王俊　王帥

摘 要：通過分析煤礦安全評價(jià)打分?jǐn)?shù)據(jù)，利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法制定了能夠綜合評價(jià)煤礦安全的數(shù)學(xué)函數(shù)模型，明確了生產(chǎn)礦井各項(xiàng)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)值，最后達(dá)到了評價(jià)煤礦安全程度定量化的目標(biāo)。如此一來，減少了重疊的指標(biāo)信息，使評價(jià)指標(biāo)變量與煤礦安全之間的線性關(guān)系得以建立，簡化了劃分安全風(fēng)險(xiǎn)層次方面所用的層次分析法，降低了處理煤礦安全評價(jià)數(shù)據(jù)的工作量，從而為安全生產(chǎn)提供了更好的決策意見和管理方案。

關(guān)鍵詞：安全評價(jià)；主成分分析；優(yōu)化函數(shù)；通風(fēng)設(shè)計(jì)

中圖分類號：TD724 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.16.038

煤礦通風(fēng)系統(tǒng)具有模糊性、復(fù)雜性和影響因素眾多的特點(diǎn)，所以對于煤礦而言，必須要有一個(gè)能夠全面評價(jià)、分析其通風(fēng)系統(tǒng)安全性能，能夠降低安全風(fēng)險(xiǎn)的安全生產(chǎn)方案。因?yàn)槎ㄐ栽u價(jià)的主觀性因素太多，不能具體量化其所需評價(jià)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，加上還沒有較適合的定量評價(jià)方法，所以本文選取的評價(jià)方法主要為主成分分析法。使用該方法能夠在量化指標(biāo)的基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)變相關(guān)變量為獨(dú)立性變量，讓每個(gè)指標(biāo)相關(guān)性影響都得到消除，用最少的工作量來獲取主成分指標(biāo)，從而更快地評價(jià)煤礦的通風(fēng)系統(tǒng)。

1 通風(fēng)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)確定

其通風(fēng)評價(jià)的數(shù)據(jù)精確度受到選擇的評價(jià)指標(biāo)的影響，所以應(yīng)該將能具體反映礦井通風(fēng)系統(tǒng)的特點(diǎn)和狀態(tài)的指標(biāo)作為評價(jià)指標(biāo)，并在檢驗(yàn)效度過程中消除重疊類型數(shù)據(jù)，以減小指標(biāo)相關(guān)性。

“人-機(jī)-環(huán)”是當(dāng)前通風(fēng)評價(jià)系統(tǒng)構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)方面運(yùn)用的主要思想，其構(gòu)建都是利用經(jīng)濟(jì)性能、管理性能和可靠性技術(shù)三個(gè)指標(biāo)作為主要指標(biāo)體系。本文量化分析了煤礦通風(fēng)指標(biāo)評價(jià)系統(tǒng)，然后根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際情況選擇了三大類別共計(jì)10項(xiàng)來自三大方面的通風(fēng)系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)。

1.1 通風(fēng)設(shè)計(jì)及通風(fēng)能力指標(biāo)

通風(fēng)設(shè)計(jì)及通風(fēng)能力指標(biāo)主要涉及到通風(fēng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、局部通風(fēng)情況和通風(fēng)設(shè)施三個(gè)方面。

1.2 技術(shù)指標(biāo)

瓦斯爆炸和火災(zāi)是煤礦多發(fā)事故，對此，煤礦企業(yè)必須要有具體的、有針對性的解決和預(yù)防措施，從而保證礦井安全通風(fēng)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。所以煤礦企業(yè)所選擇的指標(biāo)主要為綜合防塵、自然發(fā)火預(yù)防和抽采瓦斯。

1.3 管理指標(biāo)

一般而言，在煤礦安全指標(biāo)當(dāng)中，管理是非常重要的指標(biāo)之一。在煤礦生產(chǎn)中，需要管理井下的爆破、瓦斯、制度和監(jiān)控通風(fēng)安全系統(tǒng)。

