CN103985057B - 煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置 - Google Patents
煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103985057B CN103985057B CN201410228027.6A CN201410228027A CN103985057B CN 103985057 B CN103985057 B CN 103985057B CN 201410228027 A CN201410228027 A CN 201410228027A CN 103985057 B CN103985057 B CN 103985057B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- disaster
- level
- causing
- evaluation
- factor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 57
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 title claims abstract description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 248
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 64
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 41
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 21
- 238000004880 explosion Methods 0.000 claims description 10
- 206010003497 Asphyxia Diseases 0.000 claims description 8
- BTCSSZJGUNDROE-UHFFFAOYSA-N gamma-aminobutyric acid Chemical compound NCCCC(O)=O BTCSSZJGUNDROE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 abstract description 29
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 abstract 8
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 78
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 3
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 3
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 2
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 2
- MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 4-(3,5-dimethylphenyl)-1,3-thiazol-2-amine Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C=2N=C(N)SC=2)=C1 MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010000369 Accident Diseases 0.000 description 1
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 description 1
- 206010052346 Brain contusion Diseases 0.000 description 1
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010033892 Paraplegia Diseases 0.000 description 1
- 208000028979 Skull fracture Diseases 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002817 coal dust Substances 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- -1 hydrogen sulfide Chemical compound 0.000 description 1
- 229910000037 hydrogen sulfide Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N nitrogen dioxide Inorganic materials O=[N]=O JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 231100000572 poisoning Toxicity 0.000 description 1
- 230000000607 poisoning effect Effects 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 1
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置。所述方法包括：根据致灾因子建立评价指标体系，评价指标体系包括多级致灾因子；根据评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构；实时采集最低一级致灾因子的数据，对最低一级致灾因子的数据进行归一化得到最低一级致灾因子的量纲归一值；根据加入模糊区间的层次分析法，计算各级致灾因子的权重及除最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值；计算评价指标体系的评价得分；根据评价得分进行安全风险评价或损失估计。本发明可以实时预测可能发生的瓦斯灾害事故严重程度、波及范围等，或者对可能产生的瓦斯灾害进行损失估计。
Description
技术领域
本发明实施例涉及煤矿风险预控技术领域，尤其涉及一种煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置。
背景技术
煤矿井下生产系统是一个以人、机、环境所组成的，空间分布极其复杂的系统。其中人工、自然因素共存，瓦斯、煤尘爆炸、突水、自然发火、顶板事故、机电事故等是其主要灾害形式，其中以瓦斯事故最为常见，其主要包括瓦斯爆炸、瓦斯窒息和瓦斯突出三类事故。
当前，煤矿针对瓦斯事故主要采取的是对瓦斯中的有害气体浓度进行实时监测预警的方式，并基于这种方式开发了一系列矿用瓦斯监测系统，如KJ83N矿井安全监控系统等，可监测甲烷浓度、一氧化碳浓度、二氧化氮、硫化氢等瓦斯气体，并实现超限声光报警、超限断电和甲烷风电闭锁控制等功能。当前瓦斯监测系统技术已经很成熟，尤其是实时监测数据的采集，为瓦斯灾害评价提供了最重要的基础分析数据。
