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基于组合赋权—灰色VIKOR的煤矿隐患排查治理能力评估研究

2024-01-06赵梦洁杨玉中

矿业安全与环保 2023年6期
关键词:排查灰色隐患

赵梦洁,杨玉中

(1.河南理工大学 工商学院,河南 焦作 454003; 2.河南理工大学 能源科学与工程学院,河南 焦作 454003)

安全生产双重预防机制自提出以来就受到了社会的广泛关注。2017年初,《煤矿安全生产标准化基本要求及评分办法(试行)》公布后,更是在全国各煤矿掀起了学习、建设双重预防机制的热潮[1]。隐患排查治理体系是有效预防煤矿事故发生的关键,同时也是双重预防机制的重要组成部分。随着安全生产法律法规的日益完善,各大煤矿企业也相继制订了隐患排查治理制度,并切实开展了相关工作[2]。近年来,我国煤矿企业的安全生产形势持续好转,但重特大事故还时有发生,从根本上消除事故隐患也就成了煤矿安全工作的重点[3],这就要求煤矿企业需要加大安全隐患排查的力度,进一步提升煤矿安全隐患排查治理能力。因此,对隐患排查治理能力的科学评价有利于煤矿企业推进安全生产双重预防机制建设。

目前,相关学者对煤矿隐患的研究主要集中在隐患辨识、预警及隐患治理措施方面,对隐患排查治理能力的研究则较少。Mahdevari等[4]运用模糊TOPSIS法对所收集到的安全隐患数据进行评价,最终确立了12组风险程度不同的安全隐患;谭章禄等[5]应用文本聚类和卡方统计相结合的方法对隐患数据进行了分类,识别出主要的隐患类型,使隐患排查治理的重点更有针对性;原江涛等[6]基于案例推理建立了煤矿隐患排查治理模型,并建立事故规则库,结合隐患引发事故的严重程度确定预警级别,有效避免了同类隐患事故的再发生;何桥等[7]采用评点法对隐患风险进行评价,实现了对隐患的综合预警,将隐患排查治理能力因素考虑在内,更能准确地反映出隐患的风险程度和发展趋势;王龙康等[8]辨析了煤矿生产过程中危险源和安全隐患的关系,结合LEC法对安全隐患风险分级标准进行了分析,并提出了煤矿安全隐患动态分级闭环的管理方法;张瑞新等[9]应用熵值法、变异系数法及综合指数评价法构建了煤矿隐患排查治理能力的评价模型,实现了隐患排查治理能力的动态评价。

以上研究对提高煤矿隐患排查治理水平提供了理论基础,但就已有相关文献来看,关于隐患排查治理能力评价的研究不是很多,且评价方法的选择和指标权重的确定比较单一,没有充分考虑各指标之间的关联性,导致评价结果的准确性不高。

笔者从安全生产双重预防机制建设的需要出发,提出了一种基于主客观赋权和灰色VIKOR的煤矿隐患排查治理能力评估方法。以期能够提高煤矿隐患排查治理能力评价的科学性和准确性。

1 隐患排查治理能力评价指标体系

前人的研究成果表明,矿工的不安全行为是煤矿事故的重要致因,我国96%的煤矿安全事故是由人的不安全因素引起的[10-11]。因此,在煤矿安全事故中,矿工的不安全行为是重要致因。导致煤矿事故发生的另一关键因素是管理因素,在煤矿事故发生的本质原因中,管理因素起着决定性的作用[12-13]。因此,人员和管理两方面因素是煤矿隐患排查治理的核心部分。另外,评价指标的选取要满足科学性、合理性、易获性和可操作性。结合煤矿企业隐患排查治理的实际情况及隐患排查相关研究成果,经过文献研究和专家调研,建立了由2个一级指标、13个二级指标组成的煤矿隐患排查治理能力评价指标体系,如图1所示。

