基于区域灾害系统论的煤矿瓦斯危险源风险评价
2022-05-30刘晓宇
马 恒,刘晓宇*,高 科
(1.辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁 葫芦岛125105;2.辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,辽宁 葫芦岛125105)
在煤矿各类事故统计中,瓦斯事故较其他事故的发生更加严重。据统计,2001—2020年间,全国煤矿发生瓦斯类事故共1 786起,共造成死亡人数达11 408人,占全国煤矿事故死亡总数的32%以上。
为了更有针对性地预防煤矿瓦斯灾害,对煤矿瓦斯危险源风险进行科学评价至关重要。不少学者应用现有的理论知识建立了一系列煤矿瓦斯危险源风险评价模型。如皮子坤等[1]根据事故致因理论和煤矿瓦斯事故发生所具备的条件,建立了煤矿瓦斯爆炸风险评价的指标体系,并结合前景理论和模糊综合评价理论对煤矿瓦斯爆炸风险进行了综合评价;张爱然等[2]从事故发生的可能性、损伤程度和应急救援3个角度,建立了煤矿瓦斯重大危险源风险分级评价模型,并利用基于Z-number模糊数的模糊综合评价方法对煤矿瓦斯危险源风险进行了综合评价;温廷新等[3]利用核主成分分析法(KPCA)对影响煤矿瓦斯危险源的因素进行了降维提取,并将遗传算法和BP神经网络算法相结合对煤矿瓦斯爆炸风险进行了综合评价;田水承等[4]在危险源理论的基础上提出了三类煤矿瓦斯危险源的观点,并基于SPA模型对煤矿瓦斯危险源风险进行了安全评估;黄冬梅等[5]基于危险源理论,通过建立灰色-层次评价模型,对煤矿瓦斯爆炸事故风险等级进行了评价;张震等[6]建立了一种基于Keras长短时记忆网络的矿井瓦斯浓度预测模型,通过对矿井瓦斯浓度时间序列进行标准化处理与预测,从而实现了对煤矿瓦斯灾害事故的预防。
上述研究虽然实现了煤矿瓦斯危险源的风险分析和排序,有利于煤炭生产企业较好地进行安全管理和决策,但在构建煤矿瓦斯危险源风险评价指标体系时未考虑到煤矿瓦斯事故发生造成的后果和损失程度,影响了对其灾害发生率的科学评估。煤矿瓦斯事故发生的影响因素不仅有瓦斯自身的因素,还有环境因素和人为因素,以及煤矿瓦斯事故发生时将可能造成的人员伤亡和财产损失,而区域灾害系统理论便是从这三个角度对煤矿瓦斯灾害进行理论分析,因此本文基于区域灾害系统理论,从致灾因子的危害分析、孕灾环境的敏感性分析和受灾体的脆弱性分析三方面对煤矿瓦斯危险源风险进行综合评价,并结合三维风险立方体模型,实现对煤矿瓦斯危险源的全面风险评估。
1 区域灾害系统理论
区域灾害系统理论的概念是由史培军[7]提出的,常用于分析自然灾害、技术灾害和社会灾害。区域灾害系统理论认为,对于灾难的发生,不仅要考虑致灾因子和孕灾环境两方面因素,还应该将受灾体纳入其中。致灾因子和孕灾环境是灾害发生的前提,两者缺一不可,而受灾体决定了最终事故损失的严重程度。
根据煤矿瓦斯灾害发生的影响因素,从广义的角度来看,煤矿瓦斯事故的发生,也是由致灾因子、孕灾环境和受灾体三者共同作用导致的。其中,致灾因子是指活动过程中由于某些因素导致能量的突然释放,包括过程中的能量源、能量载体等,瓦斯自身能量达到极限致使能量的突然释放可能导致煤矿瓦斯事故的发生;孕灾环境是指引起能量变化,如对危险物质的约束变化或制约行为的失效等各种因素即制约瓦斯能量失衡的措施失效从而诱发煤矿瓦斯事故,包括人为因素、环境因素和管理因素等;受灾体指的是由于事故发生对其造成损害的载体,包括人员、财产、自然环境等,即煤矿瓦斯灾害发生最终导致的人员伤亡和损失等。
煤矿瓦斯灾害的发生随着时间以及生产过程的进度变化,具有动态变化的特征,且影响煤矿瓦斯危险源的风险因素中火源和瓦斯浓度变化具有偶然性和随机性,如瓦斯聚集呈现的非线性以及瓦斯无规律的涌出。
