基于组合权重和物元分析的矿山安全生产状况研究
Mine Safety Production Status Evaluation Based on Combination Weight and Matter Element Analysis
通讯作者:
收稿日期: 2020-06-13 修回日期: 2020-07-12 网络出版日期: 2021-01-29
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Received: 2020-06-13 Revised: 2020-07-12 Online: 2021-01-29
作者简介 About authors
柯愈贤(1987-),男,重庆垫江人,讲师,从事采矿、充填及矿山安全方面的研究与教学工作
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柯愈贤, 王成, 方立发, 廖宝泉.
KE Yuxian, WANG Cheng, FANG Lifa, LIAO Baoquan.
近年来,我国学者针对矿山安全生产状况的研究方法主要有层次分析法[6]、熵权法[7]、B-S模式法[8]、PP模型法[9]、突变理论[10]和模糊综合评价法[11]等。这些方法为分析矿山安全生产状况拓宽了思路,但也存在一定的局限性。B-S模式法是基于计算机网络和数据库来实现的,其操作复杂,需多步骤才能得出最终的评价结果;PP模型法中模型的密度窗口取值主要依靠研究者的经验和试算来完成,缺乏主要的理论依据,具有很强的主观性;模糊综合评价法需要构建数学模型,不仅计算复杂且在计算分析中容易丢失数据信息,从而导致评价结果与实际情况存在一定的误差。因此,亟需寻求一种既方便可行,又能很好地解决定性与定量信息之间的共存,影响因素之间的不确定性等问题的方法。物元分析法为解决上述问题提供了一种良好的思路。
物元分析法[12-14]是为了解决不相容问题通过定性与定量的判断建立系统物元,并通过物元变换将不相容问题相容化的一种方法。物元分析过程中,指标权重的确定对评价结果的准确性和合理性有着决定性作用[15-16]。目前,权重确定的常用方法有层次分析法和熵权法。层次分析法[17-18]主要是通过各评价指标的两两重要性比较来确定指标的权重,该方法在构造判断矩阵时往往是根据作者自身经验确定的,权重确定主观性大。熵权法[19-21]是根据样本数据所提供的信息量,通过计算评价指标变异性大小来确定指标权重值的一种客观求权方法,在评价决策过程中待评指标的熵权越大,其评价过程中所起的作用就越大,权重值就越高,但评价结果会受到样本数据的波动而发生变化,从而使指标权重具有很大的客观性。鉴于此,本文将层次分析法和熵权法进行组合,同时为了满足2种权重之间的差异程度与其分配系数之间的差异程度相一致的条件,采用距离函数组合赋权方式表达这种差异程度,从而准确地确定矿山安全生产状况评价指标的组合权重,并结合物元分析法确定待评指标与各安全生产状况等级之间的关联度,最后由待评指标与安全生产状况等级的综合关联度确定矿山安全生产状况等级。
1 矿山生产状况评价步骤
1.1 确定矿山物元
设有m个矿山安全生产状况需评价,影响矿山安全生产的指标有n个,第i(i=1,2,…,m)个待评矿山在第j(j=1,2,…,n)个影响指标下的量值为uij,则待评价系统可用n维物元M=(N,X,U)来描述:
式中:N为待评矿山安全生产状况;X为待评矿山的评价指标集,U为评价指标X的量值集,xj为影响矿山安全生产的第j个指标;uj为第j个影响指标下的量值。
1.2 确定经典域、节域和待评物元
(1)确定经典域P
根据矿山安全生产状况评价标准,将矿山安全生产状况级别划分为s级,故物元系统中研究对象的经典域物元P=(Pt,X,Vt)可表示为
式中:Pt为矿山安全生产状况等级域中第t(t=1,2,…,s)等级;Vt为矿山安全生产等级为t的各指标量值域集;
(2)确定节域Q
对每项待评指标所对应的取值范围进行排序,由最低值取到最高值即为矿山安全状况等级的节域物元Q=(Qc,X,Uc),表示如下:
式中:Qc为矿山安全状况等级的全体;Uc为评价指标X的量值范围集;
(3)待评物元Mi
由专家对矿山安全生产状况的各项评价指标进行打分,将各项指标的得分值作为待评物元,如下:
式中:
1.3 指标归一化处理
