煤礦企業智慧應急能力評價模型及應用研究

李希騰 ，秦宏楠 ，陳冠達 ，錢洪偉 ，李 信

（1.中國安全生產科學研究院，北京 100012；2.中安國泰（北京）科技發展有限公司，北京 100012；3.沈陽化工大學 經濟與管理學院，遼寧 沈陽 110000；4.河南理工大學 應急管理學院，河南 焦作 454000）

智慧應急是指運用大數據、人工智能、物聯網等先進信息技術來賦能應急管理工作，尤其是在防災減災、應急救援、安全生產等具體事務中，可以大大提升應急管理水平。信息技術在礦山、危險化學品、建筑施工等重點高危行業安全生產已成為必備的工具。在煤礦安全生產領域，存在井下環境密閉、致災風險較多、危險系數很大等不利因素。因此，運用信息技術手段來規避煤礦井下不安全因素可以起到至關重要的作用。學者從平臺研發、架構設計、信息化體系建設等方面進行了探究，證明了運用技術手段來規避井下不安全因素起到至關重要的作用[1]。根據不同信息化技術架構可知，不同層級對于煤炭開采和安全管理成效存在交互作用[2-3]。基于此，構建信息管理能力、信息隊伍能力、數據處理能力、系統集成能力、監測預警能力的結構方程模型，探究不同系統層級對智慧應急能力建設的影響作用，為煤礦企業風險預控提供依據。

1 研究假設與模型構建

1.1 信息管理能力與智慧應急能力

信息管理能力是人員在線上開展生產作業和業務對接，匯聚跨部門共享數據、預防風險的能力[4]，包括4 個維度：風險信息、人力信息、物力信息和生產信息，4 類信息管理能力分別代表煤礦生產作業中進行信息實時上傳和及時更新的能力，保證線上留痕管理。風險信息指風險的類別和等級等；人力信息指專家庫、隊伍庫、預案庫等；物力信息指物資儲備的類別、規模等；生產信息指生產過程中的作業統計信息。

具體而言，信息管理即通過對礦區生產作業的基礎信息、資源信息、風險信息、統計信息等開展實時統計和更新，并在線上進行相關操作，是煤礦智慧應急能力建設的前提和基礎，故提出如下假設：信息管理能力對系統集成能力、監測預警能力、智慧應急能力有顯著的正向影響作用，分別為H1、H2、H3假設。

1.2 數據處理能力與智慧應急能力

數據處理能力指底層技術支持信息在線上進行相應的操作，為礦區業務管理和智能化作業提供幫助與服務的能力，涉及業務管理中數據的傳輸、存儲、處理、運維等環節。應急信息傳輸能力指通信網絡建設支撐信息化業務正常運行的能力；應急信息存儲能力指數據庫的性能、網絡機房的建設保障信息的正常存儲和系統的安全穩定；應急信息處理能力主要涉及算法功能性問題，為煤礦安全生產、監測監控、評估分析、科學決策提供強大的底層技術支持和絕對的信息保障；應急信息運維能力主要涉及信息的安全保障和平臺的運行保障問題。

牟澤雄：在書法展覽的作用下，當代書法創作追求視覺效果就顯得極其重要。可視性取代了可讀性，精心設計取代了自然書寫。有的書家在展覽中的作品感覺書寫水準很高，但現場書寫的水平卻非常一般。但在古人那里，意隨文生，“我書意造本無法，點畫信手煩推求”卻是最基本的常識。你如何看待書寫性，如何看待展覽所帶來的這一問題？

研究通過聘請安全工程與應急管理領域專家對問卷可靠性進行確定，并進行完善。實證研究以河南和山西的2 個煤業有限公司的工作人員為研究樣本，共邀請270 名工作人員進行評價，其中包括決策層、各級管理層、技術科、機電科、信息化科、安監科、地測科等不同科室的一線員工，剔除不完整問卷和未收回的問卷，共收回問卷256 份，有效回收問卷約占總問卷的94.8%，符合統計學樣本數量要求。問卷信息運用SPSS23 軟件進行分析。

1.3 信息隊伍能力與智慧應急能力

信息隊伍能力指人員技術水平、信息化意識在信息業務、系統運維的能力，包括信息技術人才占比率、應急信息化培訓次數/年、人員信息化管理意識、應急演練次數/年。信息技術人才占比率反映礦區對信息技術人才的重視程度。應急信息化培訓次數/年指人員培訓來增強信息化意識，從而適應反復革新的技術手段。人員信息化管理意識指理念與意識的轉變與提升，促進煤礦生產業務流程的轉變和再造。應急演練次數/年指礦區每年開展應急演練的次數。

