我国西部高海拔地区矿产资源丰富，但高海拔地区特有的大气压力低、缺氧、气温低的环境特点会严重影响矿井作业人员和机械设备的工作效率，即造成高原降效，从而制约着矿井的安全生产和可持续发展。风机是矿山生产中必不可少的机械设备，其在高海拔地区实际运行时的性能指标远低于出厂时的性能标准，即存在风机的降效问题[1]。因此，选取科学合理的方法对高海拔矿井风机性能影响因素进行评估，既是高海拔矿井风机选型的基础，也是实现高海拔矿井风机性能优化的关键因素。
对于轴流风机性能影响因素，国内外学者分别从风机结构、环境条件和管理因素等方面开展了相应的研究，并提出了许多研究方法。为研究高海拔地区环境条件对风机性能的影响，王洪粱等[1]借助通风动力学原理，指出空气密度变化会对风机的压力、流量、实际性能和配套电机4个方面产生影响。在风机结构参数对风机性能的影响方面，现有文献已对叶顶结构[2,3]、轮毂比[3]、叶片形状[4,5]、导流器与风机的径向间隙[6]、叶片厚度[7]、叶片数量[6,8,9]、集流器形状[10]、叶片安装角度[9]和导流叶曲率半径[9]等结构参数对风机性能的影响进行了研究。随着研究的不断深入，一些新的方法也被运用于风机性能影响研究中，如Fluent数值模拟[2,3]、热线技术[4,5]、CFD数值模拟[7,9,10]和性能预测数学模型[8]等。
上述研究表明，叶片个数、叶片安装角等风机结构参数、风机运行的环境条件以及管理因素等均不同程度地影响风机的性能，而目前的研究主要集中于某个或某几个因素对风机性能的影响。同时，研究各因素对高海拔矿井风机性能的影响，对风机合理选型及优化设计具有指导意义，从而保障高海拔矿井的通风安全。但目前对高海拔矿井风机性能影响因素的综合评估研究较少。为此，本文在充分考虑已有风机性能影响因素研究的基础上，构建较全面的高海拔矿井风机性能评估指标体系，并运用熵权模糊综合方法，以云南迪庆某矿山为例进行实证，对高海拔矿井风机性能影响因素进行评估分析。
1 高海拔矿井风机性能评估指标体系
鉴于高海拔矿井风机性能影响因素的复杂性、模糊性及不确定性，对高海拔矿井风机性能各影响因素进行有效评估和排序具有重要的现实意义。为了实现对各影响因素的有效评估，需要建立一套全面、系统的高海拔矿井风机性能评估指标体系，使其可以准确反映影响风机性能的各项指标，客观合理地比较各指标对风机性能的影响程度。论文在遵循系统性、典型性、客观性及定性与定量相结合等原则的基础上，通过梳理国内外相关文献并访谈相关专家，从环境条件指标、风机结构指标、管理因素指标和其他因素指标4个维度构建了包含4个一级指标和21个二级指标的高海拔矿井风机性能评估指标体系，详见图1。
图1
图1
高海拔矿井风机性能评估指标体系
Fig.1
Evaluation index system of high altitude mine fan performance
1.1 环境条件指标
1.2 风机结构指标
1.3 管理因素指标
风机作为一个系统，其正常运行离不开科学合理的管理。高海拔地区矿井风机出现故障的频率高，风机结构和配套电机都需要经过专业培训的人员对其进行监察监管，建立并实施保养维修制度。
1.4 其他因素指标
轴流风机运行过程中会产生空气动力噪声，因此有效降低轴流式风机的运行噪声，提高其运行性能具有重要的意义。如林美娜等[11]指出选取合理的安装形式可以有效提高轴流式风机的风量，降低噪声和功耗，提高运行效率。通过改变风机安装位置可以改变入风侧和回风侧的风压分布，进而影响矿井的通风安全。本文在参考已有文献的基础上，探究风机的安装形式和安装位置对高海拔矿井风机性能的影响程度。
2 熵权模糊综合评估模型
2.1 模糊综合评估特征参数矩阵
确定评估对象的指标集合U={u1，u2，…，un}；确定评语等级集合V={v1，v2，…，vm}，建立模糊综合评价特征参数矩阵X：
