基于風險監測預警的非煤礦山安全監管監察模式

姜紅年， 陳小林， 王超， 胡然， 張羽

（1. 國家礦山安全監察局江蘇局，江蘇 南京 210024；2. 江蘇省應急管理廳，江蘇 南京 210024；3. 中煤科工集團常州研究院有限公司，江蘇 常州 213015；4. 天地（常州）自動化股份有限公司，江蘇 常州 213015）

0 引言

2021年全國發生非煤礦山事故265起，死亡325人，其中較大以上事故8起，死亡55人，事故起數是煤礦的近3倍，死亡人數是煤礦的近2倍。整體來看，非煤礦山呈現“事故基數大，人員傷亡多”的現象。2021年國家礦山安全監察局在非煤礦山明查暗訪和督導檢查工作中發現，非煤礦山存在辦礦意識淡薄、邊建邊采、以采代建、擅自改動生產系統、采礦工藝與設計不符、風險隱患排查處理不及時、互搶資源、超層越界開采等違法違規行為[1]。現階段對非煤礦山的地方監管監察手段依靠基層執法人員通過管理平臺審查或現場走訪檢查，主要是查看非煤礦山安全標準化及“雙控”等資料，巡查生產現場、生產設備是否存在隱患和風險[2]。該方式存在以下問題：① 受時空限制，監管監察效率不高，信息獲取不及時，應急響應不充分[3]。采用基于人工填報信息的管理模式，無法實時監測，地方政府難以全面系統地掌握非煤礦山企業動態變化的安全生產狀況。② 缺少風險監測預警功能。目前，非煤礦山監測內容、監測技術還不明晰，其風險監測預警系統尚未建設。③ 各級安全監察單位與其監管地區非煤礦山數量不匹配。

從國家政策、地方政府、非煤礦山企業三方主體的要求出發[4-8]，有必要建立以風險為核心的安全監管監察模式。但我國非煤礦山呈現多、散、貧、小的基本特征[9]，不同類別的非煤礦山風險不同，且信息化管控程度不同。為了實現對不同類別非煤礦山風險的一致化管控，提高非煤礦山安全監管監察效率，本文采用互聯網＋監測技術，將風險對象化處理，抽取以風險為維度的監測數據，以風險點和風險面的方式，分別進行單一風險預警分析和綜合風險報警分析，構建基于風險監測預警的非煤礦山監管監察模式。

1 非煤礦山安全監管監察模式

1.1 當前非煤礦山監管監察模式

非煤礦山主要分為金屬非金屬地下礦山、金屬非金屬露天礦山及尾礦庫。此外，考慮巖鹽礦特殊的鉆井水溶開采巖鹽技術及其鉆井涌鹵污染周圍環境問題，需區別于地下礦山，獨立設置監測采鹵參數的傳感器和地面沉降專題。現階段主要通過安全管理檢查和現場安全監管檢查2種模式進行非煤礦山監管監察[10]。安全管理檢查內容主要包括證照信息、雙重預防機制、外包工程管理、安全生產管理機構及人員配備、安全投入、應急管理、管理制度、教育培訓、安全設施設計及其重大變更情況，以及設計、現狀評價及資質驗收。

