矿山竖井提升安全信息系统

矿山竖井提升安全信息系统

刘振平，许梦国，吴璇，杜子建

武汉科技大学资源与环境工程学院 (430081)

E-mail：liuzhenping_2000@163.com摘 要：本系统从人、环境、设备以及管理四方面对矿山竖井提升子系统的安全信息进行整理，并且综合运用事件树、综合评价法等安全评价方法对子系统中各个设备的稳定性进行分析，同时用模糊层次分析法、模糊数学等理论对子系统以及子系统中各个单元的安全状况进行判定，并将安全状态分为安全、预警、危险三个级别，分别用绿色、黄色、红色的闪烁图标来表示。除此之外，本系统还可以用灰预测理论对某一单元的危险状态进行预测。 关键词：信息系统;矿山安全;安全评价;灰理论;安全预测

0 引言

随着经济的发展和对资源需求量的增加，采矿业迅猛发展，然而与此同时，矿山事故出现的频率也明显多了起来。全国金属矿山事故死亡人数仅次于道路与煤矿事故，居全国各行各业的第三位，给社会的稳定带来了许多不安定因素。据资料显示，2001年金属矿山企业共发生伤亡事故1313起，死亡1932人，同比增加604起，增加978人，分别上升85.2 %和102.5 %。其中，一次死亡3～9人的重大事故114起，死亡479人，同比增加48起，增加218人，分别上升72.7 %和83.5 %；一次死亡10人以上的特大事故9起，死亡214人，同比增加5起，增加139人，分别上升125.0 %和185.3 %；一次死亡30人以上的特大事故1起，死亡81人[1]。由此可见矿山安全问题已经相当突出，但是矿山的开采是一项错综复杂的工作，工作面分布特别广泛，即使某一个细节的疏忽都可能会导致很严重的事故，并且在实际的操作中由于所掌握的安全信息或者缺乏或者没有条理，往往不能够从中准确地找到不安全的因素进行管理。为此，我们以程潮铁矿中的竖井提升子系统为例，以模糊数学、灰理论、模糊层次法等为基础，并用事件树等安全评价方法，以Visual Basic6.0为平台开发了一个小型的矿山安全信息系统，为矿山安全管理提供科学的依据。

1 矿山安全信息系统的组成

此系统用access数据库作为数据的存储容器，以Visual Basic 6.0 为其开发平台。主要功能包括三个模块：基本数据的管理，包括数据的插入、删除、更新、查询等操作；安全分析和评价，根据基本安全信息以及特定环境下的一些必要信息，对当前所要评价的子系统及其各个单元的危险状况作出判断，并为管理者提供安全管理信息。其中主要用到了综合评价法、事件树等安全评价方法，以及模糊数学等理论；安全预测，根据以前的一些数据对未来的安全情况进行预测，主要用到了一般的灰理论GM(1，1)模型和平移灰理论GM(1，1)模型。系统结构组成如图一所示。

2 安全信息管理

2.1 基本安全信息

一般来说引起事故发生的原因包括人、物、环境以及管理四方面的因素，并且对于一个相对固定的子系统而言，工作人员的基本状况、周围环境的状况、设备的情况以及管理状况都可以看作是相对不变的信息。比如：操作人员的学历、工作经验，环境的潮湿程度、照明通风状况，设备的使用期限以及一般的质量状况，管理人员的素质、规定执行情况等。诸

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人员安全信息

如以上所列举的信息，我们都可以将其视为基本的安全信息。

矿山安全信息系统

安全分析与评价 安全信息管理

设环管模模事综 备境理糊糊件合 安安安层综树评 全全全次合分价 信析法信信分评 息 息 息析 价

Access数据库

图1 系统的结构组成

Fig.1 Structure composition of the system

安全预测

一般灰色预测 平移模糊预测

2.2 临时变动的安全信息

在实际的操作管理中，危险状况会随时发生变动，因为每天人员精神状态可能不同，设备的安全状况也在发生变化。为了能反映出这种动态变化的情况，一方面，我们用设备的可靠度函数R(t)来模拟设备随着使用期限的增加其稳定性改变；另一方面，对于人员的安全状态，我们每天对其安全状态进行评价，评价指标有：精神状态、安全着装程度、情绪正常程度、是否酗酒以及操作是否正常。

