基于灰色关联度对掘进面工作环境的层次综合评价

王素云,凌标灿,夏 润,符 飞

(华北科技学院 安全工程学院,北京 101601)

煤炭资源是我国现有资源的主体,约占资源总和的80%。随着国家经济的快速发展,对于能源的需求也迅速增多[1]。巷道掘进作为煤矿开采过程中必不可少的环节之一,其工作面环境状况严重影响井下工作人员的身体健康及掘进工效。对影响掘进工作面环境的因素进行科学评估,能够针对性地应对作业环境中的问题并做出相应的改善。关维娟[2]等应用随机模拟法,在无评价偏好信息的情况下,对矿井井下工作面环境进行综合评价;欧晓英等[3]运用模糊层次评价法对矿井下高温工作环境的危害进行分析,确定了矿井环境的评价等级;吴勇华[4]建立了基于模糊相似选择原理的综合评价方法,对矿井热环境进行分析;李瑞银[5]等根据煤矿生产实际,从人的生理和心理对劳动环境的适应程度出发,应用模糊评价理论对回采工作面劳动环境状况建立了模糊综合评价模型;孙光裕[6]等基于FOWA-模糊综合评价法,从煤矿瓦斯爆炸危险性评价角度,对井下环境进行了分析评价;施式亮[7]等利用灰色关联度对掘进面作业环境进行了评价。

上述研究或从单一方面对井下环境进行分析评价,或单纯使用灰色关联分析或层次分析法对工作面环境进行关联度排序,并没有系统的对评价因素进行量化,从而无法具体判断工作面环境处于什么样的级别。本文根据《煤矿安全规程》[8]中对影响掘进工作面环境的粉尘、CH4、噪声、风速、温度和湿度等因素的规定标准作为参考依据,通过计算标准数据与实际数据的关联度以及确定影响掘进面作业环境因素的权重值,建立基于灰色关联度对掘进面工作环境的层次综合评价模型,评价掘进工作面的实际环境状况。

1 运用层次分析法对影响因素进行量化评价

层次分析法(AHP)是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法,围绕待评价系统的主题,对其影响因素按照不同属性进行分组,根据分组将整个评价系统划分为阶梯状的层次结构[9]。掘进工作面作业环境的评价包含很多因素,参考相关研究成果[10-14],将最能够反映掘进面作业环境的因素分为两个准则层,即微气候环境A1和空气质量A2。

煤矿微气候是指在井下封闭空间内由温度、湿度、风速、噪声等共同作用的小气候[15]。煤炭工业“十三五”规划中,提出建成高效的现代煤炭工业,即煤矿采煤机械化程度达到85%,掘进机械化程度达到65%[16]。随着机械化程度的提升,井下工作人员受到的噪声污染也越发严重,因此将噪声作为评价掘进面工作环境的因素具有重要意义。

由于掘进面没有完整的通风系统,只能依靠局部通风机通风,因此工作面空气质量较差,空气中氧气含量偏低,对工人的身体健康有一定影响。同时,由于爆破所产生的CH4、粉尘更是恶化了掘进工作面的作业环境。煤矿粉尘是我国尘肺病最主要的来源,且长期暴露在粉尘环境的工作设备,其寿命和精度都会降低。粉尘浓度过高不仅降低生产效率,而且还具有爆炸的风险。CH4是瓦斯的主要成分,瓦斯含量过高会使空气中氧含量降低,致使人缺氧死亡,且当瓦斯含量达到一定值也会产生瓦斯爆炸的危险。

在此构造成对比较矩阵。根据准则层因素确定指标层因素集如下:

A={A1,A2}，

A1={A11,A12,A13,A14}，

A2={A21,A22,A23}.

式中:A1为微气候环境;A2为空气质量;A11为噪声;A12为温度;A13为湿度;A14为风速;A21为粉尘浓度;A22为CH4体积分数;A23为O2体积分数。

表1为1～9标度的含义。根据1～9标度,对每一层次指标的重要性程度进行两两比较。若因素i重要性与因素j的重要性相反,则Aij与Aji互为倒数。

表1 1-9标度的含义Table 1 Meanings of scale 1 to 9

由此得到的判断矩阵如表2-表4所示。

表2 判断矩阵ATable 2 Judgment matrix A

表3 判断矩阵A1Table 3 Judgment matrix A1

表4 判断矩阵A2Table 4 Judgment matrix A2

(1)

计算特征向量的最大特征根

(2)

判断矩阵A1:λmax=4.045 8 权重值为W=[0.093 7 0.491 4 0.268 9 0.146 0].