通过对系统灾害进行安全评价，预知事故对整个煤矿系统的影响程度，有针对性地采取安全措施，才可以减少或者避免事故的发生。目前，对煤矿安全方面的评价主要有两种方式，二者侧重点不同。一种方法是针对煤矿当前的安全条件进行评价，建立以致灾因子为指标的评价指标体系，一般通过数学模型进行量化计算，计算出煤矿在安全方面的得分，从而根据分数预设区间判断煤矿在安全性上是否合格。另一种方法则着眼于发生灾害后的损失情况，进行灾害等级评估，在构建灾害评估指标的基础上，采用适当的模型，对灾害的破坏程度和造成的损失进行评估，评价时一般采用区间数替代单一实数值作为评价模型的原始输入，利用线性加权评价函数得出结果即为受灾后的灾害破坏程度和等级。
上述现有技术，分别从安全检查和灾害统计的角度对煤矿安全和灾害进行了评价，但是，如何通过对致灾因子进行实时评估得出可能发生灾害的破坏程度和损失估计等信息，并没有进行相关的设计和关联。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置，以通过对致灾因子进行实时评估得出可能发生灾害的破坏程度、波及范围或损失估计等信息。
第一方面，本发明实施例提供了一种煤矿安全风险评价或损失估计方法，所述方法包括：
根据致灾因子建立评价指标体系，所述评价指标体系包括多级致灾因子；
根据所述评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构；
实时采集最低一级致灾因子的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值；
根据加入模糊区间的层次分析法，计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值，其中，对于除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子，该致灾因子的量纲归一值依赖于下一级中与该致灾因子相对应的致灾因子的量纲归一值和权重；
根据所述多层次递阶结构和各级致灾因子的量纲归一值及权重计算所述评价指标体系的评价得分；
根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计。
第二方面，本发明实施例还提供了一种煤矿安全风险评价或损失估计装置，所述装置包括：
第一建立模块，用于根据致灾因子建立评价指标体系，所述评价指标体系包括多级致灾因子；
第二建立模块，用于根据所述评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构；
采集模块，用于实时采集最低一级致灾因子的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值；
第一计算模块，用于根据加入模糊区间的层次分析法，计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值，其中，对于除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子，该致灾因子的量纲归一值依赖于下一级中与该致灾因子相对应的致灾因子的量纲归一值和权重；
第二计算模块，用于根据所述多层次递阶结构和各级致灾因子的量纲归一值及权重计算所述评价指标体系子的评价得分；
评价模块，用于根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计。
本发明实施例提供的煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置，通过根据致灾因子建立评价指标体系，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构，实时采集最低一级致灾因子的数据，根据最低一级致灾因子的数据计算各级致灾因子的量纲归一值及权重，计算所述评价指标体系的评价得分，根据所述评价得分进行安全风险评价或损失估计。可以从瓦斯灾害的产生根源上入手，寻找出煤矿瓦斯灾害的致灾因子和其可能产生的瓦斯事故损失之间的联系，并通过量化方法和指标函数对其进行计算和评价，实时预测可能发生的瓦斯灾害事故严重程度、波及范围等，或者对可能产生的瓦斯灾害进行损失估计，反馈致灾因子的整改意见，从源头尽量避免瓦斯事故的发生，并在瓦斯灾害发生时及时提供相关处理，达到风险预控的效果。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的一种煤矿安全风险评价或损失估计方法的流程图；
图2是本发明第一实施例提供的煤矿安全风险评价或损失估计方法中的评价指标体系为灾害危险性等级的评价指标体系的示意图；
图3是本发明第一实施例提供的煤矿安全风险评价或损失估计方法中的评价指标体系为灾害损失等级的评价指标体系的示意图；
图4是本发明第二实施例提供的一种煤矿安全风险评价或损失估计装置的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
图1示出了本发明的第一实施例。
图1是本发明第一实施例提供的一种煤矿安全风险评价或损失估计方法的流程图，该方法适用于对各种煤矿进行安全风险评价或者损失估计，主要针对煤矿信息化系统进行数据挖掘，基于多源数据进行灾害评估，可由煤矿信息化系统执行，该方法具体包括如下步骤：
步骤110，根据致灾因子建立评价指标体系，所述评价指标体系包括多级致灾因子。
引起煤矿瓦斯各类事故的致灾因子种类较多，且数量庞大，在对井下事故进行评价前，需要选取合适的致灾因子集合作为评价体系。
根据瓦斯灾害特点，选取合适的致灾因子，建立评价指标体系，所述评价指标体系可以为灾害危险性等级的评价指标体系，也可以是灾害损失等级的评价指标体系。图2是本发明第一实施例提供的煤矿安全风险评价或损失估计方法中的评价指标体系为灾害危险性等级的评价指标体系的示意图，图3是本发明第一实施例提供的煤矿安全风险评价或损失估计方法中的评价指标体系为灾害损失等级的评价指标体系的示意图。
如图2所示，在灾害危险性等级的评价指标体系中共分3个二级致灾因子：瓦斯爆炸、瓦斯突出和瓦斯窒息；每个二级致灾因子下包含若干三级致灾因子，包括井下通风、安全管理、机电设备、矿井类别、井下人员、次生灾害等，根据二级致灾因子的不同，三级致灾因子的内容也有部分区别。如图2、图3所示，其中，灾害危险性等级又是灾害损失等级的评价指标体系中的一个二级致灾因子。图2、图3中的致灾因子的具体意义如下：
瓦斯爆炸：
瓦斯爆炸的致灾因子即评价指标主要包含氧气含量、瓦斯浓度和热源温度三个指标。瓦斯的爆炸极限为5％—16％，当瓦斯浓度低于5％时，遇火不能发生爆炸，但能在火焰外围形成燃烧层，属于一般危险程度；当瓦斯浓度为9.5％时，其爆炸威力最大(氧气和瓦斯完全反应)属于严重危险程度；当瓦斯浓度在16％以上时，会失去其爆炸性，但在空气中遇火仍会燃烧；当氧气浓度低于12％时，瓦斯混合气体也会失去爆炸性，遇火不会爆炸，以上两种属于中度危险程度。
瓦斯突出：
瓦斯突出的致灾因子即评价指标主要包含煤层厚度、煤层垂深、煤层倾角、瓦斯放散初速度指标、煤的坚固性系数、软分层厚度、煤层瓦斯含量、煤的孔隙率、煤层瓦斯压力等。
煤层厚度小于2米属于一般危险程度，大于等于2米但小于3.5米为中度危险程度，大于等于3.5米为严重危险程度。
煤层垂深小于200米属于一般危险程度，大于200米但小于500米属于中度危险程度，大于等于500米属于严重危险程度。
煤层倾角小于10度属于一般危险程度，大于等于10度但小于20度为中度危险程度，大于等于20度为严重危险程度。
瓦斯放散初速度指标小于10为一般危险程度，大于等于10但小于15为中度危险程度，大于等于15属于严重危险程度。
