基于BWM多準則決策方法的礦山安全態勢研究

金煒凱

(南京財經大學管理科學與工程學院，江蘇南京210023)

一、引言

礦產作為一次能源，在我國能源生產和消費結構中都占據主導地位，我國已形成高度依賴礦產資源的能源結構。由于礦業開采的特殊性，其有生產環節復雜、參與人數多、環境多變、涉及眾多不確定因素等的特點，一旦生產過程中發生事故，必將造成極大的人力財力損失，同時也會造成惡劣的社會影響。如何有效改善礦山安全生產管理水平，對潛在安全風險進行及時評價分析，以減少礦山安全事故，成為礦產業和學術界迫切需要解決的問題。

近年來，在對礦山安全的評價與分析上，學者們取得了較多的研究成果。劉新禮(2017)以神經網絡為基礎，建立霍煤辛置煤礦的綜合安全評價，增強評價結果的自組織性且具有良好的魯棒性；陸衛東等(2017)通過“熵權TOPSIS評價模型”，以評價對象與理想解之間的距離為準則，對影響礦井安全的指標進行計算，通過計算評價指標與最優解的相對靠近度，表征礦井的安全現狀水平；何榮軍和駱大勇(2018)基于改進粒子群的神經網絡基本原理去尋找最佳平衡的慣性權值，增強了粒子群算法的全局尋優能力，提高了煤礦安全評價能力。現有研究主要針對煤礦生產某一部分進行調研評價，對礦山從整體安全態勢進行比較評價的文章尚在少數。

基于以上研究背景，論文擬通過分析礦山生產過程中的各個環節，以動靜態角度劃分，提出礦山整體安全態勢評價指標體系，并運用BWM(best-worst method)分析法多準則決策分析法，對礦山生產從整體進行綜合比較評價，以期能夠獲得更為準確和可信度高的評價結果，為礦產企業隱患的排查預警治理提供一定的幫助。

二、礦山安全評價指標體系構建

由于各個礦山自然條件、設施水平和管理方式不盡相同，對于定性指標，不同評價人員會因理解描述不同，而很難給出定量化的評價結果。礦山安全態勢評價的核心問題是評價指標的分析，評價指標體系構建是否客觀準確對評價結果產生直接影響，即關系到能否通過評價改善礦山的安全生產管理水平，達到評價的目的。

從礦山的特點出發，遵循目的性、科學性、可比性的原則，按照礦山安全態勢指標體系的設計步驟和流程，以煤礦生產標準化為指導，從動態、靜態兩個角度入手，將指標體系分為礦山安全危險源監測、生產方式、管理制度完備性及資源賦存條件四類(圖1)。這四類動靜態指標交叉滲透，共同作用于礦山，對礦山整體生產進行監控，便于安全態勢評價。

圖1 礦山安全態勢評價指標體系

(一)礦山安全危險源監控

礦山安全預測預警來自對礦山生產過程中可能產生的各個危險源進行監測，把握住生產過程中可能產生災害的關鍵危險源，對整體生產安全的把握起到關鍵作用。對危險源的判定，主要從礦山七大主要災害入手，包括瓦斯災害、煤塵災害、水災害、火災害、頂板災害、機電災害和運輸事故。通過監測各災害發生的可能性及次數，對礦山整體安全態勢進行把握。

(二)生產方式

礦山生產方式不同，其危險性也大不相同，不同生產方式所需監測的關鍵點各異，隨著科技的進步，大部分危險開采方式已經被取締，開采方式得到了進一步的規范，純人工開采也不復存在，但純機械開采暫時處于理論，還未實現，當前主要生產方式包括爆破采煤及綜合機械化采煤。

(三)管理制度完備性

企業安全離不開制度的保障，礦產企業尤其如此，對于危險性較高的礦山開采工作，如果沒有制度的保障，將無法安全正常運行下去，因此管理制度的完備性十分必要。對于礦山生產工作，其管理制度主要從安全出發，包括：安全生產責任制度、安全辦公會議制度、安全生產隱患排查制度、危險源監控管理制度、安全教育與培訓制度、安全監督檢查制度、安全管理獎懲制度、安全操作管理制度、煤礦事故應急救援制度。

(四)資源賦存條件

礦山種類、地理位置等氣候環境不同，其資源賦存條件及危險性也存在很大區別，不同的條件所需注意的危險源及其危險程度也都不同。無論煤礦或非煤礦，都存在高風險性和其他兩類礦山，要分開討論。對于高風險性煤礦主要分為以下五類：煤與瓦斯突出、沖擊地壓、高瓦斯、水文地質類型復雜和極復雜、采深超千米。其他礦山則指除了五種高風險煤礦以外的各類礦山。

三、BWM多準則決策分析法

(一)礦山生產評價

礦山生產由于其復雜多變性，對于構建的綜合評價方法除了尋求評價方法及評價模型的深度和新度，還需尋求一種簡單、適用、可操作性強的方法，減少由于評估方法帶來的模糊、不確定性因素的干擾，以及人為確定方法的缺陷。通過選擇的安全態勢評價方法及構建的評價模型，獲得的綜合評價結果應當能夠客觀反映礦山的安全生產狀況。通過礦山安全態勢綜合評價工作，促進礦山增加安全投入、采取技術措施、改善作業環境，降低或消除風險，提高企業安全程度。