問卷采用李克特7 級量表設計，內容包含了潛變量、測量問題項、指標含義說明，其中1 表示“非常不贊同”，2 表示“不贊同”，3 示“比較不贊同”，4 表示“一般”，5 表示“比較贊同”，6 表示“贊同”7 表示“非常贊同”，得分越高，意味著指標的可靠性越高。

更具體地說，基于本研究的數據和分析，針對在英留學生提出了四個相當重要和有用的建議，忽略了復雜的交易過程和復雜的互聯網知識。

1.4 系統集成能力的中介作用

系統集成能力指煤礦智能化開采和生產中軟、硬件等技術工具集成能力，如通風、排水、運輸、供電等作業保障系統。通風能力主要指的是礦井在采掘過程中，保障井上和井下空氣的流通，調節和改善井下的作業環境的能力[7]。排水能力主要指的是礦井在采掘過程中如發生突水情況，可及時把水排出去，預防潛在涌水事故的能力。電力保障能力主要指的是電力設備及系統可安全穩定運行，為煤礦正常的生產作業提供保障的能力。煤流輸送能力主要指的是在煤礦開采過程中，煤炭在不發生安全事故的前提下進行輸送的能力[8]。

礦區需擁有完備的通風、排水、運輸、供電等作業保障系統，硬件結合來保障煤礦生產中的環境穩定，對水災、火災等可能突發事件進行先期監測預警，設備穩定性等起著至關重要作用，故系統集成能力對監測預警能力、智慧應急能力有顯著的正向影響作用，分別用H9、H10假設。

1.5 監測預警能力的中介作用

3.與臨時監護人存在隔膜。因為很多學生的監護人年齡較大，擔負著各方責任，在對孩子的教育問題上給予的關注度不足。還有些父母把孩子交給爺爺奶奶照顧，他們的年齡較大，很少有心力全面照顧學生，加之學生易出現逆反心理，會養成偏激的性格。在親友家寄宿的孩子與其家庭成員并不和睦，很容易產生負面的情緒，如“寄人籬下”的感覺等，多種因素的綜合作用使得留守兒童出現了并不健康的心理。

結構方程模型基于協方差矩陣分析變量之間的相互影響關系，故存在一個基本假設，即樣本共變異數矩陣和模型共變異數矩陣盡可能相似，兩者越接近，模型適配度越好，適配度指標可分為絕對擬合指數、增值擬合指數、簡約擬合指數3 類[12]。此外，在適配度評價中，由于樣本數量、參數估計方法，結果有細微差異，不能單純依賴于某一個或幾個指標，要對適配度進行綜合的評判，通過對模型的擬合結果進行分析可以發現，擬合值均處于理想和可接受的狀態，結果證明，煤礦智慧應急能力評價體系的整體適配度良好，適配度分析見表3。

1.6 理論模型

由上圖可以看出，當B-286c加入量低于76.5%時，隨著B-286c加入量的增加，固化膜拉伸強度和斷裂伸長率都不斷增大；B-286c加入量在76.5%左右時，拉伸強度和斷裂伸長率都分別達到最大值；而當B-286c加入量大于76.5%時，固化膜的拉伸強度和斷裂伸長率都不斷減小。這是因為隨著B-286c的含量的增加，體系內苯環的密度不斷減小，固化膜的柔韌性逐漸加強，其拉伸強度和斷裂伸長率都不斷加強。同時隨著分子鏈間的相互作用力的不斷減弱，到一定的程度之后，拉伸強度和斷裂伸長率逐漸下降。

監測預警能力指對關鍵參數識別，實現對風險和人員位置信息進行監測和及時預警預報能力，監測預警能力的建設以信息的獲取為前提和基礎，其影響因素主要包括智能傳感監測、智能視頻監測、人員定位技術和預警響應水平。智能傳感監測指架設各類傳感器獲得環境數據動態感知。智能視頻監測指對關鍵圖像信息進行識別，實現對異常對象和行為進行智能識別。人員定位技術指運用無線單兵等終端，保障在井下作業環境實時進行人員定位。預警響應水平主要指的是礦區在部署一系列智能傳感和視頻監測設備后，可對風險及危險源進行動態感知，以及快速開展相應的管控措施。通過智能傳感和智能視頻監測來獲取環境參數，底層算法起著至關重要作用，故監測預警能力對智慧應急能力有顯著的正向影響作用，用H11假設[9]。

圖1 理論模型圖Fig.1 Theoretical model diagram

2 問卷調研及數據分析

2.1 問卷編制

信息隊伍作為礦區智能化建設的執行者和業務管理機制建設的落實者，擔任礦區監控及安防設施的布置，系統與設備的更新和維護等職責，故信息隊伍能力對系統集成能力、智慧應急能力有顯著的正向影響作用[6]，分別用H7、H8假設。研究中數據處理和監測預警為不同層級，無直接作用關系，從應用的角度考慮，信息隊伍能力通過系統集成能力來對監測預警能力產生正向影響作用。

