基于云模型的煤礦安全風險四色圖動態管控系統研究

雷咸銳，薛躍強，薛黎明，李清汝，王蘭芬，劉冬旭

（1.山西潞安環保能源開發股份有限公司安全監察部，山西 長治 047500；2.中國礦業大學（北京），北京 100083）

0 引言

煤礦安全是保障國家能源安全和社會穩定發展的基石[1]。然而，近年來發生的煤礦生產重特大事故暴露出當前安全生產領域“認不清、想不到”的突出問題，原因是井下工作環境復雜多變、隱患排查不到位、安全風險分級管控和隱患排查治理工作未形成長效機制，導致重特大事故仍時有發生，沒有得到根本遏制。煤礦安全風險分級防控四色圖是保障煤礦安全生產的重要途徑[2]，對于煤礦企業來說，生產活動中的風險評估確認應當是一個經常性、持續性的環節，隨著管理過程的日益復雜，以及公眾對管理要求的不斷提高，煤礦安全風險評估還面臨著信息化、智能化安全管理的升級需求。楊昊鵬等[3]面向過程構建了煤礦安全生產標準化評價體系；何寧等[4]研究煤礦安全生產管理體系及智能化；郭愛偉等[5]將煤礦安全生產管理關口再度前移，強化對煤礦生產一線的安全管理，提出了基于FP-Growth 算法的煤礦安全信息管理系統；曾發鑌等[6]建立了安全生產標準化的雙重預防機制APP，提高了安全生產水平；YU[7]基于計算機技術構建了煤礦安全監控海量數據處理系統；NIKITENKO 等[8]為煤炭開采行業數字化轉型構建了多功能安全系統。然而，目前針對煤礦安全風險評估的智能化研究較少，安全風險分布四色圖在煤炭行業中剛剛起步，對事故發生的可能性和事故后果的嚴重程度判定尚存在科學研究的空白，評估標準大多還停留在文本挖掘和經驗認識范疇[9]?；诖四康陌l展了風險矩陣法、作業條件危險性評價法等半定量或定量的風險評估方法，這些評估方法很大程度依賴于評估人員的專業性和經驗性，現階段難以實現標準化推廣。同時，傳統煤礦安全風險四色圖制作時間長、效率低、不易修改等問題也極大限制了四色圖在保障煤礦安全生產中發揮重要作用。

為了進一步提高煤礦安全管理水平，緊跟煤礦安全管理信息化、智能化的發展趨勢，構建了基于云模型的煤礦安全風險四色圖動態管控系統。通過四色圖與云模型的有機融合，全方位辨識、分析、控制煤礦安全風險，實現煤礦安全風險分級與動態管理，為預防及減少煤礦事故提供理論依據和支持，保障煤礦生產安全。

1 評價指標及評價方法

1.1 評價指標

傳統指標體系中的等級閾值通常是基于經驗總結的結果，對應于特定的數值[10]。然而，這種方法在適應煤礦不同環境和條件變化方面存在一些困難，難以兼顧等級的模糊性[11-12]。本文采用云變換理論，并選擇了與煤礦安全風險評價相關的3 個主要因素作為評價指標，評價指標來源于作業危險條件評價法，分別是事故發生可能性（L）、暴露于危險環境中的頻繁度（E）和發生事故產生的后果（C）。這3 個因素在煤礦安全風險評價中具有重要意義，涵蓋了事故的發生概率、工作環境的危險程度以及事故發生后的影響等方面。云模型方法可以通過建立云關系矩陣，描述評價指標之間的相互影響程度，從而更準確地評估煤礦安全風險等級。評價指標描述及得分情況見表1。

表1 評價指標描述及分值Table 1 Description and score of evaluation indicators 單位：分

1.2 評價方法

1.2.1 云定義

在云模型中，“云”通常指的是云計算（Cloud Computing）中的云服務[13]。云模型是一種用于處理不確定性和模糊性信息的數學模型，而在云計算的背景下，“云”特指通過網絡提供計算、存儲、數據庫、網絡、軟件等服務的虛擬化資源池。在云模型中，“云”可以被視為一個抽象的計算資源和服務的提供者，是一種靈活、可訪問的計算模型，為用戶提供了便利和效率[14]，將云模型和作業危險條件評價方法結合，能夠考慮到煤礦生產環節的多種風險因素，對煤礦安全風險評價具有綜合性、定量化、客觀性、指導性和全面性等諸多優點，有助于提高煤礦安全管理的科學性和有效性。

1.2.2 云的數字特征

一維云模型描述單指標對系統的影響，采用（Ex,En,He）數字特征來定量地表達定性的概念，在煤礦安全風險評估中，需要考慮多個相關指標，并綜合考慮來確定風險等級，包括對事故發生可能性、暴露于危險環境中的頻繁度，以及發生事故產生的后果等指標進行綜合評估。云模型可以描述風險指標的模糊性和不確定性，通過數字特征來定量地表達指標的特點。煤礦風險等級的數字特征見表2。由表2可知，其中期望（Ex）反映隨機變量平均取值的大??；熵（En）反映論域的范圍；超熵（He）反映了熵（En）的不確定性，超熵越大，說明模型的不確定性越大，模型云厚度越大[15]。由數字特征決定了一維云模型的期望曲線，其表達式見式（1）。

表2 風險等級數字特征Table 2 Digital characteristics of risk levels

1.2.3 云發生器

模型的核心算法是云發生器，通過云發生器能實現定量定性的轉化，計算確定度和云圖的繪制等，云發生器的步驟如下所述。

1）Input：期望Ex、熵En、超熵He和云滴數N。

①初次生成正態隨機Eni=NORM（En，He）；其中，NORM 為正態分布函數[15]。

②生成正態隨機xi=NORM（Ex，E2ni）。

③計算確定度，見式（2）。

式中，引入了隨機變量Eni，由此引入了隨機性。

④坐標（xi,μi）可以代表一個云滴。

⑤重復上述步驟直到產生設定的n個云滴為止，云模型中的各個云滴組團即構成了云圖。

2）Output：N個云滴。

通過云發生器得到一維云模型云圖，并將Ex、En和He數字特征在云圖中進行了具體化。

1.3 指標等級閾值的確定與風險等級劃分

通過逆向云發生器對大量指標數據進行分析，再通過云變換得到不同等級的云圖，實現了等級的柔性劃分，各指標等級云圖如圖1 所示。其中，橫坐標表示不同的風險等級，縱坐標表示該等級的確定度，云的形狀是由各指標的權重和得分決定的，通常是根據模糊綜合評價理論繪制而成，不同權重和得分的組合會形成不同形狀的云，反映了綜合評價結果的多樣性和復雜性。由圖1 可知，指標等級為一個云圖，且各云圖存在交叉，體現了等級值的模糊性，同時對定性指標進行量化處理。云圖既可以確定各指標的等級，也構造了確定度函數，為模糊綜合評價和未確知測度等理論提供了基礎。云圖上某一點的確定度是在一定范圍內隨機波動的，不是一個固定值，體現了等級值的隨機性[15]。

圖1 各指標等級云圖Fig.1 Cloud map of each indicator level

五陽煤礦是一座大型現代化礦井，位于潞安礦區東北部邊緣，行政區劃屬長治市，坐落于襄垣縣王橋鎮，井田南北長約12.97 km，東西寬約10 km，井田面積約58.951 3 km2，現核定生產能力為360 萬t/a。本文根據五陽礦現場實際情況，選取與安全風險評價有關的3 個指標，將指標數據帶入云模型，通過云發生器將其確定度矩陣和權重矩陣相乘得到最終的評價矩陣，部分安全風險的等級評價矩陣見表3。

表3 風險等級評價矩陣Table 3 Matrix of risk grade evaluation

基于閾值或標準，根據矩陣中的映射關系，計算每個風險因素的最終風險等級。通過將橫縱坐標的值相結合，以及采用權重和的方式來計算，以最大確定度原則確定最終的評價等級，結果對照評估參數表確定安全風險等級，分別對應紅、橙、黃、藍4 種顏色。評估參數見表4。

表4 評估參數Table 4 Evaluation parameters

2 系統架構及軟件編制

2.1 系統架構

云模型與四色圖動態管控系統充分融合的關鍵在于有效整合兩者的數據和功能，以實現協同工作和性能優化。

首先，需要建立云端平臺，用于存儲和處理大規模數據，同時提供強大的計算資源。在云平臺上，將四色圖動態管控系統的數據源整合進來，確保實時、準確地獲取地理信息、人口統計等關鍵數據。

其次，通過開發和使用合適的API 和接口，實現云模型與四色圖動態管控系統的通信和數據交換，可以包括實時數據傳輸、共享模型輸出結果等。通過建立高效的數據通道，確保云端模型能夠根據四色圖動態管控系統的實時反饋動態調整和優化模型參數，以更好地適應實際情況。另外，引入先進的機器學習和人工智能算法，使云模型能夠自主學習和優化，不斷提高其預測和分析能力。同時，將四色圖動態管控系統的實時監測結果作為反饋，用于實時更新模型，從而更精準地預測未來趨勢和變化。

最后，建立用戶友好的界面和控制臺，使用戶能夠輕松地訪問云模型和四色圖動態管控系統的功能，進行靈活的配置和調整?；谠颇Ｐ偷拿旱V安全風險四色圖動態管控系統主要由硬件和軟件構成[16]。該系統通過四色圖的變化實時反映煤礦各個區域的風險情況。系統的數據來源是煤礦企業上傳的基礎數據，用戶可以通過數據輸入界面與系統進行交互。系統利用嵌入的云模型，調用數據處理和渲染模塊，將風險評估結果與煤礦區域建立聯系。利用系統的實時互饋機制，系統可以自動完成由數據到四色圖的調控過程。通過該系統，管理人員能夠實時了解煤礦的風險狀態，并及時采取相應的管控措施，以提高煤礦安全管理的效率和準確性[17]。

煤礦安全風險四色圖動態管控系統架構主要由運行環境、數據層、業務層和展示層4 層架構構成，如圖2 所示。其中，數據層對系統數據進行處理和存儲；業務層對煤礦風險等級進行評價，將煤礦風險等級評價結果與煤礦風險區域進行關聯，主要包括風險評價、分區管理、風險顏色實時調控等；展示層對煤礦風險區域進行渲染，主要應用pixi.js 渲染引擎。

圖2 系統架構圖Fig.2 Diagram of system architecture

2.2 數據架構

數據架構采用分層方式，包括數據來源層、數據處理層和數據存儲層，如圖3 所示。數據來源層主要包括煤礦企業風險點數據、評價指標值數據、煤礦區域風險劃分數據等，這些數據通過人工錄入方式獲取。數據處理層采用云模型對錄入數據進行評價處理，并生成不同等級，將處理后的數據與煤礦風險區域進行關聯，為煤礦安全風險動態管控提供數據基礎[18]。數據存儲層主要將數據來源層和數據處理層的數據進行存儲，并提供數據的索引和查詢功能。同時按照用戶需求提供各種格式數據的導出，從而實現系統的數據轉換。

圖3 數據架構圖Fig.3 Diagram of data architecture

2.3 系統軟件編制

煤礦安全風險四色圖動態管控系統主要以渲染為主體，結合大量數據，既發揮了云模型解決風險評估過程中的模糊性和不確定性問題，又體現了煤礦安全風險四色圖動態管控系統對煤礦風險分布和等級的直觀展示，從而對煤礦安全風險進行全面動態管控[16]。

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煤礦安全風險四色圖動態管控系統主要包括服務器端和客戶端?？蛻舳酥饕M行數據錄入（風險點數據、評價指標值數據、風險區域數據）和煤礦安全風險四色圖展示。服務器主要完成數據處理和存儲等功能。煤礦安全風險四色圖動態管控系統功能模塊主要包括煤礦安全風險等級評估模塊和安全風險動態管控四色圖模塊，如圖4 所示。其中，煤礦安全風險等級評估模塊包括：風險點管理、評價指標管理、風險評估、風險分區。安全風險動態管控四色圖模塊包括風險等級評估與上色、動態管控、風險點信息介紹、風險四色圖導出。

