煤矿安全生产评价体系研究 本文关键词：评价体系，煤矿安全生产，研究
煤矿安全生产评价体系研究 本文简介：摘要:煤矿安全生产评价体系的构建是煤矿安全生产管理的重要工作，直接关系到矿井的长远发展。信息化技术在煤矿安全生产评价体系构建中的应用，是现代化矿井安全高效发展的根本途径。文章基于对信息化煤矿安全管理的认识，阐述了信息化煤矿安全生产评价系统的构建框架，旨在为提升古城煤矿安全生产管理提供理论参考。关键词
煤矿安全生产评价体系研究 本文内容：
摘要:煤矿安全生产评价体系的构建是煤矿安全生产管理的重要工作，直接关系到矿井的长远发展。信息化技术在煤矿安全生产评价体系构建中的应用，是现代化矿井安全高效发展的根本途径。文章基于对信息化煤矿安全管理的认识，阐述了信息化煤矿安全生产评价系统的构建框架，旨在为提升古城煤矿安全生产管理提供理论参考。
关键词:煤矿;安全生产;评价体系;信息化
安全生产是煤矿企业生存和发展的根本，关系到企业的经济效益和人民生命财产的安全［1］。煤矿安全管理是煤矿管理的重要环节，是保障煤矿安全生产的根本路径，加强煤矿安全管理，对煤矿生产环境和生产环节进行严格管控，才能真正做到煤矿安全生产［2］。虽然，依靠现代化科学技术，我国煤矿安全生产形势进一步稳定，但在现代化生产条件下，煤矿生产面临的安全风险更为突出，如何提高煤矿安全监测的全面性和安全事故预警的准确性，成为亟待解决的问题。信息化是我国加快实现工业化和现代化的必然选择，是煤矿转型发展和提升煤矿安全监测的一项重要举措。基于信息化的煤矿安全评价就是利用网络信息平台、大数据等先进信息技术，集约有效的信息资源，建立安全高效的信息融合和信息共享平台，提高煤矿安全监测和安全评价的现代化水平［3］。古城煤矿着力打造安全高效的现代化矿井，就必须充分利用现代化信息技术，构建现代化煤矿安全监测和评价体系，为矿井安全生产保驾护航。
1古城煤矿概况
古城煤矿位于潞安井田西南部，是潞安集团在建的一座特大型矿井，设计生产能力800万t/a，服务年限71．4a，开采深度+500～－100m标高，主采3号煤层。矿井直接充水含水层为顶板砂岩裂隙含水层，矿井正常涌水量为341．6m3/h，最大涌水量500m3/h，水文地质条件为中等。工作面采用长壁大采高一次采全高后退式采煤法，全部冒落法管理顶板。古城煤矿于2005年8月开始施工建设，现已基本形成北一、南二两个生产盘区，并且第一个综采工作面N1303已经开始进行回采。古城煤矿作为潞安集团未来发展的重要规划矿井，安全生产管理关系到古城煤矿的发展以及潞安集团的长远规划。
2信息化煤矿安全管理及信息融合技术
信息化煤矿安全管理系统将信息化与煤矿安全管理理念进行有效密切融合，充分利用现代信息技术，推动煤矿安全监测优化升级，提高煤矿安全监测信息的获取、融合、分析和共享能力，提升煤矿安全监测的现代化水平［3－5］。信息化煤矿安全监测是以高速大数据的以太环网为传输路线，实现煤矿安全管理信息获取的实时性，数据处理的自动化，基于大数据平台的监测信息共享，数据处理和分析的有效性和针对性，以及安全管理系统升级和维护的智能化。古城煤矿旨在建立安全高效的现代化矿井，现代化工业技术促使古城煤矿构建符合自身矿井发展的信息化煤矿安全管理系统，为矿井安全生产保驾护航。信息融合技术的实质是利用一定的数据融合算法，对数据进行感知和综合，以此达到数据表现形式统一、无效数据剔除、按照监测类型分类、数据有效融合的目的，为进一步的安全评价和决策分析提供有效数据［4－5］。数据融合的方法主要有加权法、人工智能法、参数法和识别法等，为了达到有效的数据融合效果，在煤矿安全监测数据融合方面一般采用两种或者多种方法的集成。众所周知，矿井生产环境复杂，影响煤矿安全生产的因素众多，必须在矿井内多条巷道设置多种不同类型的传感器，以便获取充分的安全监测信息。而传感器本身存在精度下降、环境噪声、系统损毁等问题，单一的传感器信息不能说明对应时间的巷道安全情况，所以，必须对同一监测因素的传感器信息进行一级融合，以便获取单一因素的监测信息。而矿井具体生产安全受到多种因素的综合影响，单一的监测信息对安全表述过于片面，并且经过一级融合后的数据可能仍旧存在系统偏差、环境噪声等系统问题，所以采用二级融合将不同类型传感器一级融合信息进行综合分析，剔除错误信息，得出综合决策结果。
