高海拔礦山井下環境對安全人因指標影響機理研究*

葛永翔，褚衍玉，任高峰，張聰瑞，王樹勛，馬俊生

(1.武漢理工大學 資源與環境工程學院，湖北 武漢 430000；2.中國安全生產科學研究院，北京 100012；3.中國恩菲工程技術有限公司，北京 100038)

0 引言

我國西部高原地區成礦條件優越，礦產資源豐富[1-2]，但高原地區惡劣的自然環境成為資源開發天然障礙，對井下作業人員健康及生命安全造成威脅。我國礦山機械化水平較高，但整個生產過程依舊以作業人員為核心，人員安全保障是礦山安全生產關鍵環節[3-4]。因此，如何保障高海拔礦山井下作業人員生理健康意義重大。

近年，部分學者針對高海拔地區人員生理健康保障問題開展研究：王延琦等[5]對急進格爾木地區試驗人員進行現場生理指標測試，分析人體血氧飽和度、血壓、心率受高原環境影響程度；李景中等[6]通過對高原地區24名衛生應急隊員進行相關指標監測，分析高原低壓低氧環境下AMS發生情況及AMS與血氧飽和度、心率相關關系；David等[7]通過查閱文獻、統計分析及現場測試，研究高原礦山作業環境對作業人員身體健康影響具體表現。

隨科技發展與研究需求，不同規模高海拔模擬試驗艙應運而生，模擬仿真被廣泛應用[8]：亓峰[9]利用高原環境模擬艙開展為期20 d測試，分析高原低氣壓低溫環境對人體生理健康影響規律；朱宏亮[10]基于低溫低壓試驗艙，開展低溫低壓環境下人體生理信號變化試驗，分析低溫低壓環境下人體生理指標變化規律。

目前，針對高海拔礦山井下環境對作業人員生理健康影響僅局限于單因素，對于多種環境因素對人體生理指標復合影響研究較少。因此，本文基于高海拔礦山井下環境對安全人因指標影響機理，分析安全人因指標與環境參數間定量關系，構建高海拔礦山惡劣環境條件下各安全人因指標動態預測模型，研究結果可為高海拔礦山安全生產提供理論依據。

1 環境單因素影響試驗

1.1 試驗參數設計

選取氧分壓、溫度、濕度3種環境因素作為研究對象，分別進行單因素試驗。

1)氧分壓水平劃分

高海拔礦山井下環境中，氧分壓變化主要由海拔高度變化導致，依據氧分壓隨海拔高度變化規律，以不同海拔高度對應氧分壓值作為試驗氧分壓工況劃分依據。考慮試驗安全性，試驗選取氧分壓值對應海拔高度最大值為5 000 m，試驗選取氧分壓水平分別為21.226，18.826，16.651，14.686，12.912，11.316 kPa，對應海拔高度依次為0，1 000，2 000，3 000，4 000,5 000 m。

2)溫度水平劃分

考慮溫度水平劃分，井下溫度環境影響因素包括礦井進風溫度，以及井下風流壓縮和膨脹、機電設備散熱、圍巖與空氣熱交換等[11]。多種影響因素綜合作用，無法量化單一因素對井下溫度影響程度，但可通過對比地面溫度進行溫度水平劃分。依據不同海拔高度地面平均氣溫進行溫度梯度劃分，最終試驗溫度水平分別為25 ℃，20 ℃，15 ℃，10 ℃，5 ℃，0 ℃。

3)濕度水平劃分

環境濕度無法根據海拔高度等因素進行定量劃分。人體健康舒適濕度為40%～50%RH，高海拔地區濕度普遍較低，部分海拔較高地區濕度值約10%RH，考慮高海拔環境仿真試驗系統艙可調控濕度范圍為15%～95%RH，因此，試驗濕度水平劃分范圍為10%～40%RH，劃分6個濕度水平分別為40%，35%，30%，25%，20%，15%RH。

