基于模糊综合评价—集值统计法的矿井火灾应急救援能力评价

2020-12-30吴禹默贾进章教授佟兴东高级工程师甄纹浩高级工程师

安全 2020年11期

赵丹吴禹默贾进章教授佟兴东高级工程师甄纹浩高级工程师

(1.广东海洋大学寸金学院，广东湛江 524000；2.北部湾发展研究中心，广东湛江 524000；3.辽宁工程技术大学安全科学与工程研究院，辽宁阜新 123000；4.辽宁工程技术大学安全科学与工程学院，辽宁葫芦岛 125105；5.矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室，辽宁葫芦岛 125105；6.凌钢股份北票保国铁矿有限公司，辽宁北票 122104；7.阜新水务集团有限责任公司，辽宁阜新 123000)

0 引言

矿井火灾有可能引起瓦斯、煤层发生爆炸，威胁人员生命安全，造成严重损失[1]。矿井火灾持续时间长，且具有动态变化的特点，所以矿井火灾抢险救援工作在应急救援体系中困难性最大、技术性最强、危险性最高。辽宁阜新艾友煤矿2006年“2.18”顶板事故中[2]，由于及时启动应急救援系统避免了财产损失和人员伤亡。因此，对矿井火灾应急救援能力进行评价非常必要[3]。安全评价工作始于20世纪五六十年代，开展较早的国家是美国、英国和日本，最早用于航空工业。1978年，Denny V.E[4]首次将安全评价应用于煤矿事故当中，运用事件树、故障和决策树分析，建模得到主要的危险因素，并求出合理的安全成本。我国最早的安全评价始于20世纪80年代初期，主要应用于大中型生产经营单位和行业管理部门。1995年，王玉振等[5]首次运用灰色统计理论对影响煤矿安全生产的4M因素进行讨论，提出一种新的煤矿安全综合评价方法。2005 年，王玉怀等[2]用层次分析法对煤矿安全评价指标进行分析和研究，建立多级模糊评价模型并进行实例分析，证明模糊评价具有较强的实用性。

传统的层次分析法、事故树分析法建立的模型比较单一，煤矿评价目标的随机性和模糊性较高，准确评价具有一定难度，只能给出一个大致范围。本文将模糊综合评价和集值统计法相结合对矿井火灾应急救援能力进行评价，给出评价指标安全度值的可靠性程度和各评价专家的偏离度。此法弥补了目前煤矿安全评价中由经典统计法确定安全度值的不足，提高了煤矿安全评价的准确度和可靠性。

1 模糊综合评价—集值统计模型

1.1 模糊综合评价的原理

模糊综合评价是对评价对象通过模糊数学做出评价的方法。评价过程有6个步骤[6-8]。

(1)确定评价因素论域U。U表示影响评价对象的多个因素集合。

(2)确定评价等级论域V。V表示影响评价对象因素的区间划分。

(3)确定模糊矩阵R。R表示单因素评估结果的矩阵。

(4)确定权重向量A。A表示评价因素对于R的重要度。

(5)计算合成算子。合成算子指计算A与R所用的方法。

(6)评价结果向量B。B表示评价对象的分级。

1.2 评价指标权重的确定

本文通过集值统计法确定评价权重。在实际中由于客观条件限制，不能在评价中得到确定值，从而不能对评价对象做出合理判断。然而集值统计法只需给出一个大概范围就能够描述评价对象，相对于传统统计方法能够更准确地反应专家的评判标准，是一种值得推广的方法。

对某一评价对象进行评价时，有m个评价指标构成集合U={U1,U2,…,Um}。参与权重计算的x个指标构成集合P={p1,p2,…,px}。对于某指标Ui(i=1，2,…，m)，各专家确定权重区间:[a1i,b1i],…,[ari,bri],…,[axi,bxi](r=1，2,…，x)[9-10]。对其统计得出区间值，见表1。

表1 评价指标权重的估计区间Tab.1 Estimation interval of evaluation index weights

通过计算得出评价指标Ui的相对权重为：

(1)

在此过程中，由于受学历、专业、职称等影响，设每位专家自身权重为kr[11]

(2)

由此求得评价指标Ui的相对权重为：

(3)

由式(2)得Ui的相对权重并归一化，则Ui的权重为：

(4)

由式(4)可得各指标的权重向量为：

A=(w1,w2,…,wi,…,wm)

(5)

1.3 分析指标权重的可靠性

通过集值统计法计算权重，并用置信度法进行分析。对于指标Ui，其权重置信度为：

(6)