煤的坚固性系数大于等于0.3为一般危险程度，大于等于0.2但小于0.3为中度危险程度，小于0.2属于严重危险程度。
软分层厚度小于0.1米属于一般危险程度，大于等于0.1米但小于0.3米属于中度危险程度，大于等于0.3米为严重危险程度。
煤层瓦斯含量小于5立方米/吨属于一般危险程度，大于等于5立方米/吨但小于15立方米/吨为中度危险程度，大于等于15立方米/吨为严重危险程度。
煤的孔隙率小于0.02立方米/吨属于一般危险程度，大于等于0.02立方米/吨但小于0.1立方米/吨属于中度危险程度，大于等于0.1立方米/吨为严重危险程度。
煤层瓦斯压力小于0.74MPa属于一般危险程度，大于等于0.74MPa但小于1.5MPa属于中度危险程度，大于等于1.5MPa为严重危险程度。
表1为各致灾因子即影响指标的危险程度区间。
表1 影响指标危险程度区间
瓦斯窒息：
瓦斯窒息的致灾因子即评价指标是瓦斯的浓度，瓦斯浓度低于5％时，窒息情况发生较少，属于一般危险程度；当瓦斯浓度达到9％以上时，所在区域的人员会窒息，属于严重危险程度；在5％～9％之间时，属于中等危险程度。
井下通风：
井下通风代表通风网络的合理性，其致灾因子即主要指标包括风量比、通风能力、自然风压、有效供风率、风速合格率、矿井漏风率、局部风压等。根据矿井实际情况的不同，指标选取及分值分配也有差异。井下通风的合理性将会对危险性评价得分产生分数影响，当井下通风网络合理、设施安全，则对分数有5％～10％左右的减少；当井下通风网络存在问题时，可能会对分数造成5％左右的增分。
机电设备：
机电设备的致灾因子即主要指标包括设备失爆率、设备正常工作数量、设备正常工作率等。机电设备的安全性将会对危险性评价得分产生分数影响，当机电设备状态正常时，则对分数有5％～10％左右的减少；当机电设备存在隐患时，可能会对分数造成5％左右的增分。
矿井类别：
可将矿井划分为高瓦斯矿井、低瓦斯矿井、煤与瓦斯突出矿井，各类别矿井的影响系数不同。根据煤矿具体情况的不同，高瓦斯矿井将会对危险性评价得分增加10％左右的得分，低瓦斯矿井将增加0～5％左右的得分，突出矿井增加15％～20％左右的得分。
次生灾害：
次生灾害主要包括各类灾害的发生概率等，包括顶板事故概率和火灾事故概率等。
安全管理：
安全管理主要包括规章制度的制定情况和在工作中对安全规章的执行以及制度落实的程度等。不同的煤矿可能会制定不同的规则，因此本部分指标是动态可变的，将与煤矿的安全管理策略保持一致。也可直接与质量标准化系统同步相关得分。
避难设施：
避难设施主要包括避灾路线的合理性、避灾路线的畅通、避难硐室的合理性等指标。避难设施安排的合理性将会对灾害损失评估得分产生分数影响，当避难设施建设到位，则对分数有5％～10％左右的减少；当避难设施存在隐患时，可能会对分数造成5％左右的增分。
供水施救系统建设：
供水施救系统建设主要包括供水施救系统运行情况、灾害区域供水点数量、供水设施设备运转正常数量等。供水施救系统的运行情况将会对灾害损失评估得分产生分数影响，当供水施救设施运转正常，则对分数有5％～10％左右的减少；否则不减分或可能会对分数造成5％左右的增分。
压风自救系统建设：
压风自救系统建设主要包括压风自救系统运行情况、灾害区域压风设施数量、压风设施设备运转正常数量等。压风自救系统的运行情况将会对灾害损失评估得分产生分数影响，当压风自救设施运转正常，则对分数有5％～10％左右的减少；否则不减分或可能会对分数造成5％左右的增分。
通信联络系统建设：
通信联络系统建设主要包括通信联络系统运行情况、灾害区域通信设施数量、通信设施设备运转正常数量等。通信联络系统的运行情况将会对灾害损失评估得分产生分数影响，当系统设施运转正常，则对分数有5％～10％左右的减少；否则不减分或可能会对分数造成5％左右的增分。
应急预案执行程度：
应急预案执行程度主要用于评价在灾害发生时相关部门采取的措施是否符合应急预案的规定，内容依据不同的应急预案而有区别，执行预案到位将会对灾害损失评估得分产生分数影响，可能会对分数有5％～10％左右的减少；预案执行不到位或超时则无法减分或可能会对分数造成5％左右的增分。
步骤120，根据所述评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构。
由于所述评价指标体系包括多级致灾因子，计算所述评价指标体系的评价得分时需要从低级开始往高级计算，即需要建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构，并将其目标函数用线性函数表示，计算公式如下：
M＝A×ω1+B×ω2+C×ω3+D×ω4+…
其中，M表示所述评价指标体系的评价得分，A、B、C、D等表示所述评价指标体系的二级指标即二级致灾因子的量纲归一值，其取值依赖于下一级的指标和权重，即α1、α2、α3、α4等表示三级指标的量纲归一值，ωi(i＝1,2,3,4,…)、(j＝1,2,3,4,…)分别表示二级、三级各指标即致灾因子的权重，且满足归一化原则。
步骤130，实时采集最低一级致灾因子的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值。
实时采集所述评价指标体系中最低一级致灾因子即最低一级评价指标的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化计算得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值。
步骤140，根据加入模糊区间的层次分析法，计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值。
其中，对于除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子，该致灾因子的量纲归一值依赖于下一级中与该致灾因子相对应的致灾因子的量纲归一值和权重。
层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一种多目标多准则的决策方法，是美国运筹学家萨迪教授基于在决策中大量因素无法定量地表达出来而又无法回避决策过程中决策者的选择和判断所起的决定作用，于20世纪70年代初提出的。AHP法必须将评估目标分解成一个多级指标，对于每一级中各指标的相对重要性给出判断，它的信息主要是基于人们对于每一层次中各指标相对重要性做出判断，这种判断通过引入1～9比率标度进行定量化。表2是两个指标重要性相比的标度取值及含义。
表2两指标重要性之比的标度取值及含义
但是确定相关度的专家面临的往往是复杂的社会经济问题，由于问题的复杂性和不确定性，很难客观地做出明确的评判和决策。专家在给出因素评价矩阵时更愿意用区间范围而不是确定数值来表达比较结果。本步骤利用加入模糊区间的层次分析法(Fuzzy-AHP)来确定各致灾因子的权重，并用变异系数进行修正。具体分为4步：1)确定评价因素集U＝{U1，U2，……Um}并建立目标函数，其中Ui(i＝1，2，……，m)表示项目的第i个致灾因子，m表示致灾因子的数量；2)确定因素评价矩阵；3)应用区间模糊因素评价矩阵求解指标和权重；4)按照目标函数通过指标的量纲归一值和对应的权重值进行评价运算。
优选的，所述计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值包括：
获取第k组由加入模糊区间的层次分析法中的1-9比率标度建立的表示与上一级中的任意一个致灾因子相对应的当前级致灾因子中的任意两个或者一个之间相对重要性的数字度量尺度；
