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煤礦安全生產(chǎn)預警分析研究

作者：匿名網(wǎng)友 2010-05-27 09:00 來源：m.cltuan.cn
煤礦安全生產(chǎn)預警分析研究
孫超 煤炭信息研究院 北京市朝陽區(qū)芍藥居35號
摘要：煤炭行業(yè)是我國重要的能源基礎產(chǎn)業(yè)，但也是安全事故多發(fā)的高危行業(yè)。我國歷來非常重視煤礦的安全工作，也相應的制定了一系列配套的煤礦安全生產(chǎn)法規(guī)，使得我國大多數(shù)煤礦的安全生產(chǎn)條件得到了很大的改善，在煤炭產(chǎn)量持續(xù)穩(wěn)定增長的同時有力的保證了煤礦安全事故發(fā)生率不斷下降。雖然近些年我國煤礦安全生產(chǎn)顯著的好轉，但仍然存在重大事故隱患和重大危險源大量存在以及煤礦安全技術標準體系有待完善等種種問題，嚴峻的煤礦安全生產(chǎn)形勢已成為社會關注的焦點問題?；诖它c，本文根據(jù)主成分分析原理，分析研究煤礦安全生產(chǎn)現(xiàn)狀，建立煤礦安全事故的影響模型，對降低我國煤礦安全事故發(fā)生率，促進煤礦安全可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。
關鍵字：煤礦安全生產(chǎn) 預警 主成份分析 聚類分析

1 我國煤礦安全生產(chǎn)現(xiàn)狀

煤礦安全是我國安全生產(chǎn)的重中之重。近年來，在黨和政府的堅強領導下，國家煤監(jiān)局開展煤礦瓦斯治理和小煤礦整頓關閉兩個攻堅戰(zhàn)等各項有力措施，使得我國煤礦安全生產(chǎn)狀況逐年好轉2005年到2008年全國煤礦事故起數(shù)、死亡人數(shù)由3306起、5938人減少到1954起、3215人，分別減少1352起、2723人，下降40.1%、45.6%。2008年我國煤炭產(chǎn)量占全球的比重超過了40%，煤礦百萬噸死亡率約為美國的60倍、南非的15倍、印度的8倍、波蘭的6倍、俄羅斯的5倍。安全生產(chǎn)形勢依然嚴峻。
圖1-1 2001～2008年世界主要產(chǎn)煤國安全生產(chǎn)發(fā)展趨勢
圖1-2 2002-2008年我國煤炭安全生產(chǎn)發(fā)展趨勢

2 煤礦安全生產(chǎn)危機預警的運行模式

煤礦安全危機預警管理是指為降低煤礦生產(chǎn)過程中可能發(fā)生的安全事故，保證煤礦生產(chǎn)處于一種可靠、可控狀態(tài)的一種安全管理行為管理模式。其運行模式主要圍繞人的因素、環(huán)境影響、物的不安全狀態(tài)和管理失誤這幾個方面展開。

失效
正確
煤礦安全生產(chǎn)預警
預警信息
物的不安全狀態(tài)
環(huán)境影響
管理失誤
安全狀態(tài)
危機狀態(tài)
安全生產(chǎn)危機
煤礦危機
正確
正確
人的因素
失效
失效


圖2-1煤礦安全生產(chǎn)預警運行模式圖
由上圖可知，煤礦安全生產(chǎn)預警管理可以對危機采取“危機管理”方式，此種狀態(tài)下，預警活動的成功結果是安全生產(chǎn)重新轉入安全狀態(tài)。在煤礦安全生產(chǎn)危機預警管理的運作中，無論安全生產(chǎn)是由一般的非安全狀態(tài)還是由危機狀態(tài)轉入安全狀態(tài)，其活動和結果的參數(shù)都將反饋輸入到預警管理中的信息庫和對策庫中，以合理調整和優(yōu)化下一過程的預警活動。

3 煤礦安全生產(chǎn)預警指標的主成分分析

主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數(shù)幾個綜合指標。本文利用主成分分析法構建煤礦安全生產(chǎn)危機預警模型的總體思路的步驟如下：
第一，選擇確定模型采用的煤礦安全生產(chǎn)狀況指標；
第二，確定合適的研究樣本；
第三，運用計算軟件進行主成分分析，構建主成分模型；
第四，建立綜合模型并進行評價。