式中：xij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）表示指标集合U中第i个因素ui对应评语等级集合V中第j个等级vj的隶属关系。
2.2 特征参数矩阵的标准化
对于效益型指标，有
对于成本型指标，有
对于固定型指标，有
对于区间型指标，有
式中：max（xij）和min（xij）分别表示各评估对象在第j项评估指标下的最大值和最小值；rij表示标准化矩阵R中的指标元素，通过上述极差变换，rij均满足0≤rij≤1（i=1，2，…，m），并且各指标均一化成正向指标，最优值为1，最差值为0。模糊综合评估特征参数矩阵X经归一化处理后变为标准化矩阵R：
2.3 确定评估指标的权重
根据熵的定义，对于n个评估对象，有m个评估指标，则在标准化矩阵R中，第i个指标的熵值如下：
式中：Hui为第i个指标的熵值；n表示系统可能出现的状态数目；pi表示某一种状态出现的概率且满足0≤pi≤1，当pi=0时，
因此，第i个指标的权重为
式中：Wui为第i个指标的权重，0≤Wui≤1，且
2.4 构建模糊综合评估模型
根据归一化处理后的标准化矩阵与各指标的权重，构建模糊综合评估模型，表示为
式中：B为模糊综合评估矩阵；W为综合权重向量；R为经归一化处理后的标准化矩阵。
3 实例分析
以云南省迪庆藏族自治州海拔高度为3 400 m的某矿山为例，基于所构建的高海拔矿井风机性能评估指标体系，运用德尔菲调研法对该矿山矿井风机性能影响因素进行调研。参加调研的专家包括矿井通风安全生产的理论研究人员、工程技术人员及安全管理人员，各类专家人数分别为27、23和21，收回有效问卷60份，各指标所得结果见表1。
表1 各评估指标调研结果
Table 1
| 一级指标 | 二级指标 | 调研结果（投票）/票 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 极大 | 较大 | 中等 | 较小 | 极小 | ||
| 环境条件U1 | 大气压力U11 | 25 | 17 | 18 | 0 | 0 |
| 空气密度U12 | 39 | 15 | 6 | 0 | 0 | |
| 相对湿度U13 | 11 | 19 | 28 | 2 | 0 | |
| 空气温度U14 | 12 | 25 | 20 | 3 | 0 | |
| 风机结构U2 | 叶片个数U21 | 31 | 17 | 12 | 0 | 0 |
| 叶片厚度U22 | 29 | 22 | 9 | 0 | 0 | |
| 叶片安装角度U23 | 35 | 19 | 6 | 0 | 0 | |
| 叶顶形态U24 | 18 | 25 | 16 | 1 | 0 | |
| 叶顶径向间隙U25 | 15 | 18 | 21 | 6 | 0 | |
| 轮毂比U26 | 18 | 22 | 18 | 2 | 0 | |
| 导流叶个数U27 | 2 | 12 | 16 | 24 | 6 | |
| 导流叶曲率半径U28 | 4 | 27 | 17 | 10 | 2 | |
| 导流体形状U29 | 4 | 13 | 27 | 16 | 0 | |
| 导流体长度U210 | 1 | 11 | 20 | 23 | 5 | |
| 出风口直径U211 | 17 | 22 | 18 | 3 | 0 | |
| 集流器形状U212 | 16 | 24 | 17 | 3 | 0 | |
| 管理因素U3 | 保养维修U31 | 5 | 22 | 28 | 5 | 0 |
| 监察监管U32 | 4 | 24 | 26 | 6 | 0 | |
| 专业培训U33 | 16 | 23 | 21 | 0 | 0 | |
| 其他因素U4 | 风机安装形式U41 | 11 | 23 | 21 | 5 | 0 |
| 风机安装位置U42 | 9 | 26 | 21 | 4 | 0 | |
3.1 计算二级指标的权重
