合理的评价[4]，为矿山安全管理提供指导建议。

1 模糊综合评价方法概述

1.1 方法概述

影响事件发展的因素通常不止一个，如果对事件各因素进行剥离独立分析，就会因忽视各因素间的密切关联性造成评价结果不准确。因此，对事件的评价过程就要对所涉及的若干因素或指标进行综合评判。模糊综合评价法是在综合评判的基础上，引入模糊数学中关于最大隶属原则理论，将被评价事件的相关因素在考虑人为判断标准和定性描述的基础上进行量化分析，进而对其进行综合评价的方法[5]。

模糊综合评判法的基本原理是：在对某事件或问题进行评价前，首先由业内专家经分析讨论确定影响事件或问题的关键因素或指标，然后对因素集合设立评价尺度。通过专家问卷调查打分的方式确定因素间关于评判尺度的隶属度判断矩阵R，然后结合层次分析法确定因素权重，最终得到该事件或问题的综合评价结果E。模糊综合评价法虽然也有专家主观判断的影响，但通过因素对比量化的方式弱化了评判的主观性，评价结果能够有效反映事件绝对性。

1.2 步骤流程

以河北某金属矿山安全生产评价为例，依据模糊综合评价法对其安全状况进行评价分析，其具体评价流程如图1所示。

2 矿山安全影响因素分析

进行金属矿山安全评价的首要步骤是进行安全影响因素分析。由于金属矿山生产系统的复杂性，其安全影响因素也比较繁杂，即使是同一评价方法，也会因指标体系的不同造成评价结果差异较大。为准确建立评价模型，科学合理确定评价指标，从国内发生的金属级非金属矿山安全事故中分析事故原因，并根据矿山各类安全检查中存在的基本安全隐患，分选出影响矿上生产安全的关键因素，并进行整理分类，以此构建合理的评价指标体系。

以河北某金属矿山为例，根据事故和各类隐患的发生频率，以及存在的风险源影响程度，确定地质条件、管理状况、技术水平、作业环境、事故处理、职工状态和安全教育等7个主因素作为一级评价指标，并以此建立了如图2所示的多因素多层次指标的结构评价模型。

图2 矿山安全评价指标结构模型

3 工程应用实例

3.1 构建判断矩阵

根据层次分析法的基本原理，判断矩阵各元素值取自两因素的对比重要性大小，取值范围为1～9或其倒数，如B1比B2重要，则取值大于1，重要程度越高，值越大，反之亦然。通过对一级因素进行重要程度对比，得出一级指标的判断矩阵如表1所示。

表1 一级指标判断矩阵

3.2 权重确定

对一级指标的判断矩阵进行数据分析计算，得出其最大特征值λmax和归一化特征向量W分别为：

λmax=7.56；

W=(0.027 0.404 0.093 0.058 0.253 0.040 0.125)。

通过一致性检验，得出其随机一致性比值CR1为0.071，值小于0.1，说明该判断矩阵具有较高的可靠性。

同上，对二级指标的进行逐一对比，确定对应的判断矩阵，并采用Matlab软件处理二级指标判断矩阵，得出其权重结果如表2所示。

表2 二级因素综合权重

经过上述计算结果可知，一级因素指标层中，B2管理状况、B5职工行为和B7安全教育的指标权重值分别为40.4%，25.3%和12.5%。二级指标中C5安全体系建设、C20违章作业和C7规章制度落实的权重分别为19.03%、12.55%和11.06%，由此可知，该金属矿在安全生产过程中，安全管理状况是影响金属矿山安全生产最关键的因素。

3.3 综合评价

为进一步分析该矿山在实际生产过程中的安全状态，将安全状态划分成五个等级，其中一级为危险，级数越高，安全等级也越高。根据该矿实际情况对二级指标层中的各单因素指标分别打分，并通过归一化处理得到相对于一级指标因素的隶属度矩阵，根据层次分析法确定的权重向量，采用模糊综合评判法，即可得出一级模糊综合评价结果。具体计算结果如下：

根据综合评价向量结果，一级因素评价向量中元素最大值代表该因素的安全状态，地质条件、作业环境、技术装备、管理状况、事故处理和职工行为处于较安全状态，安全教育状况为安全，在后续施策环节中需加强对上述“较安全状态”因素的管理，完成矿山安全生产闭环管理提升。

4 结语

以河北某金属矿山为背景，通过层次分析法和模糊综合评判法相结合的方式对矿山安全生产状况进行评价，得出以下结论：

1)根据矿山的实际生产情况及存在的风险源影响程度，建立了包含7个一级评价因素和30个二级评价因素的多因素多层次结构评价模型；

2)根据层次分析法确定的各指标权重值，一级指标层中该矿管理状况、职工状态和安全教育的影响程度较大。二级指标中安全体系建设、违章作业和规章制度落实占较大比重，说明安全管理状况是影响该矿安全生产最关键的因素。结合专家打分法得到的隶属度矩阵，得出一级模糊综合评价结果：除安全教育状况为安全外，其他6个因素处于较安全状态；

3)根据该矿实际状况，综合评价结果符合该金属矿山实际安全状况，并准确分析了矿山安全的主要影响因素，通过面向特定对象的编程引导数据输入，可以快速进行矿山安全评价，进而提高其对管理人员进行矿山安全状况分析和矿山安全管理的指导意义。