由于影响矿山安全生产状况的各项指标量纲各不相同,因此为了使数据处理起来方便快捷,对数据指标进行归一化处理,将数据映射到(0,1)之间。具体处理过程可表示为
式中:
1.4 关联度计算
通过确定待评物元Mi后,采用关联度函数计算待评价矿山安全生产状况各项指标
式中:
1.5 组合权重确定待评指标权重
组合权重具体计算过程如下:
(1) 运用层次分析法初步计算矿山安全生产状况体系中第j个指标的主观权重为
(2) 运用熵权法首先计算得出第j个指标的熵值tj,然后根据熵值tj确定客观权重
(3) 确定组合权重ωj,为了确定组合权重,运用距离函数的概念表示层次分析法与熵权法得到的权重值之间的差异程度与其相应的分配系数之间的差异程度,组合赋权要使差异度相一致。
记层次分析法计算得出的主观权重
为了使不同权重的差异度和分配系数之间的差异度相一致,其表达式为
式中:α、β分别为层次分析法和熵权法的权重分配系数。
将
1.6 确定安全性级别
Mi关于矿山安全生产状况级别t的综合相关度Lit可表示为
Mi的安全生产状况级别t0可按式(12)判别:
2 实例研究
以某矿业集团下属5个矿山为例,运用组合权重和物元分析法对5个矿山安全生产状况进行研究。
2.1 综合评价指标体系构建
矿山生产过程中影响安全生产的因素众多,其中安全管理不完善、安全技术不成熟、安全生产教育与培训不到位以及安全环境条件差是导致矿山安全事故多发的重要原因[2,9]。通过查阅大量文献,在前人研究基础上,结合矿山生产实际,对各指标进行科学分析,并以评价体系的目的性、适用性、合理性及可操作性为原则,选取安全管理(A1)、安全技术(A2)、安全生产教育与培训(A3)和安全环境(A4)4个方面作为评价的首要因素,包含12项子指标,建立矿山安全生产状况综合评价指标体系。其中,安全管理(A1)可从安全生产管理机构(x1)、管理制度(x2)和安全生产投入(x3)等角度分析;安全技术(A2)可从设备安全性(x4)、安全防(支)护措施(x5)以及新技术、新设备、新工艺的引进情况(x6)等角度分析;安全生产教育与培训(A3)可从入职教育与培训(x7)、日常教育与培训(x8)以及事故后再教育(x9)等角度分析;安全环境(A4)可从选择作业场所布置合理性(x10)、有毒有害气体及粉尘的处理情况(x11)、环境的降噪降温情况(x12)等角度分析。建立的矿山安全生产状况综合评价指标体系如图1所示。
图1
图1
矿山安全生产状况综合评价指标体系
Fig.1
Comprehensive evaluation index system of mine safety production
依据上述综合评价模型,对某矿业集团下属5个矿山进行安全生产状况综合评价。成立一个由10位业内专家组成的评判小组,每位专家根据自身的现场实践经验对每项评价指标进行打分,分值范围为0~4分,最后将各位专家的打分情况汇总相加,所得的总分即为每项指标最终得分,具体得分见表1。
表 1 矿山安全性评价指标专家评分结果
Table 1
评价指标 | 评分值 | ||||
---|---|---|---|---|---|
矿山1 | 矿山2 | 矿山3 | 矿山4 | 矿山5 | |
x1 | 36 | 27 | 30 | 26 | 19 |
x2 | 27 | 18 | 29 | 31 | 34 |
x3 | 15 | 32 | 28 | 17 | 24 |
x4 | 22 | 27 | 19 | 35 | 31 |
x5 | 25 | 13 | 29 | 37 | 30 |
x6 | 19 | 20 | 34 | 38 | 24 |
x7 | 24 | 23 | 16 | 33 | 21 |
x8 | 17 | 29 | 25 | 31 | 34 |
x9 | 27 | 21 | 19 | 31 | 24 |
x10 | 30 | 35 | 28 | 27 | 21 |
x11 | 17 | 24 | 25 | 37 | 19 |
x12 | 24 | 21 | 33 | 27 | 18 |
按照矿山的安全生产条件,由10位业内专家组成的评定小组对矿山安全性等级范围进行研究,依据每个指标的得分总和确定评价等级的上限,然后通过打分的方式得出各分级的下限值并且将各分值相加求其平均值,所得的平均值就是最终各等级的下限值,具体得分情况见表2。
表 2 矿山安全性等级范围专家评分结果
Table 2