3.1 設定模型指標

根據(jù)前面的理論以及煤礦的實際情況，本文將煤礦安全生產(chǎn)模型指標列表如下：
表3-1 煤礦安全生產(chǎn)危機預警指標體系

目標層
指標層
準則層
獲取數(shù)據(jù)方式
煤
礦
安
全
生
產(chǎn)
危
機
預
警
指
標
體
系
A
人
的
因
素
B1
違反紀律C1
違章操作C2
礦工的違章操作次數(shù)/井下礦工總數(shù)
違章指揮C3
違章指揮的人數(shù)/井下指揮總人數(shù)
作業(yè)技術達標率C4
技術達標作業(yè)礦工數(shù)/井下作業(yè)礦工總數(shù)
物
的
不
安
全
狀
態(tài)
B2
維修保養(yǎng)費用C5
調查統(tǒng)計
設備帶病作業(yè)率C6
帶病作業(yè)設備數(shù)量/設備總臺數(shù)
設備更新率C7
煤礦一定時期內(nèi)設備更新臺數(shù)/同期煤礦擁有設備總數(shù)
安全防護設備C8
調查統(tǒng)計
設備故障發(fā)生率C9
設備因故障發(fā)生的停機時間/設備正常生產(chǎn)運轉時間
環(huán)
境
影
響
B3
災害事故率C10
勘察統(tǒng)計
瓦斯爆炸發(fā)生率C11
礦井透水事故C12
煤塵爆炸指數(shù)C13
頂板冒落事故發(fā)生率C14
管
理
失
誤
B4
安全管理制度執(zhí)行率C16
正在執(zhí)行的安全管理制度/安全管理制度總數(shù)
安全教育培訓投入C17
調查統(tǒng)計
安全管理制度完善率C18
運用安全管理制度數(shù)/安全管理制度總數(shù)

3.2 選取樣本

本文取貴州省抽取40座煤礦作為樣本，對以上18項指標進行調查，按評分標準并統(tǒng)一量綱，得出數(shù)據(jù)如下：
表3-2 煤礦安全生產(chǎn)標準化指標
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
X14
X15
X16
X17
X18
1
81
82
73
76
22
65
86
81
64
82
41
83
87
92
89
81
87
82
2
69
84
74
65
18
77
54
84
51
68
37
63
74
90
76
69
76
62
3
65
38
31
78
14
57
81
63
71
53
4
61
72
51
49
64
49
78
4
71
69
52
82
4
72
81
73
82
68
17
61
73
78
72
77
81
65
5
59
23
18
71
4
39
48
64
78
61
2
66
81
50
49
78
59
71
6
51
81
69
74
21
89
65
73
73
71
38
65
77
91
82
89
79
76
7
65
64
51
71
6
61
67
56
74
65
20
57
69
78
76
88
72
64
8
79
56
41
76
4
76
49
67
48
72
11
53
58
67
84
57
73
63
9
86
71
59
84
10
84
56
64
65
76
18
54
68
79
81
88
89
63
10
80
27
15
74
4
56
62
71
53
66
3
48
54
49
72
64
81
65
11
63
74
62
79
6
74
71
82
79
54
25
50
59
87
76
85
67
81
12
75
86
70
86
10
56
68
69
81
66
37
67
78
94
81
77
75
81
13
68
