CN116805213A - 一种综合评估安全风险的预警方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种综合评估安全风险的预警方法及系统。该预警方法包括以下步骤：获取非煤矿山企业的历史数据，根据历史数据的种类进行分类、清洗，得到基础数据；根据基础数据建立静态安全风险模型和动态安全风险模型；提取预设周期内的基础数据并输入至静态安全风险模型和动态安全风险模型中，生成静态安全风险结果和动态安全风险结果，并结合等级划分区间判定出该周期的实际安全风险等级；依据实际安全风险等级生成评估报告发送给非煤矿山企业，并判断实际安全风险等级是否超出预设安全基准，是则同时对该非煤矿山企业进行预警。本发明对各非煤矿山企业进行安全风险评估并给予对应的企业安全预警，进而降低安全事故发生。
Description
技术领域
本发明涉及安全评估技术领域，具体为一种综合评估安全风险的预警方法及系统。
背景技术
非煤矿山企业是指从事非煤矿矿产资源地质勘探、生产和采掘施工的企业，包括含有非煤矿矿山或者设有尾矿库的其他非矿山企业的矿山生产系统或者尾矿库。
现实中许多非煤矿山企业或多或少存在安全隐患，例如生产设备的老旧老化，施工地环境的复杂，或者是相关人员的专业性不达标，都会造成一定的安全隐患。但是由于各非煤矿山企业数据分散不集中甚至是缺失，数据的互通性差，也缺乏标准的安全性评估，造成企业不能及时意识到自身的安全隐患，也不清楚自身的安全风险，进而忽略隐患的存在。由于企业不够重视或者缺乏对安全隐患的清楚认知，任由其发展，极易造成安全事故，危害企业以及工作人员安全。甚至于有的企业直至发生安全事故，也不清楚事故的起因，不仅不利于后续加强安全措施的推进，也不利于给其它非煤矿企业带来安全警示。
发明内容
基于此，有必要针对现有非煤矿企业缺乏标准化的监测预警的问题，提供一种综合评估安全风险的预警方法及系统。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种综合评估安全风险的预警方法，包括以下步骤：
获取非煤矿山企业的历史数据，根据历史数据的种类进行分类，并过滤不规范数据，得到基础数据；其中，基础数据包括矿山环境数据、安全设备设施数据、安全生产管理数据和在岗人员数据；
根据基础数据建立静态安全风险模型和动态安全风险模型；其中，静态安全风险模型的建立具体步骤如下：
根据矿山环境数据和在岗人员数据建立初始状态子模型和固有风险子模型，并依据安全设备设施数据及在岗人员数据建立激励子模型；
根据安全设备设施数据、安全生产管理数据、在岗人员数据依次建立安全设备设施子模型、安全生产管理子模型、从业人员素质子模型；
将初始状态子模型和激励子模型定义为正向子模型，其余子模型定义为负向子模型，集合得到静态安全风险模型。
提取预设周期内的基础数据并输入至静态安全风险模型和动态安全风险模型中，生成静态安全风险结果和动态安全风险结果，并结合等级划分区间判定出相应的静态安全风险等级D和动态安全风险等级S，进而得到该周期的实际安全风险等级R：R=MAX(D,S)；
依据实际安全风险等级生成评估报告发送给非煤矿山企业，并判断实际安全风险等级是否超出预设的安全基准，是则同时对该非煤矿山企业进行预警。
进一步的，动态安全风险模型的建立包括以下步骤：
根据在岗人员数据获取领导缺岗信息，根据安全设备设施数据获取数据中断信息和超限报警信息，根据矿山环境数据获取到矿山灾害信息、重大隐患信息以及矿山事故信息；
将领导缺岗信息、数据中断信息、超限报警信息、矿山灾害信息、重大隐患信息以及矿山事故信息对应设置风险等级；
相关人员现场根据非煤矿山企业的实际情况给出监察员评估风险等级，进而构建动态安全风险模型SM：SM=MAX(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7)；其中s1为矿山灾害风险等级，s2为重大隐患风险等级，s3为超限报警风险等级，s4为领导缺岗风险等级，s5为数据中断风险等级，s6为矿山事故风险等级，s7为监察员评估风险等级。
进一步的，初始状态子模型包括地下矿山初始状态单元和露天矿山初始状态单元；根据矿山类型判断非煤矿山企业是否符合相应的初始状态子模型，是则定判定非煤矿山企业的初始状态判定值为100；否则判定非煤矿山企业的初始状态判定值为80。
