陶晨陽

（安徽理工大學經濟與管理學院， 安徽 淮南 232001）

0 引言

根據國家礦山安全檢查局統計，我國已確定的采掘接續緊張煤礦共計367 處，涉及山西、內蒙古等22個省（自治區）。一旦出現采掘失調，極有可能釀成重大安全生產事故，同時也可能導致煤炭產量 “斷崖式” 下降，對安全保供產生巨大影響[1]。因此，提升煤礦掘進速度已成為煤礦企業的迫切需要。同時，在2020年，中國基于推動實現可持續發展的內在要求和構建人類命運共同體的責任擔當，宣布了碳達峰、碳中和的目標愿景。在對接替緊張進行調整的過程中，為了實現 “雙碳” 目標必然要限制碳排放量的增加，即在盡量減少碳排放量增量的情況下緩解接替緊張問題。

目前，對于緩解接替緊張問題的研究多為對影響掘進速度的因素分析。如李飛[2]等分析了目前近年來煤礦巷道主要掘進技術的優缺點，探討了煤礦巷道掘進智能化發展；高青鋼[3]分析了煤礦采掘接替緊張的主要因素，指出掘進速度較慢是最主要的技術原因；周高建[4]、袁海生[5]分別對影響巷道掘進的主要因素進行了分析并給出了應對策略；丁光彬[6]通過對比不同的掘進方法、設備以及支護方法對裝備地質條件等影響因素的重要性進行排序。而對于煤礦碳排放的研究，主要針對煤礦生產整體碳排放量的核算以及減排研究，鮮有對煤礦生產過程的碳排放量的針對性研究，如曹原廣和劉娜[7]，基于生命周期法和井工煤炭開采工藝流程，分析了井工煤炭開采全生命周期的碳排放邊界和碳排放源，構建了煤炭開采全生命周期的碳排放核算模型，最后提出了煤炭生產企業的低碳發展對策。任世華、謝亞辰、焦小淼等[8]等基于煤炭開發全生命周期碳排放清單分析方法, 重點從生產用能、瓦斯排放及礦后活動3 個環節，測算煤炭開發過程碳排放量，基于碳排放量和排放特征分析,提出了煤炭開發過程實現碳中和的技術途徑；才慶祥[9]等在對露天煤礦的溫室氣體排放源構成進行全面分析的基礎上,建立了相應的碳排放計量模型。

目前鮮有學者針對煤礦掘進效率的角度研究如何緩解煤礦接替緊張的問題以及該過程的碳排放量，因此，基于SD 具有適合研究高階次、非線性、多重反饋的時變系統和能夠處理數據豐富度不高、準確度不足的復雜系統的特點[10-11]，利用SD 方法構建煤礦井下回采掘進的效率和碳排放仿真模型。

系統動力學（System dynamic, SD）由美國麻省理工的Jay.W.Forrester 教授創立，初期主要應用于工業企業的管理，隨后被廣泛應用于社會經濟、環境進程等領域[12-13]。SD 認為，系統的行為模式與特性主要取決于其內部的動態結構和反饋機制[14]。現有的煤礦碳排放研究多為通過生命周期建立能源消耗和碳排放清單，或者通過核算模型計算煤礦井下各個環節的能耗和碳排放。這些方法需要大量數據支撐，然而煤礦這方面的數據是比較稀少且難以獲取的。因此，提出利用SD 方法對陜西某煤礦井下掘進效率和碳排放進行動態仿真分析。根據該模型，動態分析了該煤礦的掘進效率和相關設備的碳排放量，并探索了人員配置與人員待遇對巷道掘進效率的影響，為煤礦緩解接替緊張問題提供參考。此外，還構建了煤礦回采與掘進的碳排放模型，計算了調整前后的碳排放量，為緩解接續緊張問題提供了更多的角度。

