基于灰色关联分析的瓦斯突出危险性风险评价.pdf

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第23卷第4期采矿与安全工程学报Vol.23No.42006年12月JournalofMining&SafetyEngineeringDec.2006文章编号:167323363(2006)0420464204基于灰色关联分析的瓦斯突出危险性风险评价12,3桂祥友,郁钟铭(1.贵州大学矿业学院,贵州贵阳550003;2.武汉理工大学研究生院,湖北武汉430070;3.贵州民族学院管理学院,贵州贵阳550025)摘要:为了提高煤矿瓦斯突出危险性风险评价的准确度和可靠性,采用灰色关联分析方法,研究了瓦斯突出危险性风险评价的理论、过程与计算步骤.采用煤矿瓦斯涌出量、风量、瓦斯含量等参数来分析巷道瓦斯危险性风险程度并进行了定量分析,最后得出瓦斯突出危险性风险关联度.根据关联度大小找出各因素指标与标准数据序列各因素指标之间的差距,预测巷道瓦斯突出危险程度,应用结果表明,该预报方法可靠程度较高,为现场预测提供了科学依据.关键词:灰色关联分析;瓦斯突出危险性;风险评价;关联度中图分类号:TD713.2文献标识码:ARiskEvaluationofGasOutburstFatalnessBasedonGreyRelationAnalysis12,3GUIXiang2you,YUZhong2ming(1.CollegeofMining,GuizhouUniversity,Guiyang,Guizhou550003,China;2.CollegeofGraduationStudent,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan,Hubei430070,China;3.CollegeofManagement,GuizhouUniversityofNationalities,Guiyang,Guizhou550025,China)Abstract:Inordertoimproveaccuracyandreliabilityofriskevaluationofgasoutburstfatal2ness,Thegreyrelationanalysismethodwasusedtodiscussthetheory,process,computationofriskevaluation.Theriskdegreeofgatewaygasfatalnesswasquantitativelyanalyzedbasedonthoseparameterssuchasgasemissionquantity,ventilationquantity,contentofgas,andsoon.Finally,theriskcorrelationdegreeofgasoutburstfatalnesswasobtainedaftertheanaly2sis.Thedifferencebetweenthepracticalfactorsandthefactorsofstandarddatawerefoundoutaccordingtotherelationdegree.Onthebasisofthis,thegasoutburstfatalnessofgatewaywasforecasted,showingthatthisforecastmethodisreliable,whichhasprovidedascientificfoundationfortheinsituforecast.Keywords:greyrelationanalysis;gasoutburstfatalness;riskevaluation;relationdegree煤矿瓦斯事故危险性风险评价绝大多数是采此.造成这一现象的原因是风险评价指标的安全值用安全检查表对现场进行风险评价,并给出评价主要是由局、矿有经验的人员确定.由于评价人员值.在这一评价过程中,必然要涉及到评价指标的心理因素和人员所具备的信息量不完全相同,也就确定.瓦斯事故危险性风险评价指标是根据专家经导致风险评价的结果会出现某些偏差.风险评价是验给出,对于同一指标,不同局、矿的风险评价值有辨识和消除矿井瓦斯事故危险源诱发因素的重要时存在差异,特别是对一些主观评价指标更是如方法,如何对矿井瓦斯事故危险性作出客观真实的收稿日期:20060521基金项目:贵州省省长基金项目(2005325);辽宁省教育厅基金项目(202183383)作者简介:桂祥友(19732),男,安徽省桐城市人,教授,博士,从事矿业工程方面的研究.E2mail:gxy8668@126.comTel:13595121670 第4期桂祥友等:基于灰色关联分析的瓦斯突出危险性风险评价465评价,及时确认系统当前真实的安全水平,达到提minmin|x0(k)-xi(k)|+imξi=→高风险评价的准确度和可靠性,风险评价的结果为|x0(k)-xi(k)|+[1]矿井瓦斯事故危险源辨识提供了良好的依据.K·maxmax|x0(k)-xi(k)|ik煤矿危险源风险研究有着非常广阔的前景,瓦←.(1)K·maxmax|x0(k)-xi(k)|ik斯事故危险源是动态复杂大系统,由于井下生产系如果令Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|表示k时刻各统错综复杂,涉及到人机环境各个动态子系统,每因素间的绝对值,则式(1)可变为一个子系统的研究涉及因素都非常多,由于瓦斯事Δi(min)+K·Δi(max)故危险源的结构特点,涉及因素众多且充满了复杂ξi(k)=Δ,(2)i(k)+K·Δi(max)性和不确定性,瓦斯事故风险评价是一项复杂的系式中:ξi(k)为第k时刻的关联系数;K为分辨系统工程,有待在理论和实践中摸索、逐步完善.