风险预控管理机制在煤矿安全管理中的应用策略

2023-11-06黄思杰

露天采矿技术 2023年5期

黄思杰

（山西泽州天泰和瑞煤业有限公司，山西晋城 048000）

自2011 年12 月1 日原国家安全生产监督管理总局实施AQ/T 1093—2011 煤矿安全风险预控管理体系规范以来，使得我国煤矿安全逐渐走向了风险预控管理阶段，通过风险预控管理机制的应用，在一定程度上提升了煤矿安全管理水平。但是，由于此种机制存在不科学性与不系统性的问题，导致一些安全事故频频出现。对于煤矿风险预控管理体系而言，其运行的时间相对较短，相关研究学者主要侧重于机制建设方面的研究，在实施效果的评估方面仍存在不足[1]。在这种情况下，一些学者提出了1种传统的度量方法对煤矿风险预控管理机制进行评估，但是却不能体现出此种机制的价值。基于此种情况，对风险预控管理机制的概述进行阐述，并结合ANP 和TOPSIS 2 种方法对该机制进行相应评估，确保该机制能够充分发挥其作用。

1 风险预控管理机制

风险预控管理机制是指在企业生产经营过程中，对潜在风险问题进行识别、分析，以此来确定风险的来源，并针对风险来源指定相应地管理措施，降低企业发展过程中存在的安全隐患[2]。对于现阶段的煤矿企业而言，在落实风险预控管理体系的过程中，应鼓励员工积极参与至风险预控管理中，从而营造良好的安全管理环境。同时，在实行后，煤矿企业应不断加强煤矿企业的生产环节，从而提升安全管理水平。

2 研究方法

对于现阶段的煤矿系统而言，其构成方式相对复杂，并且其安全状况容易收到众多因素影响。因此，提出1 种逼近理想解排序法（TOPSIS），此种方法能够从众多的指标中对其优劣程度进行排序，但是，在采用这种方法的过程中，其一维定性的方式并不能准确识别指标的权重，因此需结合网络层次分析，通过建立不同层次的方式，将指标进行重新排序，并计算指标的权重[3]。

2.1 ANP 方法

网络层次分析法是由美国教授T L Saaty 提出，在层次分析法的基础上，通过扁平的、网络化的方式来表示元素之间存在的关系，计算过程为：

1）构造超矩阵。在该指标体系中，准则层中包含的元素主要有A1、A2、…、Am；网络层中包含的Ci元素主要有C1、C2、…、Cm；在将中的元素作为次准侧后，将元素Ci、Cj进行对应地比较，以此来构造相应地判断矩阵，然后再对其进行归一化处理，同时通过特征向量来进行表示。

2）构造权重矩阵。在网络层元素组Cj中，其中存在的元素会对Ci中存在的元素造成一定影响，构造此种矩阵主要是为了将两者的影响程度进行优势度比较，并将其进行排序，得到归一化特征向量，进而得到加权矩阵W。在W 的基础上，变得获得相应地权重超矩阵，即：

3）极限超矩阵Xs的求解。得到在准则A 影响下，网络层的各元素对其影响度的对应权重。

2.2 TOPSIS 方法

TOPSIS 方法是在获取指标的基础上，对评价对象正理想解与负理想解之间的距离进行求解，并进行相应的排序。当评价对象与正理想解之间的距离较近，同时与负理想解之间的距离较远时最好[4]。此种方法的评估步骤如下：

1）初始判断矩阵构建。假设需要进行评价的项目总数为m，评价指标总数为n；则可以分别并将其记为A1、A2、…、Am、I1、I2、…、In，则初始判断矩阵Q可以表示为：

式中：xij为第i 个项目的第j 个评价指标；i＝（1,2，…，n）；j＝（1,2，…，m）。

2）加权规范文化矩阵建立。对于不同的指标而言，可以将其分为效益型指标、成本性指标2 种类型。在根据指标的不同对Q 进行标准化处理后，可得到相应地标准化矩阵Q′，即：

3）加权标准化矩阵构建（Q＂）。

式中：α 为指标权重总排序。

2.3 ANP－TOPSIS 结合

将ANP 方法和TOPSIS 方法进行结合后，可以在贴近度的基础上构建相应地判断矩阵。由此通过各指标层的权重分配，可以得出参照值的综合评价向量F。

式中：ω 为准则层权重；E 为贴近度判断矩阵。

3 案例分析

在应用风险预控管理机制后，在一定程度上提升了煤矿企业的安全管理水平，为了确保风险预控管理机制能够在煤矿企业安全管理中更好地应用，解决安全管理中存在的不科学性问题，通过ANPTOPSIS 结合的方式来对该风险预控管理机制进行有效评估。

