煤矿用机电设备安全管理系统探析

摘要：针对现有煤矿用机电设备安全管理存在的管理落后，风险评估精确度以及可信度低的问题，提出多元统计、多元敏感数学模型分析方案。将机电设备管理分为逻辑层、数据层和用户层3层结构以及三级安全风险评估指标。基于多元统计、多元敏感建立数学模型，并将50个矿区的200个矿井机电安全管理数据进行统计分析。结果表明，影响因素“机电设备维修/维护频率”权重最高，影响因素“井下作业环境”权重最低；基于该模型的机电设备安全事故发生率可决系数达0.93，精确度和可信度高，有较强的实践指导意义。

关键词：机电设备；安全管理；多元建模；敏感性；影响因素

0引言

随着煤矿智能化技术的不断推进，煤矿机电设备已经成为煤矿井下综采、综掘等工作面生产、运输等各个环节不可或缺的组成部分，并发挥着重要的作用。煤矿机电设备安全管理直接影响煤矿安全生产，在为井下工人创造良好工作环境的同时，减少煤矿用机电设备事故发生率是煤矿安全生产的必然要求。据2001—2019年煤矿安全事故数据统计，瓦斯安全事故尤为突出，但是造成瓦斯爆炸和火灾的近43.7%的诱因为煤矿机电安全事故[1-2]。因此，分析煤矿用机电设备安全管理方案具有重要的意义。李磊[3]针对煤矿机电设备安全管理存在的安全管理体系不完整、缺乏机电安全管理监督机制以及机电设备保养管理不科学的问题，提出煤矿机电设备管理信息化、数据库化方案，并建立机电设备安全评估模型，优化巡检维护流程，降低安全使用风险。覃日强[4]针对煤矿机电技术管理中存在的机电设备老化、过负荷、测试手段落后、配置不合理等问题，提出针对性的煤矿机电设备安全管理解决方案，如加大安全科技投入、构建合理的机电设备安全管理体系和制度建设、实现机电设备安全运行监控等，促进煤矿机电设备安全、合理、经济地运行。张有双[5]针对煤矿机电设备故障发生率较高甚至导致较多煤矿安全事故的问题，详细讨论了煤矿机电管理技术在煤矿安全生产中的重要作用，分别从煤矿机电设备的规范使用、安全运行、技术水平提高3方面展开论述，并提出完善机电设备安全管理体系，促进煤矿安全生产。孙艳杰[6]针对煤矿机电管理中存在的职工队伍不稳定且业务素质低、管理理念滞后且不到位、安全投入不足且隐患多的问题，提出重视煤矿机电管理并提高管理水平、建立机电管理制度并实行规范化管理、加强特殊工种制度管理、加强职工业务技术培训、加强职工思想教育等解决方案，实现煤矿机电设备安全运行、杜绝煤矿事故发生的目的。本文在对下游煤矿机电设备安全管理方案分析的基础上，重点对50个矿区的200个矿井机电设备安全事故发生统计数据进行分析，建立多元统计数学模型和多元敏感性数学模型，分析影响矿井机电设备安全事故发生的各因素权重，指导煤矿机电设备安全管理。

1安全管理分析

1.1层次划分

根据煤矿机电设备动态多变性、随机变化和不确定性、各环节的相关性、对生产环境的依赖性以及局部偶然性的特点，煤矿用机电设备安全管理方案的层次结构划分如图1所示，从下到上依次为逻辑层、数据层以及用户层[7-9]。逻辑层用于建立煤矿用机电设备的模型库和知识库，如建立评价指标模型、指标处理模型、安全评价模型以及安全评价基础知识库和决策理论知识库等，直接参与并指导机电设备的安全评价。数据层包括数据库和数据管理系统2个部分：数据库由机电设备的关键参数组成，如机电设备投入使用时间、维修/维护时间、维修/维护频率等，并可以实现联机分析和查询；数据库管理系统提供功能主要有模型库管理、知识库管理、安全评价指标信息、普通用户/管理员信息等，可查询每一个机电设备的每一项信息。用户层由人机交互子系统和问题处理子系统两部分组成，方便用户对机电设备的现状和问题设备处理过程做全面掌握和了解。