进一步的，地下矿山初始状态单元的建立方法如下：
获取非煤矿山企业矿山环境数据中的开采情况、工程地质情况、水文地质情况以及在岗人员数据中的井下作业人数；
根据开采情况的开采深度以及开采场所数据构建地下矿山初始状态单元：
；
其中，NUM表示井下作业人数；DEP表示开采深度；EG表示工程地质条件；HG表示水文地质条件；ME表示开采场所；COMPLEX表示复杂。
进一步的，露天矿山初始状态单元的建立方法如下：
获取非煤矿山企业矿山环境数据中的开采情况、工程地质情况、水文地质情况；
根据开采情况的边坡高度以及开采场所数据构建露天矿山初始状态单元：
；
其中，SSH表示边坡高度；EG表示工程地质条件；HG表示水文地质条件；ME表示开采场所；COMPLEX表示复杂。
进一步的，固有风险子模型包括地下矿山固有风险单元和露天矿山固有风险单元；安全设备设施子模型包括地下矿山安全设备设施单元和露天矿山安全设备设施单元。
进一步的，地下矿山固有风险单元的建立方法包括以下步骤：
获取矿山环境数据中的开拓方式，构建开拓约束：
OU=MAX（POU,XPOU,SPOU,XOU）；POU=0，XPOU=1，SPOU=2，XOU=3；其中，OU表示开拓方式判定值，POU表示平硐开拓，XPOU表示斜坡道开拓，SPOU表示竖井开拓，XOU表示斜井开拓；
获取矿山环境数据中的采矿方法，构建采矿约束：MM=MAX（CTMM,BMM,CCMM）；CTMM=0，BMM=1，CCMM=4；其中，MM表示采矿方法判定值，CTMM表示充填法，BMM表示崩落法，CCMM表示空场法；
获取矿山环境数据中的作业中段，构建作业中段约束：；其中，MW表示作业中段判定值，IMW表示同步中段作业的数量；
获取矿山环境数据中的开采深度，构建开采深度约束：；其中，DEPF表示开采深度判定值，DEP表示开采深度；
获取矿山环境数据中的工程地质情况，构建工程地质约束：；其中，EGF表示工程地质判定值，MEDIUM表示中等，EG表示工程地质条件；
获取矿山环境数据中的水文地质情况，构建水文地质约束：；其中，HGF表示水文地质判定值，HG表示水文地质条件；
获取在岗人员数据中的单班作业人数，构建单班作业人数约束：；其中，DNUMF表示单班作业人数判定值，DNUM表示单班作业人数；
结合开拓约束、采矿约束、作业中段约束、开采深度约束、工程地质约束、水文地质约束以及单班作业人数约束得到地下矿山固有风险单元。
进一步的，露天矿山固有风险单元的构建方法包括以下步骤：
获取矿山环境数据中的边坡高度参数，建立边坡高度约束：；其中，SSH表示边坡高度，SSHF表示边坡高度判定值；
获取矿山环境数据中的边坡角度参数，建立边坡角度约束：；其中，SSA表示边坡角度，SSAF表示边坡角度判定值；
获取矿山环境数据中的封闭圈深度，建立封闭圈约束：；其中，CLD表示封闭圈深度，CLDF表示封闭圈深度判定值；
获取矿山环境数据中的工程地质情况，构建工程地质约束：；其中，EGF表示工程地质判定值，MEDIUM表示中等，EG表示工程地质条件；
获取矿山环境数据中的水文地质情况，构建水文地质约束：；其中，HGF表示水文地质判定值，HG表示水文地质条件；
获取矿山环境数据中的排土场等级数据，建立排土场约束：
DS=MAX（ZDS,WDS,TDS,DDS,SDS），ZDS=0，WDS=1，TDS=2，DDS=3，SDS=4；其中，DS表示排土场判定值，ZDS表示无任何排土场，WDS表示四级排土场，TDS表示三级排土场，DDS表示二级排土场，SDS表示一级排土场；
结合边坡高度约束、边坡角度约束、封闭圈约束、工程地质约束、水文地质约束和排土场约束得到露天矿山固有风险单元。
进一步的，根据实际安全风险等级将非煤矿山企业在区域地图上进行区分标记，且将基础数据中的部分数据参数以及预警次数在区域地图上显示，形成安全风险图并存储。
本发明还介绍了一种综合评估安全风险的预警系统，其应用如前述的综合评估安全风险的预警方法，该系统包括数据采集处理模块、模型建立模块、风险评估模块和风险预警模块。
数据采集处理模块用于获取非煤矿山企业的历史数据，根据历史数据的根目录创建相对应的采集目录，进而创建矿编码目录，将历史数据进行分类、清洗得到基础数据，并存储至对应的矿编码目录内；
