基于贝叶斯分类的煤矿系统安全动态定量评价*

董丁稳，陈赞

(1.西安科技大学能源学院，陕西西安710054;2.陕西汇森煤业开发有限责任公司，陕西西安710065)

基于贝叶斯分类的煤矿系统安全动态定量评价*

董丁稳1，陈赞2

(1.西安科技大学能源学院，陕西西安710054;2.陕西汇森煤业开发有限责任公司，陕西西安710065)

∶为及时、合理评价煤矿生产系统安全状况，促进现场隐患闭环管理，将源于现场日常隐患排查得到的隐患信息，从不同角度提取系统安全属性作为评价指标，形成一个表达系统安全状态的逻辑结构，通过建立安全隐患风险等级与系统安全评价标准之间的映射关系对系统安全属性量化，用以定量表示系统安全逻辑结构中指标层的安全状态。运用贝叶斯分类法分析历史评价样本及指标量化数据，用最大后验概率表达评价样本对于评价等级的隶属关系来得出评价结果，实现了煤矿生产现场系统安全动态、定量评价，通过实例分析表明了该方法适用于现场短周期的系统安全动态评价。

∶煤矿;系统安全;动态评价

0 引言

煤矿生产安全系统是由与生产相关的相互作用、相互联系、相互制约的若干个因素构成的有机整体［1］。生产系统中涉及人、机、环境、管理等方面的因素，每一个方面都可能包含诸多不确定性

因素，这些因素还具有随机、模糊和动态属性，其共同作用构成了一个各种安全要素相互关联、动态演化的复杂系统。煤矿日常的隐患排查可获取实施系统安全评价的基础资料，但是存在由于隐患辨识的模糊性导致系统安全状态难以量化的问题;另一方面，由于大量隐患信息本身的不确定性难以作为系统安全属性来表达系统安全性进行系统综合评价。因此，根据煤矿生产现场的实际特点，合理提取系统安全属性并量化、及时评估生产系统安全状况，实现以动态评价促进闭环管理的模式，对消除煤矿事故隐患、预防和控制事故发生具有重要意义。系统安全评价方法在电力［2-3］、建筑［4］、民航［5］、交通［6］、公共安全［7-8］等领域，机械设备［9］、作业调度［10］、钻井施工［12-13］等具体生产环节有着广泛的应用，这些研究表明评价指标的选取及量化是评价结果可靠性的保证。对于煤矿生产安全系统，可依据日常隐患排查的特点，按照安全隐患的特性，依据风险类型、专业、监管对象等要素进行系统安全属性提取，将其表达成一个多层级逻辑结构进行量化处理，并充分利用此过程中的有效信息来实现系统安全动态、定量评价。

1 煤矿生产系统安全属性提取与量化

对于煤矿生产系统，按照生产交替的时间周期，一般以1 d或8 h(班次)为时间周期，通过辨识安全隐患，评估每条隐患的风险等级形成一个安全要素集，进行系统安全评价，需要将其所有安全要素归类，提取系统安全属性作为评价指标，来避免由于诸多安全要素的不确定性及要素之间的关联特性影响评价结果的可靠性。将生产系统安全状态表示为U={u1，u2，…}，ui表示系统中第i个安全要素，将其转化为一个3级系统安全逻辑结构，如图1所示。

图1 系统安全评价逻辑结构Fig.1 Logical structure of system safety evaluation

图1中U为系统目标层、A={Ai|i=1，2，…，n}为评价指标层，表示系统U的安全属性或评价指标层元素，u={uij|i=1，2，…，n;j=1，2，…}为安全要素层，表示安全评价指标所依赖的安全要素。在生产现场日常隐患排查中通过风险矩阵法可得到每个安全要素的风险值，风险矩阵中定义了由可能性P和损失L在1～6范围取值乘积划分出5个风险等级，见表1.通过以下方法将所属每个指标的安全要素风险值转化为指标量化值，来对系统安全属性进行量化。