當進行單因素影響試驗時，將單項變量參數設置為6個不同水平值，其余2項環境參數維持在平原平均值并保持不變。單因素試驗工況見表1。

表1 單因素試驗工況

1.2 試驗過程

試驗選取10名25～35歲中青年，其中男性8名，女性2名。依據試驗艙最大荷載人數要求，將10名受試者均分為2組。按照試驗工況設計調控試驗艙環境參數，試驗過程中所有受試者在跑步機上慢跑，模擬工作狀態。待試驗艙環境參數到達設定工況并穩定5 min后，采集每位受試者各項安全人因指標數據；隨后，每位受試者在跑步機上持續慢跑，每間隔10 min采集1次數據，每位受試者共采集3組數據，取平均值并記錄。

1.3 試驗結果分析

1)氧分壓影響試驗

為探討各安全人因指標與井下氧分壓定量關系，考慮受試者個人差異對試驗結果影響，將10名受試者各項安全人因指標測量結果取平均值。氧分壓影響試驗中各指標平均值見表2。受試者各安全人因指標與氧分壓關系曲線如圖1所示。

表2 氧分壓影響試驗各指標平均值

圖1 受試者各安全人因指標與氧分壓關系曲線

各安全人因指標與氧分壓關系曲線擬合方程如式(1)～(5)所示：

y1=-0.425x12+16.707x1-65.489,R2=0.989 24

(1)

y2=0.388x12-15.702x1+228.634,R2=0.948 37

(2)

y3=0.224x12-9.744x1+220.634,R2=0.945 55

(3)

y4=0.219x12-9.725x1+176.488,R2=0.984 67

(4)

y5=-0.006x12+0.244x1+33.924,R2=0.994 55

(5)

式中：y1為血氧飽和度，%；y2為心率，bpm；y3為收縮壓，mmHg；y4為舒張壓,mmHg；y5為體溫，℃；x1為氧分壓，kPa；R2為相關系數，表征模擬密切程度。

2)溫度影響試驗

溫度影響單因素試驗各指標平均值見表3。

表3 溫度影響單因素試驗各指標平均值

受試者各安全人因指標與溫度關系曲線如圖2所示。

圖2 受試者各安全人因指標與溫度關系曲線

各安全人因指標與溫度關系曲線擬合方程如式(6)～(10)所示：

y1=-0.012 4x22+0.596x2+91.092,R2=0.984 82

(6)

(7)

(8)

y4=0.023x22-1.264x2+87.23,R2=0.988 34

(9)

(10)

式中：x2表示溫度，℃。

3)濕度影響試驗

濕度影響試驗各指標平均值見表4。

表4 濕度影響試驗中各指標平均值

受試者各安全人因指標與濕度關系曲線如圖3所示。

圖3 受試者各安全人因指標與濕度關系曲線

各安全人因指標與濕度關系曲線擬合方程如式(11)～(15)所示。

(11)

y2=-0.004 3x32+0.405x3+61.95,R2=0.956 99

(12)

y3=-0.010 29x32+0.734x3+103.15,R2=0.964 4

(13)

(14)

y5=-5.5×10-4x32+0.045 2x3+35.54,R2=0.954 8

(15)

式中：x3表示濕度，%RH。

2 環境復合因素影響試驗

2.1 正交試驗設計

高海拔礦山井下惡劣環境正交試驗環境因素包括氧分壓、溫度、濕度，通過正交試驗分析3種環境因素復合作用對安全人因指標影響規律。根據正交試驗設計原則，分別將3種環境因素劃分為3個水平值。

據文獻調研，環境氧分壓14.686 kPa、環境溫度10 ℃、環境濕度35%RH為各安全人因指標變化環境參數臨界值。劃分環境因素水平時，需參照單因素試驗結果，確保劃分正交試驗因素水平具有代表性，同時，需保證試驗過程安全性[12]。各環境因素水平見表5。

表5 各因素水平表

試驗選取安全人因指標血氧飽和度、心率、體溫、血壓(包括收縮壓、舒張壓)。依據正交試驗設計原則，選用Ln(tk)型正交表，其中n為試驗次數，t為因素水平數，k為因素個數。因試驗涉及氧分壓、溫度、濕度3個環境因素，所以k=3，每個環境因素劃分3個水平，t=3。為減少試驗次數，并考慮各因素間交互影響作用，需選用k≥3正交表，因此，選用L9(34)正交表進行試驗設計[13]。本試驗為3因素3水平正交試驗，選擇正交表中前3列進行試驗。基于L9(34)正交表試驗工況見表6。