综合上述煤矿瓦斯灾害的特点,本文认为区域灾害系统理论可以全面概括和反映煤矿瓦斯灾害的风险等级,为从多个角度来分析、评价和控制煤矿瓦斯灾害提供了新的理论基础。
2 基于区域灾害系统理论的煤矿瓦斯危险源风险评价模型
将区域灾害系统理论作为基础,本文提出由致灾因子、孕灾环境和受灾体三部分组成的煤矿瓦斯危险源风险评价的新数学模型,具体详细的评价过程和分析方法叙述如下。
2.1 致灾因子的危害性评价
如上所述,煤矿瓦斯危险源的致灾因子是指活动过程中由于某些因素导致瓦斯内部能量的突然释放。故而在选取评价指标时,从影响瓦斯本身的内在因素和外在环境因素两个角度选取煤矿瓦斯危险源的致灾因子评价指标,建立的煤矿瓦斯危险源的致灾因子评价指标体系,见图1。
图1 煤矿瓦斯危险源的致灾因子评价指标体系
属性数学理论的优点在于评价等级的有序划分以及不会出现损失中间值的问题等[8],因此本文利用属性数学理论对煤矿瓦斯危险源的致灾因子进行综合评价。属性数学理论模型构建的过程如下:
(1) 确定属性区间矩阵。煤矿瓦斯危险源的致灾因子评价对象空间X,由内在因素x1和外在因素x2两个因素构成,记为X=(x1,x2)。每个因素均由m个评价指标I1,I2,…,Im组成,xij表示第i个样本第j个评价指标的测试值,每个样本均可表述为xi=(xi1,xi2,…,xim)。设属性空间F={C1,C2,…,Ck}为致灾因子的评价集,其中C1 表1 评价指标的等级划分标准 在上述属性空间的基础上,令: (1) dj=ajk0-bjk0=min{ajk-bjk) (k=1,2,…,n-1) (2) 设t为x的第j个评价指标值,假设aj0 (5) 当dj=ajk0-bjk0、k0>1,则单指标属性测度函数μijk0(t)可表示如下: (6) (2) 多指标属性测度分析。依据上述步骤得到第i个样本的第j个评价指标的属性测度,结合各自对应的权值得到综合属性测度,确定该样本属于第k类的属性测度μik=μ(xi∈Ck)。子系统综合属性测度根据如下公式计算: (7) 式中:ωj为第j个评价指标的权重值;μijk为第i个样本的第j个评价指标的属性测度。 (3) 基于置信度属性识别。评价类为(C1,C2,…,Ck),λ为置信度,且满足0.5<λ≤1。若满足如下公式: k0=min{k:∑μxi≥λ,1≤k≤n} (8) 则认为x属于Ck0级,其中k0=1,2,…,n。实际应用当中,λ的取值范围为0.6~0.7。 煤矿瓦斯灾害的孕灾环境是指在煤矿瓦斯事故孕育和发展过程中所涉及到的周围环境因素和条件,若这些因素结合致灾因子,可在某种程度上对灾害发生的强度起到加强或者减弱的作用。孕灾环境的稳定性是指孕育致灾因子环境条件的稳定程度,在选取评价指标时可归纳为4种因素:人为因素、设备因素、管理因素和环境因素[9],建立的煤矿瓦斯危险源的孕灾环境评价指标体系,见图2。 图2 煤矿瓦斯危险源的孕灾环境评价指标体系 由于孕灾环境的影响因素多为性质模糊的定性指标,因此本文利用模糊综合评价法[10]对孕灾环境进行量化,对孕灾环境的敏感性进行综合分析与评价。 煤矿瓦斯危险源的孕灾环境因素集U由4个评价指标组成,记为U={u1,u2,u3,u4};将其评价集合分为低风险、中风险、中高风险、高风险,记为V={v1,v2,v3,v4}。先利用层次分析法确定孕灾环境各评价指标的权重W[11],然后邀请相关专家凭借经验和专业能力对各评价指标进行打分并依据打分情况建立模糊判断矩阵R,最后依据下式计算孕灾环境敏感性最终的评价结果S: S=W·R =(b1,b2,…,bp) (9) 式中:bi表示孕灾环境属于第i个风险评价等级的隶属程度。 受灾体是事故发生的承载对象,煤矿瓦斯事故的承载对象通常包括人员、设备和环境。