业内专家 | 安全管理 | 安全技术 | 安全生产教育与培训 | 安全环境 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Ⅰ级下限 | Ⅱ级下限 | Ⅲ级下限 | Ⅰ级下限 | Ⅱ级下限 | Ⅲ级下限 | Ⅰ级下限 | Ⅱ级下限 | Ⅲ级下限 | Ⅰ级下限 | Ⅱ级下限 | Ⅲ级下限 | |
专家1 | 34 | 25 | 12 | 28 | 18 | 8 | 34 | 25 | 12 | 28 | 17 | 8 |
专家2 | 35 | 25 | 15 | 27 | 18 | 9 | 34 | 25 | 12 | 31 | 20 | 10 |
专家3 | 33 | 23 | 15 | 32 | 20 | 10 | 32 | 23 | 10 | 27 | 17 | 7 |
专家4 | 37 | 27 | 17 | 28 | 20 | 8 | 35 | 26 | 12 | 26 | 18 | 7 |
专家5 | 33 | 23 | 14 | 29 | 19 | 9 | 33 | 24 | 11 | 29 | 20 | 8 |
专家6 | 36 | 25 | 15 | 30 | 20 | 10 | 34 | 25 | 13 | 30 | 19 | 10 |
专家7 | 37 | 25 | 17 | 33 | 22 | 11 | 35 | 26 | 13 | 28 | 17 | 8 |
专家8 | 33 | 25 | 14 | 28 | 19 | 10 | 36 | 27 | 14 | 28 | 18 | 8 |
专家9 | 35 | 24 | 15 | 32 | 22 | 12 | 33 | 24 | 12 | 27 | 17 | 7 |
专家10 | 37 | 28 | 16 | 33 | 22 | 13 | 34 | 25 | 11 | 26 | 17 | 7 |
得分汇总 | 350 | 250 | 150 | 300 | 200 | 100 | 340 | 250 | 120 | 280 | 180 | 80 |
平均值 | 35 | 25 | 15 | 30 | 20 | 10 | 34 | 25 | 12 | 28 | 18 | 8 |
根据上述对矿山安全性等级范围下限值的确定,将矿山安全性划分为4个等级,分别为安全性高(Ⅰ级)、安全性良好(Ⅱ级)、安全性一般(Ⅲ级)和安全性差(Ⅳ级),具体的等级范围取值见表3。
表 3 矿山安全性评价指标分级标准
Table 3
评价指标 | 安全性高 (Ⅰ级) | 安全性良好(Ⅱ级) | 安全性一般(Ⅲ级) | 安全性差 (Ⅳ级) |
---|---|---|---|---|
安全管理(x1~x3) | [35,40] | [25,35) | [15,25) | [0,15) |
安全技术(x4~x6) | [30,40] | [20,30) | [10,20) | [0,10) |
安全教育与培训(x7~x9) | [34,40] | [25,34) | [12,25) | [0,12) |
安全环境(x10~x12) | [28,40] | [18,28) | [8,18) | [0,8) |
2.2 待评指标归一化处理
表4 归一化处理后的矿山安全性评价指标专家评分结果
Table 4
评价指标 | 评分值 | ||||
---|---|---|---|---|---|
矿山1 | 矿山2 | 矿山3 | 矿山4 | 矿山5 | |
x1 | 0.900 | 0.675 | 0.750 | 0.650 | 0.475 |
x2 | 0.675 | 0.450 | 0.725 | 0.775 | 0.850 |
x3 | 0.375 | 0.800 | 0.700 | 0.425 | 0.600 |
x4 | 0.550 | 0.675 | 0.475 | 0.875 | 0.775 |
x5 | 0.625 | 0.325 | 0.725 | 0.925 | 0.750 |
x6 | 0.475 | 0.500 | 0.850 | 0.950 | 0.600 |
x7 | 0.600 | 0.575 | 0.400 | 0.825 | 0.525 |
x8 | 0.425 | 0.725 | 0.625 | 0.775 | 0.850 |
x9 | 0.675 | 0.525 | 0.475 | 0.775 | 0.600 |