由第k名专家依据加入模糊区间的层次分析法中的1-9比率标度建立表示与上一级中的任意一个致灾因子相对应的当前级致灾因子(上一级中的任意一个致灾因子都有影响该致灾因子的影响指标，即当前级致灾因子，如图2中的致灾因子安全管理所对应的当前级中的致灾因子为规章制度制定和制度执行情况)中任意两个或者一个(即一个致灾因子与该致灾因子自己相比)之间相对重要性的数字度量尺度，第k名专家建立的所述数字度量尺度为第k组数字度量尺度。人为将所述第k组数字度量尺度输入煤矿信息化系统，煤矿信息化系统获取所述第k组数字度量尺度。
根据第k组所述数字度量尺度建立所述当前级致灾因子的第k个模糊因素评价矩阵，所述第k个模糊因素评价矩阵表示如下：
其中，rij为数字度量尺度，rij＝(lij,mij,uij)表示为模糊数，其中，lij，uij为区间模糊，l表示区间模糊的下限，u表示区间模糊的上限，u-l表示模糊程度，mij表示致灾因子i比致灾因子j的相对重要程度，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,K，n表示与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的数量，K表示所述模糊因素矩阵的数量或者数字度量尺度的组数；
当u-l的值越大时模糊程度越高，当u-l＝0时则是非模糊的。同普通因素评价矩阵相比，模糊因素评价矩阵的根本改变在于对每个指标即致灾因子都有一个模糊的判断区间eij＝uij-lij，该区间反映了专家评判结果的可信度，即eij越大，可信度越小。其中，因素评价矩阵是指在评价指标体系中，针对上一层次的某个元素，本层与之相连的有关元素之间的相对重要性比。
综合K个模糊因素评价矩阵得到矩阵WK，所述矩阵WK表示如下：
其中，，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n；
wij即K组数字度量尺度的rij的均值，WK可以认为是K个模糊因素评价矩阵的均值。
按照如下公式计算所述矩阵WK中第q层元素的初始权重Dq：
其中，表示所述矩阵WK中第q行元素的和，表示所述矩阵WK中全部元素的和，所述初始权重Dq表示为一个模糊数，q＝1,2,…,n；
计算去模糊指标权重，计算公式如下：
其中，p(Dq≥D1,D2,……)＝min{p(Dq≥D1),p(Dq≥D2),……}，
p(Dq≥D1,D2,……)＝min{p(Dq≥D1),p(Dq≥D2),……}表示任意一个模糊数大于或等于其他模糊数的可能性程度是该模糊数大于或等于其他模糊数的概率的最小值。
将所述去模糊指标权重ωq作为与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级第q个致灾因子的权重；
根据与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级所有致灾因子的权重和当前级致灾因子的量纲归一值，按照如下公式计算所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值：
其中，A表示所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值，α1,α2,…,αn表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的量纲归一值，表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的权重。
例如：假设有3个专家，现在对4个三级致灾因子：安全管理(C1)、瓦斯突出主因参数(C2)、次生灾害(C3)、矿井类别影响参数(C4)进行评价，求取各致灾因子的权重。分以下几步计算：
第一步，专家评分。
根据第一个专家评分，组成模糊因素评价矩阵R1：
| C1 | C2 | C3 | C4 | |
| C1 | (1，1，1) | (1/3，1/2，1) | (1/2，1，1) | (2，3，4) |
| C2 | (1，2，3) | (1，1，1) | (1，1，2) | (1，2，3) |
| C3 | (1，1，2) | (1/2，1，1) | (1，1，1) | (1，2，3) |
| C4 | (1/4，1/3，1/2) | (1/3，1/2，1) | (1/3，1/2，1) | (1，1，1) |
根据第二个专家评分，组成模糊因素评价矩阵R2：
| C1 | C2 | C3 | C4 | |
| C1 | (1，1，1) | (1/3，1/2，1) | (1/2，1，1) | (3，4，5) |
| C2 | (1，2，3) | (1，1，1) | (1，2，3) | (2，3，4) |
| C3 | (1，1，2) | (1/3，1/2，1) | (1，1，1) | (1，2，3) |
| C4 | (1/5，1/4，1/3) | (1/4，1/3，1/2) | (1/3，1/2，1) | (1，1，1) |
根据第三个专家评分，组成模糊因素评价矩阵R3：
| C1 | C2 | C3 | C4 | |
| C1 | (1，1，1) | (1/2，1，1) | (1/3，1/2，1) | (2，3，4) |
| C2 | (1，1，2) | (1，1，1) | (1，1，2) | (2，3，4) |
| C3 | (1，2，3) | (1/2，1，1) | (1，1，1) | (2，3，4) |
| C4 | (1/4，1/3，1/2) | (1/4，1/3，1/2) | (1/4，1/3，1/2) | (1，1，1) |
如果将R1、R2、R3合成一个矩阵，如下：
第二步，计算矩阵。
计算例如其中C1对C2的比较模糊值为黄色方格的值为r12，则w12计算如下：
(1/3+1/3+1/2)/3＝0.3889
(1/2+1/2+1)/3＝0.6667
(1+1+1)/3＝1
则C1对C2的比较模糊值是W12＝(0.39，0.67，1)。计算所有wij，得到矩阵WK：
| C1 | C2 | C3 | C4 | |
| C1 | (1，1，1) | (0.39，0.67，1) | (0.44，0.83，1) | (2.33，3.33，4.33) |
| C2 | (1，1.67，2.67) | (1，1，1) | (1，1.33，2.33) | (1.67，2.67，3.67) |
| C3 | (1，1.33，2.33) | (0.44，0.83，1) | (1，1，1) | (1.33，2.33，3.33) |
| C4 | (0.23，0.31，0.44) | (0.28，0.39，0.67) | (0.31，0.44，0.83) | (1，1，1) |
第三步，计算初始权重。
就是WK中全部数值的和，即(1，1，1)+(0.39，0.67，1)+……+(0.31，0.44，0.83)+(1，1，1)＝(14.43，20.14，27.62)，就是某一行全部数值的和，如第一行的C1的值就是(1，1，1)+(0.39，0.67，1)+(2.33，3.33，4.33)＝(4.17，5.83，7.33)。
这时再求
得到D1＝(0.15，0.29，0.51)，D2＝(0.17，0.33，0.67)，D3＝(0.14，0.27，0.54)，D4＝(0.07，0.11，0.20)。
第四步，模糊调整，求最终权重。
计算C1分别大于C2，C3，C4的可能程度：
C1大于C2的概率为(0.17-0.51)/[(0.29-0.51)-(0.33-0.17)]＝0.8913,
C1大于C3的概率为1,
C1大于C4的概率为1,
因此，C1大于C2的概率是这里最小的，即C1大于C2，C3，C4的概率为0.8913。
同理，得到C2大于C1，C3，C4的概率是1，C3大于C1，C2，C4的概率是0.8622，C4大于C1，C2，C3的概率是0.1349。
