CN112001568B - 高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及作业效率评估方法技术领域，是一种高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其先采集人员因素、设备因素和环境因素3个方面共17个指标数据，对所采集指标数据进行标准化处理；再利用熵权法确定指标权重，生成加权规格化矩阵；采用主成分分析方法提取主成分，并求解评价样本各子系统的主成分综合得分，得出最终评价依据，并得出指标评价结果。本发明通过对高海拔矿井风钻作业的作业人员与作业机器、作业环境的协同关系，及其特有且相互制约的设计变量进行系统分析，提取影响人机功效的评价指标。其将熵权法引入主成分分析与评价中,构建了融合熵权法的PCA评价模型,为现有评价实践提供了一种新方法。
Description
技术领域
本发明涉及作业效率评估方法技术领域，是一种高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法。
背景技术
在现有的高海拔高寒工况下金属矿山安全开采问题中，面临的最大挑战是低压缺氧、寒冷干燥、水文地质条件差等环境特点，从而导致开采条件差、灾变机理复杂、人机功效低等问题。
针对高海拔施工作业所面临的挑战，国内外相关专家学者对高海拔地区施工作业人员、设备、环境等要素进行了大量研究。
(1)高海拔地区作业人员方面相关的研究：Alexander Egger等(Egger A,Niederer M,Tscherny K,et al.Influence of physical strain at high altitude onthe quality of cardiopulmonary resuscitation[J].Scandinavian Journal ofTrauma Resuscitation and Emergency Medicine,2020,28(1))探讨了高原体力劳动对心肺复苏质量的影响。
Anamika Gangwa等(Anamika Gangwar，Pooja，Manish Sharma，etl...Intermittent normobaric hypoxia facilitates high altitudeacclimatization by curtailing hypoxia-induced inflammation and dyslipidemia[J].European Journal of Physiology,2019，471:949–959)研究了间歇性常压缺氧和海拔高度适应性变化之间的关系。
廖国礼等(程求林,廖国礼,梁玉霞,等.冬瓜山铜矿从业人员不安全行为管理研究[J].采矿技术,2015,15(005):67-69,74)探索了矿山从业人员不安全行为的管理方法。
马晓明等(马晓明,康海丽,李岳,等.高海拔地区作业人员代谢综合征与职业紧张相关关系[J].中国职业医学,2017,5(44)；600-603)研究了高海拔地区劳作人员代谢综合征(Metabolic Syndrome，MS)与职业紧张的关系。
申请号为2018219837539的中国专利文献公开了一种高海拔地区变电人员辅助装置。
对高海拔作业机械设备的研究：Yang等(Yang D,Cao L,Liu Y,etal.Experimental and numerical investigation on a novel gas turbochargingsystem for diesel engine power recovery at high altitude[J].Journal ofMechanical ence and Technology,2019,33(10):5061-5072)针对高海拔柴油机的功率回收和气体增压系统进行了试验和数值研究。
Kyung Jae Lee等(Lee K J,Kim C T,Kim Y G,et al.Assessment of the airflowrate measurement in altitude engine tests by the national measurementstandards system[J].Journal of Mechanical ence and Technology,2019,33(11):5271-5276)用韩国国家测量标准体系评定了高海拔发动机的空气流量。
Marc Blanche等(Blancher M,Repellin M,Maignan M,et al.Accuracy of low-weight versus standard syringe infusion pump devices depending on altitude[J].Scandinavian Journal of Trauma Resuscitation and Emergency Medicine,2019,27(1))研究了海拔高度对注射器输液泵的影响。
黄玉诚等(黄玉诚,王瑜敏.高海拔对矿井轴流式风机性能影响及风机合理选型[J].中国矿业,2020,1(29):133-136)研究了高海拔工况下矿井轴流式风机的工作性能，得出了矿井风机的选配方法。
申请号为201720216848.7的中国专利文献公开了一种金矿地下开采顶板支护装置。
申请号为201920542263.3的中国专利文献公开了一种金属矿山开采粉尘治理装置。