3信息化煤矿安全评价系统构建
煤矿安全评价是煤矿安全管理的重要组成部分，是保障矿井持续发展的关键。构建煤矿安全评价系统，是对矿井生产安全进行评价和做出正确决策的重要手段。信息化煤矿安全评价系统构建的基础是如何获取反映煤矿实际生产环境的准确信息，并将监测信息实时有效的传输。信息安全评价系统将各个传感器作为单一评价个体，体现同一安全因素特征的传感器作为相同物理量或同一现象。信息化煤矿安全评价系统框架见图1。评价系统以高速的煤炭工业以太环网为传输通道，对煤矿实际生产环境中的安全传感器和生产集控装置监测信息进行实时传输，构建基于大数据平台的矿用监控数据库和矿用空间数据库，实时监控信息临时存储于矿用监控数据库，矿井已有安全信息存储于矿用空间数据库，空间数据库和监控数据库构成评价系统信息综合分析数据来源。
3．1一级融合
1)数据级融合。对同一物理量的传感器原始数据进行整合，基于矿用空间数据库已有监测信息，辨别数据真伪，剔除无效数据，为下一步数据融合提供数据基础。该级别融合可以保证信息量的完整性，消除数据丢失，但是数据量大，基于大数据平台的评价体系为数据级融合提供较好的融合平台。2)特征级融合。是对同一物理量的传感器信息表现的特征信息进行提取融合，主要是获取评价目标的特征向量，压缩数据量，主要包括目标特征和状态信息融合两部分。获取的融合结果可以作为初步的评价指标，对矿井生产的某一安全因素进行初步判断。数据级融合和特征级融合统称为一级融合，该级融合主要是针对同一物理量各个传感器表现的信息进行的数据融合，主要利用加权法和统计分析法相结合的技术方法，设定传感器的稳健监测阈值，剔除传感器发出的故障信息、数据记录偏差等，保证数据的准确性和宏观性，以此达到同一因素监测结果数据的有效融合。
3．2决策级融合
通过一级融合，评价系统建立了同一物理量的初步判断结果，为了获取复杂矿井环境的真实安全情况，必须对影响生产安全的所有因素进行综合分析，即决策级融合。本文基于D－S证据理论的决策级融合方法，即以初步判断结果为基础，构建各类因素判断结果间的混淆矩阵，选定相应的各类因素预警判断标准，以此建立BPA证据库，对混淆矩阵反映的标准值选定正确的BPA证据值，然后利用D－S证据理论将证据值进行融合，进而获取体现煤矿安全状态的概率值，最后对所发生的状态信度进行判定，状态最大值指定为对应时间的矿井安全水平。按照数据融合结果，以及已有的矿井生产信息，构建矿井安全评价和决策分析体系。为了提高评价结果的准确性，在进行数据融合过程中，注入影响矿井生产的人为因素和矿井管理因素，确定因素权重，参与数据融合，在做出决策分析和安全评价之前，应当将数据融合结果和已有矿井生产情况进行数据综合分析，采用专家分析法对矿井监测数据进行主观分析。煤矿安全生产任重道远，根本途径在于加强安全生产管理，构建安全生产评价系统对生产安全情况进行正确评价，建立健全安全生产管理体系及规章制度，建立长效的安全生产管理机制，提高职工的安全意识和业务水平，加强矿井的安全风险管控和隐患排查，以人为本，营造良好的安全生产氛围，将安全生产管理作为矿井长远发展的一项基础工作，确保煤矿安全、稳定、高效发展。
参考文献:
［1］梁艳．煤矿安全管理探讨［J］．中国安全生产科学技术，2011(3):149－151．
［2］赵光明．煤矿安全管理中的问题及对策［J］．技术与市场，2018(7):220．
［3］吴化新，邵纪峰．加强煤矿信息化建设保障煤矿安全生产［J］．山东煤炭科技，2010(3):221－222．
［4］何友，王国宏，陆大铨．多传感器信息融合及应用［M］．北京:电子工业出版社，2007．
［5］刘诗源．信息融合在煤矿安全监测的应用研究［D］．重庆:西南大学，2016．
作者：琚关平 单位：潞安集团古城煤矿建设管理处
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