對于不同類型的非煤礦山，現場安全監管檢查內容存在較大差異。對于地下礦山，重點檢查內容包括：礦井安全出口，采礦方法，礦（巖）柱留設；提升設備檢測檢驗報告及證書有效期；各種制動、過卷防護保護裝置，聯鎖閉鎖裝置；阻車器，防跑車裝置；主要通風機運行及備用電動機完備情況；“三專兩探一撤”措施執行情況；排水系統證書及運行情況，防治水專業技術人員配備情況，排水泵及管道數量、型號，防水門設置；變壓器設備證書、檢查維保記錄、是否雙獨立線路設計，變電硐室出口、標高合規性；廢棄巷道、采空區儲水排查情況；便攜式氣體檢測儀器和自救裝備，通信設備，出入管理制度執行情況。對于露天礦山，重點檢查內容包括：開采方式，臺階參數，交叉作業、同一平臺鏟裝作業、上下臺階同時鏟裝作業情況；邊坡在線監測系統，邊坡穩定性分析報告；運輸路段坡度、急轉彎度合理性，防護欄、警示牌、卸貨場所擋車設施設置；電線、電纜裸露情況；排土場堆積參數及穩定性分析報告；小型露天礦開采合規性。對于尾礦庫，重點檢查內容包括：庫底平均縱坡、標準化等級、抗震設防烈度、設計等別、壩體參數、排洪設施形式等參數是否符合安全要求；尾礦庫安全風險評估報告，“一庫一策”執行情況；尾礦庫在線監測系統建設及運行情況；井、斜槽、隧洞等排洪設施運行情況；排洪構筑物質量檢測報告；值班制度管理、汛期安全防護與物資準備等報告。對于巖鹽礦，重點檢查內容包括：巖鹽開采地面沉降年度監測報告；地下溶腔記錄（地下溶腔底板和腔頂的深度、位置及不同深度的溶腔直徑等監測數據）；PLC，DCS（Distributed Control System，分布式控制系統）運行情況及其流量、壓力等監測數據異常情況；注水井及鹵水井儲量情況等。

安全管理檢查、現場安全監管檢查這2種監管監察模式分別依托安全信息化管理平臺和安全監察人員現場檢查。基于非煤礦山多而散的特性，只通過平臺材料審查和人員現場檢查難以實現動態全面監管，亟需構建基于風險監測預警的非煤礦山監管監察模式，由“人員檢查、靜態監察”的現場監管轉變成“系統監測、動態預警”的遠程監管。

1.2 基于風險監測預警的非煤礦山監管監察模式

基于風險監測預警的非煤礦山監管監察模式是以非煤礦山風險監測預警系統為依托，抽取人員、環境、設備設施、管理及監測專題5個方面的風險監測指標數據，以風險點、風險面2種方式分別對數據進行單一風險預警分析和綜合風險報警分析，以實現單一風險預警分級推送和綜合風險報警分級管控，如圖1所示。

風險點監測對象是人工填報數據及傳感器監測數據。人工填報數據包括礦山基礎信息及安全生產管理過程中產生的文件；傳感器監測數據包括環境氣體、人員及視頻等數據。若數據未填報或填報數據字段無效，會觸發低風險預警，若長時間未處置，預警等級會隨時間按低風險→一般風險→較大風險→重大風險順序逐步增大；若傳感器監測數據超過設定的單一預警閾值，會觸發單一風險預警，即時通知礦端管理人員，若長時間未采取有效管控措施，風險會進一步升級，當觸發較大風險預警時，預警信息自動上傳至政府端監測預警平臺，如一氧化碳體積分數超過24×10-6，觸發單一風險預警，若時長超過2 min，則預警信息上傳至政府端監測預警平臺。

單一風險預警處置見表1，流程如圖2所示。非煤礦山風險監測預警系統產生的預警信息通過系統消息、APP消息、手機短信3種方式進行推送，按照預警等級推送至不同范圍內的相關人員，經核查后，由礦端落實處置措施，并逐級上報相關部門和領導。以重大風險預警處置流程為例，系統出現“重大風險”預警消息時，利用系統消息、APP消息、手機短信推送至省應急管理廳，省應急管理廳、市應急管理局組織相關人員開展遠程監察或現場核查，協調礦端進行詳情核查、風險處理，處理完畢后由調度員在系統內填報預警處理情況說明，同時由礦端上報市應急管理局、省應急管理廳，市應急管理局相關人員填報預警處置情況說明，消除預警狀態，形成問題閉環。