表6 基于L9(34)正交表試驗工況

2.2 多元回歸分析

為進一步分析各環境因素對安全人因指標影響規律，對正交試驗結果進行多元回歸分析，結合單因素試驗安全人因指標與各種環境因素數量關系式，定量分析3種環境因素對5項安全人因指標復合影響規律。為避免受試者個體差異對實驗結果影響，同時考慮統計分析過程數據類型需求，對10名受試者正交實驗各項安全人因指標測試結果取平均值。正交試驗數據見表7。

表7 正交試驗數據

將安全人因指標作為因變量，因變量影響因素包括氧分壓、溫度、濕度，可通過多元回歸分析求解。通過建立多元回歸數學模型，探討各安全人因指標與環境因素間數量關系[14]。多元線性回歸方程經驗模型如式(16)所示：

y=k0+k1x1+k2x2+…knxn

(16)

式中：xn為方程n個自變量;ki為回歸方程偏回歸系數，其中i=1，2，…，n。考慮各因素間交互作用，即某因素各水平對自變量影響程度隨其他因素水平變化而變化，說明各因素影響作用不獨立。設交互作用項為X4=x1x2，X5=x1x3，X6=x2x3，以上3個交互作用變量可充分體現3個因素間相互作用，基于單因素擬合關系式，構建各安全人因指標與各環境因素間多元線性回歸方程如式(17)所示：

(17)

基于高海拔礦山井下惡劣環境對安全人因指標影響試驗，利用SPSS軟件進行多元線性回歸分析，構建多元線性回歸數學模型。統計各因素回歸系數見表8，測試指標回歸方差分析結果見表9。

表8 回歸系數

表9 回歸方差分析

通常方差F值越大，差異越顯著，但必須通過判定P值是否顯著，才可確定數學模型是否合理。本文顯著性水平α=0.05，由方差分析可知，所有安全人因指標關于環境因素回歸方程對應P值均遠小于0.05，表明回歸方程顯著性較高，且數學模型具有統計學意義；R2均接近1，表明模型中所有自變量與因變量間線性回歸關系非常密切。

根據回歸系數得到人體血氧飽和度、心率、收縮壓、舒張壓、體溫5項安全人因指標對氧分壓、溫度、濕度3種環境因素擬合公式，如式(18)～(22)所示：

y1=3.845-0.239x12+9.389x1+0.022x22-1.048x2-4.119×10-4x33+0.037x32-1.156x3+0.099x1x2+0.013x1x3

(18)

y2=217.506+0.329x12-13.3x1-0.001x23+0.049x22-0.467x2-0.001x32+0.056x3-0.036x1x2+0.001x2x3

(19)

y3=34.645-0.003x12+0.122x1-0.8×10-5x23+0.000 04x22-0.001x2-0.748×10-4x32+0.006x3+0.003x1x2

(20)

y4=237.742+0.304x12-13.489x1+0.004x22-0.231x2-7.114×10-4x33+0.068x32-2.216x3-0.038x1x2+0.01x1x3

(21)

y5=237.742+0.304x12-13.489x1+0.004x22-0.231x2-7.114×10-4x33+0.068x32-2.216x3-0.038x1x2+0.01x1x3

(22)

擬合方程為高海拔礦山井下作業人員在井下工作時各項安全人因指標預測提供參考，可定量描述井下各環境因素影響。由擬合方程可知，各環境因素對安全人因指標變化存在交互復合影響。

為進一步驗證多元回歸數學模型可靠性，將試驗實測值與回歸分析預測值進行對比，見表10。由表10可知，多元回歸數學模型可靠性良好。

表10 模型預測值與試驗值比較

3 結論

1)基于高海拔環境模擬試驗系統，開展單因素影響試驗，通過試驗數據分析得到作業人員各安全人因指標隨高海拔礦山井下環境變化規律及擬合數量關系式，為復合因素試驗參數設計及多元回歸分析提供依據。

2)基于單因素影響試驗，依據正交試驗設計原則開展正交復合因素影響試驗，利用SPSS軟件進行多元回歸分析，構建各安全人因指標動態模型，為高海拔礦山安全生產提供理論依據。

3)試驗氧分壓、溫度、濕度3項環境因素對安全人因指標變化存在交互復合影響。