采区数,一般0≤K≤1,通常K=0.5～1,本文取K=巷道的自然条件因素、瓦斯因素、通风条件等因素1;Δi(max),Δi(min)为各个时刻的绝对差中的最相互作用会影响瓦斯事故的次数和严重程度,而自大值与最小值.然条件的变化对操作人员的影响,以及操作过失、这是常用的计算关联系数的公式.机器故障等都是事故的潜在原因,既没有单一的物当Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|=Δi(min)时,则关理原型和数学模型,而且内部机制关系也是模糊不联系数的上界值ξi(k)=1.确定的,在互相关系作用、程度、数据收集方面均符当Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|=Δi(max)时,则合灰色系统的特征,瓦斯危险源系统又是一个灰色关联系数为最小下界值,即将式(2)各项除以系统.灰色关联分析方法弥补了用数理统计方法作Δi(max),有系统分析所出现的弊端,它对样本量的多少和样本1Δi(min)有无规律均可以适用,而且计算工作量小,也比较ξi(k)=K+.(3)1+KΔi(max)简便,更不会出现反常情况.各因素的灰色关联分1.2原始数据标准化处理析,目的是定量地表征诸因素之间的关联程度,以在计算关联系数之前,应该首先对原始数据作[2]便揭示出灰色系统的主要特征.在运用上述方法无量纲化处理,既可以使数列无量纲,又可以得到分析研究危险源的同时,有必要运用灰色关联度来公共交点.对于常用的原始数据进行标准化处理的评价巷道瓦斯危险性风险程度,作为分析事故危险方法主要有初值化、规格化和均值化处理.源的补充,以使危险源定量分析工作进一步完善.1)初值化处理为了提高煤矿瓦斯突出危险性风险评价的准确度xi(k)和可靠性,本文采用灰色关联分析方法,详细研究X′i=(i=0,1,2,⋯,n).(4)xi(1)瓦斯突出危险性风险评价的理论、过程与计算步2)规格化处理骤.采用煤矿瓦斯涌出量、风量、瓦斯体积分数等参①极差规格化.可用下式表示数来分析巷道瓦斯危险性风险程度并进行了定量xi-minxi分析,运用灰色关联分析方法进行详细分析最后得X′i=maxxi-minxi,(5)出瓦斯突出危险性风险关联度.式中:xi为原始数据;minxi,maxxi分别为数列中的最小值和最大值.1灰色关联系数与关联度②标准差规格化.可用下式表示1.1灰色关联系数数学模型xi-ŠxiX′i=,(6)瓦斯事故危险性风险评价关联度的大小可以s用关联系数来表示.由于关联性是曲线间几何形状式中:Šxi为序列的均值;s为序列的标准差.的差别,因此,可将曲线间差值的大小作为一种衡所谓标准差就是变量围绕平均值的平均变化量关联程度的尺度(或标准),以便于对问题的分析幅度,计算公式为[3]与比较.n12对于一个参考数列x0,往往有数个比较数列s=(n-1)∑(xi-Šxi).(7)i=1x1,x2,⋯,xn,因此可以用下述关系式表示各比较③均值化处理曲线与参考曲线在各点(或时刻)的差.关联系数计即用序列平均值去除以所有数据,就可以得到算公式如下一个占平均值百分比的数列,其计算公式如下 466采矿与安全工程学报第23卷xi速率关联度的计算方法或非初值化的处理手段,而X′i=(i=0,1,2,⋯,n).(8)Šxi在相关的运用灰色关联分析事物诸因素的关联度1.3关联系数的程序计算步骤的文献中常采用初值化处理的方法.究竟哪种方法1)对原始数据作初值化(或均值化、规格化)计算结果合理,可以通过检验其关联序的排列是否处理.合理来判断.X′Xi速率关联度的计算原理为i==(x′i(1),x′i(2)⋯,x′i(n)),xi(1)1(i=0,1,2,⋯,n).ξ(k)=Δx(k)Δy(k),(10)1++2)求差序列.记为x(k)Δky(k)ΔkΔi(k)=|x′0(k)-x′i(k)|,(k=1,2,⋯,N),Δi=(Δi(1),Δi(2),⋯,Δi(n)),式中Δx(k)=x(k+1)-x(k),Δy(k)=y(k+1)(i=0,1,2,⋯,n).-y(k).当等间隔采样时,Δk=(k+1)-k=1.3)求两级最大差和最小差.记为由式(10)可知,ξ(k)上界为1,下界为0,大小Δi(max)=maxmaxΔi(k),取决于x(k)和y(k)的相对变化速率.当x(k),ikΔi(min)=minminΔi(k).y(k)为离散数列时,速率关联度公式可定义为ikN-14)求关联系数.r=1∑ξ(k).(11)N-1i=1Δi(min)+K·Δi(max)ξi(k)=ΔK∈(0,1),由式(10),(11)可见,关联函数数列反映了每i(k)+K·Δi(max)一时刻两个事物相对变化速率的一致程度,而速率(k=0,1,2,⋯,m;i=0,1,2,⋯,n).关联度则是考查区间关联函数数列的一种综合平2关联度与速率关联度均,它是两个事物的区间内相对变化速率一致程度的综合评判.关联系数只表示各时刻数据间的关联程度,由于它过于分散,不便于比较,因此用其平均值作为3瓦斯危险性灰色关联分析应用集中化处理的一种方法.在贵州中岭煤矿选取3条巷道与1条标准巷关联度的一般表达式为N道,来比较瓦斯危险性风险程度大小.以1条标准1ri=N∑ξi(k)(k=1,2,⋯,N).(9)巷道3班风量、瓦斯体积分数、涌出量与3条参评i=1ri称为比较曲线对参考曲线x0的关联度.