62
46
68
4
63
57
49
54
73
16
53
58
73
61
56
78
76
14
77
53
45
53
6
76
81
62
57
66
9
61
74
67
62
76
53
80
15
49
33
26
78
8
46
49
65
77
76
3
75
82
59
80
79
75
43
16
54
51
42
73
6
58
68
59
72
63
7
51
58
66
59
59
54
67
17
91
76
65
89
20
63
67
83
81
64
27
75
84
83
75
90
56
71
18
68
89
80
76
12
78
59
82
77
84
36
61
69
94
84
76
61
80
19
59
44
35
54
8
65
38
67
37
61
7
49
55
57
41
89
47
62
20
71
67
56
86
4
74
73
78
69
61
21
69
80
76
77
72
57
54
21
49
25
16
42
14
69
64
58
81
71
1
53
68
48
81
79
59
63
22
80
63
49
66
8
47
56
61
63
71
15
54
65
71
63
66
63
77
23
74
75
65
89
8
57
76
73
54
84
20
63
77
81
85
68
85
74
24
76
41
34
73
4
65
37
44
78
77
6
51
70
57
62
88
59
76
25
75
66
54
73
8
51
62
72
59
59
16
66
79
72
72
67
65
54
26
37
58
51
74
4
78
37
39
84
64
14
32
51
67
56
77
39
52
27
56
75
66
73
4
61
80
54
76
76
24
51
64
82
84
78
78
63
28
58
31
22
69
8
55
54
60
66
49
2
53
59
43
76
59
64
72
29
42
43
33
39
4
68
33
57
63
47
5
34
48
51
39
58
48
58
30
52
77
61
83
4
82
61
53
71
68
23
42
53
84
69
60
57
84
31
59
65
56
74
6
54
56
63
82
54
17
52
64
73
66
55
55
80
32
69
23
14
72
12
68
71
66
65
52
2
73
82
46
63
89
74
68
33
78
66
54
74
6
86
65
81
74
56
19
61
76
76
83
68
59
76
34
39
47
39
64
4
49
47
39
72
45
6
43
51
56
78
91
34
61
35
69
73
67
77
6
78
86
73
69
55
26
72
81
86
79
81
63
55
36
59
59
50
78
6
78
69
61
53
55
14
56
64
70
57
81
68
59
37
81
36
29
43
10
43
79
58
75
49
3
41
59
47
80
82
73
62
38
84
60
44
69
8
54
52
58
53
79
15
52
56
69
67
81
48
67
39
82
54
43
81
10
84
76
75
81
73
12
75
81
63
84
76
83
86
40
78
79
68
88
10
59
76
61
63
54
21
53
66
85
72
64
79
73