模型建立模块用于根据矿编码目录内的基础数据建立静态安全风险模型和动态安全风险模型；其中，基础数据包括矿山环境数据、安全设备设施数据、安全生产管理数据和在岗人员数据；
风险评估模块用于提取预设周期内的基础数据并输入至静态安全风险模型和动态安全风险模型中，生成静态安全风险结果和动态安全风险结果，并结合等级划分区间判定出相应的静态安全风险等级D和动态安全风险等级S，进而得到该周期的实际安全风险等级R：R=MAX(D,S)；
风险预警模块用于依据实际安全风险等级生成评估报告发送给非煤矿山企业，并判断实际安全风险等级是否超出预设的安全基准，是则同时对该非煤矿山企业进行预警。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：
1、本发明将非煤矿山企业的数据汇总并基于汇总数据构建安全风险模型，基于安全风险模型对各非煤矿山企业进行安全风险评估，并可以通过安全评估结果给予对应的企业安全预警，进而减少安全事故的发生；
2、本发明通过将安全风险等级在地图上标识，方便观察各区域的非煤矿山企业的风险情况，有利于相关人员快速知晓评估结果，动态掌控各区域矿山安全生产风险态势。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，附图仅仅用于说明目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。其中：
图1为本发明介绍的一种综合评估安全风险的预警方法的流程图；
图2为基于图1的某区域某公司的安全风险图；
图3为本发明实施例2介绍的一种综合评估安全风险的预警系统的总体业务框架图。
具体实施方式
容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
实施例1
请参阅图1，本实施例介绍了一种综合评估安全风险的预警方法，包括以下步骤：
第一步：获取非煤矿山企业的历史数据，根据历史数据的种类进行分类，并过滤不规范数据，得到基础数据；其中，基础数据包括矿山环境数据、安全设备设施数据、安全生产管理数据和在岗人员数据。
历史数据包含了非煤矿山企业的基础管理、历史事故、安全生产、双重预防、隐患等数据。可以通过人工填报的方式获取数据，也可以通过非煤矿山企业的安全监控系统、人员定位系统、重大设备系统、防治水系统、火灾系统、猴车系统、车辆定位系统、瓦斯抽采系统等获取数据，优选从非煤矿山企业的系统上获取数据，若是没有，再采用填报的方式获取所需的数据。
根据接收到的数据种类使用不同的处理方式对数据进行处理，首先对数据的种类进行分类，通过采集服务可对数据进行清理工作，将不符合数据规范的数据进行过滤处理操作，保留规范数据，形成所需的基础数据。
第二步：根据基础数据建立静态安全风险模型和动态安全风险模型。风险评估依赖于这两个模型，根据各非煤矿山企业的基础数据进行分析后构建。
静态安全风险模型主要由初始状态子模型、固有风险子模型、安全设备设施子模型、安全生产管理子模型、从业人员素质子模型和激励子模型构成。初始状态子模型和激励子模型为正向子模型，其余为负向子模型。
初始状态子模型和固有风险子模型参考矿山环境数据和在岗人员数据建立，安全设备设施子模型、安全生产管理子模型、从业人员素质子模型分别参考全设备设施数据、安全生产管理数据、在岗人员数据建立，这些数据均从基础数据中获得。
非煤矿山企业的矿山类型包括地下矿山和露天矿山。基于矿山类型，初始状态子模型分为地下矿山初始状态单元和露天矿山初始状态单元，固有风险子模型包括地下矿山固有风险单元和露天矿山固有风险单元；安全设备设施子模型包括地下矿山安全设备设施单元和露天矿山安全设备设施单元。而安全生产管理子模型、从业人员素质子模型和激励子模型不因矿山类型变化而变化，均采用相同的子模型。
首先，初始状态子模型用于确定非煤矿山企业的初始状态判定值为100还是80，若是符合初始状态子模型，则非煤矿山企业的初始状态判定值为100，否则就是80。
其中，地下矿山初始状态单元为；
其中，NUM表示井下作业人数；DEP表示开采深度；EG表示工程地质条件；HG表示水文地质条件；ME表示开采场所；COMPLEX表示复杂。
露天矿山初始状态单元为；
其中，SSH表示边坡高度；EG表示工程地质条件；HG表示水文地质条件；ME表示开采场所；COMPLEX表示复杂。
