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基于混合交叉赋权的露天矿山安全风险评价模型

2023-02-05 19:35:07

党国华

(新疆金宝矿业有限责任公司,新疆 阿勒泰 836100)

近年来,随着社会各行业领域的不断发展,我国对于矿产资源的需求量急剧增多,矿产资源开发不断向深部阶段进行,由于矿山生产建设涉及多个生产环节和工艺技术,需要多个部门相互协调配合得以完成矿山开采工作[1]。随着深部的矿产资源开发的地质构造更加复杂,矿山的安全事故频发,引起社会以及研究学者的广泛关注,其安全风险问题作为矿山生产建设的重要问题,需要运用科学有效的管理手段尽可能的避免开采作业各环节的安全风险,于是安全风险评价方法应用而生,矿山科学有效的安全风险评价方法能够为矿山的安全管理提供可靠的决策支持,从而提高矿山生产建设的安全性,保证各环节顺利进行[2]。由于传统的安全风险评价模型在一定程度上忽视了不同指标存在的内部差异性问题,在露天矿山的安全风险评价中具有局限性,影响了评价结果的准确性[3]。本文基于混合交叉赋权法对露天矿山安全风险评价模型进行研究,为提供矿山安全风险评价结果的准确性提供了重要的参考依据,对矿产资源开发的健康有序发展具有现实意义。

1.1 建立安全风险评价指标选取原则

指标体系拟定的客观性和指标选取的可靠性直接影响着露天矿山安全风险评价的准确性,因此根据本文根据露天矿山研究对象的实际生产特点,综合考虑国家对煤矿企业的安全要求,结合目前已有的大量收集到的资料,根据科学性原则进行指标选取的决策,保证指标选取的覆盖范围[4]。指标选取还要充分考虑可行性原则,结合实际数据采集的可获取性,尽可能地细化各评价指标,为了更好地反映露天矿山的安全情况,应以可比性原则使相同等级的评价指标具有相同的计量标准和计量范围,保证在相同计量方法的条件下采用指标的相对值,为了便于模型在安全风险评价中计算的简化,要保证指标之间的独立性,并按属性进行分类和分层的排序。不同的指标选取原则及指标体系会产生不同的评价结果,因此本文根据国家颁布的各项法规法令进行评价指标的选取,遵循政令性原则,总结影响露天矿山安全的各因素,构建本文露天矿山的安全风险评价体系,具体如图1所示。

图1 露天矿山安全风险评价体系

由图1可知,根据本文建立的评价指标选取原则,最终本文将露天矿山的露天采矿场环境安全风险﹑选矿及尾矿库安全风险﹑管理安全风险﹑防火灾安全风险﹑运输安全风险﹑排水安全风险﹑爆破安全风险﹑供电系统安全风险作为准则层,进一步选取各类2级指标[5]。

1.2 选取露天矿山安全风险评价指标

考虑到当前露天矿山所能获取到的数据情况,经过对露天矿山现场的实地调查,并对该地区安全风险因素的识别情况,结合上文建立的安全风险评价指标选取原则,建立合理的指标集,以上文的8个维度的准则层,选取了39个评价指标,具体如表1所示。

表1 评价指标选取结果

根据表1可知本文所选取的露天矿山的各项安全风险评价指标,这些指标能够较为全面地展现影响露天矿山安全风险的主要因素,且各指标易于进行后文的量化处理,但评价指标不是越多越好,关键是评价指标在评价中的作用大小,因此需要进行各评价指标的权重计算[6]。

1.3 基于混合交叉赋权确定指标权重

由于露天矿山的实际生产情况具有复杂性,评级指标较多,且存在内部差异性,因此需要量化处理各评价指标,获取指标权重,从而对露天矿山的安全风险进行综合评价[7]。露天矿山对各类危险类别以及操作管理等安全风险的检查,以安全检查表进行记录与描述,将该表作为参照,实现量化处理。本文利用混合交叉赋权法,通过混合交叉熵权,对不同数据样本的指标量化的差异度确定权重大小,首先建立数据决策矩阵,具体表达式为:

式中m为评价对象组成对象集的数量,n为评价指标组成的指标集数量,将数据样本进行无量纲的标准化处理,具体表达式为:

式中rij为xij进行归一化处理的结果,为第j个指标的评价最小值,为最大值,对第j个指标第i个对象的特征比重进行计算,具体公式为:

该比重值差异越大,则证明该指标所能提供的有用的评价信息越多,计算第j个指标的熵值,具体公式为:

式中γ为评价对象的常数,则各指标权重的计算公式为:

经上式计算,得到基于混合交叉赋权的评价指标权重,为后文安全风险评价提供更加直观的各评价指标信息量[8]。

1.4 构建评价指标判断矩阵

将本文所选取的各评价指标进行两两对比,比较各指标的不同重要程度,构建评价指标判断矩阵,具体为:

矩阵中有n个指标对目标的影响,以aij表示xi和xj的影响之比,各评价指标通过标度法得到判断标准,具体如表2所示。

表2 标度法判断标准

由表2可知各指标影响程度判断标准,对评价矩阵进行一致性检验,计算矩阵最大特征根,计算公式为:

式中Sj为特征向量S的第j项值,(DS)j为矩阵中特征向量的第j个元素值,对一致性指标进行计算,具体公式为:

根据上式对矩阵的随机一致性比例进行计算,若该比例<0.1,则认为该矩阵具有较好的一致性,符合构建逻辑[9]。

本文工程项目中的评价对象是一座以铜为主的露天矿山,并伴生多种金属元素如锌﹑银﹑铅,距今已开采四十余年,同时存在着一定的安全风险,应用本文模型对该露天矿山安全风险进行评价,并对露天矿山的综合评价结果进行打分,结合该矿山的安全风险管理的实际要求,进行安全风险等级的划分,具体等级划分情况如表3所示。

表3 安全风险等级划分

由表3可知本文对露天矿山安全等级的制定,对各准则层指标的安全得分进行计算,确定各一级评价指标的得分与安全风险等级,并进行汇总,具体露天矿山的安全风险等级评价结果如表4所示。

表4 露天矿山安全风险等级评价结果

由表4可知准则层的各评价指标安全风险评价得分以及安全风险等级,其中管理安全风险和供电系统安全风险的安全风险等级为安全,其他评价单元一级评价指标的安全风险等级为较安全,证明该露天矿山的安全条件能够满足矿山生产的实际要求。对39个二级评价指标的安全风险等级评价结果进行汇总,直观展示中的安全风险评价各等级所占比例,具体如图2所示。

由图2可知,该露天矿山所有二级指标的安全风险评价得分均在70分以上,其中评价为安全等级所占的比例为29.86%,评价为较安全等级所占的比例为65.98%,评价为一般安全等级所占的比例为4.16%,该露天矿山的总体评价得分为87.48,属于较安全等级,该露天矿山经本文安全风险评价模型评价得到的结果较为理想,但排水安全风险和防火灾安全风险的评价得分相比而言还有待提高,该露天矿山还应进一步加强这两方面的安全风险管理,保证矿山正常生产运行,由此可见,本文模型能够客观反映露天矿山安全风险等级,满足设计要求。

图2 露天矿山各等级所占比例

本文通过建立安全风险评价指标选取原则,选取露天矿山安全风险评价指标,基于混合交叉赋权确定指标权重,构建评价指标判断矩阵,完成了本文评价模型设计,取得了一定的研究成果。

同时,由于时间和条件的限制,本文研究还存在着诸多不足有待于在今后的研究中不断改进与完善,如本文对于二级评价指标的选取较多,使后文进行指标权重确定时的工作量较大,在未来的研究中本文还将进一步筛选各级评价指标,简化复杂问题,从而提高对露天矿山安全风险评价的准确度和效率,不断优化安全风险得分及指标判断的方法,增强本文方法在实际应用中的适用性。

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