图1 隐患排查治理能力评价指标体系

2 基于组合赋权—灰色VIKOR的评价模型

2.1 指标权重的确定

2.1.1 CRITIC法确定客观权重

CRITIC法是由Diakoulaki教授提出的一种指标权重客观赋权法[14],即通过综合考虑评价指标间的相关性和指标所含信息量来赋予指标权重,其计算步骤如下:

1)数据预处理

采取极值法对原始数据进行同向化处理,其计算公式如下:

(1)

2)计算客观权重

设Cj为第j个指标所含的信息量,其表达式为:

(2)

式中:σj为第j个指标数据的标准差;ρjk为第j、k个指标数据间的皮尔逊相关系数。

(3)

2.1.2 G1法确定主观权重

G1法又称为序关系分析法,是由学者郭亚军提出的一种主观赋权方法[15],即对评价指标按照其重要程度进行排序,确定相邻指标之间的相对重要程度之比,并以此确定指标权重。其计算步骤如下[16]:

1)专家对评价指标的重要性从高到低依次排序。

2)计算相邻指标xj-1和xj之间重要程度之比rj:

(4)

(5)

(6)

2.1.3 乘法归一化法确定组合权重

将CRITIC法和G1法得到的权重利用乘法归一化法进行组合,得到组合权重wj:

(7)

2.2 基于VIKOR—灰色关联分析的评价模型

VIKOR方法是由Opricovic和Tzeng等提出的一种基于理想解的折衷型多准则决策方法,其基本思想是,先确定正负理想解,求出各个评价对象的评价值,再根据其与理想解的接近程度对评价对象进行排序[17]。但传统的VIKOR方法在评价的过程中不能充分考虑指标数据之间的相关性,易造成部分信息丢失。而灰色关联分析法能够充分挖掘样本数据间的内在规律[18],可以弥补VIKOR法的缺点。评价过程如下:

1)无量纲化处理

(8)

式中fij为无量纲化处理后第i个评价对象的第j个评价指标的评估值。

(9)

(10)

式中:X为效益型指标集合;Y为成本型指标集合。

3)计算VIKOR的评价对象群体效益值Si和个体遗憾值Ri:

(11)

(12)

4)确定灰色关联系数

(13)

(14)

式中ρ为分辨系数,一般取0.5[19]。

5)确定关联度

(15)

(16)

6)确定灰色关联分析下评价对象的群体效益值ζi和个体遗憾值ξi:

(17)

(18)

7)确定基于VIKOR—灰色关联分析的评价对象综合指标值Qi:

(19)

(20)

(21)

式中:v为决策机制系数,通常情况下取0.5,即折衷态度,这样可以最大化群体效益值和最小化个体遗憾值[20];δi为第i个评价对象的群体效益值;δ*为第i个评价对象的最大群体效益值;δ-为第i个评价对象的最小群体效益值;θi为第i个评价对象的个体遗憾值;θ*为第i个评价对象的最小个体遗憾值;θ-为第i个评价对象的最大个体遗憾值。

8)评价对象排序

根据δi、θi、Qi的计算结果对评价对象进行降序排列。

9)验证妥协解

条件1:根据Qi值进行排序,Q(2)-Q(1)≥1/(n-1)。其中,Q(1)表示排在第一位的Qi值,为最优解,其对应的评价对象为最优评价对象;Q(2)表示排在第二位的Qi值,为次优解,其对应的评价对象为次优评价对象;n为评价对象个数,1/(n-1)表示可接受的优势阈值。

条件2:在δi值或θi值的排序中,Q(1)仍是最优解。

若同时满足以上两个条件,则Q(1)是最优解;若只满足条件1,则Q(1)、Q(2)均为妥协解;若只满足条件2,则Q(1),Q(2),…,Q(t)都是妥协解。其中,Q(t)表示排在第t位的Qi值,Q(t)满足Q(t)-Q(1)<1/(n-1)。

3 实例应用分析

3.1 数据来源

以赵固二矿作为评价对象,应用上述评价模型对该企业的隐患排查治理能力进行综合评价。根据已构建的评价指标体系,采用现场调研和资料查询等方法收集该企业2016—2021年的相关指标数据,其原始指标数据见表1。