3.3 主成分分析

1）相關系數(shù)陣的排序后的特征根和貢獻率見表3-3。
表3-3 特征根和貢獻率

主成分
特征值
方差貢獻率
累計貢獻率
主成分
特征值
方差貢獻率
累計貢獻率
1
6.7488
0.374931
0.3749
10
0.4676
0.025978
-
2
2.4433
0.135738
0.5107
11
0.4020
0.022333
-
3
1.5023
0.083461
0.5941
12
0.3007
0.016705
-
4
1.2127
0.067372
0.6615
13
0.2530
0.014055
-
5
1.1155
0.061972
0.7235
14
0.2111
0.011728
-
6
0.9625
0.053472
0.7770
15
0.0482
0.002678
-
7
0.8418
0.046766
0.8237
16
0.0289
0.001606
-
8
0.7621
0.042339
0.8661
17
0.0183
0.001017
-
9
0.6755
0.037528
-
18
0.0058
0.000322
-

從上表看，前8個主成分是顯著的，特征值累計貢獻率已達86.61%，說明前8個主成分基本包含了全部指標具有的信息。
2）構建主成分模型
由上面計算結果可以得出前8個主成分如下：
Z1=0.1991X1+0.3087X2+0.3080X3+0.2379X4+0.2085X5+0.1523X6+0.2223X7
+0.2706X8+0.0446X9+0.1858X10+0.3327X11+0.2587X12+0.2507X13
+0.0671X14+0.2540X15+0.3281X16+0.2253X17+0.1411X18
Z2= 0.2350X1-0.3589X2-0.3468X3+0.3922X4+0.1916X5-0.2227X6+0.2032X7
-0.0318X8+0.0277X9-0.0216X10+0.1929X11+0.1827X12-0.2555X13
-0.3046X14+0.0744X15+0.1597X16+0.3877X17-0.0447X18
Z3= -0.4062X1-0.0040X2+0.0546X3-0.0353X4+0.1639X5+0.0872X6-0.0239X7
-0.0961X8+0.5702X9-0.1734X10+0.0862X11+0.0744X12+0.1784X13
+0.0389X14+0.0598X15+0.5145X16-0.2920X17-0.1772X18
Z4= 0.0016X1-0.0072X2-0.0189X3+0.3425X4-0.3336X5-0.2320X6+0.3167X7
-0.1520X8+0.5313X9-0.1885X10-0.1033X11-0.0437X12+0.0068X13
-0.0144X14+0.1109X15-0.3448X16+0.0254X17+0.3624X18
Z5= -0.0207X1-0.0317X2-0.0531X3+0.2008X4-0.3030X5-0.1160X6-0.1649X7
-0.3061X8+0.0884X9+0.5179X10-0.0783X11-0.0671X12-0.0473X13
+0.0166X14+0.3777X15+0.1891X16+0.3434X17-0.3792X18
Z6= 0.1000X1-0.0789X2-0.0961X3-0.2719X4+0.3200X5+0.0222X6-0.1434X7
-0.2145X8+0.1920X9+0.4389X10+0.0114X11-0.1421X12-0.1202X13
-0.0824X14+0.0397X15+0.1542X16+0.0227X17+0.6589X18
Z7= -0.0550X1-0.0578X2-0.0683X3-0.3597X4+0.0110X5+0.4486X6+0.4320X7
+0.0368X8+0.0240X9-0.2452X10-0.0556X11-0.2513X12-0.2281X13
-0.0857X14+0.4133X15+0.0254X16+0.3294X17-0.0629X18
Z8=-0.0234 X1-0.1436X2-0.1627X3+0.3120X4-0.2769X5+0.7634X6-0.1562X7
+0.1156X8+0.0545X9+0.1513X10-0.1688X11+0.1277X12+0.1283X13
-0.0920X14-0.2012X15+0.0050X16-0.0392X17+0.1418X18
通過計算，我們發(fā)現(xiàn)在第一主成分的表達式中第二（違章操作）、第三（違章指揮）、第十一（瓦斯爆炸發(fā)生率）、第十六（安全管理制度執(zhí)行率）這四項指標的系數(shù)較大，這四個指標起主要作用，我們可以把第一主成分看成是反映煤礦安全生產(chǎn)的綜合影響；
在第二主成分中，第四（作業(yè)技術達標率）、十七（安全教育培訓收入）項指標的系數(shù)較大，可以將之看成是反映安機械設備情況和環(huán)境因素的綜合影響；
在第三主成分中，第九（設備故障發(fā)生率）、十六（安全管理制度執(zhí)行率）項指標的系數(shù)較大，可以將之看成是反映機械設備和管理制度的綜合影響；
在第四主成分中，第九項（設備故障發(fā)生率）指標的系數(shù)最大，可以將之看成是反映機械設備的影響；
在第五主成分中，第十（災害事故率）項指標的系數(shù)最大，可以將之看成是反映管理制度的影響；
在第六主成分中，第十八（安全管理制度完善率）項指標的系數(shù)最大，可以將之看成是反映管理制度的影響；
在第七主成分中，第六（設備帶病作業(yè)率）、七（設備更新率）、十五（安全管理制度標準率）項指標的系數(shù)較大，可以將之看成是反映機械設備和管理制度的綜合影響；
在第八主成分中，第六（設備帶病作業(yè)率）項指標的系數(shù)較大，可以將之看成是反映機械設備的影響。
3）構建綜合模型
F=0.374931Z1+ 0.135738Z2+ 0.083461Z3+0.067372 Z4
0.061972Z5+0.053472Z6+0.046766Z7+0.042339Z8
這里F 為樣本煤礦的綜合值，具體見表3-4。
表3-4 綜合值和排名