因此，C1的最终权重是0.8913/(0.8913+1+0.8622+0.1349)＝0.3086，
C2的最终权重是1/(0.8913+1+0.8622+0.1349)＝0.3462，
C3的最终权重是0.8622/(0.8913+1+0.8622+0.1349)＝0.2985，
C4的最终权重是0.1349/(0.8913+1+0.8622+0.1349)＝0.0467。
步骤150，根据所述多层次递阶结构和各级致灾因子的量纲归一值及权重计算所述评价指标体系的评价得分。
由步骤140计算得到了二级致灾因子的量纲归一值及权重，将所述二级致灾因子的量纲归一值及权重代入所述多层次递阶结构
M＝A×ω1+B×ω2+C×ω3+D×ω4+…
计算得到所述评价指标体系的评价得分。
步骤160，根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计。
根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价，预测可能发生的瓦斯灾害事故严重程度、波及范围等，或者对可能产生的瓦斯灾害进行损失估计。
优选的，所述根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计包括：
根据所述评价指标体系的评价得分确定灾害的危险等级或者损失等级；
根据所述灾害的危险等级或者损失等级估计灾害的安全风险或者损失程度。
当所述评价指标体系为灾害危险性等级的评价指标体系时，根据所述灾害危险性等级的评价指标体系的评价得分确定灾害的危险等级。其中，所述灾害的危险等级分为A、B、C、D、E五个危险等级，当所述评价得分为90以上时属于A级，表示该区域极易发生危险，且影响最严重；当所述评价得分为80-90时属于B级，表示该区域发生瓦斯事故的概率相对较高，可能会造成较大影响；当所述评价得分为70-80时属于C级，表示该区域发生瓦斯事故的概率相对较高，可能会造成较大影响；当所述评价得分为60-70时属于D级，表示该区域发生瓦斯事故的概率很小，且应对措施到位，不会造成大的伤亡和损失；当所述评价得分为60以下时属于E级，表示该区域相对安全，基本不会发生瓦斯事故。评价得分M落在那个级别区间，可以确定灾害的危险等级。危险等级可以提供包括影响范围、资源损失量、损失总价值、直接损失、间接损失、人员伤亡、伤亡抚恤金等危害的估计值。
当所述评价指标体系为灾害损失等级的评价指标体系时，根据所述灾害损失等级的评价指标体系的评价得分确定灾害的损失等级。由于灾害危险性等级又是所述灾害损失等级的评价指标体系的一个二级致灾因子，当危险性等级为A、B、C、或D级时，可对灾害进行损失估计，确定灾害的损失等级。计算图3所示的灾害损失等级的评价指标体系的评价得分时，对于灾害危险性等级的量纲归一值，只需按照图2所示的灾害危险性等级的评价指标体系的评价得分进行归一化即可得到。其中，所述灾害的损失等级分为A、B、C、D、E五个损失等级，当所述评价得分为90以上时属于A级，表示该区域有可能发生重大伤亡事故，可能造成井下人员死亡、截瘫、肢体断离、双目失明、颅骨骨折造成严重脑挫伤、需经大手术才能拯救生命的、其他导致工人需要卧床休息三年以上的无法工作的严重伤势，并造成100万元以上经济损失的；当所述评价得分为80-90时属于B级，表示可能发生重大侥幸事故，可能引发瓦斯爆炸、火灾，造成全公司停产8小时以上，并造成直接经济损失100万以上；当所述评价得分为70-80时属于C级，表示有可能发生较大(性质严重)侥幸事故，可能引发井下瓦斯自燃、一氧化碳超限、盲巷缺氧窒息、中毒等情况，并造成100万元以下经济损失的；当所述评价得分为60-70时属于D级，表示可能发生一般侥幸事故，即事故因发现及时、应急措施到位而并未造成人员伤亡，经济损失50万以下的；当所述评价得分为60以下时属于E级，表示基本不会发生事故，没有损失。
本实施例通过根据致灾因子建立评价指标体系，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构，实时采集最低一级致灾因子的数据，根据最低一级致灾因子的数据计算各级致灾因子的量纲归一值及权重，计算所述评价指标体系的评价得分，根据所述评价得分进行安全风险评价或损失估计。可以从瓦斯灾害的产生根源上入手，寻找出煤矿瓦斯灾害的致灾因子和其可能产生的瓦斯事故损失之间的联系，并通过量化方法和指标函数对其进行计算和评价，实时预测可能发生的瓦斯灾害事故严重程度、波及范围等，或者对可能产生的瓦斯灾害进行损失估计，反馈致灾因子的整改意见，从源头尽量避免瓦斯事故的发生，并在瓦斯灾害发生时及时提供相关处理，达到风险预控的效果。
图4示出了本发明的第二实施例。
图4是本发明第二实施例提供的一种煤矿安全风险评价或损失估计装置的示意图。本实施例提供的煤矿安全风险评价或损失估计装置用于实现第一实施例提供的煤矿安全风险评价或损失估计方法。如图4所示，本实施例所述的煤矿安全风险评价或损失估计装置包括：第一建立模块410、第二建立模块420、采集模块430、第一计算模块440、第二计算模块450和评价模块460。
其中，第一建立模块410用于根据致灾因子建立评价指标体系，所述评价指标体系包括多级致灾因子；
第二建立模块420用于根据所述评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构；
采集模块430用于实时采集最低一级致灾因子的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值；
第一计算模块440用于根据加入模糊区间的层次分析法，计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值，其中，对于除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子，该致灾因子的量纲归一值依赖于下一级中与该致灾因子相对应的致灾因子的量纲归一值和权重；
第二计算模块450用于根据所述多层次递阶结构和各级致灾因子的量纲归一值及权重计算所述评价指标体系子的评价得分；
评价模块460用于根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计。
优选的，所述评价指标体系包括灾害危险性等级的评价指标体系和灾害损失等级的评价指标体系。
优选的，所述评价模块包括：
确定子模块，用于根据所述评价指标体系的评价得分确定灾害的危险等级或者损失等级；
估计子模块，用于根据所述灾害的危险等级或者损失等级估计灾害的安全风险或者损失程度。
优选的，所述第一计算模块包括：
获取子模块，用于获取第k组由加入模糊区间的层次分析法中的1-9比率标度建立的表示与上一级中的任意一个致灾因子相对应的当前级致灾因子中的任意两个或者一个之间相对重要性的数字度量尺度；
建立子模块，用于根据第k组所述数字度量尺度建立所述当前级致灾因子的第k个模糊因素评价矩阵，所述第k个模糊因素评价矩阵表示如下：
其中，rij为数字度量尺度，rij＝(lij,mij,uij)表示为模糊数，其中，lij，uij为区间模糊，l表示区间模糊的下限，u表示区间模糊的上限，u-l表示模糊程度，mij表示致灾因子i比致灾因子j的相对重要程度，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,K，n表示与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的数量，K表示所述模糊因素评价矩阵的数量或者数字度量尺度的组数；
综合子模块，用于综合K个模糊因素评价矩阵得到矩阵WK，所述矩阵WK表示如下：