表 1 單一風險預警處置Table 1 Early warning and disposal of single risk

圖 2 單一風險預警處置流程Fig. 2 Flow of early warning and disposal of single risk

風險面監測對象是人員、環境、設備設施、管理及監測專題5個方面的風險監測指標。風險面監測的目的是實現非煤礦山風險綜合研判，按照確定指標體系→熵權法賦權→評價各指標得分情況→計算綜合風險得分→將綜合風險得分由高到低排序并劃分綜合風險等級→根據綜合風險等級確定監管等級→采取對應監管周期和措施的評價流程，實現非煤礦山綜合風險分級管控。

2 非煤礦山監測數據及專題

2.1 監測數據

非煤礦山監測數據包括風險基本數據、風險管理數據、傳感器監測數據3類。不同類型非煤礦山的風險基本數據和風險管理數據基本相同，但傳感器監測數據差別較大。

風險基本數據主要是礦山基本信息，包括礦山簡介、證照信息、圖紙專項信息、從業人員信息、安全技術管理體系信息、主要生產系統檔案信息、工藝及設備信息。

風險管理數據主要是安全生產管理中產生的一系列文件信息，包括企業年度、專項風險辨識評估后形成的風險清單，企業在隱患排查治理、應急管理、事故管理、教育培訓、特種設備管理過程中形成的臺賬記錄。

傳感器監測數據包括環境監測數據、人員監測數據、視頻監控數據。各類非煤礦山傳感器監測數據見表2。

表 2 非煤礦山傳感器監測數據Table 2 Sensor monitoring data of non-coal mine

2.2 監測專題

非煤礦山不僅要建設視頻監控和安全信息化管理系統[11]，還要對各類非煤礦山易發生的重大事故建設監測專題，見表3。

表 3 非煤礦山重大事故監測專題Table 3 Monitoring topics of serious accidents in non-coal mine

3 綜合風險研判分級監管模型

3.1 模型構建

非煤礦山風險面監測通過建立綜合風險研判分級監管模型（以下簡稱分級監管模型）實現綜合風險報警分級管控。該模型可通過劃分企業風險級別來建立[13]。

基于非煤礦山風險監測預警系統數據構建分級監管模型，并將該模型應用于風險監測預警系統是實現風險實時預警、分級推送、響應處置的前提[14]。基于現有數據提取風險監測指標，構建風險監測指標體系；利用熵權法進行數據分析，對風險監測指標賦權，進而制定評分標準，對本地下轄非煤礦山企業各指標進行打分；基于指標權重和得分確定企業綜合風險等級。

本次提升面積為5 175 m2。該節點主要以植物景觀為主，在植物搭配上疏密有致，高低層次搭配合理，植物選擇多樣化。

（1） 指標體系。考慮各類非煤礦山監測專題內容，從人員、設備設施、環境、管理、監測專題5類風險監測內容中選取較為全面合理的風險監測指標，見表4。指標選取遵循應用盡用原則，即指標應最大限度地覆蓋人員、設備設施、環境、管理多方面信息，并考慮非煤礦山不同類別，對可能導致重大事故的事件建立監測專題，盡可能地使用非煤礦山風險監測預警系統現存的數據字段，以便將分級監管模型應用到風險監測預警系統中，實現指標得分及排名自動輸出。

表 4 非煤礦山風險監測指標體系及權重Table 4 Risk monitoring index system and weight of non-coal mine

（2） 評價方法。為避免專家打分評價指標權重時主觀性過強的問題，采用熵權法對指標賦權[15]。

首先進行數據標準化。由于不同指標的量化單位不同，無法直接計算，所以需要對指標進行無量綱化處理。

式中：rij為第i（i=1，2，···，m，m為當地待評價對象即非煤礦山數量）個評價對象第j（j=1，2，···，n，n為三級指標個數）個三級指標的標準值，rij∈（0，1）；xij為第i個評價對象第j個三級指標的原始值。