若是存在尾矿库，若没有尾矿库“头顶库”、现状库容超过1亿立方米、现状坝高超过200m、工程地质条件为复杂等情况，则判定初始状态判定值为100，否则为80。
其次，固有风险子模型用于确定非煤矿山企业的固有风险数值。地下矿山固有风险单元为：
。
OU=MAX（POU,XPOU,SPOU,XOU）为开拓约束，POU=0，XPOU=1，SPOU=2，XOU=3；OU表示开拓方式判定值，POU表示平硐开拓，XPOU表示斜坡道开拓，SPOU表示竖井开拓，XOU表示斜井开拓。
为作业中段约束，MW表示作业中段判定值，IMW表示同步中段作业的数量。
MM=MAX（CTMM,BMM,CCMM）为采矿约束，CTMM=0，BMM=1，CCMM=4； MM表示采矿方法判定值，CTMM表示充填法，BMM表示崩落法，CCMM表示空场法。
为开采深度约束，DEPF表示开采深度判定值，DEP表示开采深度。
为工程地质约束，EGF表示工程地质判定值，MEDIUM表示中等，EG表示工程地质条件。
为水文地质约束，HGF表示水文地质判定值，HG表示水文地质条件。
为单班作业人数约束，DNUMF表示单班作业人数判定值，DNUM表示单班作业人数。
露天矿山固有风险单元为：。
为边坡高度约束，SSH表示边坡高度，SSHF表示边坡高度判定值。
为边坡角度约束，SSA表示边坡角度，SSAF表示边坡角度判定值。
为封闭圈约束，CLD表示封闭圈深度，CLDF表示封闭圈深度判定值。
露天矿山固有风险单元的工程地质约束、水文地质约束和地下矿山固有风险单元的工程地质约束和水文地质约束类似。
DS=MAX（ZDS,WDS,TDS,DDS,SDS）为排土场约束。ZDS=0，WDS=1，TDS=2，DDS=3，SDS=4； DS表示排土场判定值，ZDS表示无任何排土场，WDS表示四级排土场，TDS表示三级排土场，DDS表示二级排土场，SDS表示一级排土场。
不论是露天矿山固有风险单元，还是地下矿山固有风险单元，均还可以考虑周边环境。若是矿山周边300m范围内无其他矿权主体、人员密集场所和重要生产生活设施的，则为最优环境，判定值为0。若是上游2km内有水库、河道、湖泊等水体的且可能影响矿山安全的，判定值为2。若是矿山周边300m范围内存在其他矿权主体或者人员密集场所或者重要生产生活设施的，判定值为3。周边环境的判定值可累计，即满足上游2km存在影响矿山安全的因素以及矿山周边300m范围内存在干扰因素的，符合上述两个条件，则判定值为5。
再者，安全设备设施子模型用于确定非煤矿山企业的安全设施数值。
地下矿山安全设备设施单元受提升系统、通风系统、排水系统、供配电系统、供水及防灭火系统、压风系统、通信联络系统、监控系统、人员定位系统等数据影响。例如，在提升系统中，多绳摩擦式提升系统，斜井架空乘人系统，单绳缠绕式提升系统，斜井人车，依次判定值为1，2，3，5。若是多种方式混合的，以判定值最高数值为准。
在通风系统中，主通风机安装地表，主通风机安装井下，采用轴流式风机通风，采用离心式风机通风，依次判定值为0，3，0，2。若是多种方式混合的，以判定值最高数值为准。
在排水系统中，自流式排水，一段式排水，多段式接力排水，依次判定值为0，1，3。在供配电系统中，存在由两回电源线路供电且地面主变电所的主变压器台数为2台及以上的情况，判定值为0；存在由一回电源线路供电但地面主变电所的主变压器台数为1台的情况，判定值为5。在供水及防灭火系统中，供水和防灭火水源来自地表水池且单独设立生活供水管道，供水和防灭火水源来自地表水池但未单独设立生活供水管道，供水和防灭火水源来自井下水池，依次判定值为0，1，3。在压风系统中，空压机位于地表判定值为0；空压机位于井下的或者同时位于地表和井下判定值为3。具有通信联络系统、监控系统、人员定位系统且符合规定的，判定值为0，否则为2。
露天矿山安全设备设施单元受穿孔设备、铲装设备、运输设备、排水设施、通风设施、供配电设施、边坡稳定监测系统等影响。例如，在穿孔设备中，采用牙轮钻机、液压钻机穿孔作业判定值为0；采用潜孔钻一体机作业判定值为2。在铲装设备中，采用液压铲铲装作业，采用电铲铲装作业，采用挖掘机铲装作业，判定值依次为0，2，4。在运输设备中，采用胶带运输，采用溜槽，采用溜井运输，判定值依次为0，1，2。在排水设施中，自流排水，移动式排水，固定式排水，判定值依次为0，1，2。有通风设施判定值为3，否则为0。在供配电设施中，采场采用的电压低于6kv的，大于等于6kv、小于10kv，大于10kv，判定值依次为0，2，4。有边坡稳定监测系统且符合规范的，判定值为0，否则为5。