3 安全分析与评价

3.1 安全评价指标的确定

为了能对竖井提升子系统的安全状况作出科学的分析和评价，我们需要对各种导致事故的原因及其相应的补救措施进行整理和分析，进而得出一套比较切合实际的评价方法和评价指标。针对程潮铁矿竖井提升系统的实际情况，经过查阅相关的资料[2]，我们首先将评价指标进行整理。结果如表1所示：

3.2 安全分析与评价

3.2.1 事件树分析法

首先我们要计算s（如表1所示）级别各个指标的稳定性，其中设备类型的指标我们用事件树的方法来求得，比如说s1(卷扬机)的稳定性我们可以画出其事故树如图2。其中设备的稳定性函数R(t)是用来考察随着使用时间的增加，设备自身安全状况的变化情况，其表达式如下[3]：

R(t)=e−λt

(1)

其中t为该设备所使用的时间，单位：天

λ为该设备的故障率，即为平均寿命或故障天数的倒数

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表1 安全评价指标体系

Table1 Evaluation of safety index system

S1 卷扬机 S2 电控设备 S3 限速装置 S4 钢绳、耳子

S5 操作人员安全状态

S6 信号灯

S7 管理情况

设备

(p1) 人员配合 (p2)

竖井提升子系统

(p)

管理情况 (p3)

限 速 装 置

S51 精神状态 S52 安全着装程度 S53 情绪正常程度 S 是否酗酒

S55 操作是否正常

S71 人员抢罐现象

S72 炸药、雷管，氧气、乙炔共运 S73 应急训练情况

S74 罐笼周围的保护措施是否到位

q1×g1×e

−λt

稳定不稳定自身稳定性可靠不可靠g1 e−λt1−e−λt成功 供风电可靠度不可靠度q1q1×g1×(1−e

失败 q1×g2

失败 −λt

)

g2 质量 q2q2

失败

图2 限速装置稳定性事件树分析图

Fig.2 Event tree analysis on stability of speed limiting device

由图2我们可以计算出限速装置当前的可靠度为q1×g1×e

−λt

，同理我们也可以画出其

它四种设备的事件树并计算其相应的可靠度。

3.2.2 模糊数学安全评价方法

为了能够比较客观地得出指标s5和s7的安全状况，我们对此二者的评价用模糊数学的方法进行。将s5的评断集分为五等，s7的评断集分为三等。而s5与s7的评价指标见表一所示，而其隶属度函数我们采用抛物线分布函数[4]，并最终得到其评价矩阵。对于各个指标的权重我们采取专家打分[4]的方法进行。最后，根据评价的等级得出各自相应的可靠度。 3.2.3 模糊层次分析评价方法

由此竖井提升子系统的实际运行情况，及其实际的安全机理我们可以知道设备的可靠度由s1，s2，s3，s4四种设备决定，可以看成一个串联系统，每一种设备的稳定状况都会对总设备的可靠度产生影响，但是影响权重往往不好确定。为了科学、客观地确定权重，我们引

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进模糊层次法[5]。此种分析法地一般步骤为：

首先，建立p1的优先关系矩阵：A＝（aij）4×4，

⎡0aj比ai重要⎢

其中：aij=⎢0.5aj与ai同等重要

⎢1ai比aj重要⎣

其次，将优先关系矩阵变换为模糊一致矩阵：B＝（bij）4×4， 其中：bij=

γi−γj

2×4

4

+0.5 (2)

在式（2）中γi=

∑a

k=14

ik

， i＝（1，2，3，4） (3)

最后，计算各个设备的权重值：

ωi=si

(4)

∑s

k=14

k

其中，si=(

(5)

∏b)

ijj=1

14

4 安全预测

主要是根据系统当前的和以前的安全信息以及安全状态，对系统未来的安全状况进行预测的一种手段。用灰色系统模型对系统当前状态进行分析，对未来状态进行预测，称为灰色预测。[6]

在灰色系统理论中，GM(1，1)模型，GM(0，h)模型，Verholst等模型均可用于灰色数列预测。其中GM(1，1)模型在实际中的应用最为广泛，也是我们系统中用到的模型。GM(1，1)模型主要步骤是：首先对等时间点原始数据建立白化型微分方程，进而得到它的时间响应函数，最后得到此数列未来时间的预测值。在结果检验中，根据模型预测值的情况，将模型精度分为几等，若预测精度不符合要求，我们要重新建立新的模型。例如：我们要对伤亡事故人次数进行预测，根据文献[2]，我们有86年到95年每年事故伤亡人次数的原始数据（如表2所示），我们要对97和98年的伤亡事故人次数进行预测，用GM(1，1)模型我们可以得到表2中的预测值。