其中，，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n；
初始权重计算子模块，用于按照如下公式计算所述矩阵WK中第q层元素的初始权重Dq：
其中，表示所述矩阵WK中第q行元素的和，表示所述矩阵WK中全部元素的和，所述初始权重Dq表示为一个模糊数，q＝1,2,…,n；
去模糊指标权重计算子模块，用于计算去模糊指标权重，计算公式如下：
其中，p(Dq≥D1,D2,……)＝min{p(Dq≥D1),p(Dq≥D2),……}，
权重得出子模块，用于将所述去模糊指标权重ωq作为与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级第q个致灾因子的权重；
量纲归一值计算子模块，用于根据与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级所有致灾因子的权重和当前级致灾因子的量纲归一值，按照如下公式计算所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值：
其中，A表示所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值，α1,α2,…,αn表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的量纲归一值，表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的权重。
本实施例通过第一建立模块410根据致灾因子建立评价指标体系；第二建立模块420根据所述评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构；采集模块430实时采集最低一级致灾因子的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值；第一计算模块440根据加入模糊区间的层次分析法，计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值；第二计算模块450根据所述多层次递阶结构和各级致灾因子的量纲归一值及权重计算所述评价指标体系子的评价得分；评价模块460根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计。可以从瓦斯灾害的产生根源上入手，寻找出煤矿瓦斯灾害的致灾因子和其可能产生的瓦斯事故损失之间的联系，并通过量化方法和指标函数对其进行计算和评价，实时预测可能发生的瓦斯灾害事故严重程度、波及范围等，或者对可能产生的瓦斯灾害进行损失估计，反馈致灾因子的整改意见，从源头尽量避免瓦斯事故的发生，并在瓦斯灾害发生时及时提供相关处理，达到风险预控的效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (4)
1.一种煤矿安全风险评价或损失估计方法，其特征在于，所述方法包括：
根据致灾因子建立评价指标体系，所述评价指标体系包括多级致灾因子；
根据所述评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构；
实时采集最低一级致灾因子的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值；
根据加入模糊区间的层次分析法，计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值，其中，对于除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子，该致灾因子的量纲归一值依赖于下一级中与该致灾因子相对应的致灾因子的量纲归一值和权重；
根据所述多层次递阶结构和各级致灾因子的量纲归一值及权重计算所述评价指标体系的评价得分；
根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计；
其中，在进行安全风险评价时，所述评价指标体系为灾害危险性等级的评价指标体系，在灾害危险性等级的评价指标体系中共分3个二级致灾因子：瓦斯爆炸、瓦斯突出和瓦斯窒息；在进行损失估计时，所述评价指标体系为灾害损失等级的评价指标体系，灾害危险性等级是灾害损失等级的评价指标体系中的一个二级致灾因子；
其中，所述计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值包括：
获取第k组由加入模糊区间的层次分析法中的1-9比率标度建立的表示与上一级中的任意一个致灾因子相对应的当前级致灾因子中的任意两个或者一个之间相对重要性的数字度量尺度；
根据第k组所述数字度量尺度建立所述当前级致灾因子的第k个模糊因素评价矩阵，所述第k个模糊因素评价矩阵表示如下：
其中，rij为数字度量尺度，rij＝(lij,mij,uij)表示为模糊数，其中，lij，uij为区间模糊，l表示区间模糊的下限，u表示区间模糊的上限，u-l表示模糊程度，mij表示致灾因子i比致灾因子j的相对重要程度，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,K，n表示与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的数量，K表示所述模糊因素评价矩阵的数量或者数字度量尺度的组数；
综合K个模糊因素评价矩阵得到矩阵WK，所述矩阵WK表示如下：
其中，
按照如下公式计算所述矩阵WK中第q层元素的初始权重Dq：
其中，表示所述矩阵WK中第q行元素的和，表示所述矩阵WK中全部元素的和，所述初始权重Dq表示为一个模糊数，q＝1,2,…,n；
计算去模糊指标权重，计算公式如下：
其中，p(Dq≥D1,D2,……)＝min{p(Dq≥D1),p(Dq≥D2),……}，
将所述去模糊指标权重ωq作为与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级第q个致灾因子的权重；
根据与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级所有致灾因子的权重和当前级致灾因子的量纲归一值，按照如下公式计算所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值：
其中，A表示所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值，α1,α2,…,αn表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的量纲归一值，表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的权重。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计包括：
根据所述评价指标体系的评价得分确定灾害的危险等级或者损失等级；
根据所述灾害的危险等级或者损失等级估计灾害的安全风险或者损失程度。
3.一种煤矿安全风险评价或损失估计装置，其特征在于，所述装置包括：
第一建立模块，用于根据致灾因子建立评价指标体系，所述评价指标体系包括多级致灾因子；
第二建立模块，用于根据所述评价指标体系中的每级致灾因子，建立用于计算所述评价指标体系的评价得分的多层次递阶结构；
采集模块，用于实时采集最低一级致灾因子的数据，对所述最低一级致灾因子的数据进行归一化得到所述最低一级致灾因子的量纲归一值；