綜合值
名次
綜合值
名次
綜合值
名次
綜合值
名次
F1
2.198772
1
F11
0.544081
11
F21
-0.39521
22
F31
-0.40951
24
F2
-0.46865
27
F12
1.300185
5
F22
-0.44728
25
F32
0.066008
18
F3
-0.4587
26
F13
-0.66121
30
F23
0.992709
7
F33
0.541593
12
F4
0.793051
9
F14
-0.20883
20
F24
-0.52967
29
F34
-1.44964
38
F5
-0.68859
31
F15
0.172804
17
F25
-0.03399
19
F35
0.887835
8
F6
1.549677
2
F16
-0.7874
34
F26
-1.37564
37
F36
-0.4069
23
F7
0.255561
16
F17
1.41598
3
F27
0.501482
14
F37
-0.74556
33
F8
-0.47155
28
F18
1.214259
6
F28
-0.98981
36
F38
-0.7021
32
F9
0.720082
10
F19
-1.71737
39
F29
-2.48985
40
F39
1.371934
4
F10
-0.86265
35
F20
0.536826
13
F30
-0.25842
21
F40
0.295469
15

4）對比圖
將40家煤礦安全生產(chǎn)的八個主成分計算值和最終的綜合值繪制在同一張圖上，得對比圖3-1。
圖3-1 主成分和綜合值對比圖
從圖中可以很容易比較各個煤礦的各個主成分得分的情況和綜合值狀況，使煤炭行業(yè)中不同煤礦安全生產(chǎn)指標的各個方面情況得到對比，分析與最優(yōu)煤礦的最佳實踐之間的差距，努力的方向比較明確。

4 煤礦安全生產(chǎn)危機的聚類分析

4.1 不同煤礦安全生產(chǎn)危機聚類分析

聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種多元統(tǒng)計方法。在一般情況下，用不同的方法聚類的結果是不完全一致的，本文采用對用主成分分析后得到的主成分值和綜合值用五種系統(tǒng)聚類分析方法進行最優(yōu)分割，把樣本依照安全度的高低進行分類。聚類方法選用的是聚類分析中的Q型系統(tǒng)聚類法，分別用最近距離法、最遠距離法、中間距離法、離差平方和法和重心距離法。
五種方法的樹狀聚類圖見圖4-1到圖4-5：


14
36
08
13
22
38
16
31
28
10
11
33
04
20
35
07
27
40
25
02
09
23
03
39
05
06
18
12
17
30
01
21
37
24
32
26
34
19
29
15
圖4-1 最近距離法


08
13
22
38
14
36
02
25
16
31
30
26
34
24
19
29
21
37
10
28
03
05
32
15
07
27
09
23
04
40
11
33
20
35
39
12
17
06
18
01
圖4-2 最遠距離法
03
05
32
15
21
37
08
13
22
38
16
31
14
36
02
10
28
30
26
34
24
19
29
07
27
09
23
20
35
04
11
33
25
40
39
12
17
06
18
01
圖4-3 中間距離法
26
34
24
19
29
08
13
22
38
14
36
02
16
31
30
03
05
32
15
21
37
10
28
04
40
11
33
39
20
35
25
07
27
09
23
12
17
06
18
01
圖4-4 離差平方和法
14
36
08
13
22
38
16
31
10
28
02
03
05
32
24
21
37
26
34
07
27
09
11
33
04
20
35
40
25
23
06
18
12
17
39
30
15
19
29
01
圖4-5 重心距離法
經(jīng)過對以上五種樹狀聚類圖進行對比分析，把樣本分為五類比較合適。各類所包含的樣本煤礦如下：
第一類：﹛1、6、12、17、18﹜
第二類：﹛4、7、9、11、20、23、25、27、33、35、39、40﹜
第三類：﹛3、5、10、15、21、28、32、37﹜
第四類：﹛2、8、13、14、16、22、30、31、36、38﹜
第五類：﹛19、24、26、29、34﹜
可以把煤礦安全生產(chǎn)警級分為五等：安全、亞安全、低度危機、危機和嚴重危機。評價如下：
第一類樣本煤礦的警級為安全。這些煤礦在違章操作、違章指揮、瓦斯爆炸發(fā)生率和安全管理制度執(zhí)行等方面安全度比較高，設備故障較少發(fā)生，安全管理制度也能很好的執(zhí)行。
第二類樣本煤礦的警級為亞安全。這些煤礦在設備更新率、作業(yè)技術達標和安全管理制度等方面安全度較高。違章操作、違章指揮、瓦斯爆炸發(fā)生率和安全管理制度執(zhí)行等方面較第一類煤礦稍差一點。
第三類樣本煤礦的警級為低度危機。這些煤礦在設備故障發(fā)生、災害事故發(fā)生等方面做的很好，但其他方面做不到位，從而整個安全生產(chǎn)受到影響。
第四類樣本煤礦的警級為危機。這些煤礦除了設備配置和安全管理制度這兩個方面安全度一般外，其他幾個方面都不理想。
第五類樣本煤礦的警級為嚴重危機。這類煤礦中盡管有個別身背配置和管理制度方面做的比較好，但違章操作、違章指揮、瓦斯爆炸發(fā)生率、安全管理制度執(zhí)行和安全投入等方面都比較差，致使整個安全生產(chǎn)處于嚴重危機狀態(tài)。
可以看出，第五類和第四類樣本煤礦需緊急預警；第三類樣本煤礦也需要重視其警級的原因；第一類和第二類樣本煤礦需要維護和提高其安全生產(chǎn)。
所以在實際工作中，需要及時把握變化，對數(shù)據(jù)進行更新，對煤礦安全生產(chǎn)進行及時預警。