表1 样本原始数据统计

3.2 指标权重

邀请6位煤矿企业的专家对评价指标之间的重要性进行排序、评分。专家对评价指标的重要性给出一致的排列顺序:C10>C9>C5>C7>C13>C1>C4>C3>C12>C2>C8>C11>C6,且相邻指标间重要程度的评分为1.1、1.2、1.3、1.2、1.6、1.2、1.6、1.1、1.2、1.2、1.2、1.1。

依据公式(1)~(7)计算评价指标的组合权重,结果见表2。

表2 各评价指标权重值

3.3 隐患排查治理能力综合评价

1)根据VIKOR法,依据公式(8)~(10),求得评价指标的正理想解和负理想解分别如下:

2)由式(11)~(18)计算基于VIKOR和灰色关联分析的群体效益值和个体遗憾值,结果见表3。

表3 各评价对象群体效益值和个体遗憾值

3)根据群体效益与个体遗憾折衷的方法,由式(19)~(21)计算基于VIKOR—灰色关联分析的群体效益值δi、个体遗憾值θi,以及综合指标值Qi,结果见表4。

表4 基于VIKOR—灰色关联分析的评价结果

3.4 方法对比

运用灰色关联分析法对该煤矿企业近6年的隐患排查治理能力进行评价,并将其评价结果与基于VIKOR—灰色关联分析法的评价结果进行对比,见表5。

表5 基于不同方法的评价结果对比

通过对比可见,2种方法的评价结果保持一致,证明了该评价方法的可行性。对2种方法计算得出的评价值Qi和ζi进行比较可知,VIKOR—灰色关联分析法得出的相邻年份之间的评价值差距较大,区分度较高,能够显著区分各年份的隐患排查治理能力水平,从而提供更加精准的评价信息。

3.5 结果分析

在本案例中,n=6,可接受的优势阈值:1/(n-1)=0.2。由表4可知,该煤矿企业这6年的隐患排查治理能力排序:2021年>2020年>2019年,2018年>2017年>2016年,即2021年是经过妥协后隐患排查治理能力最好的年份,而2016年是相对最为薄弱的年份。2020年排名第二,2019年、2018年的隐患排查治理能力相当,且优于2017年,而仅差于2020年。通过分析可以看出,运用该模型可以从整体上得到该煤矿企业隐患排查治理能力的发展趋势,即近年来该煤矿企业的隐患排查治理能力整体是上升的。

由计算结果可知,赵固二矿重复发现隐患频率、隐患超期整改率、安全投入率、安全管理人员配备率及三违率的组合权重较大。这表明该煤矿企业存在以下问题:隐患治理不到位,没有实现隐患排查治理的闭环管理;隐患整改人员在工作中存在懈怠心理或者对隐患的严重程度没有正确的认知,导致无法在规定时间内完成隐患整改工作;安全投入的比重不太符合企业的实际情况;安全管理人员配备不足;员工的安全意识较为淡薄。因此,在隐患排查治理的过程中要完善隐患治理制度,把管理制度真正落实到位,提升每个员工的安全意识;提高基础硬件的投入,在重要的工作节点上要加大排查人员的配备。企业在管理和生产作业过程中要对以上权重较大指标给予重点关注,从整体上提升企业隐患排查治理能力。

4 结束语

1)构建了由2类影响因素、13个二级指标组成的隐患排查治理能力评价指标体系。应用CRITIC-G1主客观赋权法确定评价指标的组合权重,考虑了指标之间的关联性,提高了评价结果的准确性。

2)运用灰色VIKOR法对煤矿企业隐患排查治理能力进行评价,思路清晰,计算简便。该模型评价结果能够反映出煤矿企业隐患排查治理能力的改进情况,为下一步的隐患排查治理及安全管理制度的完善提供了依据和参考。

3)将指标体系和评价模型应用于实际案例,指出煤矿企业存在的安全问题,并提出相应的整改对策。评价结果能够直观地反映各年份之间的差距,为煤矿隐患排查治理能力的评估提供了新途径。

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