1 基于SD 的煤礦井下掘進建模

1.1 確定系統邊界與因果關系構建

煤礦生產物流系統極為復雜，不僅涉及生產過程中的物料流，還包括設備流、風流、水流、電流等[9]。主要對煤礦井下掘進系統進行仿真，對于煤礦掘進而言，影響掘進效率的因素可以按照工序分為掘進工序、支護工序、檢修工序、運輸工序。針對陜西某煤礦掘進系統進行仿真，由于該礦掘進產煤量較小，不會對掘進總效率產生影響，故在仿真過程中不考慮運輸系統對效率的影響，只考慮運輸系統的碳排放量，并且由于在井巷工程施工過程中各設備不會發生變動，也不考慮設備變動的影響。因此，主要考慮了影響掘進的人員因素，其中，人員因素又可以分為投入的人員數量與人均支出。圖1 反映了這種關系。

圖1 系統關系

1.2 影響因素因果關系構建

影響掘進效率的因素為三個工種投入的人數及支出，除此之外，還建立了掘進過程中的碳排放及人工成本模型，碳排放模型包含了巷道掘進過程中掘進設備、支護設備、通風設備、排水設備等設備正常運轉造成的碳排放，人工成本則包含了三個工種的平均薪資及總掘進時間。其因果關系如圖2。

圖2 因果關系

1.3 變量定義及參數設置

根據煤礦生產系統特點和實際生產情況，按照系統動力學建模要求定義各個變量（見表1）并對常量進行賦值（見表2）。其中，根據該礦的實際情況建立表函數，用來對應各工種人數與成本對該項工作的影響。

表1 變量定義

表2 常量賦值

1.4 系統流圖及方程構建

利用AnyLogic 仿真軟件并根據煤礦生產系統各個變量之間的因果關系建立該煤礦回采掘進效率與碳排放模型，并根據該煤礦的實際情況，利用Any-Logic 仿真軟件的表函數功能，將各工序投入的人數、人均成本與各工序的效率建立聯系，在模型的運行過程中，通過變量功能來實現對各工序人數與人均支出的調整，最終建立存量流量圖。如圖3 所示。

圖3 巷道掘進SD 圖

根據繪制的存量流量圖建立如下系統動力學方程。

1）首先確定各工序人數與投入成本對檢修、支護與掘進的影響，檢修工序工作人員分為技術員與檢修工，設定其檢修效率分別為1.1 與0.95，同時由于綜掘機一次只能容納一名司機，故不建立掘進人數影響率。

2）整體效率、總成本與總碳排放量函數。

2 基于SD 的煤礦掘進效率與碳排放仿真

某礦根據采掘計劃需要掘進一條長達1 753 m的巷道，計劃耗時9 個月完成。該巷道作業規程規定，該礦目前對此巷道的投入方案如下，一天工作3 班，其中，綜掘機司機共3 名，檢修工共6 名，支護工共15名，每人每月公司支出約13 500 元成本，經過3 個月的掘進，完成總長度約為405 m，按照當前速度計算，該巷道無法按時掘進完成，現利用AnyLogic 仿真軟件對煤礦掘進效率建立系統動力學模型，仿真步長為1 個月，對該礦的掘進效率進行仿真，仿真結果如下。

2.1 原方案結果分析

圖4-1 反映了剩余工程量隨著時間變化的關系，結果顯示，按照當前人員與支出方案，時間進入到第13 個月時，剩余工程量為負值，即在第12 個月才能完成掘進，嚴重影響了該礦正常的接替。圖4-2 則是掘進過程中影響實際效率的各工序的效率，從中可以看到，支護效率為81%，無故障時間占比，即每100 h設備能正常運轉的時間占比，該項數值為85.5%，掘進工序的效率則同為90%，從仿真結果來看，該巷道的各項工序工作效率均不能達到原計劃的要求，這最終導致了巷道掘進的整體進度慢于原計劃。因此，在進行優化時需要對三個工序同時進行調整，從而提升掘進整體的效率。

圖4 剩余工程量與各工序效率圖

2.2 單一要素方案對比分析

根據實際調查得知，該礦為瓦斯突出礦井，掘進每班人數不得超過18 人，故每日總人數為54 人，根據掘進規程，目前該巷道掘進共安排45 人，即存在9 人的調整空間。該礦各崗位支出等級可分為13 500元、16 000 元與21 000 元三檔。普通工人正常每月公司支出為13 500 元，進行激勵則為16 000 元，技術員正常每月支出為16 000 元，進行激勵則為21 000 元。目前該礦可自由調控的技術員、檢修工與支護工分別為3 人。由初始方案仿真結果得知，各項工序都無法滿足正常掘進的要求，其中支護效率最低，平均無故障時間比（每100 h 設備正常運行時間占比）其次。