式中：

di—越大，表示评价的可靠度越高；相反di越小，评价的可靠度越低。

2 矿井火灾应急救援能力评价指标体系的建立

2.1 评判集评价指标体系U建立

根据矿井火灾应急救援的特点及实际情况，从矿井通风系统、矿井防灾能力、指挥救灾、井下工人救火素质、矿井应急救援装备5个角度出发，根据国家相关法律规定和相应的行业标准建立应急救援能力评价指标体系，见表2[12]。

表2 矿井火灾应急救援能力评价指标体系UTab.2 Evaluation index system for mine fire emergency rescue capability

2.2 评判集建立

影响矿井火灾应急救援能力的因素包括通风系统状况好坏、防灾能力强弱、指挥救援决策和井下工人素质等，有些因素可用安全性、危险性衡量，但有些因素只能用好坏评判[13]。因此将矿井火灾应急救援能力分为5个等级。本文确定的矿井火灾应急救援能力等级论域及取值范围，见表3。

表3 矿井火灾应急救援能力等级论域及取值范围Tab.3 Mine fire emergency rescue capability level domain and value range

3 实例应用

以顾北煤矿为例，采用模糊综合评价—集值统计法对矿井火灾应急救援能力进行评价。顾北煤矿现场火灾应急救援装置，下图(a)为DM-1000型矿用井下移动式膜分离制氮装置，下图(b)为细水雾灭火发生装置。

图顾北煤矿现场火灾应急救援装置Fig. On-site fire emergency rescue device of Gubei Coal Mine

3.1 确定等级评判矩阵

为使专家的打分尽可能准确客观，邀请从事现场和科学研究的专家各5名。评价指标得分，见表4。

表4 专家评分情况Tab.4 Expert ratings

基于“模糊综合评价—集值统计法”计算矿井火灾应急救援能力评价指标体系中的每一个指标，得到矿井火灾的风险等级，根据评价结果采取对应措施，提高矿井火灾应急救援能力。

3.2 基于集值统计法的权重确定

评价指标体系中第一层有5个指标，第二层有18个指标。通过集值统计法求出第一层指标权重。便于确定权重区间，设权重总和为100。考虑各个专家职业背景，根据式(2)得出每位专家权重K=(0.015,0.125,0.115,0.105，0.135，0.125，0.105,0.115，0.145，0.015 )，求得各指标估计值，见表5。

表5 评价指标安全度区间Tab.5 Evaluation index interval

使用式(3)可求得每个评价指标Ui的相对权重是w=(31.04，35.73，28.78，30.04，34.28)。再利用式(4)进行归一化，得出各评价指标Ui的权重w=(0.194,0.223，0.180，0.188，0.215)，即一级指标的权重为A=(0.194，0.223，0.180，0.188，0.215)。

同理，求得第二层的权重。结果为：

A1=(0.23,0.16，0.17，0.23，0.21)

A2=(0.23，0.25，0.24，0.28)

A3=(0.11，0.27，0.27，0.27，0.08)

A4=(0.5,0.5)

A5=(0.5,0.5)

根据式(6)得出各评价指标Ui的置信度d=(0.960，0.960，0.962，0.960,0.961)。由结果可知：U3的置信度高于U1、U2、U4、U5，表明专家对U3的评价基本相同，由于置信度越高，计算权重的可靠性越高，因此U3的权重可靠性相对U1、U2、U4、U5更高；而专家对U1、U2、U4、U5的评价有不同的看法，所以其权重可靠性低。

3.3 模糊评价计算

由集值统计法得到一级模糊综合评价级B1：

B1=A1R1

=(0.046 0.385 0.432 0.099 0.038)

同理，B2=(0.109，0.259，0.326，0.260，0.046)，B3=(0.038，0.200，0.465，0.208，0.089)，B4=(0，0.100，0.800，0.050，0.050)，B5=(0，0.250，0.500，0.250，0)，由此可得第二层评价矩阵，则二级模糊综合评价为：

=(0.041 0.241 0.498 0.178 0.042)

3.4 系统总得分确定

根据专家意见，等级参数向量为V=(95 85 75 55 25)T，则等级参数评价结果为：

F=BV=72.57

根据F判定顾北煤矿火灾应急救援能力为“(三级)一般”。

3.5 评价结果及措施

根据评价结果以及得出的权重，工人火情识别及处理能力、应急救援装备技术水平及可靠性的权重均为0.5，权重相对较大。因此，需要加强井下工人救火素质的训练，并定期进行有效应急演练，更新和改善矿井应急救援装备；另外火情分析能力、火情处理能力、消防救援队素质的可靠性权重均为0.27，所以需要对指挥机构进行定期培训，提高指挥救灾能力；风网调节能力合格度的可靠性权重为0.28，应对风量进行调控和控制，加强风网调节能力，从而达到更好的矿井火灾应急救援能力。