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        基于云物元理論的礦工行為安全水平評價研究

        2021-04-06 01:05:10白彥龍李海立白長江薛玉壁彭佳佳
        煤礦安全 2021年3期
        關(guān)鍵詞:界面煤礦水平

        白彥龍,陳 昱,李海立,白長江,西 龍,薛玉壁,彭佳佳,王 欣

        (1.河南省正龍煤業(yè)有限公司 城郊煤礦,河南 永城476600;2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)應(yīng)急管理與安全工程學(xué)院,北京100083)

        統(tǒng)計表明,大多數(shù)煤礦事故都與不安全行為有關(guān)[1]。近年來,隨著機(jī)械化水平的提升和安全監(jiān)管的越發(fā)嚴(yán)格,由設(shè)備和環(huán)境引起的事故逐漸減少,但由人員引起的事故所占的比例在增加[2]。因此,科學(xué)合理的評價體系有助于煤礦準(zhǔn)確迅速地掌握一線員工行為安全水平,確定不安全因素,并采取針對性措施,進(jìn)而預(yù)防和減少事故。國內(nèi)外學(xué)者對煤礦井下作業(yè)人員行為安全水平的研究主要有2 種,一種是基于不安全行為發(fā)生機(jī)理,構(gòu)建不安全行為的仿真演化模型,通過調(diào)節(jié)模型參數(shù)來判斷掌握安全行為水平,如Cao 等人結(jié)合遺傳算法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對煤礦工人群體安全行為進(jìn)行了全面的定性模擬[3];楊雪等采用系統(tǒng)動力學(xué)(System dynamics, SD)方法,構(gòu)建情感事件視角下礦工不安全行為影響因素SD模型,并進(jìn)行了影響因素對不安全行為的作用研究[4]。另一種是構(gòu)建煤礦工人不安全行為的評價指標(biāo)體系,結(jié)合指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行綜合評價,如安景文等從管理因素、作業(yè)環(huán)境、機(jī)械設(shè)備、員工自身素質(zhì)、班組5 個方面建立了評價指標(biāo)體系,并利用網(wǎng)絡(luò)層次分析法(Analytic Network Process, ANP)確定了指標(biāo)權(quán)重[5];黃萍等從一線職工行為、班組長行為、管理者行為以及組織行為4 個方面來建立指標(biāo)體系,構(gòu)建了煤礦職工不安全行為的熵權(quán)物元可拓模型[6];鄭僑宏等基于多元集對聯(lián)系數(shù),圍繞組織技術(shù)、行為個體,技術(shù)和環(huán)境因素,建立了礦工不安全行為風(fēng)險態(tài)勢評估模型[7]。通過建立指標(biāo)體系對行為安全水平進(jìn)行評價,相較于構(gòu)建復(fù)雜的演化推理模型,更有利于快速掌握企業(yè)當(dāng)前的人員行為安全水平?;诖?,利用SHELL 模型建立評價指標(biāo)體系,引入云物元理論建立評價模型,收集煤礦企業(yè)不安全行為的相關(guān)數(shù)據(jù)對該模型進(jìn)行有效性驗證。

        1 構(gòu)建指標(biāo)體系

        1972 年英國學(xué)者Edwards 首次提出SHEL 模型,用于研究與系統(tǒng)資源相關(guān)的人機(jī)工程學(xué)問題,Hawkins 在原模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)并圖表化,形成了SHELL 模型[8]。SHELL 模型包括軟件(Soft, S)、硬件(Hard, H)、環(huán)境(Environment, E)和人(Litigant,L)4 個要素,其中,人處于整個模型的中心位置并與其他要素相連形成S-L 界面、H-L 界面、E-L 界面、L-L 界面。人與其他4 個界面的不匹配被認(rèn)為是人失誤的根源。人的不安全行為是人失誤的特例,人失誤的致因分析和預(yù)防措施也適用于人的不安全行為[9]。因此可以依據(jù)SHELL 模型,結(jié)合前人、成果以及煤礦的實際情況,從人的因素、S-L 界面因素、H-L 界面因素、E-L 界面因素、L-L 界面因素5 個方面選取指標(biāo),建立不安全行為的評價體系。最終確定了19項評價指標(biāo),礦工行為安全水平評價指標(biāo)體系如圖1。

        圖1 礦工行為安全水平評價指標(biāo)體系Fig.1 Evaluation index system of behavior safety level of miners