判断矩阵A2:λmax=3权重值为W=[0.166 7 0.166 7 0.666 7].

计算一致性指标IC和平均随机一致性指标ICR。

(3)

(4)

查找相应的平均随机一致性指标IR值(表5),当ICR<0.1时,判定矩阵通过一致性检验。

表5 平均随机一致性指标IRTable 5 Mean random consistency index IR

权重排序为:W12>W13>W14>W11,ICR=0.017<0.1,所以A1具有满意的一致性。

权重排序为:W23>W22=W21,ICR=0.066 9<0.1,所以A2具有满意的一致性。

目标层对准则层A1的权重为:

W=0.333 3×[0.093 7 0.491 4 0.268 9 0.146 0]T=[0.031 2 0.163 8 0.089 6 0.048 7]T. 目标层对准则层A2的权重为:

W=0.666 7×[0.166 7 0.166 7 0.666 7]T=

[0.111 1 0.111 1 0.444 5]T.

2 灰色关联度分析

灰色关联度分析(Grey Relation Analysis,GRA)是研究在两个或多个系统中,通过比较构成标准系统因素与被比较系统因素的关联度,评定被比较系统的标准程度。其关联度越高表明被比较系统越接近标准系统。针对某煤矿的6个掘进工作面噪声、温度、湿度、风速、一氧化碳含量、粉尘浓度、甲烷含量和氧气含量的六组数据,根据煤矿安全生产规程以及职业卫生健康标准对生产环境的要求,选出最符合标准的数据作为最优数据,计算最优数据与其他数据的关联系数和关联度,如表6所示。

以最优序列为基数对A1、A2的样本数据进行归一化处理,如表7和表8所示。

表6 A1和A2样本数据Table 6 Sample data of A1and A2

表7 A1和A2归一化数据Table 7 Normalization data of A1 and A2

表8 1-6与最优序列归一化差值Table 8 Normalization difference between the optimal sequence and sequence 1-6

2.1 求灰色关联系数

灰色关联系数δi(k)用来衡量标准系统数据与被比较系统数据在各个时刻的差别程度,具体计算公式如下:

(5)

式中:ρ为分辨系数,一般在0～1之间,通常取0.5。

将ρ=0.5，Δmin min|x0(k)-xi(k)|=0，Δmax max|x0(k)-xi(k)|=5代入(5)计算关联系数公式得到下式:

(6)

根据式(6)得到A1、A2的关联系数如表9所示。

表9 A1和A2关联系数Table 9 Correlation coefficient of A1 and A2

2.2 计算评价系统关联度和评价标准

根据评价指标的关联系数与其权值相结合建立综合评价模型,计算6个参评系统的关联度[17]。

表10 评价系统关联度Table 10 Correlation degree of the evaluation system

对各评价指标的权值与关联系数乘积之和得到关联度,关联度越接近1说明相关性越好。

(7)

由表10可知,关联度排序为:

r2>r6>r1>r3>r4>r5.

表11 评价等级表Table 11 Evaluation grade

根据表11 对每个参评系统的具体数据进行评分,评分结果与各自的权重值组合,得到参评系统的最终排序结果如表12所示。

表12 评价系统得分及排序表Table 12 Score and ranking of the evaluation system

根据中值法对综合得分总分等级评价,评价结果如表13所示。

表13 评价标准Table 13 Evaluation standard

由此可见,基于灰色关联度的层次分析综合评价模型对2号掘进面评价结果为优,1号和6号掘进面评价结果为良好,3号和4号掘进面评价结果为较差,5号掘进面评价结果为差。

3 结论

1)应用层次分析法建立了掘进面作业环境评价模型,根据对作业环境的影响因素确定目标层、准则层、指标层,利用9标度法建立判断矩阵,逐步得到目标层相对于指标层的权重,能够反映各影响因素的重要性,从而能够对整治掘进面工作环境的重点做出清晰的判断。

2)通过对掘进面工作环境各个影响因素的数据进行无量纲化处理,解决了因量纲不同造成数据无法比较的问题。基于灰色关联算法求出参比系统中各因素与最优系统中各因素的关联系数,进一步确定参比系统的关联度。

3)采用基于灰色关联度的层次分析综合评价模型,将各影响因素的权重值与关联系数结合,确定参比系统的关联度。同时参照煤矿生产相关规定及标准确定分级和得分标准,得到最终的得分情况,根据此得分对6个参照系统进行评价。

4)由各影响因素的权重值与关联系数，结合得到的关联度排序与根据权重值和各因素参照评价等级表所得到的综合得分具有一致的排序性,均为2号>6号>1号>3号>4号>5号,验证了该模型的合理性。