x10 | 0.750 | 0.875 | 0.700 | 0.675 | 0.525 |
x11 | 0.425 | 0.600 | 0.625 | 0.925 | 0.475 |
x12 | 0.600 | 0.525 | 0.825 | 0.675 | 0.450 |
表5 归一化处理后的矿山安全性评价指标分级标准
Table 5
评价指标 | 安全性高(Ⅰ级) | 安全性良好(Ⅱ级) | 安全性一般(Ⅲ级) | 安全性差(Ⅳ级) |
---|---|---|---|---|
安全管理(x1~x3) | [0.875,1) | [0.625,0.875) | [0.375,0.625) | [0,0.375) |
安全技术(x4~x6) | [0.75,1) | [0.5,0.75) | [0.25,0.5) | [0,0.25) |
安全教育与培训(x7~x9) | [0.85,1) | [0.625,0.85) | [0.3,0.625) | [0,0.3) |
安全环境(x10~x12) | [0.7,1) | [0.45,0.7) | [0.2,0.45) | [0,0.2) |
2.3 矿山物元的经典域和节域
由
2.4 待评矿山物元
由表3得到归一化处理后的待评矿山物元。限于篇幅,本文仅列出矿山1归一化处理的待评物元M1。
2.5 待评矿山关于安全性等级的相关度计算
根据
由于
同理,可以计算得出各矿山的各个评价指标xi关于安全性等级Ⅰ~Ⅳ的相关度。限于篇幅,本文仅列出矿山1各个评价指标对4个安全性等级的相关度,详见表6。
表6 矿山1安全性评价各指标对4个安全性等级的相关度
Table 6
评价指标 | 相关度 | |||
---|---|---|---|---|
Ⅰ级 | Ⅱ级 | Ⅲ级 | Ⅳ级 | |
x1 | -0.200 | -0.200 | -0.733 | -0.861 |
x2 | -0.381 | -0.200 | -0.133 | -0.480 |
x3 | -0.571 | -0.400 | 0.000 | 0.000 |
x4 | -0.308 | -0.200 | 0.200 | -0.400 |
x5 | -0.250 | -0.500 | -0.250 | -0.500 |
x6 | -0.367 | -0.050 | -0.100 | -0.321 |
x7 | -0.385 | -0.059 | -0.077 | -0.429 |
x8 | -0.500 | -0.320 | -0.385 | -0.227 |
x9 | -0.350 | -0.222 | -0.133 | -0.536 |
x10 | -0.167 | -0.167 | -0.545 | -0.688 |
x11 | -0.393 | -0.056 | -0.100 | -0.346 |
x12 | -0.200 | -0.400 | -0.273 | -0.500 |
2.6 确定指标的组合权重
根据矿山安全生产综合评价指标体系确定评价指标的组合权重,并计算得出各评价指标的权重系数。
(1)依据层次分析法的基本原理,构造目标层O对准则层A的判断矩阵C和准则层A对指标层X的判断矩阵D1、D2、D3和D4。构造的判断矩阵如下:
根据层次分析法求矩阵的方法可以得到矩阵C的最大特征值λmax以及所对应的特征向量Pc,即λmax=4、Pc=[0.250,0.250,0.250,0.250]T。通过计算一致性比率得出RIc=0<0.1,故矩阵C满足一致性要求,所以准则层A对目标层O的权重系数Pc=[0.250,0.250,0.250,0.250]T。同理,可计算得出指标层X对准则层A的权重系数
(2)由熵权法结合关联度计算得出各评价指标的熵权,见表7。
表7 各评价指标的熵权
Table 7
评价指标 | 矿山1 | 矿山2 | 矿山3 | 矿山4 | 矿山5 |
---|---|---|---|---|---|
x1 | 0.082 | 0.090 | 0.094 | 0.059 | 0.072 |
x2 | 0.107 | 0.112 | 0.109 | 0.131 | 0.078 |
x3 | 0.106 | 0.125 | 0.093 | 0.120 | 0.054 |
x4 | 0.046 | 0.119 | 0.056 | 0.119 | 0.107 |