        2 建立評價模型

        煤炭生產(chǎn)系統(tǒng)是一個復(fù)雜的社會技術(shù)系統(tǒng),受內(nèi)外部因素的影響,對煤礦員工行為安全水平的評測也具備不確定性的特點(diǎn),尤其是隨機(jī)性和模糊性。其中,隨機(jī)性主要指不安全行為的發(fā)生具有一定的隨機(jī)性,而模糊性主要指行為安全水平的“好”和“壞”沒有明確的界限,評價指標(biāo)需要主觀進(jìn)行判斷。云模型在考慮隨機(jī)性和模糊性的同時,實現(xiàn)了定性概念與定量數(shù)值之間的不確定性轉(zhuǎn)化。此外,所構(gòu)建的評價指標(biāo)同時存在正向評價型和反向評價型,引入可拓理論中的物元分析,將正向評價型和反向評價型指標(biāo)的矛盾轉(zhuǎn)換為相容,建立基于云物元理論的礦工行為安全水平評價模型。

        2.1 云物元理論

        為了能夠清晰地說明模型的評價步驟,對云物元理論的具體原理進(jìn)行闡釋。假設(shè)C 是定量論域V上的一個定性概念,x∈V 為C 上的一次隨機(jī)實現(xiàn),將x 對C 的確定度記為μ(x)∈[0,1],且μ(x)是穩(wěn)定傾向隨機(jī)數(shù),那么μ:V→[0,1],?x∈V,x→μ(x)。則x 在V 上的分布即形成了云C(x),點(diǎn)[x,μ(x)]被稱為“云滴”。云模型一般用期望Ex、熵En、超熵He這3 個特征值來表示。對于云C(Ex,En,He),Ex是定性概念C轉(zhuǎn)化為數(shù)值后的中心值,即平均值; En是定性概念C不確定性的度量,定性概念C 的模糊程度隨著En值的增大而增大;He是對熵不確定性的度量,C 的離散程度隨著He值的增大而增大。對于現(xiàn)實問題的定性模糊概念C,正態(tài)云模型具有普適性,選取正態(tài)云模型進(jìn)行分析[10]。

        物元理論中定義物元為事物的基本元R,則R=(N,c,V),其中,N 為事物名稱,c 為事物特征,V 為事物特征的值,用云模型中的特征值(Ex,En,He)來代替V,得到云物元模型:

        2.2 評價步驟

        N 為煤礦企業(yè)的行為安全水平,C1、C2、…、Cn為行為安全水平的n 個指標(biāo),(Ex,En,He)為指標(biāo)的等級區(qū)間。應(yīng)用云物元模型進(jìn)行評價的基本思路是,首先將待評價事物進(jìn)行等級劃分,用云模型來表示每個等級,形成評價等級“標(biāo)準(zhǔn)云”;然后對每個指標(biāo)進(jìn)行評價,將評價語轉(zhuǎn)化為云模型,形成每個指標(biāo)的“評價云”,并結(jié)合指標(biāo)權(quán)重,擬合出最終的評價結(jié)果“綜合云”;最后,將結(jié)果“綜合云”與等級“標(biāo)準(zhǔn)云”對比,得到評價等級。

        2.2.1 生成評價等級“標(biāo)準(zhǔn)云”

        結(jié)合煤礦安全相關(guān)評價的實際執(zhí)行情況,將煤礦不安全行為水平劃分為優(yōu)秀級(I 級)、良好級(Ⅱ級)、一般級(Ⅲ級)、較差級(Ⅳ級)、差級(Ⅴ級),對應(yīng)劃分每個指標(biāo)的等級,每個等級的分?jǐn)?shù)區(qū)間分別為[100,90]、(90,80]、(80,70]、(70,60]、(60,0]。將評價指標(biāo)的等級用云的特征值來表示,其每個等級之間的無法嚴(yán)格區(qū)分,等級之間具有模糊性,采用式(2)~式(4)進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

        式中:Lmax、Lmin為指標(biāo)等級上限和下限;f 為常數(shù),需根據(jù)指標(biāo)的不確定性和實際情況進(jìn)行調(diào)節(jié)。

        2.2.2 確定指標(biāo)權(quán)重

        指標(biāo)權(quán)重的確定會直接影響到最終評價結(jié)果的精準(zhǔn)度,權(quán)重確定方法主要分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。前者可以反映出評價專家的知識經(jīng)驗,但可能具有主觀隨意性;后者主要是根據(jù)指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系或指標(biāo)值變異程度來確定權(quán)重,避免了人為偏差,但是不能體現(xiàn)評價專家的決策意圖。綜合2 種方法的優(yōu)點(diǎn),采用主客觀相結(jié)合的組合賦權(quán)法來確定不安全行為評價指標(biāo)的權(quán)重。主觀賦權(quán)采用層次分析法,客觀賦權(quán)采用熵權(quán)法,具體計算公式可參照文獻(xiàn)[11]。采用式(5)進(jìn)行組合權(quán)重計算。