表1 风险等级划分Tab.1 Classification of risk level

对应于风险矩阵中5个风险等级的划分，预先设定安全评价等级Rp(p=1，2，…，5)，对应评价结果取值区间为Rp→(Mlp，Mhp，对于安全要素层u的上一级指标层Ai，对应安全要素uk(k=1，2，…，N)的取值vk(k=1，2，…，N)，按照下式计算Ai的指标量化值xi

其中dpk为衰减因子，表示该评价指标包含的安全要素按照其风险等级和风险值的衰减因子为uk所属风险等级对应风险值范围内的平均值。

2 动态安全评价

2.1 安全动态评价流程

通过煤矿日常隐患排查得到的隐患信息原始数据，经过隐患风险评估等到风险值，形成系统安全要素集u，对当前安全要素进行系统安全属性提取及量化形成评价样本X，设定评价等级及其取值区间Rk→［Mlk，Mhk］，对应于系统安全属性即评价指标的个数，并设定分析样本数量m，即利用与当前样本最近接m个时间周期的评价历史数据作为分析样本(xij)m×n，采用贝叶斯分类方法，求取隶属于各评价等级取值区间的最大后验概率max(P(X |Pk))，对应得到评价等级，来表达系统当前安全状态，安全动态评价流程，如图2所示。在评价过程中，随着评价指标量化值及其评价结果构成样本数据的增加，形成历史评价样本集的形式和数量也不断增大，在每次评价中，按照当前评价样本的形式，选取一段时间内的历史样本数据作为分析样本进行分析来实现动态评价。

图2 安全动态评价流程Fig.2 Dynamic safety evaluation process

2.2 贝叶斯分类决策

对于评价指标层Ai(i=1，2，…，n)，拟定评价等级R k(k=1，2，…)，对应评价分值取值区间为Rk→［Mlk，Mhk］，每个指标Ai取值区间对应于评价等级划分用R'表示，对于评价样本X={x1，x2，…，xn}为A的量化值，将评价A所属评价等级转化为求取最大条件概率P(Rk|X)，即当评价指标量化值一定时，将样本评价等级表达为隶属于某个评价等级的最大可能性，根据贝叶斯定理，在评价指标层A中，当Ai(i=1，2，…，n)对于评价等级Rp的隶属关系相互独立时有

其中P(X)为动态评价过程中样本X的先验概率，用N i表示历史评价样本中xi∈R'i的样本个数;N为历史评价样本总量，可得到

P(Rk)表示评价等级的概率，在评价初始实施阶段进行等概率处理，当评价历史数据积累到一定数量后，Nk表示评价等级为第k个等级的评价样本数量，则有

表2 隐患信息表Tab.2 Hazards information

P(X|Rk)表示评价历史样本中评价样本属于第k个等级的概率，由条件独立假设，且X为离散型随机变量，可得

Nik代表分析样本中第i个项指标取值xi∈R'i时隶属于第k个评价等级的样本个数。

在该评价方法开始应用阶段，由于不存在历史样本数据组，应用于推理计算的概率按等概率处理，由于目前煤矿现场的隐患排查按班次或天都会产生新的安全数据，因此，评价样本积累的速度较快，在动态评价过程中，随着评价样本数据的积累，早期的样本数据将被舍弃，由等概率处理导致评价结果的模糊性将减弱并趋近于合理化。