x5 | -0.011 | 0.116 | 0.090 | 0.046 | 0.107 |
x6 | 0.070 | -0.009 | 0.077 | -0.023 | 0.081 |
x7 | 0.060 | -0.011 | 0.107 | 0.103 | 0.086 |
x8 | 0.126 | 0.111 | 0.066 | 0.130 | 0.076 |
x9 | 0.131 | 0.089 | 0.040 | 0.130 | 0.049 |
x10 | 0.101 | 0.063 | 0.080 | 0.103 | 0.100 |
x11 | 0.068 | 0.097 | 0.109 | -0.021 | 0.105 |
x12 | 0.115 | 0.098 | 0.080 | 0.105 | 0.086 |
(3)组合权重的确定。本文以矿山1为例,将上述求得的
表8 其余4个矿山的分配系数与组合权重
Table 8
评价指标 | 矿山2 (α=0.569,β =0.431) | 矿山3 (α=0.559,β =0.441) | 矿山4 (α=0.580,β =0.420) | 矿山5 (α=0.557,β =0.443) |
---|---|---|---|---|
x1 | 0.096 | 0.097 | 0.083 | 0.087 |
x2 | 0.105 | 0.104 | 0.113 | 0.090 |
x3 | 0.082 | 0.069 | 0.079 | 0.052 |
x4 | 0.071 | 0.044 | 0.070 | 0.067 |
x5 | 0.125 | 0.113 | 0.096 | 0.121 |
x6 | 0.043 | 0.080 | 0.038 | 0.082 |
x7 | 0.022 | 0.073 | 0.070 | 0.064 |
x8 | 0.145 | 0.125 | 0.154 | 0.129 |
x9 | 0.057 | 0.035 | 0.073 | 0.039 |
x10 | 0.078 | 0.086 | 0.095 | 0.094 |
x11 | 0.059 | 0.066 | 0.009 | 0.064 |
x12 | 0.116 | 0.108 | 0.119 | 0.110 |
2.7 矿山安全生产状况评价结果及分析
根据
表9 矿山安全性物元评价结果
Table 9
安全性级别 | 矿山1 | 矿山2 | 矿山3 | 矿山4 | 矿山5 |
---|---|---|---|---|---|
级别评价结果 | Ⅱ级 | Ⅲ级 | Ⅱ级 | Ⅰ级 | Ⅱ级 |
Ⅰ级 | -0.339 | -0.361 | -0.309 | -0.259 | -0.203 |
Ⅱ级 | -0.251 | -0.319 | -0.256 | -0.323 | -0.121 |
Ⅲ级 | -0.261 | -0.265 | -0.352 | -0.447 | -0.294 |
Ⅳ级 | -0.444 | -0.453 | -0.557 | -0.640 | -0.508 |
表10 本文结果与模糊综合评价法结果的比较
Table 10
方法 | 安全等级 | ||||
---|---|---|---|---|---|
矿山1 | 矿山2 | 矿山3 | 矿山4 | 矿山5 | |
本文方法评价结果 | Ⅱ级 | Ⅲ级 | Ⅱ级 | Ⅰ级 | Ⅱ级 |
模糊综合评价法评价结果 | Ⅱ级 | Ⅲ级 | Ⅱ级 | Ⅰ级 | Ⅱ级 |
3 结论
(1)将物元分析理论应用到矿山安全生产状况评价体系中,合理地解决了评价体系各指标之间的不相容性、模糊性和不确定性等问题,完成了定性向定量的转化,使评价模型更加符合实际。
(2)运用距离函数的组合赋权方式,既避免了层次分析法受主观因素的影响,又克服了熵权法依靠指标数据的客观性而忽视其指标本身的直观属性等缺点,从而使指标权重的确定更加科学合理。
(3)以某矿业集团下属5个矿山为例,应用组合赋权与物元分析相结合的方法对矿山安全生产状况进行评价,评价结果准确,对矿山安全生产具有重要的指导意义。
http://www.goldsci.ac.cn/article/2020/1005-2518/1005-2518-2020-28-6-910.shtml
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