2.2 問卷發放

在礦區業務管理中要確保數據的傳輸、存儲、處理和運維能力，真正做到充分連接，實現對作業參數的實時可監測、監測后可存儲、存儲后可分析、分析后可處理[5]，故數據處理能力對系統集成能力、監測預警能力、智慧應急能力有顯著的正向影響作用，分別用H4、H5、H6假設。

3 數據分析與結果

基于上述理論模型與研究假設，將一級指標視為結構方程模型中的潛變量（構面），二級指標視為結構方程模型中的顯變量。潛變量信息管理能力、數據處理能力、信息隊伍能力、系統集成能力、監測預警能力和總目標智慧應急能力，分別用A、B、C、D、E、Z表示，信息管理能力下的顯變量風險信息管理能力、人力信息管理能力、物力信息管理能力、生產信息管理能力分別用A1、A2、A3、A4表示；數據處理能力下的顯變量應急信息傳輸能力、應急信息存儲能力、應急信息處理能力、應急信息運維能力分別用B1、B2、B3、B4表示；信息隊伍能力下的顯變量信息技術人員占比率、應急演練次數/年、人員信息化管理意識、應急信息化培訓次數/年分別用C1、C2、C3、C4表示；系統集成能力下的顯變量通風能力、排水能力、電力保障能力、煤流輸送能力分別用D1、D2、D3、D4表示；監測預警能力下的智能傳感監測、智能視頻監測、人員定位技術、預警響應水平分別用E1、E2、E3、E4表示，用以下文表述潛變量和顯變量對總目標的相對重要程度。

“現成品”的英文名稱是Ready-Made，這一名稱源自法國藝術家馬歇爾.杜尚(Marcel Duchamp)，指的是藝術家對人工物品或產品的選用。現成品藝術將人工既成之物以一定的方式處理后組合成作品，即杜尚所說的“現成品的添加”。在這個過程中，核心問題是藝術家思維活動所發揮的作用。具體說來，工業產品或既成物品之所以在組合之后被視為藝術作品，根本的原因在于物品被藝術家置于不同的文化語境和新的上下文關系之中，原有功能發生改變，物品的物性也因為藝術家的選擇與處理被重新激活，這使得現成品有了原先不可能具有的藝術意義，從而進入了藝術觀看與審視范疇。

3.1 信度(可靠性)檢驗

運用克隆巴赫系數對問卷結果的一致性和穩定性進行檢驗，其系數值越大，代表一致性程度越高[10]，亦表明觀測指標的相關性較高，若系數小0.6，表示信度不足；系數處于0.6～0.8 之間，表示信度一般；系數大于0.8，表示信度良好，有良好顯著性。研究中的信度指調查對象所認為的各指標對于煤礦智慧應急能力的可靠性，20 項影響因素的總體相關系數（CITC）均大于0.5，證明調查問卷具有良好的信度，信度分析見表1。

職教成[2011]6號中明確指出：“加快建立健全政府主導、行業指導、企業參與的辦學機制，推動職業教育適應經濟發展方式轉變和產業結構調整要求，培養大批現代化建設需要的高素質勞動者和技能型人。”它為高職教育指出了行業指導的重要性，明確指出了“推進產教結合與校企一體辦學，實現專業與產業、企業與崗位對接”的指導意見。

表1 信度分析表Table 1 Reliability analysis

3.2 效度檢驗

研究對所有構面進行驗證性因子分析，測量模型的收斂效度達到可接受標準時，才可執行對結構模型的評估。收斂效度通過4 個指標來進行評判，當標準化因子載荷量大于0.7、組合信度（CR）大于0.6、平均共變數萃取量（AVE）大于0.5、克隆巴赫系數大于0.6 時，證明評價指標體系具有良好收斂效度[11]。通過驗證性因子分析可知，研究中指標的標準化因子載荷量均大于0.7，組成信度（CR）均大于0.8，平均共變數萃取量（AVE）均大于0.6，克隆巴赫系數均大于0.8，該評價指標體系具有良好的收斂效度，效度檢驗見表2。

表2 效度分析表Table 2 Validity analysis

3.3 適配度評價

2016年秋，全縣召開義務教育均衡發展迎國檢大會，布置了具體任務。她放棄了外出學習進修的大好機會，決定留在學校與同事們一起奮戰6個月。她深入各個教研組、各個微團隊，精細化研究，與同事們加班加點，以致她的眼疾又復發了，鉆心地疼，她吃點兒藥，打幾針，咬緊牙關繼續堅持著。付出終于得到了回報，縣教育局在這里召開了迎接均衡發展檢查現場大會，學校以優異的成績通過了國家級義務教育均衡發展檢查驗收。