(3)高海拔作业环境方面的研究：高菊茹等(高菊茹,张博,王耀,等.高海拔特长公路隧道施工作业环境改善关键技术研究[J].现代隧道技术,2019(6))针对雀儿山高海拔特长公路隧道的施工环境，提出了高海拔特长公路隧道施工作业环境改善关键技术。
骆文学(骆文学.高海拔特长公路隧道内施工环境测试与分析[J].铁道建筑,2017,000(007):91-93)对高海拔特长公路隧道内面临的低压缺氧等挑战，对O2体积分数、CO体积分数、湿度及温度进行了现场测试，改善了施工环境。
王峰等(王峰,王明年,刘祥,等.高海拔隧道施工环境CO浓度控制标准研究[J].地下空间与工程学报,2018,14(04):1072-1076)对高海拔隧道施工环境CO浓度控制标准进行了研究，建立了不同海拔高度隧道施工CO浓度控制标准模型。
另外，马宁等(马宁,胡乃联,李国清,等.基于模糊层次分析法的高原矿井人机功效评价[J].黄金科学技术,2019,6(27):871-878)从人机功效学的角度出发，构建了高原矿井人机功效评价指标体系，并利用模糊层次分析法建立了高原矿井评价模型。随着人工智能的兴起，部分专家也将人工智能引入采矿领域。如Zhou J等(Zhou J,Chen C,ArmaghaniD J,et al.Developing a hybrid model of information entropy and unascertainedmeasurement theory for evaluation of the excavatability in rock mass[J].Engineering With Computers,2020(1):1-24)基于熵和未确知测量理论开发了一个混合模型，用于评价岩体的可开挖性。
总体而言，现有研究多从单一生产要素出发，通常仅考虑如高海拔作业环境对人的影响，或作业环境对机械设备的影响等，少有系统性的基于高海拔高寒矿区作业人员与作业机械、作业环境的协同关系入手，建立某一工种的评价指标体系。
发明内容
本发明提供了一种高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，克服了上述现有技术之不足，其从高海拔高寒矿区作业人员与作业机械、作业环境的协同关系入手，建立高海拔高寒金属矿山人机功效综合评价指标体系，以评估高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率的主要影响因素，为高海拔矿井企业管理层提供评价考核的有效工具，并且为制定基于人机功效的高海拔高寒地区矿山开采安全性判定标准提供重要科学依据。
本发明的技术方案是通过以下措施来实现的：一种高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，按下述步骤进行：
第一步，采集人员指标数据、设备指标数据和环境指标数据，人员指标数据包括年龄(X1)、作业年限(X2)、文化程度(X3)、生理和心理疲劳(X4)和习服程度(X5)五个指标，设备指标数据包括柴油机的输出功率(Y1)、风钻机的负荷与能耗(Y2)和风钻机的老化与磨损率(Y3)三个指标，环境指标数据包括海拔高度(Z1)、温度(Z2)、湿度(Z3)、氧气含量(Z4)、大气压(Z5)、气流速度(Z6)、振动(Z7)、照明(Z8)和噪声(Z9)九个指标；
第二步，为消除各指标的数量级和量纲的不同带来的影响，使用公式(1)至公式(3)对人员指标数据、设备指标数据和环境指标数据进行标准化处理，
公式(1)至公式(3)中：i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,P；i和P分别对应样本数和指标数；
第三步，利用公式(4)至公式(7)计算经第二步标准化处理后的各指标的熵值和权重，先利用公式(4)进行矩阵标准化，
再根据公式(5)计算各指标的熵值Ej，
当Pij＝0时，令PijlnPij＝0，
根据公式(6)和公式(7)计算各指标的权重Wj，
计算各指标的权重W＝{w1，w2，…，wn}结果，对上一步骤中规格化数据按列乘权，得公式(8)，利用公式(8)计算各指标的乘权规格化数据，
Z′ij＝WjZij，i＝1，…，m；j＝1，…，n (8)
第四步，利用公式(9)至公式(12)对乘权规格化数据进行主成分分析，先利用公式公式(9)至公式(10)求乘权规格化数据的相关矩阵，
R＝(rjk)p×p，K＝1，2，…，P (9)
rjk＝COV(Xj-Xk) (10)
再计算矩阵R的特征值λ1，λ2，...，λp以及对应的特征向量Lj＝(a1j，a2j，…apj)，其中第K个主成分的方差贡献率用公式(11)计算，
主成分的累积贡献率用式公(12)计算，
选取尽量少的m个主成分简化计算，满足其方差累计贡献率大于等于85％；
第五步，利用公式(13)至公式(14)对已选主成分进行综合评价，先采用公式(13)求得样本的主成分，再对选定的m个主成分用公式(14)计算并对其排序，即可得出指标的评价结果，
Mij＝Zn，p×[l1，l2，...，lp] (13)
下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：
上述文化程度(X3)这一指标在进行第二步所述标准化处理前，先采用柯西函数公式(15)对其进行赋值量化，
式中α，β，a，b为待定参数，c为等级中基本可接受的等级值。
上述柴油机的输出功率(Y1)这一指标在进行第二步所述标准化处理前，柴油机的输出功率(Y1)按公式(16)计算，