3 实例分析

表3 分析样本及评价结果表Tab.3 Analysis samples and evaluation results

应用以上方法对陕北某矿井下安全生产状况进行系统动态评价，在实施评价过程3个月后，统计该矿每日平均发布隐患信息35条，因此设定计算样本数为30，对于当日安全状况的评价调用前1个月的历史数据作为分析样本。通过矿井当日隐患排查得到的隐患信息见表2.由于当日隐患信息中覆盖煤矿生产涉及各个专业，因此以煤矿生产中不同专业划分来提取系统安全属性构成评价指标，将其表示为A={通风，地测防治水，采煤，掘进，机电，运输，综合管理，职业卫生，调度、监测监控、应急救援}，从而形成该矿井下系统安全评价逻辑结构，设定煤矿井下生产系统安全评价等级为{Ⅰ—安全，Ⅱ—较安全，Ⅲ—一般安全，Ⅳ—较不安全，Ⅴ—不安全}，对应评价分值划分标准R ={(90，100］(80，90］(70，80］(60，70］(0，60］}，据此建立风险值uk对于R的映射关系，依据式(1)～(3)计算得到当日评价指标量化数据，以及前30天的分析样本数据见表3，表中序号代表了时间先后顺序，限于篇幅分析样本依赖的详细隐患信息不予列出。依据式(4)～(7)计算评价样本对于各评价等级Rk的后验概率为{0.206，0.378，0.206，0.111，0.099}，最大后验概率P(X|R2)=0.378，对应评价等级为Ⅱ级。

从评价结果可知，当日评价结果为Ⅱ级，安全状况良好，但仍然存在安全隐患有较大风险，从安全系统评价指标层来看，通风与监测监控2个专业对于系统安全程度影响较大，为系统安全主控因素，是隐患整改环节中的重点监管对象。从安全要素层分析，在通风方面，局部通风不符合标准，风筒维护不及时，易引起掘进面供风不足、迎头粉尘浓度大，作业空间可见度下降;运输方面，车辆维修不及时、传输装置维护不到位，易引发事故;在监测监控方面，监测元件安装不当和维护欠缺，导致监测监控不可靠;应急救援方面，部分器材缺失或装置损坏，直接影响系统抗灾能力。通过动态评价综合分析，现场应不断加强安全教育以提高从业人员安全意识，重视设备、车辆与检测元件的定期检查与维修以提高其运行可靠性，对于安全隐患应该及时整改，加强隐患闭环管理来促进安全管理工作持续改进。

4 结论

1)将源于煤矿现场日常隐患排查得到的隐患信息通过系统安全属性提取与量化，可从不同角度表达生产系统安全状态进行系统动态、量化评价，提供了一种基于精细化风险评估的系统安全量化评价方法和思路;

2)运用贝叶斯分类方法，充分利用现场安全信息构成的分析样本进行决策分类，分析评价样本对于隶属等级的最大后验概率来确定评价等级，克服了评价指标定权带来的模糊性，提高了评价结果的可靠性;

3)通过实例分析表明了将该方法应用于煤矿生产现场系统安全评价，符合煤矿生产交替短周期的特征，可以及时、合理地反映出系统安全的现状，促进煤矿生产现场隐患闭环管理。

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Dynam ic and quantitative safety evaluation ofm ine system based on Bayesian classification

DONG Ding-wen1，CHEN Zan2

(1.College of Energy Science and Engineering，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China; 2.Shaanxi HuiSen Coal Industry Development Co.，Ltd.，Xi’an 710065，China)

∶For the timely and reasonable safety evaluation ofmine production system to promote closed loop of safety hazard on site，the system safety attributes as evaluation index were abstracted by daily hazard identification on site，which formed an logical structure for expressing system safety status，and the evaluation index was quantified bymapping the risk level of safety hazardswith the system safety evaluation criterion to quantitantively characterize the safety state of the index layer.Then Bayesian classificationmethod was used to analyze the historical data of evaluation sample and used the greatest posterior probability to express the affiliation for evaluation samplewith evaluation level to determine the evaluation results，which achieved a dynamic，quantitative safety evaluation，the case study shows that this method is suitable for short periodical dynamic safety evaluation ofmine production system.

∶coalmine;system safety;dynamic evaluation

∶X 936

∶A

00/j.cnki.xakjdxxb.2015.0308

∶1672-9315(2015)03-0320-05

∶2015-01-20责任编辑∶刘洁

∶西安科技大学博士启动基金资助(2012QDJ30)

∶董丁稳(1983-)，男，甘肃庄浪人，博士，讲师，E-mail∶dingw_dong@163.com