第一计算模块，用于根据加入模糊区间的层次分析法，计算所述多层次递阶结构中的各级致灾因子的权重及除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子的量纲归一值，其中，对于除所述最低一级之外的其它各级的致灾因子，该致灾因子的量纲归一值依赖于下一级中与该致灾因子相对应的致灾因子的量纲归一值和权重；
第二计算模块，用于根据所述多层次递阶结构和各级致灾因子的量纲归一值及权重计算所述评价指标体系子的评价得分；
评价模块，用于根据所述评价指标体系的评价得分进行安全风险评价或损失估计；
其中，在进行安全风险评价时，所述评价指标体系为灾害危险性等级的评价指标体系，在灾害危险性等级的评价指标体系中共分3个二级致灾因子：瓦斯爆炸、瓦斯突出和瓦斯窒息；在进行损失估计时，所述评价指标体系为灾害损失等级的评价指标体系，灾害危险性等级是灾害损失等级的评价指标体系中的一个二级致灾因子；
其中，所述第一计算模块包括：
获取子模块，用于获取第k组由加入模糊区间的层次分析法中的1-9比率标度建立的表示与上一级中的任意一个致灾因子相对应的当前级致灾因子中的任意两个或者一个之间相对重要性的数字度量尺度；
建立子模块，用于根据第k组所述数字度量尺度建立所述当前级致灾因子的第k个模糊因素评价矩阵，所述第k个模糊因素评价矩阵表示如下：
其中，rij为数字度量尺度，rij＝(lij,mij,uij)表示为模糊数，其中，lij，uij为区间模糊，l表示区间模糊的下限，u表示区间模糊的上限，u-l表示模糊程度，mij表示致灾因子i比致灾因子j的相对重要程度，i＝1,2,…,n，j＝1,2,…,n，k＝1,2,…,K，n表示与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的数量，K表示所述模糊因素评价矩阵的数量或者数字度量尺度的组数；
综合子模块，用于综合K个模糊因素评价矩阵得到矩阵WK，所述矩阵WK表示如下：
其中，
初始权重计算子模块，用于按照如下公式计算所述矩阵WK中第q层元素的初始权重Dq：
其中，表示所述矩阵WK中第q行元素的和，表示所述矩阵WK中全部元素的和，所述初始权重Dq表示为一个模糊数，q＝1,2,…,n；
去模糊指标权重计算子模块，用于计算去模糊指标权重，计算公式如下：
其中，p(Dq≥D1,D2,……)＝min{p(Dq≥D1),p(Dq≥D2),……}，
权重得出子模块，用于将所述去模糊指标权重ωq作为与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级第q个致灾因子的权重；
量纲归一值计算子模块，用于根据与上一级中的一个致灾因子相对应的当前级所有致灾因子的权重和当前级致灾因子的量纲归一值，按照如下公式计算所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值：
其中，A表示所述上一级中的一个致灾因子的量纲归一值，α1,α2,…,αn表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的量纲归一值，表示上一级中的一个致灾因子相对应的当前级致灾因子的权重。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述评价模块包括：
确定子模块，用于根据所述评价指标体系的评价得分确定灾害的危险等级或者损失等级；
估计子模块，用于根据所述灾害的危险等级或者损失等级估计灾害的安全风险或者损失程度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410228027.6A CN103985057B (zh) | 2014-05-27 | 2014-05-27 | 煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410228027.6A CN103985057B (zh) | 2014-05-27 | 2014-05-27 | 煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103985057A CN103985057A (zh) | 2014-08-13 |
| CN103985057B true CN103985057B (zh) | 2017-07-28 |
Family
ID=51277015
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410228027.6A Active CN103985057B (zh) | 2014-05-27 | 2014-05-27 | 煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103985057B (zh) |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104408323A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-11 | 中国矿业大学 | 一种基于多源信息融合的采场顶板离层水害超前预报方法 |
| CN105893758A (zh) * | 2016-04-01 | 2016-08-24 | 河北工程大学 | 一种wmnt瓦斯爆炸灾害风险评价方法 |
| CN107133742A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-09-05 | 北京辰安科技股份有限公司 | 一种数据处理方法和装置 |
| CN107784437B (zh) * | 2017-10-16 | 2021-09-28 | 重庆大学 | 一种基于应力集中的煤巷掘进工作面突出危险辨识方法 |
| CN108510146A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-09-07 | 国家安全生产监督管理总局通信信息中心 | 煤矿安全生产风险预警方法和系统 |
| CN108960653A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-07 | 煤炭科学技术研究院有限公司 | 基于综合指数法的多尺度冲击危险性评价方法 |
| CN109034612A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-18 | 山西精英科技股份有限公司 | 一种基于煤矿预警分析与防控系统的安全风险诊断方法 |
| CN110569192B (zh) * | 2019-09-05 | 2022-11-29 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿安全监控系统自诊断方法 |
| CN110705835A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-01-17 | 华北科技学院 | 一种基于gis和bim的煤矿安全风险预警方法 |
| CN110578555B (zh) * | 2019-09-12 | 2021-05-04 | 辽宁工程技术大学 | 一种瓦斯抽采钻孔自燃危险预测方法 |
| CN111199362B (zh) * | 2020-01-18 | 2023-11-17 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 基于数据驱动的通风系统态势动态评价方法 |
| CN111242504B (zh) * | 2020-01-23 | 2023-08-22 | 南京工业大学 | 基于多米诺效应的煤气化装置风险概率的计算方法 |