(二)BWM

BWM(best-worst method)是荷蘭學者Rezaei提出的一種新的多準則決策方法，能把定性因素定量化，將人的主觀判斷用數學表達處理，并能在一定程度上檢驗和減少主觀影響，使評價更趨于科學化。這一方法的特點是，在對復雜決策問題進行深入分析后，構建一個層次結構模型，然后利用較少的定量信息，把決策的思維過程數學化，從而為求解多目標、多準則的復雜決策問題提供一種簡便的方法，并且相比于層次分析法，所需要計算的過程更簡便，結果更具有一致性。很適合生產環節復雜、環境多變的礦山安全生產評價。

(三)BWM模型構建流程

BWM與AHP類似，也是基于成對比較的思想，但并不是任意準則兩兩比較，而是構造一種結構化的比較方式，具體操作步驟如下：

Step1：在準則集 {c1，c2，…，cn}中選取最優準則CB和最劣準則CW。

Step2：利用1～9標度打分，確定最優準則相比于其他所有準則的偏好程度，構建比較向量AB= (aB1，aB2，…，aBn)，其中aBi代表最優準則與準則i相比的偏好程度。

Step3：確定其他所有準則相比于最劣準則的偏好程度，構建比較向量Step4：構建數學規劃問題并求解，得出最優權重，其中目標函數的意義是：對于所有的j，取全部中最大的一個，使其最小化，

BWM過程簡潔，結果可靠，與其他多準則決策方法相比具有獨特的優勢：第一，成對比較方法(如AHP)需要進行次比較，而BWM只需要進行2n-3次比較，相比于其他方法，數據大大簡化；第二，BWM是基于向量計算的方法，其他方法則是基于矩陣計算，同時BWM計算過程只需使用整數，而諸如AHP等方法則會用到分數，因此在計算簡便性上BWM更勝一籌；第三，也是最重要的一點，由于比較過程的簡化，BWM方法得出的結果均具有很好的一致性，對于生產環節復雜、涉及因素眾多的礦山安全態勢評價分析，能夠起到很好的簡化作用，從而得到的最終結果也更具可靠性。

四、模型實證分析

通過礦山安全態勢指標體系，運用BWM多準則決策模型，對礦山的安全態勢現狀從整體上進行試評價。以某四個礦山2018年12月各指標數據為例進行分析。邀請礦山安全負責人5名及專家5名，確認礦山一、礦山二、礦山三和礦山四在各指標下的最優、最劣礦山及其余礦山與最優最劣礦山比較。

礦山安全危險源監測指標下：

(一)確定最優、最劣礦山

根據礦山安全負責人及專家的商討，礦山一為最優礦山，礦山四為最劣礦山。

(二)最優礦山與其余礦山比較

將礦山一分別與礦山二、礦山三和礦山四進行比較，其結果為(a12，a13，a14)=(4，1，5)(aij表示i與j相比的重要程度)。 再根據aij=aik×akj(k≠i，j)及aij=1/aji可得判斷矩陣如表1所示。

表1 最優指標比較判斷矩陣

(三)其余礦山與最劣礦山比較

與(二)類似，將礦山四分別與礦山一、礦山二、礦山三相比較，結果為(a41，a42，a43)=(0.4，1，0.2)(aij表示i與j相比的重要程度)。 再根據aij=aik×akj(k≠i，j)及aij=1/aji可得判斷矩陣如表2所示。

表2 最劣指標比較判斷矩陣

(四)進行層次排序及一次性檢驗

將判斷矩陣的元素做歸一化及標準化處理，運用規劃求解最終獲得特征向量為W=(0.500，0.273，0.136，0.091)T，一致性比率CR=0.045＜0.1，一致性檢驗通過。根據上述方法，可得礦山一、礦山二、礦山三、礦山四的得分為0.500、0.273、0.136、0.091。

重復上述步驟，計算得到四個礦山在生產方式、管理制度完備性、資源賦存條件下的得分分別為：生產方式(0.419、0.226、0.226、0.129)，管理制度完備性(0.179、0.472、0.081、0.268)，資源賦存條件(0.076、0.214、0.550、0.160)。

基于BWM方法，通過對各個礦山進行打分獲得各自相應的權重，再對每一個礦山之間進行比較，從而獲得最后的得分，如表3：

表3 各礦山最終得分排序

通過上述運算可以得出，從礦山整體安全態勢角度出發，礦山二在整體安全性上處于最優地位，礦山一第二，礦山三與四分別排第三與第四。由此可見，以礦山安全態勢指標體系為基礎，運用BWM多準則決策方法建立的礦山安全態勢綜合評價模型，可以有效地分析比較各個礦山的安全水平。

五、結論

第一，論文從動態靜態兩個方面構建了礦山安全的評價指標體系，得出影響礦山整體安全態勢的四個主要指標為：礦山安全危險源監測、生產方式、管理制度完備性、資源賦存條件。

第二，通過動靜態指標體系構建了基于BWM多準則決策評價方法的礦山安全態勢評價模型，對四個礦山進行評價分析，四個礦山安全態勢的評價結果表明論文提出的評價體系和方法能夠對礦山安全態勢進行評價排名并發現和改進其管理缺陷。

第三，由于文中僅以四個礦山的安全態勢數據為例進行評價，數據來源相對單一，下一步研究將收集更多數據并進行后期觀測，對論文的評價結果進行驗證。