公式(16)中：η为柴油机输出功率；Nm为内燃机机械损失功率，kW；Ni为内燃机指示功率，kW；Ne为内燃机有效功率，kW；其中，Nm的计算如公式(17)，
公式(17)中：ε为压缩比；Vm为活塞平均速度，m/s；Vh为气缸的工作容积，L；τ为冲程数；n为转速，r/min；i为气缸数，Ne的计算如公式(18)，
公式(18)中：ne为有效热效率，是指实际循环的有效功与为得到此有效功所消耗的热量的比值；nv为充气效率，指每循环吸入气缸的空气量转换为进气口状态，与活塞排量的比值，nv＝Va/Vh；Va为进气口状态下的进气量；Hu为所用燃料的低热值；Ta为进气口的温度，K；Pa为进气口的压强，Pa；R为理想气体常数，N·m/kg·K；α为过量空气系数，燃烧1kg燃料所消耗的实际空气量与理论空气量的比值；l0为1kg燃料完全燃烧所需的理论空气量，kg。
上述风钻机的负荷与能耗(Y2)这一指标在进行第二步所述标准化处理前，风钻机的负荷与能耗(Y2)按公式(19)计算，
公式(19)中：Pm为风钻机的负荷与能耗；ε为内燃机压缩比；Vm为内燃机活塞平均速度，m/s，n为转速，r/min。
本发明通过对高海拔矿井风钻作业的作业人员与作业机器、作业环境的协同关系，及其特有且相互制约的设计变量进行系统分析，提取影响人机功效的评价指标。其将熵权法引入主成分分析与评价中,构建了融合熵权法的PCA评价模型,为现有“原始变量多”、“主观性强”的评价实践提供了一种新方法，在评价信息集结方面,通过对高海拔高寒风钻作业各评价指标耦合关联影响分析，所建模型兼顾重要性权与信息量权，其优点是无主观和经验判定成分，由此避免其对评价结果产生人为扰动，使该模型能够为高海拔矿井企业管理层提供评价考核的有效工具，为高海拔高寒矿山生产组织的优化提供了支撑。
附图说明
附图1为本发明所述高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法的技术路线图。
附图2为主成分综合评价后，得出的指标评价结果。
具体实施方式
本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
下面结合实施例对本发明作进一步描述：
实施例1：该高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，按下述步骤进行：
第一步，采集人员指标数据、设备指标数据和环境指标数据，人员指标数据包括年龄(X1)、作业年限(X2)、文化程度(X3)、生理和心理疲劳(X4)和习服程度(X5)五个指标，设备指标数据包括柴油机的输出功率(Y1)、风钻机的负荷与能耗(Y2)和风钻机的老化与磨损率(Y3)三个指标，环境指标数据包括海拔高度(Z1)、温度(Z2)、湿度(Z3)、氧气含量(Z4)、大气压(Z5)、气流速度(Z6)、振动(Z7)、照明(Z8)和噪声(Z9)九个指标；
第二步，为消除各指标的数量级和量纲的不同带来的影响，使用公式(1)至公式(3)对人员指标数据、设备指标数据和环境指标数据进行标准化处理，
公式(1)至公式(3)中：i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,P；i和P分别对应样本数和指标数；
第三步，利用公式(4)至公式(7)计算经第二步标准化处理后的各指标的熵值和权重，先利用公式(4)进行矩阵标准化，
再根据公式(5)计算各指标的熵值Ej，
当Pij＝0时，令PijlnPij＝0，
根据公式(6)和公式(7)计算各指标的权重Wj，
利用熵权法(公式(6)至(7))计算各指标的权重W＝{w1,w2,…,wn}结果,对上一步骤中规格化数据按列乘权,得公式(8)，利用公式(8)计算各指标的乘权规格化数据，
Zij＝WjZij，i＝1，…，m；j＝1，…，n (8)
第四步，利用公式(9)至公式(12)对乘权规格化数据进行主成分分析，先利用公式公式(9)至公式(10)求乘权规格化数据的相关矩阵，
R＝(rjk)p×p，K＝12，…，P (9)
rjk＝COV(Xj-Xk) (10)
再计算矩阵R的特征值λ1,λ2,...,λp以及对应的特征向量Lj＝(a1j,a2j,…apj)，其中第K个主成分的方差贡献率用公式(11)计算，
主成分的累积贡献率用式公(12)计算，
在损失数据中包含信息最小的前提下，选取尽量少的m个主成分简化计算，满足其方差累计贡献率大于等于85％；
第五步，利用公式(13)至公式(14)对已选主成分进行综合评价，先采用公式(13)求得样本(这里的样本指的是所采集的指标数据，例如试验案例中的20组指标数据)的主成分，再对选定的m个主成分用公式(14)计算并对其排序，即可得出指标的评价结果，
Mij＝Zn，p×[l1，l2，…，lp] (13)
本发明通过对高海拔矿井风钻作业的作业人员与作业机器、作业环境的协同关系，及其特有且相互制约的设计变量进行系统分析，提取影响人机功效的评价指标，确定出各子系统要素之间的相互关系，建立具有层次结构的人机功效评价体系；所建立的指标体系划分为3个层次：第一层为体系的目标层，即高海拔矿井风钻作业人机功效；第二层为准则层，从人员因素、设备因素和环境因素3个方面来评测对目标层的重要性；第三层为指标层，每项指标因素对相应准则层的相对重要性。具体指标体系如下表1所示。