首先，進行單一要素改變，即僅僅增加人員或者僅僅增加支出，嘗試解決這一問題。由于已經進行了3個月的掘進，故目前剩余工程量為1 348 m，以此數據為標準，根據不同方案重新進行仿真，按照計劃，需要在接下來的6 個月中完成掘進，仿真方案與結果如表3，圖5 則為兩個方案各工序效率，圖5-1 為方案1，圖5-2 為方案2。

表3 單一要素方案及仿真結果

圖5 兩種單一方案各工序效率圖

結果顯示，僅進行單一要素的改變無法滿足在接下來的6 個月內完成掘進的需求，其主要原因在于在僅改變一種要素的前提下，存在一些缺陷，無法對全面的調整各工序的工作效率。在僅增加各工序員工的方案中，由于綜掘機只能容納一名司機，對于掘進效率無法進行提升，而在僅增加支出的方案中，無法對技術員進行調整。導致了兩個方案均不能滿足任務，而從兩個方案的對比可以看出，提高支護人數相較于對支護員工進行激勵效果更加明顯，僅增加技術員對提高平均無故障運行時間比的效果要高于對檢修工進行激勵。

2.3 多要素方案對比分析

為了提升掘進效率，就必須要對涉及到掘進的各工序進行調整，由于單一要素的調整無法滿足需求，所以必須將增加員工數量與對員工進行激勵兩種方法結合起來。由于掘進不能進行員工數量調整，故必須進行員工激勵來提升掘進的效率，同時，提升支護人數的作用大于對支護工序的員工進行激勵，增加技術員的效果大于給檢修工進行激勵，因此在制定方案的過程中對三個工序分別給出三個建議。

1）對綜掘機司機進行激勵；

2）在檢修工序中，增加技術員數量與增加檢修工對實際的檢修效率提升不大，因此需要將增加員工與進行激勵結合；

3）在支護工序中，增加員工數量對該工序效率的提升優于對員工進行激勵，因此需優先增加支護工的數量。

因此新方案的提出則是結合了增加員工數量與提高支出進行激勵兩種手段，在確定了掘進工序與支護工序的優化方案基礎上，針對檢修工序進行調整。方案及結果如表4 所示。

表4 多要素方案及仿真結果

仿真結果顯示，以上3 種方案均可以在規定時間內完成掘進任務，為了進一步地探究各方案的優劣，本文在考慮成本的基礎上引入了碳排放量這一因素，通過綜合比較各方案的成本、碳排放與增加人員，選擇最優方案。各方案成本與碳排放量如表5 所示。

表5 各方案的成本、碳排放、增加人員

仿真結果顯示，方案1 是最佳方案，即增加三名技術員與三名支護工并且對掘進司機與檢修工提高支出，進行激勵。從完成掘進時間、成本與增加人員角度而言，三種方案均相同，方案1 的優勢在于其總碳排放量要低于方案2、方案3。

3 結論

為了實現 “雙碳” 目標與緩解我國煤礦接續緊張嚴重的問題，以陜西某煤礦為例，運用系統動力學（SD）方法構建了該煤礦的掘進效率和碳排放模型。基于這個模型，動態仿真分析了煤礦掘進的各工序對實際掘進效率的影響，探索了不同的人員與投入方案對掘進效率以及該過程碳排放量的影響。為該礦出現的較為嚴重的接續緊張問題提供了解決方案。得出結論如下：

1）對巷道掘進而言，支護工序效率與平均無故障運行時間比較低，是影響掘進整體效率的主要因素，也是具備提升空間的因素。

2）對于支護工序而言，增加支護員工相較于對員工進行激勵提升的效果更加明顯。

3）僅僅針對人員的增減或者是對各工序工作人員進行激勵無法有效的提升掘進的效率，因此為了提高煤礦的掘進效率，需要綜合考慮增加人員與進行激勵兩種方法。