另外，安全生产管理子模型受主要负责人履职、安全风险管控、安全生产投入、应急教援、工程安全管理等因素约束。从业人员素质子模型受从业人员的学历、技能以及持证情况等因素约束。
此外，激励子模型受安全生产年数、机械化应用、自动化系统应用、技术人员保障等因素影响。例如，连续三年安生生产，判定值为0.5，每增加3年，判定值增加0.5，直至判定值为2封顶。机械化应用采用凿岩台车、无人铲装、机械操毛、机械化支护等技术的，而且每项技术是全部采用的，判定值为1，直至判定值为2封顶。自动化系统应用与机械化应用判定规则类似，提升、运输、通风、排水、供配电等系统采用无人值守或者远程控制系统，而且每项技术是全部采用的，判定值为1，直至判定值为2封顶。在技术人员保障中，安全管理人员及专业技术人员具有采矿、地质、测量、机械、电气、安全等相关专业本科及以上学历或者有关高级技术职称判定值为0.5，直至判定值为2封顶。此外，非煤矿山企业若是有国家级企业安全文化建设示范单位证书或者是省级企业安全文化建设示范单位证书，或者是取得安全生产标准化等级的一级、二级，也可以获得额外的判定值。
下面介绍一下动态安全风险模型，动态安全风险模型SM：SM=MAX(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7)；其中s1为矿山灾害风险等级，s2为重大隐患风险等级，s3为超限报警风险等级，s4为领导缺岗风险等级，s5为数据中断风险等级，s6为矿山事故风险等级，s7为监察员评估风险等级。领导缺岗信息从在岗人员数据中获取，数据中断信息和超限报警信息从安全设备设施数据中获取，矿山灾害信息、重大隐患信息以及矿山事故信息从矿山环境数据中获取。
矿山灾害包含有冲击地压矿井、水文地质类型复杂即以上，符合一个条件判定为中风险，两个及以上判定为高风险。重大隐患即三个月以内被检查出有重大安全隐患的矿井，若存在则判定为极高风险。超限报警包括24小时内有SO2、H2S 、NO、CO超限的矿井，判定为中风险。24小时内SO2持续时间超过5分钟的矿井，判定为高风险。24小时内H2S持续时间超过30分钟的矿井、24小时内NO持续时间超过30分钟的矿井、24小时内CO持续时间超过30分钟的矿井，判定为极高风险。
领导缺岗包含24小时内有领导空岗的矿井，则判定为极高风险。数据中断包含24小时内安全监控系统、人员位置监测系统断线超过3次的矿井，判定为中风险；24小时内安全监控系统、人员位置监测系统断线超过一小时矿井，判定为高风险。矿山事故包含近一年内有死亡事故的矿井，判定为高风险。监察员评估则包含监察员根据对应指标评估的结果。
尾矿库结合采用地下矿山和露天矿山的约束模型，基于尾矿库的已有数据选择对应的模型进行判定，得到相应的判定值。
第三步：提取预设周期内的基础数据并输入至静态安全风险模型和动态安全风险模型中，生成静态安全风险结果和动态安全风险结果，并结合等级划分区间判定出相应的静态安全风险等级D和动态安全风险等级S，进而得到该周期的实际安全风险等级R：R=MAX(D,S)。
建立模型采用的是历史数据，可以是一个区域内过去几十年的数据。但是对企业进行安全评估时，无需跨越这么长的周期，可以就是看过去几年的数据即可。假设以评估当天至过去三年为预设周期，则实际安全风险等级为过去三年的安全风险等级。
安全风险等级包括Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个等级。具体划分如下表：
表1：安全等级划分区间表
Ⅰ等级代表低风险，Ⅱ等级代表中风险，Ⅲ等级代表高风险，Ⅳ等级代表极高风险。每个等级均有划分区间，Ⅰ等级表示判定值总和≥90，Ⅱ等级表示75≤判定值总和＜90，Ⅲ等级表示60≤判定值总和＜75，Ⅳ等级表示判定值总和＜60。由判定值总和的数值判定其判定出相应的静态安全风险等级D。
第四步：依据实际安全风险等级生成评估报告发送给非煤矿山企业，并判断实际安全风险等级是否超出预设的安全基准，是则同时对该非煤矿山企业进行预警。
