基于PSR模型的矿井安全管理评估体系的应用分析

霍 东

(沁和能源集团有限公司 候村煤矿， 山西 晋城 048205)

煤矿生产安全是煤炭生产企业的核心，由于煤矿所涉及的综采作业流程多、设备复杂等，导致煤矿生产中经常出现安全生产事故，严重影响了煤矿的综采作业安全和经济效益。目前多数煤炭生产企业的安全管理仍旧停留在老旧的安全培训-人工监督-惩罚考核方面，各类安全培训类别繁琐、浮于表面，培训方式落后，效率低，难以满足安全生产的需求。为了适应井下综采作业自动化、智能化的发展趋势，实现煤矿安全生产管理的科学化、规范化、数字化，众多学者开展了煤矿安全管理体系研究，通过构建量化分析模型、动态分析模型等对煤矿安全管理体系构架进行了分析，但多停留在理论阶段，无法投入实际应用。

本文在现有研究的基础上，提出将生态环境领域的PSR(压力-状态-响应)管理模式应用在煤矿安全生产管理上的构思，以此为基础，通过对煤矿安全生产现状的研究，构建适用于矿山安全管理的PSR模型，实现对煤矿安全生产管理情况的动态评估和分析，有效提升煤矿安全管理的效果。

1 压力-状态-响应理论

压力-状态-响应[1]是将3种状态数据信息进行逻辑管理，最初是应用在环境影响因素评价中。压力主要是指人类活动对周围环境情况的影响，状态主要是指在一定时间内的环境状态变化情况，响应主要是指人工通过采取一定的缓解环境恶化的一些对策。该理论主要是将3种状态信息相互整理、分析，加入系统关联因素变化公式，使其形成一个闭环且相互影响的动态平衡系统。

煤矿安全隐患、矿井安全状态、矿井安全风险管控之间的相互关系和压力-状态-响应之间的相互关系雷同，因此可以此为依据构建适用于矿山安全生产管理的PSR模型[2]. 根据对煤矿安全生产流程分析，煤矿风险隐患是造成安全事故发生的核心，其安全生产管理的核心是对煤矿综采风险进行快速识别并采取控制措施，通过对煤矿安全生产状态评估、煤矿安全生产风险识别及煤矿安全生产对策的排查，构建满足煤矿安全生产管理的PSR模型，其风险因素、煤炭安全生产管理、煤矿安全生产状态之间的相互动态平衡关系见图1[3].

图1 煤矿安全生产管理PSR框架示意图

在煤矿综采作业过程中，各个环节均存在着一定的安全隐患，这些安全隐患对煤矿综采作业安全性的影响在不同的风险管控方案下会产生不同的影响，煤矿风险隐患管控效果是煤矿安全生产管理具体影响力的体现。因此，煤矿安全生产管理人员必须实时对煤矿安全生产的各个环节进行风险隐患排查并制定合理的管控测量，使风险隐患和风险管控之间建立动态相互关系，而煤矿的风险隐患管控效果需要建立煤矿安全状态评价指标体系，通过定量的分析，实现对煤矿安全管理的科学化、规范化。

2 矿井隐患风险因素定量化理论

根据煤矿安全管理PSR理论，整个安全管理体系的基础是风险隐患因素，其直接关系到煤矿安全管理分析的可靠性和准确性，因此需要对矿井的风险隐患因素进行定量化分析，获取各个风险源的内部管理因素，在对多种定量分析方案评估后，提出采用TF-IDF(信息检索数据挖掘的常用加权技术)[4]算法标签化处理的定性分析方案。该方案主要是基于模糊化的信息检索和数据挖掘技术，通过搜寻关键词和发生频次，对矿井隐患风险因素进行定性处理，其过程包括隐患标签建立及关键词抽取、隐患分类两个部分。

以某矿井为例，该矿井收集到的安全隐患数据共5 749条，在建立安全管理体系时，首先对其进行隐患标签建立及关键词的抽取，将5 749条安全隐患数据导入系统内，利用TF统计分析原理，对其进行标签建立、关键词标定。根据实际情况，共建立了8类关键隐患标签，然后结合其发生频次及对井下安全生产状态的影响程度，对各类隐患标签建立了不同的安全隐患等级，汇总结果见表1.

表1 隐患标签汇总表

3 矿井安全管理状态评估

在建立隐患风险因素定量化分析之后，需要建立对隐患分析因素及矿井安全管理状态的智能评估系统。根据所建立的隐患标签，对各类事故发生时的特征和表象情况进行研究，确定了各类事故的数据监测范围和监测对象。

根据煤矿安全生产在线监测系统的相关技术要求，结合传感器的数据采集类型及故障，设置了传感器的自动监测评分方式，根据煤矿所设置的风险等级表，针对性地对各个监测对象划分不同的阈值，监测结果每达到一个阈值后传感器对其进行监测评分，将不同的评分划分为不同的安全风险等级。煤矿井下安全风险等级及对应的阈值情况见表2.

表2 煤矿井下安全风险等级对应表

根据各传感器安全风险监测分值，建立煤矿安全状态评估逻辑如下式[5]：

式中，x为矿井安全风险评估值；q为主元数据类别总量；h为对井下安全事故贡献率大于80%的主元数据；i为主元数据种类数量。

关键主元数据分类见表3，所有的主元为选取的和隐患标签类别有关联的主要元素，主元分值主要是根据主元对隐患标签因素发生情况影响大小所确定的。

表3 关键主元数据汇总表

通过该安全评估逻辑，系统自动建立各类因素对井下安全的影响量化分析，实现对井下各类综采隐患影响因素分值的自动判断，从而对影响最大的因素进行快速定位，便于安全管理人员及时进行风险管控，提升井下综采作业的效率和安全性。

目前该安全管理评价体系已在煤矿得到应用。实际应用表明，该体系能够实时对风险源的危险等级进行判断和报警，将井下安全事故数量由最初的7.4次/天，降低到了目前的0.481次/天，煤矿安全事故数量降低了93.5%. 将煤矿安全生产管理人员的数量由最初的8人降低到了目前的4人，人员数量降低50%，显著提升了煤矿安全管理工作的效果和经济性。

4 结 论

针对煤矿安全管理模式落后，安全生产事故率高，管理效果差的问题，构建了适用于矿山安全管理的PSR模型，揭示了矿山综采安全隐患、矿井安全状态、矿井安全风险管控之间的相互关系，建立了风险因素自动匹配系统。实际应用表明：

1) 风险隐患是造成安全事故发生的核心，其安全生产管理的核心是对煤矿综采风险进行快速识别并采取控制措施。

2) 煤矿安全生产管理的PSR模型，是建立煤矿安全生产状态评估、煤矿安全生产风险识别及煤矿安全生产对策之间的动态平衡关系。

3) 采用TF-IDF算法标签化处理的定性分析方案，能够对不同影响因素的影响效果进行定量分析，为实现安全风险的自动评估奠定基础。

4) 该安全生产管理评估体系，能够将煤矿安全事故数量大幅降低，将安全管理人员数量降低50%，提升了煤矿进行安全管理的效果和可靠性，对推动煤矿安全管理评估的数字化和智能化具有重要意义。