結構方程模型中，需初步構建理論模型，用以顯示構面間的影響關系，為二階驗證性因素評價模型做理論基礎，構建的煤礦企業信息管理能力、數據處理能力、信息隊伍能力、系統集成能力、監測預警能力之間作用關系理論模型如圖1 所示。

表3 適配度分析表Table 3 Adaptation analysis

3.4 研究假設檢驗結果

參數的合理性檢驗就是檢驗參數的估計值是否恰當，這一檢驗包括，參數的符號是否符合理論假設，參數的取值范圍是否合理等[13]。在結構方程模型AMOS 軟件中，CR 是參數顯著性檢驗的統計量，存在如下關系式：CR=Estimate/SE，并得出T值，其中Estimate 為估計值，SE 為標準差，在5%顯著性水平下，T值應大于1.96。潛變量之間的結構關系及其標準化路徑系數的估計值、T值和假設檢驗結果等，研究假設檢驗見表4，T值均大于臨界值1.96，全體假設均通過了T檢驗，路徑系數都具有顯著性水平。

表4 研究假設檢驗表Table 4 Research hypothesis test

研究假設的檢驗結果出來后，進而需要判斷模型是否需要修正，以此來得出最優的因子載荷和路徑系數，從而確定科學的權重。具體來看，卡方值作為反映實際的矩陣和模型的矩陣之間的相似性，卡方值越小，反映2 個矩陣之間的相似性越大，差異性越小。在結構方程模型中，修正系數代表模型修正后卡方的變化量，一般認為，該值越大，即意味著兩變量之間需要拉上相關性，進而實現對模型的修正和優化，故修正系數值越小越好。原模型中6 個潛變量之間的修正系數均未出現大于10 的情況，證明該模型良好，不需要修正，二階驗證性因素分析模型如圖2。研究評價模型構建過程中，各顯變量的殘差（e1～e22）表示被檢查樣本數據對于回歸估計值的分布規律，允許模型假設存在殘差，用以代表外部影響因素的出現值。

圖2 結構方程模型二階驗證性因素評價模型Fig.2 Second order confirmatory factor evaluation model of structural equation model

3.5 中介效應檢驗

在煤礦企業智慧應急能力建設中，涉及人人交互、人機交互和機機交互等環節，可能存在其他難以發現的影響因素，故需要進一步開展中介效應檢驗，以此來充分地考慮變量間的作用關系和相關重要程度，進而在結構方程模型中得到科學的結果。對于研究中的總目標智慧應急能力而言，信息隊伍建設和信息管理為煤礦智慧應急能力建設的前提和基礎，數據處理、監測預警和系統集成作為三部曲，每個環節都至關重要，在結構方程模型的具體應用中，上述影響因素的相對重要程度表現為通往總目標的路徑系數與因子載荷，每個路徑系數和因子載荷都影響著總目標（智慧應急能力）的建設，故需要充分考慮不同路徑間的中介效應，確保模型確立的科學性和合理性。中介效應檢驗結果見表5。

表5 中介效應檢驗表Table 5 Mediation effect test

3.6 模型結果分析

1）監測預警能力對智慧應急能力有顯著正向影響作用。下一步要不斷開展智能傳感、智能視頻等監測手段和技術的迭代升級，對潛在風險源進行全方位的監測和管控。在此期間，應做好前期規劃和完備的硬件、軟件等基礎設施支撐，適時及時對老舊設備進行擴容升級，進一步完善智能化平臺和設備，打造出更為自動化的作業流程。

2）信息管理能力和信息隊伍能力對智慧應急能力建設有積極正向調節作用。要鍛造人員信息化素養，對各業務口開展針對性和差異化的信息化培訓，同時加強電氣、自動化、信息化人才引進力度，提升人員專業技能和運維能力，真正實現管理業務流程再造。

3）數據處理能力對智慧應急能力提升有顯著正向影響作用。首先，應實現重點部位感知監測全覆蓋，保障變電所關鍵設備運行；其次，提高網絡冗余，優化數據庫性能，保障礦區環網架構和信息穩定傳輸；更為關鍵的是，應注重算法的功能性問題，確保底層技術支撐。

4 結 語

研究通過確立煤礦企業智慧應急能力評價模型，探究了信息化不同層級對智慧應急能力建設的影響作用，進一步明確了在煤礦企業安全生產信息化業務的重點，為煤礦企業智慧應急建設提供了理論依據和管理參考。下一步可用不同評價方法對煤礦企業智慧應急能力建設進行分析，并作結果的對比。