假设定义中风险为安全基准，若是非煤矿山企业的安全风险等级在中风险以上，则进行预警，通过发送信息、语音电话等方式进行预警，令非煤矿山企业了解自身安全风险。
第五步：根据实际安全风险等级将非煤矿山企业在区域地图上进行区分标记，且将基础数据中的部分数据参数以及预警次数在区域地图上显示，形成安全风险图并存储。
建立非煤矿山安全风险“一张图”，包含已采集的各类数据和风险评估的结果，对于风险评估的结果和报警信息可通过地图矿山颜色区分，通过网页查看，可深入钻取，方便用户动态掌控所需区域矿山安全生产风险态势。
如图2所示，为某区域某公司的安全风险图，具有非煤情况，包含非煤矿山总数、露天矿山、地下矿山、尾矿库的数量，以及开采深度、单班下井人数等。还具有安全检查，包含抽插矿山的数量、隐患数量等。还具有今日报警、联网情况、事故统计等。该图根据数据实时更新，以便用户动态掌控矿山安全生产风险态势。在地图上采用不同颜色的标记表示不同风险等级。例如红色标记表示极高风险，橙色表示高风险，黄色表示中风险，蓝色表示低风险。图2中所示的非煤矿山企业的矿山均为低风险。
实施例2
本实施例介绍了一种综合评估安全风险的预警系统，该系统包括数据采集处理模块、模型建立模块、风险评估模块和风险预警模块。
数据采集处理模块用于获取非煤矿山企业的历史数据，根据历史数据的根目录创建相对应的采集目录，进而创建矿编码目录，将历史数据进行分类、清洗得到基础数据，并存储至对应的矿编码目录内。
实际应用时，开发数据采集程序在矿端安装，可采集安全监控系统，人员定位系统，重大设备系统，防治水系统，火灾系统，猴车系统，车辆定位系统，瓦斯抽采系统等。通常前置机端需要安装FTP相关服务，主要作用进行数据收集，通常是在服务器端采集根目录/data/collect，针对该目录再次创建需要采集的系统目录，如aqjk，rywzjc，shfz，sgjc，zdsb/tsxt，zdsb/tfxt，zdsb/yfxt，zdsb/psxt，hcxt，cldw，根据目录种类再次创建矿编码目录等等，具体可根据采集的系统类型和种类来制定对应的采集规范。根据接收的数据种类使用不同的处理方式对数据进行处理，对数据的种类进行分类，通过采集服务可对数据进行清理工作，可以将不符合数据规范的数据进行过滤处理操作，通过采集服务将规范数据数据进行管理存储和计算，最终的数据即为基础数据。
模型建立模块用于根据矿编码目录内的基础数据建立静态安全风险模型和动态安全风险模型；其中，基础数据包括矿山环境数据、安全设备设施数据、安全生产管理数据和在岗人员数据。
风险评估模块用于提取预设周期内的基础数据并输入至静态安全风险模型和动态安全风险模型中，生成静态安全风险结果和动态安全风险结果，并结合等级划分区间判定出相应的静态安全风险等级D和动态安全风险等级S，进而得到该周期的实际安全风险等级R：R=MAX(D,S)。
风险预警模块用于依据实际安全风险等级生成评估报告发送给非煤矿山企业，并判断实际安全风险等级是否超出预设的安全基准，是则同时对该非煤矿山企业进行预警。
预警系统还可以包括图像生成模块，用于根据实际安全风险等级将非煤矿山企业在区域地图上进行区分标记，且将基础数据中的部分数据参数以及预警次数在区域地图上显示，形成安全风险图并存储。
请参阅图3，为预警系统的总体业务架构图。数据采集可以从非煤矿山企业的安全监控、人员定位、工业视频、基础数据、安全生产数据几个方向采集，通过网络通道以后进行数据预处理，即清洗、筛选、归一化、分发等处理手段后进行数据上传和存储。数据上传和存储至非煤矿山的大数据中心，其具有数据分类库，可以从监测监控、人员定位、工业视频、电子封条、基础数据、安全生产、监测预警、管理数据等多个方向进行数据分类。通过大数据中心内存储分类的数据，可以实现远程监察、预警评估、电子封条、自动预警、移动APP软件等应用。
本实施例通过采集非煤矿山企业各类数据，根据这些数据可进行报警信息的展示提醒，并且可以采用风险评估模型对矿山进行风险评估，评估出来的结果可辅助相关人员重点关注和监察执法。
本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容，本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下，对上述实施例进行多种变形和修改，而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种综合评估安全风险的预警方法，其用于对非煤矿山企业进行风险评估，进而对超出预设安全基准的非煤矿山企业进行预警；其特征在于，所述综合评估安全风险的预警方法包括以下步骤：