        式中:ωi為第i 項指標(biāo)的組合權(quán)重;λi為主觀賦權(quán)得到的第i 項指標(biāo)權(quán)重;μi為客觀賦權(quán)得到的第i項指標(biāo)權(quán)重;α 為主觀偏好系數(shù),通常取0.5。

        2.2.3 生成指標(biāo)的“評價云”

        組成專家組,按照指標(biāo)的等級劃分,給出每個指標(biāo)的評分。根據(jù)所有專家的評分值,將對某項指標(biāo)的評價轉(zhuǎn)化為以云特征值來表示,消除主觀打分的模糊性,采用近似法進(jìn)行計算[12]。

        式中:xi為第i 個專家對某項指標(biāo)的打分值;n為專家數(shù);(Ex,En,He)為該項指標(biāo)評價結(jié)果的云特征值。

        2.2.4 結(jié)果“綜合云”的計算

        通過對每個指標(biāo)的打分和轉(zhuǎn)化,可得到每個指標(biāo)的“評價云”,但還需要從低一層次指標(biāo)向高一層次進(jìn)行擬合,得到最終評價結(jié)果的“綜合云”。采用文獻(xiàn)[13]提出的虛擬云中浮動云的綜合運(yùn)算方法,對下一層指標(biāo)評價結(jié)果向上擬合。

        3 實例應(yīng)用

        選擇煤礦C 作為評價應(yīng)用試點(diǎn),對該煤礦進(jìn)行調(diào)研。由行業(yè)專家和煤礦各級人員共8 人組成評價專家組。分別采用層次分析法和熵權(quán)法,根據(jù)問卷結(jié)果,計算指標(biāo)的權(quán)重值,根據(jù)式(5)得到每項指標(biāo)的組合權(quán)重,再由每位專家對指標(biāo)進(jìn)行打分,得到所有指標(biāo)的評分值。以“安全知識技能(C11)”這一指標(biāo)為例,8 名專家打分依次為82、84、81、79、84、83、82、77。各級指標(biāo)權(quán)重值及評價結(jié)果云特征值見表1。

        根據(jù)式(6)~式(9)計算出該指標(biāo)評價結(jié)果的云特征值,利用云的正向發(fā)生器,得到的該項指標(biāo)評價結(jié)果的云圖如圖2。由圖2 可以看出,專家組對于“安全知識技能”這一指標(biāo)的評價介于“良好”級和“一般”級之間,且更傾向于“良好”級,對該指標(biāo)的評價較為集中。

        以此類推,得到所有指標(biāo)評價結(jié)果的云特征值,進(jìn)行計算,可得到所有二級指標(biāo)評價結(jié)果的云特征值,根據(jù)表1 中二級指標(biāo)的權(quán)重值和評分云特征值,可得到煤礦井下作業(yè)人員行為安全水平評價結(jié)果的“綜合云”特征值為(84.642,3.121,1.103),將“綜合云”與評價等級“標(biāo)準(zhǔn)云”在云圖上顯示結(jié)果如圖3,可以直觀的看到,該煤礦井下作業(yè)人員行為安全水平等級為良好級。通過查閱當(dāng)前階段該煤礦的事故記錄等,與實際情況相符。

        表1 各級指標(biāo)權(quán)重值及評價結(jié)果云特征值Table 1 Index weight values at all levels and cloud characteristic values of evaluation results

        圖2 “安全知識技能(C11)”評價結(jié)果云Fig.2 Evaluation value cloud of“safety knowledge and skills(C11)”

        4 結(jié) 語

        依據(jù)SHELL 模型,建立了煤礦井下作業(yè)人員行為安全水平評價指標(biāo)體系,該指標(biāo)體系由人的因素、S-L 界面因素、H-L 界面因素、E-L 界面因素、L-L界面因素5 個二級指標(biāo)以及對應(yīng)的19 個三級指標(biāo)組成,使得評價指標(biāo)體系更加完善;引入云物元理論,在評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了煤礦井下作業(yè)人員行為安全水平評價模型,同時解決了評價過程中的模糊性和隨機(jī)性問題,提高了評價精確度;將本模型應(yīng)用于C 煤礦的實際評價,得到C 煤礦的井下作業(yè)人員行為的安全水平為良好級,與實際情況相符,說明該模型具有一定的可行性和科學(xué)性。

        圖3 行為安全水平評價結(jié)果云Fig.3 Result cloud of behavior safety level evaluation

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