表2 86～95年伤亡人次数灰预测值

Table2 Grey forecasting values of the casualty number between 1986 to 1995

年份 86 87 88 90 91 92 93 94 95 96 97

原始值 44 17 14 24 18 32 17 6 7 3 预测值 44 21 19 17 15 14 12 10 8 6 5 3 由表2我们可以预测按目前的状况，96和97年的伤亡人次数将会分别为5和3，所以对于管理者而言依然要提高警惕，找出潜在的不安定因素。

5 竖井提升子系统可靠度综合评价

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通过以上所述方法，我们以程潮铁矿新副井竖井提升系统为例进行可靠度的综合评价。由表1我们可以知道，此子系统的可靠度(p)取决于设备(p1)、人员配合(p2)以及管理情况(p3)。此三者的可靠度共同决定整个子系统的可靠度，并且经过对专业人员的问卷调查，最后确定p1、p2、p3的权重值分别为0.3，0.2，0.5。于是p可以表示为：

p=p1×0.3＋p2×0.2＋p3×05 (6)

但是此时并没有考虑到此系统的环境危险因素，为了将其考虑到系统评价中，根据参考文献[2]，我们将影响安全的环境指标也写在程序里面，只要存在该环境危险因素指标就在p的基础上减去0.01，假设竖井提升系统有n项属于环境危险指标，那么最终的p值为：

p=p－0.01×n (7)

最终，整个子系统及其各个单元的可靠度就都评价出来了。系统各单元评价结果窗口见图3所示。

图3 系统各单元评价结果窗口

Fig.3 Interface for the results of each evaluation unit

6 结束语

(1) 由于矿山作业面分布的广泛性，使得不安定因素众多，为了对当前系统所处的安全状态进行分析与评价，需要将各方面的安全信息进行分析和整理作为我们评价、预测系统危险性的依据，并以此建立信息系统，这项工作是必要的。

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(2) 为了从所掌握的安全信息中找出规律性，揭示出系统的安全状况，预测出系统稳定性的变化趋势，我们用到了事件树等安全分析方法以及模糊层次分析法、灰理论等基础性理论，并最终开发了一个有很强的科学理论支持的小型的程潮铁矿竖井提升安全信息系统。

参考文献

[1]鲍爱华.论金属矿山安全隐患的辨识与监控[J].采矿技术,2003.3(2):23

[2]武钢矿业公司程潮铁矿井下作业场所危险分析及管理技术研究报告,冶金工业部安全环保研究院,1997 [3]才庆祥,韩可琦.矿业工程可靠性分析[M].中国矿业大学出版社,1997.8

[4]杨纶标,高英仪.模糊数学原理及应用[M].华南理工大学出版社,2002 .76～77,143~144

[5]田金华,池秀文,马俊生.模糊层次分析法在金刚石开拓系统优化选择中的应用[J].矿业工程, 2003.1(5):27~28

[6]邓聚龙.灰理论基础[M].武汉:华中科技大学出版社,2003.2

[7]刘炳文.精通Visual Basic 6.0 中文版[M].北京:电子工业出版社,2002.

Mine Shaft Hoisting Safety Information System

Liu Zhenping，Xu Mengguo，Wu Xuan，Du Zijian

（College of Resources and Environmental Engineering, Wuhan University of Science

and Technology, Wuhan 430081, China） Abstract

This system arrange the safety information of the shaft hoisting subsystem in Cheng Chao Mine in order from four aspects of people, environment, equipment and management, analyzes the stability of every equipment in the subsystem using the safety evaluation methods of event tree and safety overall evaluation, evaluates the safety situation of every unit in the subsystem and the subsystem self. Moreover, the safety situation is graded to three classes which are called safety, precaution, danger, denoted by three twinkling colors of green, yellow, red respectively. Additionally, it is able to forecast the safety condition of some unit by GM(1,1) Model.

Keywords：information system; mine safety; safety evaluation; grey model; safety forecasting

作者简介：

刘振平（1981－），男，山西大同人，助教，硕士研究生，主要从事矿山安全、矿山地理信息系统等方面的研究和教学工作。 许梦国（1958－），男，湖北武汉人，教授，主要研究岩土力学、资源开发系统工程、矿山安全。

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