4.2 同一煤礦安全生產(chǎn)危機的有序聚類分析

在此本文選取了一家煤礦作為有序聚類分析的對象，調查收集了該煤礦從1999年到2008年的連續(xù)十年的資料，得到其八個主成分值和綜合值如表5-2所示。
表4-1主成分值和綜合值

年份
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Z6
Z7
Z8
F
1999
-5.26672
-2.01562
-2.03265
-3.06321
-2.89788
-2.65645
-2.45689
-2.99856
-3.18776
2000
-4.68987
-1.39863
-1.86984
-2.13653
-2.50238
-2.63345
-1.78561
-2.01346
-2.71287
2001
-2.32152
1.12263
-1.33223
0.23899
0.71026
-0.10566
-0.00546
0.00221
-0.77491
2002
-2.16981
1.32265
-1.16564
0.4567
0.99569
0.00771
0.13542
0.18741
-0.62413
2003
-1.71133
1.65461
-0.7844
0.81245
1.01469
0.11455
0.25466
0.25632
-0.33622
2004
1.59863
2.68512
1.79521
1.96368
1.81233
0.55461
0.69823
0.75643
1.45262
2005
2.49124
2.72046
1.83465
2.56441
1.87813
0.69713
0.78356
0.79812
1.85330
2006
3.12981
2.79821
1.94560
2.77436
1.96583
0.79562
0.83472
0.82371
2.14086
2007
4.26484
3.14862
2.35891
3.25694
2.28937
1.24567
1.21004
1.34579
2.76476
2008
4.76732
3.34128
2.42311
3.33557
2.29746
1.29763
1.30046
1.37561
2.99873

在進行有序聚類時，采用最遠距離聚類法和街區(qū)距離。其有序聚類樹狀圖如圖5-6所示。
95
96
97
98
99
00
01
02
03
04
圖5-6 有序聚類樹狀圖
從上面有序聚類圖可以明顯地得出，應該把這十個樣本分割成四類。
第一類：﹛1999、2000﹜
第二類：﹛2001、2002、2003﹜
第三類：﹛2004、2005、2006﹜
第四類：﹛2007、2008﹜
與企業(yè)生命周期理論相聯(lián)系，1999年該煤礦開始投產(chǎn)，處于創(chuàng)業(yè)期，1995和1996年煤礦安全生產(chǎn)意識還很差；1997—1999年隨著管理經(jīng)驗的增長，進入了成長期階段前期，慢慢意識到安全生產(chǎn)的重要性；2000—2002年按照進入了成長期階段后期，安全生產(chǎn)得到了改善；2003—2004年煤礦發(fā)展進入成熟期，安全生產(chǎn)不斷提高。從上圖可以預測隨著該煤礦的持續(xù)發(fā)展，其安全生產(chǎn)度會更加得到提高，但需要注意維護。
可以看出，對煤礦連續(xù)某幾個階段的安全生產(chǎn)度進行有序聚類分析可以較好地預測緊接著的階段的安全生產(chǎn)狀況，有很好的預警作用。
參考文獻
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