本发明所述评价方法，首先，从人员因素、设备因素和环境因素3个方面确立了17个评价指标，构建高海拔矿井风钻作业人机功效评价指标体系。其次，利用熵权法确定指标权重，生成加权规格化矩阵；采用主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)方法提取主成分，并求解评价样本各子系统的主成分综合得分，得出最终评价依据，并得出指标评价结果。
现有高海拔风钻作业综合评价中，采用的多指标评价的理论框架包括:(1)评价指标的确立和体系的建立；(2)各指标权重的确定；(3)原始评价值的规格化；(4)多指标评价值的单值化(合成)。一般研究中多采用诸如AHP、模糊数学等方法判断，其弊端是主观和经验判定成分大，难免会对评价结果产生人为扰动。
本发明将熵权法引入主成分分析与评价中,构建了融合熵权法的PCA评价模型,为现有“原始变量多”、“主观性强”的评价实践提供了一种新方法，在评价信息集结方面,通过对高海拔高寒风钻作业各评价指标耦合关联影响分析，所建模型兼顾重要性权与信息量权，其优点是无主观和经验判定成分，由此避免其对评价结果产生人为扰动，使该模型能够为高海拔矿井企业管理层提供评价考核的有效工具，为高海拔高寒矿山生产组织的优化提供了支撑。
本发明所述评价方法是融合熵权法的PCA评价模型的评价方法，为了全面、系统地的分析不同海拔高度下众多重要性指标间的耦合关联和数据的重叠影响，应用了PCA法，其主要思想是从较多的评价指标数据中提取所包含的主要信息，进而选择能体现评价目的的指标。另外，考虑到不同矿山各层级指标间的模糊外延，以及数据间的数量级和信息量的差异，为保证赋权的客观性，避免经验判断对评价结果产生影响，本发明采用熵权法对各指标进行赋权，其算法模型算出的权重为各层级的各指标相对于总目标的最终权重。
(1)PCA法定义如下：
设a＝(a1，a2，…，an)为n维空间Rn的单位向量，并记所有单位向量集合为:R0＝{a|a aT＝1}。即n个线性相关的随机变量为:X＝(X1，X2，…，Xn)T。
记D(Xi)为Xi的方差，zi＝ai X，a i∈R0，则有如下定义:
若D(z1)＝max a1∈R0{ai X}，则称z1为X的第一主成分，记为:z1＝β1X，β1∈R0。
(2)PCA法计算如下：
根据主成分的定义，可得主成分的计算如下：
设X为n维空间的随机变量，且E(X)＝0，σ＝E(XXT)，则σ＝E(XXT)＝E(X)E(XT)+cov(XXT)＝cov(XXT)；
即σ为n阶协方差矩阵，并具有n个大于零的特征值，记为:λ1＞λ2＞…＞λn＞0。X的第k个主成分zk＝βk X的线性系数βk为σ的第k个特征根λk的特征向量，即可求得n个主成分。
实施例2：作为上述实施例的优化，文化程度(X3)这一指标在进行实施例1第二步所述标准化处理前，先采用柯西函数公式(15)对其进行赋值量化，
式中α，β，a，b为待定参数，c为等级中基本可接受的等级值。可确定出参数：α＝4.8003，β＝0.7798，a＝0.5371，b＝-0.0451。最后定出各等级的量化值：f(1)＝0.01，f(2)＝0.2367，f(3)＝0.5066，f(4)＝0.7，f(5)＝0.8193，f(6)＝0.9173，f(7)＝1。
实施例3：作为上述实施例的优化，柴油机的输出功率(Y1)这一指标在进行实施例1第二步所述标准化处理前，柴油机的输出功率(Y1)按公式(16)计算，
公式(16)中：η为柴油机输出功率；Nm为内燃机机械损失功率，kW；Ni为内燃机指示功率，kW；Ne为内燃机有效功率，kW；其中，Nm的计算如公式(17)，
公式(17)中：ε为压缩比；Vm为活塞平均速度，m/s；Vh为气缸的工作容积，L；τ为冲程数；n为转速，r/min；i为气缸数，Ne的计算如公式(18)，
公式(18)中：ne为有效热效率，是指实际循环的有效功与为得到此有效功所消耗的热量的比值；nv为充气效率，指每循环吸入气缸的空气量转换为进气口状态，与活塞排量的比值，nv＝Va/Vh；Va为进气口状态下的进气量；Hu为所用燃料的低热值，柴油的低热值一般取42000kJ/kg；Ta为进气口的温度，K；Pa为进气口的压强，Pa；R为理想气体常数，N·m/kg·K，一般取287N·m/kg·K；α为过量空气系数，燃烧1kg燃料所消耗的实际空气量与理论空气量的比值；l0为1kg燃料完全燃烧所需的理论空气量，kg,取柴油分子式(C16H34)，计算得14.3。
实施例4：作为上述实施例的优化，风钻机的负荷与能耗(Y2)这一指标在进行实施例1第二步所述标准化处理前，风钻机的负荷与能耗(Y2)按公式(19)计算，
公式(19)中：Pm为风钻机的负荷与能耗；ε为内燃机压缩比；Vm为内燃机活塞平均速度，m/s，n为转速，r/min。
采用上述实施例所述高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法的试验案例如下：
(1)试验数据采集
人员指标数据(X1至X5)由矿区提供的作业人员信息登记表得到，其中包含的信息有：1.年龄；2.作业年限；3.文化程度；4.个案连续作业时间；5.到岗正常作业时间，备注：1天内到岗为10级，1天至2天为9级，3天至5天为8级，5天至8天为7级，9天至12天为6级，12天至17天为5级，18天至23天为4级，24天至30为3级，30天至45天为2级，46天以上为1级。
表1中生理和心理疲劳(X4)的具体化体现是个案连续作业时间，表1中习服程度(X5)的具体化体现是到岗正常作业时间。
利用公式(16)至公式(18)求得设备指标中的柴油机的输出功率(Y1)；利用公式(19)求得设备指标中的风钻机的负荷与能耗(Y2)；风钻机的老化与磨损率(Y3)的具体化体现是风钻机维修间隔周期。