1.2等级划分

煤矿用机电设备安全管理方案的等级划分如图2所示，设计的基本参数、运行参数等数据形成该机电设备的历史数据库，并于已经建立的模型库和知识库进行关联，形成安全评价模型[10-11]。根据该机电设备的安全评价模型实时绘制其参数曲线并作定量分析和安全评估，评估结果为一级、二级、三级：一级是指该机电设备存在过载、短路、漏电等安全故障隐患，且有较大的不确定性，需机电设备管理人员对该设备给予高度重视并及时安排维修/维护，安全风险等级最高；二级是指该机电设备存在磨损、断电等故障，易导致生产停滞或延缓，安全风险等级略低于一级；三级是指该机电设备有潜在的故障，需采取安全措施来降低风险。对机电设备进行安全评估时常采用定量评估和经验评估两种方法，在完成安全性判断后进行检修维护，同时更新设备运行历史数据库。

2安全管理模型分析

2.1多元统计分析数学建模

根据煤矿用机电设备安全管理层次划分、等级划分方案，提取影响机电设备安全的关键因素完成模型分析，其关键因素主要有操作该机电设备的工人知识水平x1，机电设备维修/维护频率x2，井下作业环境x3，整体机电管理水平x4，机电设备质量因素x5。定义煤矿井下机电设备事故发生率为S，则针对统计得到的n数据满足如下多元线性回归数学模型[12]：ìíîïïS1=ε1+β11x11+β12x12+…+β15x15S2=ε2+β21x21+β22x22+…+β25x25……Sn=εn+βn1xn1+βn2xn2+…+βn5xn5（1）式（1）可进一步的表示为式（2）：S=ε+βX（2）式中：S=(S1,S2,…,Sn)T；ε为常数向量ε=(ε1,ε2,…,εn)T；β为机电设备参数矩阵；X为机电设备统计数据矩阵，且要求n>5式（2）才有解。

2.2多元敏感分析数学建模

根据(x1,…,x5)5个影响机电设备发生安全故障的因素的权重，进行排序，权重越大表明导致机电设备发生安全故障的敏感性越高，权重越小表明导致机电设备发生故障的敏感性越低。煤矿机电设备敏感性数学模拟式如下：η=max{(SM(c)max-S*)/S*,(S*-SM(c)min)}（3）式中：η为煤矿机电设备发生安全故障的敏感性[13-15]；S*为煤矿安全事故因素组(x1,…,x5)对应的机电事故发生率；SM(c)max为因素c内发生煤矿机电安全事故率的最大值；SM(c)min为因素c内发生煤矿机电安全事故率的最小值。建立的煤矿机电设备发生安全事故率敏感性模型为：ΔS(c)/S*=ηΔ(c)/c*（4）式中：ΔS(c)为煤矿机电设备发生安全事故率的变化值；Δ(c)为5个因素(x1,…,x5)的变化值，c*为5个因素(x1,…,x5)的基准值。由式（1）～（4）整理可得式（5）：S(c)=∑i=1nS*ηi(ci-c*i)/c*i+S*（5）式中：S(c)为煤矿机电设备安全事故发生率；ηi为各影响因素敏感性系数；ci为各影响因素值；c*i为ci对应的基准值；i为影响因数序号，取值为1～5；n为影响因素个数，取值为5。

3应用分析

为验证建立的多元统计数学模型和多元敏感性数学模型的正确性和有效性，对50个矿区的200个矿井机电设备安全事故发生频率进行统计，对(x1,…,x5)5个影响因素和安全事故发生频率统计学分析，如表1所示，为前5个矿区的工人知识水平、机电设备维修/维护频率、井下作业环境、整体机电管理水平、机电设备质量因素以及安全事故发生频率的统计数据。表2所示为工人知识水平、机电设备维修/维护频率、井下作业环境、整体机电管理水平以及机电设备质量因影响煤矿机电设备事故发生率的因素敏感性权重分布。将50个矿区200个矿井机电设备统计数据代入式（1）并求解可得：S=0.4199x1-1.5891x2-1.2132x3-0.5518x4-0.32120x5+24.766（6）其中，可决系数为0.93，即检测出机电设备安全事故发生率达93%，精确度高、误差小、可信度较高。

4结束语

以煤矿用机电设备为研究对象，分析安全管理方案结构层次、安全等级的基础上，采用多元统计和多元敏感分析方法对煤矿用机电设备事故发生率统计数据进行了详细分析，得出以下结论。（1）对煤矿用机电设备安全事故发生率影响最大的因素为机电设备维修/维护频率，敏感性权重达0.381，最小的因素为井下作业环境，敏感性权重为0.116。（2）采用多元统计、多元敏感建立的煤矿用机电设备安全管理数学模型其可决系数达0.93，精确度、可信度高，可用于指导机电设备的安全风险评估，对机电设备事故预测、评估、改进有较大的指导意义。

作者:许剑波 单位:山西晋能控股煤业集团成庄煤矿