获取非煤矿山企业的历史数据，根据历史数据的种类进行分类，并过滤不规范数据，得到基础数据；其中，基础数据包括矿山环境数据、安全设备设施数据、安全生产管理数据和在岗人员数据；
根据基础数据建立静态安全风险模型和动态安全风险模型；其中，静态安全风险模型的建立具体步骤如下：
根据矿山环境数据和在岗人员数据建立初始状态子模型和固有风险子模型，并依据安全设备设施数据及在岗人员数据建立激励子模型；
根据安全设备设施数据、安全生产管理数据、在岗人员数据依次建立安全设备设施子模型、安全生产管理子模型、从业人员素质子模型；
将初始状态子模型和激励子模型定义为正向子模型，其余子模型定义为负向子模型，集合得到静态安全风险模型；
提取预设周期内的基础数据并输入至静态安全风险模型和动态安全风险模型中，生成静态安全风险结果和动态安全风险结果，并结合等级划分区间判定出相应的静态安全风险等级D和动态安全风险等级S，进而得到该周期的实际安全风险等级R：R=MAX(D,S)；
依据实际安全风险等级生成评估报告发送给非煤矿山企业，并判断实际安全风险等级是否超出预设安全基准，是则同时对该非煤矿山企业进行预警。
2.根据权利要求1所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，动态安全风险模型的建立包括以下步骤：
根据在岗人员数据获取领导缺岗信息，根据安全设备设施数据获取数据中断信息和超限报警信息，根据矿山环境数据获取到矿山灾害信息、重大隐患信息以及矿山事故信息；
将领导缺岗信息、数据中断信息、超限报警信息、矿山灾害信息、重大隐患信息以及矿山事故信息对应设置风险等级；
相关人员现场根据非煤矿山企业的实际情况给出监察员评估风险等级，进而构建动态安全风险模型SM：SM=MAX(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7)；其中s1为矿山灾害风险等级，s2为重大隐患风险等级，s3为超限报警风险等级，s4为领导缺岗风险等级，s5为数据中断风险等级，s6为矿山事故风险等级，s7为监察员评估风险等级。
3.根据权利要求1所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，初始状态子模型包括地下矿山初始状态单元和露天矿山初始状态单元；根据矿山类型判断非煤矿山企业预设周期内的基础数据是否符合相应的初始状态子模型，是则定判定非煤矿山企业的初始状态判定值为100；否则判定非煤矿山企业的初始状态判定值为80。
4.根据权利要求3所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，地下矿山初始状态单元的建立方法如下：
获取非煤矿山企业矿山环境数据中的开采情况、工程地质情况、水文地质情况以及在岗人员数据中的井下作业人数；
根据开采情况的开采深度以及开采场所数据构建地下矿山初始状态单元：
；
其中，NUM表示井下作业人数；DEP表示开采深度；EG表示工程地质条件；HG表示水文地质条件；ME表示开采场所；COMPLEX表示复杂。
5.根据权利要求3所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，露天矿山初始状态单元的建立方法如下：
获取非煤矿山企业矿山环境数据中的开采情况、工程地质情况、水文地质情况；
根据开采情况的边坡高度以及开采场所数据构建露天矿山初始状态单元：
；
其中，SSH表示边坡高度；EG表示工程地质条件；HG表示水文地质条件；ME表示开采场所；COMPLEX表示复杂。
6.根据权利要求3所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，固有风险子模型包括地下矿山固有风险单元和露天矿山固有风险单元；安全设备设施子模型包括地下矿山安全设备设施单元和露天矿山安全设备设施单元。
7.根据权利要求6所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，地下矿山固有风险单元的建立方法包括以下步骤：