环境指标Z1-Z9所采用的仪器如表2所示。
(2)试验过程
本试验选取新疆地区多座高海拔金属矿山为调研对象，矿山基本信息见表3。
以2019年4月至11月，全年不同气候条件下的矿山工种信息、设备信息、环境信息为原始调研数据。选取20组有效数据信息作为评价因子，部分数据如下表4所示。
利用公式(1)至(3)对表4中的指标数据经标准化处理之后的数据见表5。
利用公式(4)至(7)计算各指标的熵值和权重见表6和表7。
利用公式(8)计算各指标乘权规格化数据如表8所示。
利用公式(9)至(12)对乘权规格化数据进行主成分分析，当提取5个主成分时，其累计贡献率为85.375％，所以决定提取5个主成分，见表9。
利用公式(13)至(14)对已选主成分进行综合评价，最终确定的5个主成分为年龄(X1)、习服程度(X5)、柴油机的机械效率(Y1)、风钻机的负荷与能耗(Y2)和氧气含量(Z3)。可得出指标评价结果见图2。
由图2得，在高海拔高寒工况下，影响风钻作业效率最大的几个因素按照降序排列为：柴油机的机械效率(Y1)、年龄(X1)、氧气含量(Z3)、习服程度(X5)和风钻机的负荷与能耗(Y2)。
综上所述，本发明运用人机功效学理论，通过研究作业人员与作业机械、作业环境的协同关系和特有且相互制约的设计变量，建立高海拔高寒金属矿山人机功效综合评价指标体系。同时采用熵权法确定各指标的权重，再引入PCA评价模型,为评价实践提供一种新思路；本发明所述评价方法以高海拔高寒工况下风钻作业效率为出发点，旨在得到高海拔高寒金属矿山不同工种在复杂的工况下，效率的变化趋势与规律，另外为高海拔矿井企业管理层提供评价考核的有效工具，为高海拔高寒矿山生产组织的优化提供支撑，并且为制定基于人机功效的高海拔高寒地区矿山开采安全性判定标准提供重要科学依据。
以上技术特征构成了本发明的实施例，其具有较强的适应性和实施效果，可根据实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。
表1高海拔矿井人机功效影响因素指标体系
表2测量参数及仪器
表3矿区基本信息
表4指标信息表
续表4
表5新疆地区高海拔高寒矿山风钻作业现场标准化数据
| (X1) | (X2) | (X3) | (X4) | (X5) | (Y1) | (Y2) | (Y3) |
| -0.76023 | -0.30791 | 0.72816 | 0.406626 | 1.084714 | 1.649602 | 1.649602 | 1.649602 |
| 1.140342 | 1.45156 | -1.28282 | -0.21895 | 0.602619 | -1.39582 | -1.39582 | -1.39582 |
| 0.760228 | 0.571827 | -0.3648 | -0.21895 | -0.84367 | -0.38068 | -0.38068 | -0.38068 |
| -1.14034 | -0.74777 | 0.72816 | 1.032205 | -0.36157 | 0.126892 | 0.126892 | 0.126892 |
| -0.38011 | 1.011693 | -1.28282 | 0.406626 | 1.084714 | 0.634462 | 0.634462 | 0.634462 |
| 1.520456 | 1.891427 | -0.3648 | -0.21895 | -1.32576 | 1.649602 | 1.649602 | 1.649602 |
| 0.380114 | -0.30791 | -1.28282 | 1.032205 | 0.120524 | 1.142032 | 1.142032 | 1.142032 |
| -2.28068 | -0.74777 | 1.994436 | 1.657784 | 2.048905 | -0.38068 | -0.38068 | -0.38068 |
| -0.38011 | 0.571827 | 1.511332 | -0.21895 | 0.602619 | -0.88825 | -0.88825 | -0.88825 |
| 0.380114 | -0.30791 | -0.3648 | -2.09569 | 0.120524 | -1.90339 | -1.90339 | -1.90339 |
| -0.57017 | -1.18764 | -0.3648 | -0.84453 | 0.602619 | -1.39582 | -1.39582 | -1.39582 |
| 0.760228 | -0.30791 | 0.72816 | -0.21895 | -0.84367 | 0.126892 | 0.126892 | 0.126892 |
| 1.710513 | 1.45156 | -1.28282 | -1.47011 | -1.80786 | 1.142032 | 1.142032 | 1.142032 |
| -1.14034 | -0.74777 | 0.72816 | 1.032205 | 0.120524 | -0.38068 | -0.38068 | -0.38068 |
| -0.57017 | -1.18764 | 0.72816 | 0.406626 | 0.602619 | -0.38068 | -0.38068 | -0.38068 |