其次，計算第i個評價對象第j個三級指標的權重：

然后，計算各三級指標的信息熵：

二級指標和一級指標的熵權分別由相應的三級指標和二級指標的熵權相加得到。基于熵權法所得的各評價指標權重見表4。

根據GB 16423-2020《金屬非金屬礦山安全規程》、AQ 2032-2011《金屬非金屬地下礦山人員定位系統建設規范》、AQ/T 2051-2016《金屬非金屬地下礦山人員定位系統通用技術要求》、AQ/T 2050.1-2016《金屬非金屬地下礦山 安全標準化規范導則》、AQ/T 2053-2016《金屬非金屬地下礦山監測監控系統 通用技術要求》、AQ/T 2050.4-2016《金屬非金屬礦山安全標準化規范 尾礦庫實施指南》、AQ 2031-2011《金屬非金屬地下礦山監測監控系統建設規范》《礦山安全生產風險監測預警系統查看、上報及問題處置工作辦法（暫行）》等制定各評價指標的評價方式及評分標準，計算各三級指標得分Sj。則非煤礦山綜合風險得分為

（3） 分級標準。依據帕累托法則[16]，高風險企業占比20%。將各非煤礦山綜合風險得分由高到低排序，以2∶3∶3∶2的比例劃分風險等級，即得分前20%為低風險，得分前20%～50%為一般風險，得分前50%～80%為較大風險，得分后20%為重大風險。若礦山企業存在死亡事故，則直接評定為高風險（期限為3個月）。監管部門可通過下轄非煤礦山動態風險等級進行分級管控。考慮得分排名的局限性，必然存在高風險礦山，引入風險閾值Rmax，該值為當地所有非煤礦山綜合風險得分平均值的85%（經過數據分析測算得到）。若礦山企業風險排名位于后20%，但其綜合風險得分大于Rmax，則風險等級降低為較大風險。

3.2 分級監管等級及措施

政府差異化分級監管是劃分風險等級的根本目的[13,17]。根據企業綜合風險等級確定監管等級，根據監管等級確定抽查范圍及頻率，具體見表5。

表 5 分級監管等級及措施Table 5 Graded supervision levels and measures

當地非煤礦山年度平均抽查次數為

式中：ηk（k=1，2，3，4，分別表示監管等級為一、二、三、四級）為監管等級為k的非煤礦山占比；sk為監管等級為k的非煤礦山抽查范圍；Nk為監管等級為k的非煤礦山年度抽查次數。

將表5中數據代入式（6），得N=3.14。 若當地非煤礦山數量為m，則年度抽查次數為3.14m，較年度普查次數（12m）減少74%，監管效率提高2.82倍。

4 結論

（1） 目前非煤礦山監管監察模式主要包括安全管理檢查和現場安全監管檢查2種， 監測手段落后，信息獲取不及時，無法實時監測，且監察效率低，監管監察部門難以全面系統地掌握非煤礦山企業動態變化的安全生產狀況。

（2） 基于風險監測預警的非煤礦山監管監察模式從非煤礦山風險監測預警系統中獲取人員、環境、設備設施、管理及監測專題5個方面的風險監測數據，構建風險監測指標體系，分別以風險點、風險面2種方式對數據進行單一風險預警分析和綜合風險報警分析，以實現單一風險預警分級推送和綜合風險報警分級管控。

（3） 與現有非煤礦山監管監察模式相比，基于風險監測預警的非煤礦山監管監察模式具有以下特點：① 基于互聯網＋監察技術，依托非煤礦山風險監測預警系統實現了遠程監視和智能巡檢，提高了監管監察效率，降低了監察人員現場執法檢查頻率。② 實現了風險分級預警處置。基于單一風險分級預警觸發條件，構建了礦端-集團端-政府端（市應急管理局、省應急管理廳）的風險處置閉環流程，可優化配置及合理利用政府端監察資源。③ 實現了綜合風險智能研判。根據綜合風險等級（得分），指導礦山企業有針對性地加強安全管理薄弱項建設，實現限期整改項跟蹤查詢，進一步提高企業安全生產管理水平。