圖4 系統總體功能Fig.4 Overall function of the system

3 應用實例

3.1 煤礦安全風險等級評估

基于云模型的煤礦安全風險四色圖動態管控系統提供了強大的風險點管理和風險評估功能，旨在提升煤礦安全管理的效率和準確性[19]。系統的風險點管理頁面為用戶提供了便捷的風險管理工具，主要功能如下所述。

1）風險管理清單下載：用戶可以通過模板下載功能，獲得包括風險點、辨識對象、檢查項目、風險類型、風險描述、管控措施、責任崗位等在內的風險管理清單。該清單提供了全面的風險信息，為準確辨識和評估風險提供了便利。

2）風險點數據上傳與導出：用戶可以通過上傳Excel 功能，將風險點數據批量導入系統中，實現風險點的快速錄入和管理。同時，系統支持風險點數據的導出功能，用戶可以將已經錄入系統的風險點數據導出為Excel 格式，方便進行數據備份、分析和共享。

在風險評估頁面，系統內嵌了云模型風險評估系統，為煤礦中的各個風險點提供了準確的風險等級評估。主要功能如下所述。

1）自動風險等級評估：用戶可以通過輸入LEC（Likelihood、Exposure、Consequence）值，系統將根據預設的評估模型自動進行風險等級的評估。針對特殊的風險點，系統支持用戶手動修改風險等級。這使得用戶能夠根據實際情況進行靈活調整，確保風險評估結果更加準確。

2）分區功能：系統提供了分區功能，可以將煤礦劃分為不同的區域。同一風險點的不同辨識對象將在同一分區內進行管理。使風險點的歸類更加清晰。五陽煤礦各風險點評估結果如圖5 所示。

圖5 五陽煤礦各風險點評估結果Fig.5 Assessment results of each risk point in Wuyang Coal Mine

3.2 安全風險動態管控四色圖

煤礦安全風險四色圖通過使用不同顏色來表示不同風險等級，幫助用戶直觀地了解煤礦中存在的風險情況。

1）風險等級評估與上色：系統通過第一步的風險點等級評估，根據每個風險點（即分區）中辨識對象的最高風險等級，為該分區上色。用紅橙黃藍4色標識重大風險區域、較大風險區域、一般風險區域、低風險區域，使用戶能夠全面地了解各個分區的風險程度[21]。

2）動態管控：當分區的最高風險等級發生改變時，四色圖會實時發生變化。通過實時反饋機制幫助用戶制定有針對性的控制措施和改進計劃，針對高風險區域采取及時有效的風險控制措施，提高煤礦的安全性能和風險防范能力。

3）風險點信息介紹：用戶可以點擊各個分區，以查看該風險點的詳細信息。包括風險名稱、風險描述和風險類型等。

4）風險四色圖導出：系統支持部分區域四色圖導出，用戶可以選擇需要導出的特定區域進行下載[22]，同時系統也支持全局矢量圖導出，方便進行全局的風險分析和報告制作。五陽礦七五回風大巷區域風險四色圖如圖6 所示。

圖6 五陽煤礦風險四色圖Fig.6 Four-color map of risk in Wuyang Coal Mine

通過以上功能，煤礦安全風險四色圖能夠直觀地展示煤礦中的風險分布和等級，幫助管理人員和相關人員更好地了解煤礦安全狀況，及時采取有效的管控措施。

4 結論

1）通過使用云模型風險評估系統，能夠有效提高風險辨識評估的準確性。云模型可以解決風險評估過程中的模糊性和不確定性問題，提供更科學的風險等級評估結果，為煤礦安全管理提供準確的風險等級信息。

2）基于云模型的煤礦安全風險四色圖動態管控系統具備實時動態管控功能。系統能夠根據風險等級評估結果，實時更新四色圖的顏色，反映煤礦中各個分區的風險情況。這種實時反饋機制使管理人員能夠實時了解煤礦的風險狀態，并及時采取相應的管控措施，提高煤礦安全管理的效率和準確性。

3）該系統在山西潞安五陽礦井成功運用，未來可以進一步擴展應用到更多煤礦中，為煤礦安全管理信息化、智能化的發展提供支持。通過不斷完善系統功能，為煤礦提供更全面的安全風險管理手段。