| 0.950285 | 1.011693 | -1.28282 | -0.84453 | -0.84367 | 0.634462 | 0.634462 | 0.634462 |
| 0.380114 | -0.30791 | 0.72816 | -1.47011 | 1.084714 | 0.126892 | 0.126892 | 0.126892 |
| -0.76023 | -1.62751 | -0.3648 | 1.032205 | 0.120524 | -0.88825 | -0.88825 | -0.88825 |
| -0.19006 | -0.74777 | -0.3648 | 1.032205 | -0.84367 | 0.126892 | 0.126892 | 0.126892 |
| 0.190057 | 0.571827 | 0.72816 | -0.21895 | -1.32576 | 0.634462 | 0.634462 | 0.634462 |
续表5
| (Z1) | (Z2) | (Z3) | (Z4) | (Z5) | (Z6) | (Z7) | (Z8) | (Z9) |
| -1.6496 | 1.649602 | 1.591207 | 1.52983 | -0.0087 | 0.040506 | 0 | 0.06742 | 0.101288 |
| 1.395817 | -1.39582 | -1.3019 | -1.29447 | -0.35687 | 1.660758 | 0 | 0.06742 | 0.101288 |
| 0.380677 | -0.38068 | -0.43397 | -0.35304 | 0.861719 | 0.040506 | 0 | 0.06742 | -0.30386 |
| -0.12689 | 0.126892 | 0.144655 | 0.117679 | -0.87913 | -0.76962 | -0.59317 | -0.60678 | 0.506438 |
| -0.63446 | 0.634462 | 0.723276 | 0.588396 | 0.51355 | -1.57975 | 1.186342 | 0.74162 | 0.101288 |
| -1.6496 | 1.649602 | 1.591207 | 1.52983 | 0.339465 | 0.040506 | 1.779513 | 0.06742 | 0.101288 |
| -1.14203 | 1.142032 | 1.012586 | 1.059113 | -0.18279 | 2.470884 | -1.77951 | 2.09002 | -1.51931 |
| 0.380677 | -0.38068 | -0.43397 | -0.35304 | -0.53096 | -0.76962 | -1.18634 | -1.28098 | 0.506438 |
| 0.888247 | -0.88825 | -1.01259 | -0.82375 | -0.70504 | -0.76962 | -1.77951 | -1.95518 | 1.721889 |
| 1.903387 | -1.90339 | -1.88052 | -1.76519 | 0.16538 | -0.76962 | -0.59317 | -0.60678 | -2.32961 |
| 1.395817 | -1.39582 | -1.3019 | -1.29447 | 0.339465 | 0.850632 | -0.59317 | 0.06742 | 0.101288 |
| -0.12689 | 0.126892 | 0.144655 | -1.29447 | -0.35687 | 0.040506 | 1.779513 | 0.06742 | 0.911588 |
| -1.14203 | 1.142032 | 1.012586 | 1.059113 | 0.687634 | 0.040506 | 1.186342 | 0.06742 | 0.911588 |
| 0.380677 | -0.38068 | -0.43397 | 0.588396 | -0.87913 | 0.040506 | 0.593171 | -0.60678 | 0.101288 |
| 0.380677 | -0.38068 | 1.012586 | 1.059113 | 2.602565 | -0.76962 | 0.593171 | -1.28098 | 0.506438 |
| -0.63446 | 0.634462 | -0.43397 | -0.35304 | 1.906226 | 0.040506 | -0.59317 | 0.74162 | 0.506438 |
| -0.12689 | 0.126892 | 0.144655 | 0.117679 | -0.53096 | 1.660758 | 0 | 2.09002 | 0.101288 |
| 0.888247 | -0.88825 | -1.01259 | -0.82375 | -0.35687 | -0.76962 | 0 | -0.60678 | 0.101288 |
| -0.12689 | 0.126892 | 0.144655 | 0.117679 | -1.74955 | 0.040506 | 0 | 0.74162 | 0.101288 |
