基于貝葉斯分類的煤礦系統(tǒng)安全動態(tài)定量評價*

董丁穩(wěn)，陳贊

(1.西安科技大學能源學院，陜西西安710054;2.陜西匯森煤業(yè)開發(fā)有限責任公司，陜西西安710065)

基于貝葉斯分類的煤礦系統(tǒng)安全動態(tài)定量評價*

董丁穩(wěn)1，陳贊2

(1.西安科技大學能源學院，陜西西安710054;2.陜西匯森煤業(yè)開發(fā)有限責任公司，陜西西安710065)

∶為及時、合理評價煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)安全狀況，促進現(xiàn)場隱患閉環(huán)管理，將源于現(xiàn)場日常隱患排查得到的隱患信息，從不同角度提取系統(tǒng)安全屬性作為評價指標，形成一個表達系統(tǒng)安全狀態(tài)的邏輯結(jié)構(gòu)，通過建立安全隱患風險等級與系統(tǒng)安全評價標準之間的映射關(guān)系對系統(tǒng)安全屬性量化，用以定量表示系統(tǒng)安全邏輯結(jié)構(gòu)中指標層的安全狀態(tài)。運用貝葉斯分類法分析歷史評價樣本及指標量化數(shù)據(jù)，用最大后驗概率表達評價樣本對于評價等級的隸屬關(guān)系來得出評價結(jié)果，實現(xiàn)了煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場系統(tǒng)安全動態(tài)、定量評價，通過實例分析表明了該方法適用于現(xiàn)場短周期的系統(tǒng)安全動態(tài)評價。

∶煤礦;系統(tǒng)安全;動態(tài)評價

0 引言

煤礦生產(chǎn)安全系統(tǒng)是由與生產(chǎn)相關(guān)的相互作用、相互聯(lián)系、相互制約的若干個因素構(gòu)成的有機整體［1］。生產(chǎn)系統(tǒng)中涉及人、機、環(huán)境、管理等方面的因素，每一個方面都可能包含諸多不確定性

因素，這些因素還具有隨機、模糊和動態(tài)屬性，其共同作用構(gòu)成了一個各種安全要素相互關(guān)聯(lián)、動態(tài)演化的復雜系統(tǒng)。煤礦日常的隱患排查可獲取實施系統(tǒng)安全評價的基礎(chǔ)資料，但是存在由于隱患辨識的模糊性導致系統(tǒng)安全狀態(tài)難以量化的問題;另一方面，由于大量隱患信息本身的不確定性難以作為系統(tǒng)安全屬性來表達系統(tǒng)安全性進行系統(tǒng)綜合評價。因此，根據(jù)煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場的實際特點，合理提取系統(tǒng)安全屬性并量化、及時評估生產(chǎn)系統(tǒng)安全狀況，實現(xiàn)以動態(tài)評價促進閉環(huán)管理的模式，對消除煤礦事故隱患、預防和控制事故發(fā)生具有重要意義。系統(tǒng)安全評價方法在電力［2-3］、建筑［4］、民航［5］、交通［6］、公共安全［7-8］等領(lǐng)域，機械設(shè)備［9］、作業(yè)調(diào)度［10］、鉆井施工［12-13］等具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)有著廣泛的應用，這些研究表明評價指標的選取及量化是評價結(jié)果可靠性的保證。對于煤礦生產(chǎn)安全系統(tǒng)，可依據(jù)日常隱患排查的特點，按照安全隱患的特性，依據(jù)風險類型、專業(yè)、監(jiān)管對象等要素進行系統(tǒng)安全屬性提取，將其表達成一個多層級邏輯結(jié)構(gòu)進行量化處理，并充分利用此過程中的有效信息來實現(xiàn)系統(tǒng)安全動態(tài)、定量評價。

1 煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)安全屬性提取與量化

對于煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)，按照生產(chǎn)交替的時間周期，一般以1 d或8 h(班次)為時間周期，通過辨識安全隱患，評估每條隱患的風險等級形成一個安全要素集，進行系統(tǒng)安全評價，需要將其所有安全要素歸類，提取系統(tǒng)安全屬性作為評價指標，來避免由于諸多安全要素的不確定性及要素之間的關(guān)聯(lián)特性影響評價結(jié)果的可靠性。將生產(chǎn)系統(tǒng)安全狀態(tài)表示為U={u1，u2，…}，ui表示系統(tǒng)中第i個安全要素，將其轉(zhuǎn)化為一個3級系統(tǒng)安全邏輯結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)安全評價邏輯結(jié)構(gòu)Fig.1 Logical structure of system safety evaluation

圖1中U為系統(tǒng)目標層、A={Ai|i=1，2，…，n}為評價指標層，表示系統(tǒng)U的安全屬性或評價指標層元素，u={uij|i=1，2，…，n;j=1，2，…}為安全要素層，表示安全評價指標所依賴的安全要素。在生產(chǎn)現(xiàn)場日常隱患排查中通過風險矩陣法可得到每個安全要素的風險值，風險矩陣中定義了由可能性P和損失L在1～6范圍取值乘積劃分出5個風險等級，見表1.通過以下方法將所屬每個指標的安全要素風險值轉(zhuǎn)化為指標量化值，來對系統(tǒng)安全屬性進行量化。