3.1 构建评估指标体系

煤矿安全风险预控体系有效性评估指标体系如图1。

图1 煤矿安全风险预控体系有效性评估指标体系

在构建评估体系的过程中，应严格遵循实用性、客观性等原则，并严格按照AQ/T 1093—2011 煤矿风险预控管理体系规范进行[5]。此外，需通过咨询相关专家、问卷调查的方式对选择指标进行调整，将其中存在的重复指标变量除去，并将其作为评估指标体系。在得到相应地评估指标体系后，通过ANP 将指标体系进行划分，分为目标层、准则层、指标层3个层次。

3.2 确定指标权重

为了保证指标的科学性，需邀请专家进行相应的打分，并根据1～9 的比例标度来进行指标重要程度的赋值，然后再通过ANP 构建相应地判断矩阵，并采用MATLAB 将各个指标的权重值计算出来，将其分为二级、三级指标权重，在二级指标权重值中，A1＝0.389 0、A2＝0.161 0、A3＝0.248 7、A4＝0.102 4、A5＝0.0434、A6＝0.0656。

3.3 划分有效级别

大部分学者主要侧重于划分煤矿安全状况级别。在相关研究学者的研究中表明，可以在影响因素值的基础上，将矿井安全状态分为安全、较安全、较不安全、不安全几个级别[6]。部分研究学者认为，可以将煤矿运行体系的状态划分为较有效、一般有效、基本无效、无线等几个级别，其中每个级别临界值界定需要严格遵循煤矿行业的相关规定[7]。上述案例煤矿主要是根据自身的实际情况来进行临界值界定，并将其作为标准来对煤矿安全管理进行有效评估，煤矿有效级别临界值划分见表1。

表1 煤矿有效级别临界值划分

通过表1 中的数据，构建初始化判断矩阵，在表1 中，A11、A12、A13为该煤矿的量化值，主要表示煤矿的实际运行状态，主要来源于专家打分。则可以将判断矩阵Q 表示为：

在得到矩阵后，利用式（4）、式（6）对其进行相应的处理，并计算相应地正负理想解。此外，在计算得到指标相应地贴近度后，进而构造贴近度矩阵，根据式（7）便能计算得到相应地综合评价向量F，F＝（0.66，0.43,0.63,0.41,0.51）。

在经过相应地计算后，得到煤矿风险预控管理体系实施有效性分级标准量化值：Ⅰ＞0.66、Ⅱ＞0.63、Ⅲ＞0.43、Ⅳ＞0.41、Ⅴ≤0.41，其中参照值为51，由此可以证明此种体系的应用一般有效，同时也与该煤矿实际面临的情况相符合。因此，在该煤矿安全管理过程中，可以根据自身的实际情况实施风险预控管理机制，并采取相应地措施解决其中存在的问题。保障量管理的量化值相对较低，仅为0.245。

为了保证风险预控管理机制能够充分发挥其作用，煤矿企业需从以下几个方面进行：

1）煤矿企业需建立相应地风险分级管控制度，以此来加强风险分级管理工作水平。即根据风险级别、管控资源以及管控能力等不同，制定相应地风险管控方案，可通过建立安全风险管控工作体系的方式，使各个机构明确自身的职责所在，同时加强风险识别的力度，定期排查煤矿中存在的安全隐患与风险。除此之外，做好安全风险分级管控标准化评分，从工作机制的建立、安全风险评估识别、安全风险管控以及保障措施落实等方面进行标准化评分，进而提升风险分级管控水平。

2）加强员工技术培训力度。在现阶段的煤矿生产中，主要的生产力为作业人员，同时也是安全隐患的主要来源之一，若作业人员在生产的过程中缺乏相应地安全生产意识，则会在一定程度上提升安全隐患。在安全生产过程中，作业人员的技术水平落后也会导致安全事故发生。因此，在实施风险预控管理的过程中，煤矿企业需不断加强作业人员的培训工作，使作业人员在安全生产的过程中充分认识到安全生产的重要性，从技术的层面上降低煤矿安全生产过程中存在的风险。此外，企业还可以加大安全生产的宣传力度，进而加强作业人员的风险预控管理意识，同时鼓励员工积极参与至风险预控管理中。企业应逐渐建立风险预控管理企业文化，为员工营造一种安全生产的企业文化环境，进而有效提升煤矿安全管理水平[8]。

3）企业应该不断加强员工的准入管理。对不安全行为进行分类时，要界限明确，并针对存在的不安全行为出台相应的惩戒措施。

4）煤矿企业应加强安全要素的排查工作，对设备故障进行排查与维修。对于现阶段的煤矿生产而言，机械设备的应用较为广泛，在这些设备的长时间运行过程中，通常会出现不同程度的损坏以及故障，若不能对其进行及时的处理，则会在一定程度山加大安全事故的发生率。因此，在风险预控管理机制的应用过程中，需实时监测设备运行状态，在发现异常情况后，需立即停止运行，并针对设备的故障类型采取相应地处理措施。除此之外，在设备投入生产前期，应对设备进行相应的调试，并分析设备的相关参数是否满足于生产需求。若发现设备与生产规范不符，则需要及时进行更换，防止设备问题造成安全事故的发生。