获取矿山环境数据中的开拓方式，构建开拓约束：
OU=MAX（POU,XPOU,SPOU,XOU）；POU=0，XPOU=1，SPOU=2，XOU=3；其中，OU表示开拓方式判定值，POU表示平硐开拓，XPOU表示斜坡道开拓，SPOU表示竖井开拓，XOU表示斜井开拓；
获取矿山环境数据中的采矿方法，构建采矿约束：MM=MAX（CTMM,BMM,CCMM）；CTMM=0，BMM=1，CCMM=4；其中，MM表示采矿方法判定值，CTMM表示充填法，BMM表示崩落法，CCMM表示空场法；
获取矿山环境数据中的作业中段，构建作业中段约束：；其中，MW表示作业中段判定值，IMW表示同步中段作业的数量；
获取矿山环境数据中的开采深度，构建开采深度约束：；其中，DEPF表示开采深度判定值，DEP表示开采深度；
获取矿山环境数据中的工程地质情况，构建工程地质约束：；其中，EGF表示工程地质判定值，MEDIUM表示中等，EG表示工程地质条件；
获取矿山环境数据中的水文地质情况，构建水文地质约束：；其中，HGF表示水文地质判定值，HG表示水文地质条件；
获取在岗人员数据中的单班作业人数，构建单班作业人数约束：；其中，DNUMF表示单班作业人数判定值，DNUM表示单班作业人数；
结合开拓约束、采矿约束、作业中段约束、开采深度约束、工程地质约束、水文地质约束以及单班作业人数约束得到地下矿山固有风险单元：。
8.根据权利要求6所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，露天矿山固有风险单元的构建方法包括以下步骤：
获取矿山环境数据中的边坡高度参数，建立边坡高度约束：；其中，SSH表示边坡高度，SSHF表示边坡高度判定值；
获取矿山环境数据中的边坡角度参数，建立边坡角度约束：；其中，SSA表示边坡角度，SSAF表示边坡角度判定值；
获取矿山环境数据中的封闭圈深度，建立封闭圈约束：；其中，CLD表示封闭圈深度，CLDF表示封闭圈深度判定值；
获取矿山环境数据中的工程地质情况，构建工程地质约束：；其中，EGF表示工程地质判定值，MEDIUM表示中等，EG表示工程地质条件；
获取矿山环境数据中的水文地质情况，构建水文地质约束：；其中，HGF表示水文地质判定值，HG表示水文地质条件；
获取矿山环境数据中的排土场等级数据，建立排土场约束：
DS=MAX（ZDS,WDS,TDS,DDS,SDS），ZDS=0，WDS=1，TDS=2，DDS=3，SDS=4；其中，DS表示排土场判定值，ZDS表示无任何排土场，WDS表示四级排土场，TDS表示三级排土场，DDS表示二级排土场，SDS表示一级排土场；
结合边坡高度约束、边坡角度约束、封闭圈约束、工程地质约束、水文地质约束和排土场约束得到露天矿山固有风险单元：。
9.根据权利要求1所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，根据实际安全风险等级将非煤矿山企业在区域地图上进行区分标记，且将基础数据中的部分数据参数以及预警次数在区域地图上显示，形成安全风险图并存储。
10.一种综合评估安全风险的预警系统，其应用如权利要求1-9中任意一项所述的综合评估安全风险的预警方法，其特征在于，其包括：
数据采集处理模块，其用于获取非煤矿山企业的历史数据，根据历史数据的根目录创建相对应的采集目录，进而创建矿编码目录，将历史数据进行分类、清洗得到基础数据，并存储至对应的矿编码目录内；
模型建立模块，其用于根据矿编码目录内的基础数据建立静态安全风险模型和动态安全风险模型；其中，基础数据包括矿山环境数据、安全设备设施数据、安全生产管理数据和在岗人员数据；
风险评估模块，其用于提取预设周期内的基础数据并输入至静态安全风险模型和动态安全风险模型中，生成静态安全风险结果和动态安全风险结果，并结合等级划分区间判定出相应的静态安全风险等级D和动态安全风险等级S，进而得到该周期的实际安全风险等级R：R=MAX(D,S)；
风险预警模块，其依据实际安全风险等级生成评估报告发送给非煤矿山企业，并判断实际安全风险等级是否超出预设的安全基准，是则同时对该非煤矿山企业进行预警。
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