煤矿瓦斯灾害系统的脆弱性一般体现在矿井瓦斯爆炸灾害发生的过程中,如暴露在灾害中的井下工作人员、机械设备、工矿企业财产等[12],故而本文从人员、设备和环境三方面选取受灾体的评价指标,建立的煤矿瓦斯危险源的受灾体评价指标体系,见图3。 图3 煤矿瓦斯危险源的受灾体评价指标体系 由于受灾体的影响因素大部分为模糊的定性指标,为了使得到的评价结果更具有合理性和客观性,本文采用模糊综合评价法对受灾体的脆弱性进行综合评价,评价指标的权重值采用层次分析法进行计算。 2.4.1 风险等级划分 由于煤矿瓦斯事故发生的时间和环境的不同会导致事故的严重程度也不相同,因此本文采用风险立方体模型[13]对煤矿瓦斯危险源的风险等级进行划分,即基于区域灾害系统理论,从事故发生的可能性、事故发生的敏感性和事故的严重程度三个角度,将致灾因子、孕灾环境和受灾体分别作为一个维度且每个维度分为4个等级:低风险(Ⅰ)、中风险(Ⅱ)、中高风险(Ⅲ)和高风险(Ⅳ),见图4。煤矿瓦斯危险源的风险等级划分和控制要求,详见表2。 表2 煤矿瓦斯危险源的风险等级划分和控制要求 图4 煤矿瓦斯危险源的风险立方体模型 2.4.2 定性风险等级分级 煤矿瓦斯危险源风险评价模型将最低合理可行原则(As Low As Reasonably Practicable,ALARP)[14]作为依据,基于区域灾害系统理论将煤矿瓦斯危险源的风险评价等级划分为4个等级,形成的定性风险等级见表3。例如图4中标星的风险等级为低风险(Ⅰ),致灾因子、孕灾环境和受灾体分别为低风险(Ⅰ)、高风险(Ⅳ)、低风险(Ⅰ)等级。 表3 煤矿瓦斯危险源风险评价定性分级 本文以古城煤矿作为实例,利用基于区域灾害系统理论建立的煤矿瓦斯危险源风险评价模型对该煤矿瓦斯危险源风险进行综合评价。 古城煤矿矿井的井田面积为157.299 3 km2,矿井设计生产能力为800万t/a,主采3#煤层,平均厚度为6.28 m,工业资源量为12.6亿t,可采储量为7.42亿t,服务年限为71.4年。古城煤矿为高瓦斯矿井,瓦斯吸附能力强,属低透气性难抽放煤层,所采3#煤层不易自燃,煤尘具有爆炸危险性,无突出危险性,矿井开采时工作面绝对瓦斯涌出量为21.813 m3/min,相对瓦斯涌出量为2.79 m3/t,井下工作人员人数为80人/班。矿井回采工作面采用预抽和边掘边采的瓦斯治理方式,掘进工作面采用边掘边采的瓦斯治理方式,采空区采用的是高位裂隙带抽采的瓦斯治理方式。煤矿井下设置的瓦斯传感器报警值≥0.8%,断电值≥1.2%,复电值<0.8%,断电范围为矿井工作面及其回风巷内全部非本质安全型电气设备。 利用层次分析法计算该煤矿瓦斯危险源的致灾因子各评价指标的权重。首先建立致灾因子的判断矩阵,依据构建的判断矩阵分别计算出致灾因子各评价指标相应的权重值,并根据收集到的相关数据资料,整理得到各个评价指标参评值。本文将该煤矿瓦斯危险源的致灾因子各评价指标权重及其分级标准和参评值进行了汇总,详见表4。 表4 古城煤矿瓦斯危险源的致灾因子各评价指标权重及其分级标准 根据公式(1)~(6)以及各评价指标的分级标准,可计算得到每个样本指标对应的属性测度函数,从而得到各评价指标的属性测度。该煤矿瓦斯危险源的致灾因子级指标内在因素和外在因素的综合属性测度,见表5和表6。 表5 古城煤矿瓦斯危险源的致灾因子内在因素综合属性测度 表6 古城煤矿瓦斯危险源的致灾因子外在因素综合属性测度 根据公式(7),可计算出该煤矿瓦斯危险源的致灾因子危害性的综合属性测度,见表7。属性空间F={致灾因子危害性},其分割类C1、C2、C3、C4分别代表致灾因子危害性分别为低风险(Ⅰ)、中风险(Ⅱ)、中高风险(Ⅲ)和高风险(Ⅳ)。 表7 古城煤矿瓦斯危险源的致灾因子危害性综合属性测度 利用公式(8),根据置信度λ的取值范围,本文取λ=0.6,得到该煤矿瓦斯危险源的致灾因子危害性评价的最终结果如下: (1) 内在因素的危害性k0=1,评价风险等级为低风险; (2) 外在因素的危害性k0=1,评价风险等级为低风险; (3) 致灾因子的危害性k0=1,评价风险等级为低风险。 