表1 風險等級劃分Tab.1 Classification of risk level

對應于風險矩陣中5個風險等級的劃分，預先設(shè)定安全評價等級Rp(p=1，2，…，5)，對應評價結(jié)果取值區(qū)間為Rp→(Mlp，Mhp，對于安全要素層u的上一級指標層Ai，對應安全要素uk(k=1，2，…，N)的取值vk(k=1，2，…，N)，按照下式計算Ai的指標量化值xi

其中dpk為衰減因子，表示該評價指標包含的安全要素按照其風險等級和風險值的衰減因子為uk所屬風險等級對應風險值范圍內(nèi)的平均值。

2 動態(tài)安全評價

2.1 安全動態(tài)評價流程

通過煤礦日常隱患排查得到的隱患信息原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過隱患風險評估等到風險值，形成系統(tǒng)安全要素集u，對當前安全要素進行系統(tǒng)安全屬性提取及量化形成評價樣本X，設(shè)定評價等級及其取值區(qū)間Rk→［Mlk，Mhk］，對應于系統(tǒng)安全屬性即評價指標的個數(shù)，并設(shè)定分析樣本數(shù)量m，即利用與當前樣本最近接m個時間周期的評價歷史數(shù)據(jù)作為分析樣本(xij)m×n，采用貝葉斯分類方法，求取隸屬于各評價等級取值區(qū)間的最大后驗概率max(P(X |Pk))，對應得到評價等級，來表達系統(tǒng)當前安全狀態(tài)，安全動態(tài)評價流程，如圖2所示。在評價過程中，隨著評價指標量化值及其評價結(jié)果構(gòu)成樣本數(shù)據(jù)的增加，形成歷史評價樣本集的形式和數(shù)量也不斷增大，在每次評價中，按照當前評價樣本的形式，選取一段時間內(nèi)的歷史樣本數(shù)據(jù)作為分析樣本進行分析來實現(xiàn)動態(tài)評價。

圖2 安全動態(tài)評價流程Fig.2 Dynamic safety evaluation process

2.2 貝葉斯分類決策

對于評價指標層Ai(i=1，2，…，n)，擬定評價等級R k(k=1，2，…)，對應評價分值取值區(qū)間為Rk→［Mlk，Mhk］，每個指標Ai取值區(qū)間對應于評價等級劃分用R'表示，對于評價樣本X={x1，x2，…，xn}為A的量化值，將評價A所屬評價等級轉(zhuǎn)化為求取最大條件概率P(Rk|X)，即當評價指標量化值一定時，將樣本評價等級表達為隸屬于某個評價等級的最大可能性，根據(jù)貝葉斯定理，在評價指標層A中，當Ai(i=1，2，…，n)對于評價等級Rp的隸屬關(guān)系相互獨立時有

其中P(X)為動態(tài)評價過程中樣本X的先驗概率，用N i表示歷史評價樣本中xi∈R'i的樣本個數(shù);N為歷史評價樣本總量，可得到

P(Rk)表示評價等級的概率，在評價初始實施階段進行等概率處理，當評價歷史數(shù)據(jù)積累到一定數(shù)量后，Nk表示評價等級為第k個等級的評價樣本數(shù)量，則有

表2 隱患信息表Tab.2 Hazards information

P(X|Rk)表示評價歷史樣本中評價樣本屬于第k個等級的概率，由條件獨立假設(shè)，且X為離散型隨機變量，可得

Nik代表分析樣本中第i個項指標取值xi∈R'i時隸屬于第k個評價等級的樣本個數(shù)。

在該評價方法開始應用階段，由于不存在歷史樣本數(shù)據(jù)組，應用于推理計算的概率按等概率處理，由于目前煤礦現(xiàn)場的隱患排查按班次或天都會產(chǎn)生新的安全數(shù)據(jù)，因此，評價樣本積累的速度較快，在動態(tài)評價過程中，隨著評價樣本數(shù)據(jù)的積累，早期的樣本數(shù)據(jù)將被舍棄，由等概率處理導致評價結(jié)果的模糊性將減弱并趨近于合理化。