2 基于主成分分析的通風(fēng)系統(tǒng)評價(jià)方法

可以將函數(shù)映射運(yùn)用到安全評價(jià)當(dāng)中，設(shè)定指標(biāo)評價(jià)變量為n，維向量為X，評價(jià)數(shù)據(jù)信息為Y，函數(shù)映射從變量X到結(jié)果信息Y就是整個(gè)安全評價(jià)的過程。所謂“主成分析法”，就是提取特征或者壓縮數(shù)據(jù)的一種統(tǒng)計(jì)多變量的分析技術(shù)，其能夠集中眾多變量，進(jìn)而形成較小數(shù)量的綜合變量，將主成分變成原變量的線性組合。通風(fēng)系統(tǒng)所運(yùn)用的主成分分析法的大致過程如下：①收集樣本數(shù)據(jù)。先將安全打分表編制好，然后實(shí)際評價(jià)其煤礦的安全狀況，最后再收集樣本數(shù)據(jù)。②標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)信息，即排除一些數(shù)據(jù)的數(shù)量級差異或數(shù)量量綱，然后利用SPSS軟件進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化。③計(jì)算其系數(shù)矩陣，即根據(jù)SPSS軟件對其數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)建。④利用F=u，X，+utzXz+uX3+…+u這一公式提取主成分與其他成分的線性關(guān)系。⑤優(yōu)化函數(shù)。利用主成分累計(jì)共享率a和主成分個(gè)數(shù)等因素，從而對其函數(shù)進(jìn)行構(gòu)造，即F=a，F(xiàn)，+azFz+a3F3+…+ap.⑥分析其最后所得評價(jià)數(shù)據(jù)。排序F、主成分和F綜合主成分如果有一致性較高的排序結(jié)果，即表示其有著非常合理的主成分提取，從而能更好地將指標(biāo)的重點(diǎn)內(nèi)容體現(xiàn)出來。

3 基于主成分分析的通風(fēng)系統(tǒng)評價(jià)方法

根據(jù)計(jì)算情況可得，前四個(gè)特征值有著高達(dá)92.6%的貢獻(xiàn)率累計(jì)，即表示這幾個(gè)主成分將所有指標(biāo)信息幾乎全部覆蓋，因此需要提取前四個(gè)特征值。

通過計(jì)算第一主成分“X4”、第二主成分“X5”、第三主成分“X1”和第四主成分“X10”，綜合評價(jià)函數(shù)構(gòu)建方面主要運(yùn)用前四個(gè)主成分?jǐn)?shù)據(jù)指標(biāo)，為X=47.7X4+20.09X5+16.46X1+8.35X10.在第一個(gè)主成分表達(dá)式當(dāng)中，較大系數(shù)的指標(biāo)為第二個(gè)、第四個(gè)和第七個(gè)，即這三個(gè)指標(biāo)是主要指標(biāo)，所以第一主成分就是能夠反映礦井綜合安全性質(zhì)的指標(biāo)，利用瓦斯粉塵防治、監(jiān)控通風(fēng)情況來保證生產(chǎn)安全；第二主成分影響最大的指標(biāo)為第一個(gè)和第五個(gè)，即防治瓦斯事故和提升運(yùn)輸安全性等方面的綜合數(shù)據(jù)指標(biāo)；第三主成分影響較大的指標(biāo)為第九項(xiàng)和第十項(xiàng)，是關(guān)于礦井滅火防御和電氣滅火預(yù)防方面的；第四主成分系數(shù)較大的為第八項(xiàng)指標(biāo)，其主要是防治礦井當(dāng)中水的指標(biāo)。

4 結(jié)束語

結(jié)合綜合評價(jià)函數(shù)X評價(jià)煤礦的安全性，從而構(gòu)建量化評價(jià)煤礦安全的目標(biāo)模型。礦井安全程度與函數(shù)X呈正相關(guān)，比較各項(xiàng)評價(jià)安全指標(biāo)內(nèi)X值的大小，然后明確組成煤礦安全評價(jià)的相關(guān)因素，評估其風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目安全決策需要通過評價(jià)綜合指標(biāo)項(xiàng)目安全來實(shí)現(xiàn)。如果有關(guān)系較為復(fù)雜的多個(gè)影響因素時(shí)，就不能很好地聚類或劃分層次，此時(shí)，可以單獨(dú)考慮各個(gè)因素，然后再分析其主成分，這樣會(huì)有更好的效果。

參考文獻(xiàn)

[1]張儉讓，楊日麗.主成分分析法在煤礦通風(fēng)系統(tǒng)評價(jià)中的應(yīng)用[J].西安科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2011（06）.

〔編輯：王霞〕

Abstract： Through the analysis of coal mine safety evaluation scoring data， using multivariate statistical analysis methods are put forward to the mathematical function model of the comprehensive evaluation of coal mine safety， clear production mine the indicators of value at risk， finally reached the evaluation of coal mine safety degree of quantitative targets. Thus， reducing the overlap index information， to be able to establish the linear relationship between the evaluation index variables and coal mine safety， simplifying the level division of the security risk level analysis method， reduce the workload of the coal mine safety evaluation data processing， thus providing better decisions and management scheme for the safety in production.

Key words： safety assessment； principal component analysis； optimization function； ventilation design