实巷道3班风量、瓦斯体积分数、涌出量比较,分析巷质上,关联度是事物之间、因素之间关联性的“量道瓦斯危险性风险程度大小.度”.比较ri和rj(i≠j),若ri>rj则表明第i个因设x0(k)为标准序列,x1(k),x2(k),x3(k)为素对该事故的影响比第j个因素大.参评序列.根据式(2),(4),(9),表1,2的数据进行在数据数列中,经常出现零的数据,可以采用灰色关联分析,计算结果如表1～5所示.表1评价标准数据序列和参评数据序列Table1Evaluationstandarddatalistandfactdatalist第1班第2班第3班当日产量/风量/体积分数/涌出量/风量/体积分数/涌出量/风量/体积分数/涌出量/Xi(k)t(m3·min-1)%(m3·min-1)(m3·min-1)%(m3·min-1)(m3·min-1)%(m3·min-1)12345678910X0(k)7400.753.037400.753.037400.753.033449X1(k)4900.622.965100.582.965100.623.163671X2(k)6000.603.606780.704.056060.724.363385X3(k)5900.804.726100.764.645940.764.514529表2初始化处理后的数据Table2InitializationdisposeddataX′i(k)12345678910X′0(k)1111111111X′1(k)0.66220.82670.97690.68920.77330.97690.68920.82671.04291.0645X′2(k)0.81080.80001.18810.91620.93331.33660.81890.96001.43890.9816X′3(k)0.79731.06671.55780.82431.01331.53140.80271.01331.48841.3133 第4期桂祥友等:基于灰色关联分析的瓦斯突出危险性风险评价467表3级差数据Table3DataofgradedifferenceΔ1Δ2Δ3Δ4Δ5Δ6Δ7Δ8Δ9Δ100.33780.17330.02310.31080.22670.02310.31080.17330.04290.06450.18920.20000.18810.08380.06670.33660.18110.04000.43890.01840.20270.06670.55780.17570.01330.53140.19730.01330.48840.3133表4关联系数Table4Relationcoefficientξi(1)ξi(2)ξi(3)ξi(4)ξi(5)ξi(6)ξi(7)ξi(8)ξi(9)ξi(10)0.63770.78120.98310.65750.72800.98310.65750.78120.95070.91770.76450.75360.76570.89010.91450.63850.77290.95530.57300.99110.75100.91450.51190.77861.00000.52430.76431.00000.54590.6556表5关联度2)采用灰色关联分析方法,建立的风险评价Table5Relationdegree模型,能较精确地进行矿井瓦斯突出危险性预测和r1r2r3评价.得出关联度越大,说明与规定的标准值越接0.807770.801920.74461近,因此其安全状况也越好.由表5关联度计算结果进行排序,可知3条巷3)根据关联度大小了解各因素指标与标准数道瓦斯风险程度据序列各因素指标之间的差距,预测巷道瓦斯危险r1>r2>r3.程度,从而可为现场提供科学的依据,提高瓦斯危关联度越大,说明与规定的标准值越接近,因险性预测、预防及控制水平.#此其安全状况也越好.所以1巷道瓦斯危险性风#参考文献:险程度最小,3巷道瓦斯危险性风险程度最大.同时,通过表5的比较,可以看出,第3条参评巷道3[1]张甫仁,景国勋.矿山重大危险源评价及瓦斯爆炸事班的瓦斯浓度和瓦斯涌出量都大于标准巷道,相反故伤害模型建立的若干研究[J].工业安全与环保,风量却小于标准巷道的风量,所以该巷道的风险程2002,28(1):49253.ZHANGFu2ren,JINGGuo2xun.Someresearchon度大.由此可以证实,灰色关联度分析方法无疑是modelestablishofmineimportancedangerousre2确定巷道瓦斯风险程度的一种有效方法,由此也可sourceandgasexploreaccidentdamage[J].Journal以进行风量、瓦斯体积分数和瓦斯涌出量3者的有ofIndustrySecurityandEnvironmentProtection,效匹配.2002,28(1):49253.4结论[2]张星星.灰色预测在矿山安全生产中的应用[J].湖南有色金属,2001,22(3):1242125.1)通过对灰色关联分析方法在瓦斯危险性分ZHANGXing2xing.Greyforecastappliedinmine析应用中的研究,探讨了运用瓦斯涌出量、风量、瓦safetyproduction[J].HunanNonferrousMetals,斯体积分数等参数来分析巷道瓦斯危险性风险程2001,22(3):1242125.度并进行了定量分析,运用灰色关联分析方法分析[3]沈裴敏.安全系统工程理论与应用[M].北京:煤炭工业出版社,2001.最后得出瓦斯突出关联度,灰色关联度分析方法是确定巷道瓦斯风险程度的一种有效方法.