| -0.63446 | 0.634462 | 0.723276 | 0.588396 | -0.87913 | -0.76962 | 0 | 0.06742 | -2.32961 |
表6各指标熵值
| 指标 | (X1) | (X2) | (X3) | (X4) | (X5) | (Y1) | (Y2) | (Y3) |
| 熵值Ej | 0.936544 | 0.93356 | 0.889136 | 0.954319 | 0.942291 | 0.947079 | 0.951567 | 0.947079 |
续表6
| (Z1) | (Z2) | (Z3) | (Z4) | (Z5) | (Z6) | (Z7) | (Z8) | (Z9) |
| 0.92745 | 0.923337 | 0.945094 | 0.938656 | 0.967196 | 0.963923 | 0.935155 | 0.952258 | 0.9541 |
表7各指标权重
| 指标 | (X1) | (X2) | (X3) | (X4) | (X5) | (Y1) | (Y2) | (Y3) |
| 权重Wj | 0.064015 | 0.067026 | 0.111842 | 0.046084 | 0.058218 | 0.053388 | 0.04886 | 0.053388 |
续表7
表8乘权规格化数据表
| (X1) | (X2) | (X3) | (X4) | (X5) | (Y1) | (Y2) | (Y3) |
| -0.04867 | -0.02064 | 0.081439 | 0.018739 | 0.06315 | 0.088069 | 0.0806 | 0.088069 |
| 0.072999 | 0.097292 | -0.14347 | -0.01009 | 0.035083 | -0.07452 | -0.0682 | -0.07452 |
| 0.048666 | 0.038327 | -0.0408 | -0.01009 | -0.04912 | -0.02032 | -0.0186 | -0.02032 |
| -0.073 | -0.05012 | 0.081439 | 0.047568 | -0.02105 | 0.006775 | 0.0062 | 0.006775 |
| -0.02433 | 0.06781 | -0.14347 | 0.018739 | 0.06315 | 0.033873 | 0.031 | 0.033873 |
| 0.097332 | 0.126775 | -0.0408 | -0.01009 | -0.07718 | 0.088069 | 0.0806 | 0.088069 |
| 0.024333 | -0.02064 | -0.14347 | 0.047568 | 0.007017 | 0.060971 | 0.0558 | 0.060971 |
| -0.146 | -0.05012 | 0.223061 | 0.076397 | 0.119283 | -0.02032 | -0.0186 | -0.02032 |
| -0.02433 | 0.038327 | 0.16903 | -0.01009 | 0.035083 | -0.04742 | -0.0434 | -0.04742 |
| 0.024333 | -0.02064 | -0.0408 | -0.09658 | 0.007017 | -0.10162 | -0.093 | -0.10162 |
| -0.0365 | -0.0796 | -0.0408 | -0.03892 | 0.035083 | -0.07452 | -0.0682 | -0.07452 |
| 0.048666 | -0.02064 | 0.081439 | -0.01009 | -0.04912 | 0.006775 | 0.0062 | 0.006775 |
| 0.109499 | 0.097292 | -0.14347 | -0.06775 | -0.10525 | 0.060971 | 0.0558 | 0.060971 |
| -0.073 | -0.05012 | 0.081439 | 0.047568 | 0.007017 | -0.02032 | -0.0186 | -0.02032 |
| -0.0365 | -0.0796 | 0.081439 | 0.018739 | 0.035083 | -0.02032 | -0.0186 | -0.02032 |
| 0.060833 | 0.06781 | -0.14347 | -0.03892 | -0.04912 | 0.033873 | 0.031 | 0.033873 |
| 0.024333 | -0.02064 | 0.081439 | -0.06775 | 0.06315 | 0.006775 | 0.0062 | 0.006775 |
| -0.04867 | -0.10909 | -0.0408 | 0.047568 | 0.007017 | -0.04742 | -0.0434 | -0.04742 |
| -0.01217 | -0.05012 | -0.0408 | 0.047568 | -0.04912 | 0.006775 | 0.0062 | 0.006775 |
| 0.012167 | 0.038327 | 0.081439 | -0.01009 | -0.07718 | 0.033873 | 0.031 | 0.033873 |