（1）环境条件调研结果。依据调研结果，可计算得出环境条件各指标评估结果进行整理，对数据进行归一化处理，建立模糊综合评判矩阵Ru1：
根据
根据
（2）风机结构调研结果。同样建立模糊综合判断矩阵Ru2：
根据
（3）管理因素调研结果。同样计算得到模糊综合判断矩阵Ru3：
根据
（4）其他因素调研结果。同样得到模糊综合判断矩阵Ru4：
根据
3.2 模糊综合评估
根据上述所得结果，求得一级指标的权重向量W：
通过
计算一级指标的模糊综合评价矩阵：
根据
3.3 结果分析
计算结果表明，29.9%的专家认为上述评估指标对云南迪庆某矿山风机性能影响程度极大；33.8%的专家认为上述评估指标对该矿山风机性能影响程度较大；28.9%的专家认为上述评估指标对该矿山风机性能影响程度中等；6.6%的专家认为上述评估指标对该矿山风机性能影响程度较小；只有0.6%的专家认为上述评估指标对该矿山风机性能影响程度极小。一级评估指标中，风机结构U1所占的权重最大，其他因素U4所占的权重最小，说明环境条件指标对高海拔地区矿井风机性能影响程度最大，而其他因素指标影响程度最小。另外，通过比较21个二级指标所占的权重可知，空气密度U12、叶片个数U21、叶片厚度U22、叶片安装角度U23、专业培训U33和风机安装形式U41占相应评估指标的权重较大，即其对该矿井风机性能影响程度较大。而空气温度U14、导流叶个数U27、监察监管U32和风机安装位置U42对该矿井风机性能影响程度较小。参考现有相关研究文献及工程案例可知上述结论与实际相符，由此可以验证熵权模糊综合评估方法在解决高海拔矿井风机性能影响因素评估问题时具有科学性和可靠性。
因此，进行高海拔矿井风机选型时，应根据风机工作环境条件的特点，如空气密度、大气压力、相对湿度和空气温度等进行选取合适的风机型号。在对高海拔矿井风机性能进行优化设计时，应该从叶片个数、叶片厚度和叶片安装角度等结构参数以及风机安装形式入手，得出风机性能优化设计的最优解。另外，在风机日常运行中，需要接受过专业培训的技术人员定期对风机进行保养维修等，保证其安全高效运行。
4 结论
基于熵权模糊综合评估方法，通过梳理文献和访谈专家构建了包含4个一级指标和21个二级指标的高海拔矿井风机性能评估指标体系，运用熵权模糊综合方法，对高海拔矿井风机性能影响因素进行评估，并以云南迪庆某矿山风机为评估对象，进行实例验证研究，得到如下结论：
（1）在遵循指标选取原则的基础上，通过梳理国内外相关文献及访谈相关专家，从环境条件、风机结构、管理因素和其他因素4个维度构建了包含4个一级指标、21个二级指标的高海拔矿井风机性能评估指标体系。
（2）计算结果表明，4个一级评估指标所占权重大小排序为W2>W1>W3>W4。即风机结构U2对风机性能影响最大，环境条件U1对风机性能影响程度次之，其他因素U4对风机性能影响程度最小。二级评估指标中，空气密度U12、叶片个数U21、叶片厚度U22、叶片安装角度U23、专业培训U33和风机安装形式U41占相应评估指标的权重较大，即其对该矿井风机性能影响程度较大。而空气温度U14、导流叶个数U27、监察监管U32和风机安装位置U42对该矿井风机性能影响程度较小。
（3）将熵权模糊综合评估方法应用于高海拔矿井风机性能影响因素评估问题中，运用熵权法确认各指标权重，可以克服传统专家赋权法的随意性和主观性，增强指标权重的可信度。通过实例验证了熵权模糊综合评估方法在高海拔矿井风机性能影响因素评估方面的可靠性，所得的评估结果可为高海拔矿井风机合理选型及优化设计提供理论依据。
http://www.goldsci.ac.cn/article/2020/1005-2518/1005-2518-2020-28-3-457.shtml
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Fig 1
表1
甘公网安备 62010202000672号