利用层次分析法计算孕灾环境各评价指标权重值,并邀请专家凭借相关经验和专业能力对各评价指标进行打分[15],该煤矿瓦斯危险源的孕灾环境各评价指标权重和专家打分情况见表8。 表8 古城煤矿瓦斯危险源的孕灾环境评价指标权重及打分情况 根据专家打分情况,得到人为因素的模糊评价矩阵R1、设备因素的模糊评价矩阵R2、管理因素的模糊评价矩阵R3、环境因素的模糊评价矩阵R4,具体如下: 由表8可知,二级指标对其一级指标的权重分别如下: W1=[0.136 5,0.625 0,0.238 5]; W2=[0.457 6,0.103 8,0.178 9,0.259 7]; W3=[0.096 9,0.434 8,0.286 3,0.182 0]; W4=[0.083 3,0.500 0,0.250 0,0.166 7]. 故而,得到孕灾体最终的模糊判断矩阵为 根据公式(9),可计算得到该煤矿危险源的孕灾环境敏感性的最终评价结果为S=(0.533 3,0.336 1,0.178 7,0.030 7),再根据最大隶属度原则,确定古城煤矿瓦斯危险源的孕灾环境风险评价等级为低风险。 受灾体的脆弱性评估是一个复杂的系统,具有多个层次。本文利用层次分析法计算得到受灾体各评价指标的权重和专家打分结果(见表9),并根据模糊综合评价法,得到受灾体各一级指标的模糊判断矩阵如下: 表9 古城煤矿瓦斯危险源的受灾体脆弱性评价指标权重和专家打分情况 由表9可知,二级指标对其一级指标的权重分别如下: WH=[0.667 0,0.333 0]; WF=[0.268 4,0.117 2,0.614 4]; WE=[0.210 9,0.084 2,0.704 9]. 故而得到受灾体最终的模糊判断矩阵为 根据公式(9),可计算得到受灾体脆弱性的最终评价结果为V=(0.368 1,0.588 2,0.046 6,0.004 5),根据最大隶属度原则,确定古城煤矿瓦斯危险源的受灾体脆弱性风险评价等级为中风险。 综合以上分析可知,古城煤矿危险源的致灾因子危害性、孕灾环境敏感性、受灾体脆弱性风险评价等级分别为:低风险(Ⅰ)、低风险(Ⅰ)、中风险(Ⅱ)。通过表3的风险评价定性分级情况得到古城煤矿瓦斯危险源的风险评估结果处于低风险状态,该评价结果与实际情况一致。古城煤矿为高瓦斯矿井,建立了瓦斯抽采系统,但矿井工作面瓦斯涌出量较大,煤尘爆炸性危害大,井下作业人员较多,员工的安全意识有待提高,对员工的安全培训应该加强,按照表2中对煤矿瓦斯危险源的风险等级划分和控制要求,应将该煤矿瓦斯危险源上报至县级主管部门,建立有效的监控措施,发现问题及时处理,并每年向县级行政主管的部门报告重大危险源的监控情况。 (1) 本文以区域灾害理论为基础,综合了现有的几种评价方法,有效地对煤矿瓦斯危险源风险进行了综合评价,提出了一个清晰的评价框架,可更有针对性地对实际煤矿进行安全管理。 (2) 将建立的评价模型应用到古城煤矿瓦斯危险源的风险评估,结果表明:古城煤矿瓦斯危险源的风险等级处于低风险状态,该评价结果与实际情况相符合。但该煤矿还需完善瓦斯监控系统,提高井下设备对瓦斯危险源的辨识强度,以确保瓦斯危险源处于安全状态。 (3) 本文提出的新方法仍存在一些缺陷,如模糊综合评价法主观性较强,可能会影响最终的评价结果。此外,瓦斯危险源的风险在实际管理中是时间变量,如孕灾环境随着时间变化会产生质变,后续研究还需考虑动态风险评价方法。2.2 孕灾环境的敏感性评价
2.3 受灾体的脆弱性评价
2.4 风险等级确定
3 实例应用与分析
3.1 古城煤矿简介
3.2 致灾因子的危害性评价
3.3 孕灾环境的敏感性评价
3. 4 受灾体的脆弱性评价
3.5 煤矿瓦斯危险源风险评价等级的确定
4 结 论