续表8
表9特征值及方差贡献率
Claims (8)
1.一种高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于按下述步骤进行：
第一步，采集人员指标数据、设备指标数据和环境指标数据，人员指标数据包括年龄、作业年限、文化程度、生理和心理疲劳和习服程度五个指标，设备指标数据包括柴油机的输出功率、风钻机的负荷与能耗、风钻机的老化与磨损率三个指标，环境指标数据包括海拔高度、温度、湿度、氧气含量、大气压、气流速度、振动、照明和噪声九个指标；
第二步，使用公式(1)至公式(3)对人员指标数据、设备指标数据和环境指标数据进行标准化处理；
公式(1)至公式(3)中：i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,P；i和P分别对应样本数和指标数；
第三步，利用公式(4)至公式(7)计算经第二步标准化处理后的各指标的熵值和权重，先利用公式(4)进行矩阵标准化；
再根据公式(5)计算各指标的熵值Ej，
当Pij＝0时，令PijlnPij＝0，
根据公式(6)和公式(7)计算各指标的权重Wj，
计算各指标的权重W＝{w1,w2,…,wn}结果,对上一步骤中规格化数据按列乘权,得公式(8)，利用公式(8)计算各指标的乘权规格化数据，
Z′ij＝WjZij，i＝1，…，m；j＝1，…，n(8)
第四步，利用公式(9)至公式(12)对乘权规格化数据进行主成分分析，先利用公式(9)至公式(10)求乘权规格化数据的相关矩阵，
R＝(rjk)p×p，K＝1，2，…，P (9)
rjk＝COV(Xj-Xk) (10)
再计算矩阵R的特征值λ1,λ2,...,λp以及对应的特征向量Lj＝(a1j,a2j,…apj)，其中第K个主成分的方差贡献率用公式(11)计算，
主成分的累积贡献率用式公(12)计算，
选取尽量少的m个主成分简化计算，满足其方差累计贡献率大于等于85％；
第五步，利用公式(13)至公式(14)对已选主成分进行综合评价，先采用公式(13)求得样本的主成分，再对选定的m个主成分用公式(14)计算并对其排序，即可得出指标的评价结果，
Mij＝Zn，p×[l1，l2，...，lp] (13)
2.根据权利要求1所述的高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于文化程度(X3)这一指标在进行第二步所述标准化处理前，先采用柯西函数公式(15)对其进行赋值量化，
式中α，β，a，b为待定参数，c为等级中基本可接受的等级值。
3.根据权利要求1或2所述的高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于柴油机的输出功率这一指标在进行第二步所述标准化处理前，柴油机的输出功率按公式(16)计算，
公式(16)中：η为柴油机输出功率；Nm为内燃机机械损失功率，kW；Ni为内燃机指示功率，kW；Ne为内燃机有效功率，kW；其中，Nm的计算如公式(17)，
公式(17)中：ε为压缩比；Vm为活塞平均速度，m/s；Vh为气缸的工作容积，L；τ为冲程数；n为转速，r/min；i为气缸数，Ne的计算如公式(18)，
公式(18)中：ne为有效热效率，是指实际循环的有效功与为得到此有效功所消耗的热量的比值；nv为充气效率，指每循环吸入气缸的空气量转换为进气口状态，与活塞排量的比值，nv＝Va/Vh；Va为进气口状态下的进气量；Hu为所用燃料的低热值；Ta为进气口的温度，K；Pa为进气口的压强，Pa；R为理想气体常数，N·m/kg·K；α为过量空气系数，燃烧1kg燃料所消耗的实际空气量与理论空气量的比值；l0为1kg燃料完全燃烧所需的理论空气量，kg。
4.根据权利要求1或2所述的高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于风钻机的负荷与能耗这一指标在进行第二步所述标准化处理前，风钻机的负荷与能耗按公式(19)计算，
公式(19)中：Pm为风钻机的负荷与能耗；ε为内燃机压缩比；Vm为内燃机活塞平均速度，m/s，n为转速，r/min。
5.根据权利要求3所述的高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于风钻机的负荷与能耗这一指标在进行第二步所述标准化处理前，风钻机的负荷与能耗按公式(19)计算，
公式(19)中：Pm为风钻机的负荷与能耗；ε为内燃机压缩比；Vm为内燃机活塞平均速度，m/s，n为转速，r/min。
6.根据权利要求1或2或5所述的高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于风钻机的老化与磨损率这一指标在进行第二步所述标准化处理前，风钻机的老化与磨损率按检修间隔时间记录。
7.根据权利要求3所述的高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于风钻机的老化与磨损率这一指标在进行第二步所述标准化处理前，风钻机的老化与磨损率按检修间隔时间记录。
8.根据权利要求4所述的高海拔高寒金属矿开采风钻作业效率影响因素的评估方法，其特征在于风钻机的老化与磨损率这一指标在进行第二步所述标准化处理前，风钻机的老化与磨损率按检修间隔时间记录。
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