3 實例分析

表3 分析樣本及評價結(jié)果表Tab.3 Analysis samples and evaluation results

應用以上方法對陜北某礦井下安全生產(chǎn)狀況進行系統(tǒng)動態(tài)評價，在實施評價過程3個月后，統(tǒng)計該礦每日平均發(fā)布隱患信息35條，因此設(shè)定計算樣本數(shù)為30，對于當日安全狀況的評價調(diào)用前1個月的歷史數(shù)據(jù)作為分析樣本。通過礦井當日隱患排查得到的隱患信息見表2.由于當日隱患信息中覆蓋煤礦生產(chǎn)涉及各個專業(yè)，因此以煤礦生產(chǎn)中不同專業(yè)劃分來提取系統(tǒng)安全屬性構(gòu)成評價指標，將其表示為A={通風，地測防治水，采煤，掘進，機電，運輸，綜合管理，職業(yè)衛(wèi)生，調(diào)度、監(jiān)測監(jiān)控、應急救援}，從而形成該礦井下系統(tǒng)安全評價邏輯結(jié)構(gòu)，設(shè)定煤礦井下生產(chǎn)系統(tǒng)安全評價等級為{Ⅰ—安全，Ⅱ—較安全，Ⅲ—一般安全，Ⅳ—較不安全，Ⅴ—不安全}，對應評價分值劃分標準R ={(90，100］(80，90］(70，80］(60，70］(0，60］}，據(jù)此建立風險值uk對于R的映射關(guān)系，依據(jù)式(1)～(3)計算得到當日評價指標量化數(shù)據(jù)，以及前30天的分析樣本數(shù)據(jù)見表3，表中序號代表了時間先后順序，限于篇幅分析樣本依賴的詳細隱患信息不予列出。依據(jù)式(4)～(7)計算評價樣本對于各評價等級Rk的后驗概率為{0.206，0.378，0.206，0.111，0.099}，最大后驗概率P(X|R2)=0.378，對應評價等級為Ⅱ級。

從評價結(jié)果可知，當日評價結(jié)果為Ⅱ級，安全狀況良好，但仍然存在安全隱患有較大風險，從安全系統(tǒng)評價指標層來看，通風與監(jiān)測監(jiān)控2個專業(yè)對于系統(tǒng)安全程度影響較大，為系統(tǒng)安全主控因素，是隱患整改環(huán)節(jié)中的重點監(jiān)管對象。從安全要素層分析，在通風方面，局部通風不符合標準，風筒維護不及時，易引起掘進面供風不足、迎頭粉塵濃度大，作業(yè)空間可見度下降;運輸方面，車輛維修不及時、傳輸裝置維護不到位，易引發(fā)事故;在監(jiān)測監(jiān)控方面，監(jiān)測元件安裝不當和維護欠缺，導致監(jiān)測監(jiān)控不可靠;應急救援方面，部分器材缺失或裝置損壞，直接影響系統(tǒng)抗災能力。通過動態(tài)評價綜合分析，現(xiàn)場應不斷加強安全教育以提高從業(yè)人員安全意識，重視設(shè)備、車輛與檢測元件的定期檢查與維修以提高其運行可靠性，對于安全隱患應該及時整改，加強隱患閉環(huán)管理來促進安全管理工作持續(xù)改進。

4 結(jié)論

1)將源于煤礦現(xiàn)場日常隱患排查得到的隱患信息通過系統(tǒng)安全屬性提取與量化，可從不同角度表達生產(chǎn)系統(tǒng)安全狀態(tài)進行系統(tǒng)動態(tài)、量化評價，提供了一種基于精細化風險評估的系統(tǒng)安全量化評價方法和思路;

2)運用貝葉斯分類方法，充分利用現(xiàn)場安全信息構(gòu)成的分析樣本進行決策分類，分析評價樣本對于隸屬等級的最大后驗概率來確定評價等級，克服了評價指標定權(quán)帶來的模糊性，提高了評價結(jié)果的可靠性;

3)通過實例分析表明了將該方法應用于煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場系統(tǒng)安全評價，符合煤礦生產(chǎn)交替短周期的特征，可以及時、合理地反映出系統(tǒng)安全的現(xiàn)狀，促進煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場隱患閉環(huán)管理。

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Dynam ic and quantitative safety evaluation ofm ine system based on Bayesian classification

DONG Ding-wen1，CHEN Zan2

(1.College of Energy Science and Engineering，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China; 2.Shaanxi HuiSen Coal Industry Development Co.，Ltd.，Xi’an 710065，China)

∶For the timely and reasonable safety evaluation ofmine production system to promote closed loop of safety hazard on site，the system safety attributes as evaluation index were abstracted by daily hazard identification on site，which formed an logical structure for expressing system safety status，and the evaluation index was quantified bymapping the risk level of safety hazardswith the system safety evaluation criterion to quantitantively characterize the safety state of the index layer.Then Bayesian classificationmethod was used to analyze the historical data of evaluation sample and used the greatest posterior probability to express the affiliation for evaluation samplewith evaluation level to determine the evaluation results，which achieved a dynamic，quantitative safety evaluation，the case study shows that this method is suitable for short periodical dynamic safety evaluation ofmine production system.

∶coalmine;system safety;dynamic evaluation

∶X 936

∶A

00/j.cnki.xakjdxxb.2015.0308

∶1672-9315(2015)03-0320-05

∶2015-01-20責任編輯∶劉潔

∶西安科技大學博士啟動基金資助(2012QDJ30)

∶董丁穩(wěn)(1983-)，男，甘肅莊浪人，博士，講師，E-mail∶dingw_dong@163.com