| CN112668873B (zh) * | 2020-12-25 | 2024-03-05 | 中国矿业大学 | 矿山安全态势分析及预测预警方法 |
| CN114049053A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-02-15 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种洪涝下配电网杆塔风险分布分析方法及装置 |
| CN115526422B (zh) * | 2022-10-19 | 2024-02-23 | 中国矿业大学 | 一种煤矿瓦斯爆炸风险预测方法 |
| CN116433032B (zh) * | 2023-04-26 | 2024-04-09 | 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 | 基于网络爬虫方式的智能评估方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2249161B1 (en) * | 2009-05-05 | 2020-05-13 | InfanDx AG | Method of diagnosing asphyxia |
| CN103198362A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-07-10 | 辽宁工程技术大学 | 一种煤矿安全评估的方法 |
| CN103778563A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-05-07 | 中国矿业大学 | 一种薄煤层无人工作面开采地质条件综合评估方法 |
-
2014
- 2014-05-27 CN CN201410228027.6A patent/CN103985057B/zh active Active
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 层次分析法在热带气旋灾害影响评估模式中的应用;李春梅 等;《热带气象学报》;20060630;第22卷(第3期);第223-228页 * |
| 煤与瓦斯突出区域预测技术的研究;鲁杰 等;《山西大同大学学报:自然科学版》;20110630;第27卷(第6期);第67-70页第1.1-2.1节 * |
| 煤与瓦斯突出影响因素评价分析的模糊层次分析方法;孙鑫 等;《中国安全科学学报》;20091031;第19卷(第10期);第146-148页第1-3.3节 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103985057A (zh) | 2014-08-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103985057B (zh) | 煤矿安全风险评价或损失估计方法及装置 | |
| CN113309571B (zh) | 一种矿井巷网热动力灾害演化评估系统与预测救援方法 | |
| CN113988530A (zh) | 一种非煤矿山安全风险评估分级方法及系统 | |
| CN108256141B (zh) | 一种基于Copula理论的主余震联合易损性分析方法 | |
| CN107886235A (zh) | 一种耦合确定性与不确定分析的火灾风险评估方法 | |
| CN113139322B (zh) | 一种核电厂火灾响应及演练能力评价系统及方法 | |
| CN105825320A (zh) | 一种石油化工企业承灾体脆弱性评估方法 | |
| CN110059949A (zh) | 一种基于突变理论的铝粉爆炸风险评估方法 | |
| CN116843174A (zh) | 一种基于数据分析的建筑工程施工安全监管系统 | |
| CN111242504A (zh) | 基于多米诺效应的煤气化装置风险概率的计算方法 | |
| CN111178732A (zh) | 基于大数据赋能条件下的区域动态火灾风险评估方法 | |
| Krause et al. | Methane risk assessment in underground mines by means of a survey by the panel of experts (SOPE) | |
| CN108776866B (zh) | 一种油田矿场原油储运系统适应性评价方法 | |
| CN104456092A (zh) | 一种石油天然气管道报警优先级多维评定方法 | |
| CN109507728A (zh) | 一种基于微震监测的地压灾害预警方法 | |
| CN106055803B (zh) | 考虑条件风险值的炼油装置气体检测报警仪选址优化方法 | |
| CN111178731A (zh) | 基于大数据赋能条件下的社会单位动态火灾风险评估方法 | |
| CN115062986A (zh) | 一种基于多源数据融合的井场灭火应急救援风险评价方法 | |
| CN114294062B (zh) | 一种冲击地压时空动态综合预警方法 | |
| CN111626640A (zh) | 基于中性参照对象的煤矿安全综合风险评价方法和系统 | |
| CN117057601B (zh) | 基于物联网的非煤矿山安全监测预警系统 | |
| CN113935571A (zh) | 一种加油站安全风险评估分级方法及系统 | |
| CN109033561A (zh) | 矿井通风系统抗灾能力评价方法及装置 | |
| CN111125965B (zh) | 一种致灾因素条件下应急调控装备可靠性评估方法及系统 | |
| Zhaoning et al. | Based on the fuzzy set-valued statistics and the fuzzy mathematics theory in air traffic control system safety appraisal application |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| ASS | Succession or assignment of patent right |
Owner name: CHINA COAL RESEARCH INSTITUTE CO., LTD. Free format text: FORMER OWNER: COAL GENERAL ACADEMY Effective date: 20140801 |
|
| C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20140801 Address after: 100013 Beijing, Hepingli Youth ditch East Road, No. 5, No. Applicant after: Co., Ltd of coal science and technology academy Address before: 100013 Beijing, Hepingli Youth ditch East Road, No. 5, No. Applicant before: General Research Institute of Coal Science |
|
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |