面向政府监管的煤与瓦斯突出事故风险评价模型研究

何 桥

(中煤科工集团重庆研究院有限公司,重庆 400039)

煤与瓦斯突出是我国矿井的第一杀手,也是政府的重点监管对象。近年来,瓦斯事故时有发生,仍然严重威胁矿井安全生产[1]。为提高矿井瓦斯灾害监测预警防控能力,省级层面建设了煤矿事故风险分析平台;国家层面,建设了矿山安全生产监测预警系统,接入了主要产煤省市煤矿安全监控、人员定位等系统,初步实现了瓦斯灾害“看得见的目标”。建立统一、通用的煤与瓦斯突出事故风险动态评价模型和方法,对煤矿存在的瓦斯风险隐患进行量化评判,便于不同煤矿、不同风险类别的风险对比,是开展精准执法,提升监管能效的重要支撑[2]。

现阶段,我国学者主要面向煤矿,从“人、机、环、管”等方面建立矿井灾害风险评价体系[3]。针对煤与瓦斯突出事故的风险评价多是面向煤矿企业,根据“两个四位一体”的综合防突技术体系,从煤层物理特性、煤层赋存及开采条件以及管理等方面建立风险评价体系[4-5],评价指标未与实时监测数据有机结合,评价结果不能及时、准确地反映煤矿安全瓦斯灾害现状,难以为现场精准执法提供支撑。

1 整体评价模型

1.1 指标及模型构建原则

考虑煤矿监管监察机构能采集到的各类数据情况、煤矿监测监控技术的发展水平、当前安全评价技术以及日常使用的难易程度,总结得出所建立的风险评判方法应具备如下特点[6]。

(1)评价模型应具有足够的能反映现实的能力,能用合适的评价准则反映煤矿安全生产受大量的、具有复杂耦合关系的因素影响的事实。

(2)模型评价依据应该由各种指标清晰界定,而不是模糊地评价。这样才能使变化的指标对煤矿安全产生的影响实时、准确地反映在安全评分上。

(3)评价模型和指标应尽可能对大多数煤矿适用,且评价结果具有一致性。

(4)优先采纳可动态持续采集的数据,遵循静态指标为基础指标、动态指标为研判指标的原则,重点考虑指标的相对变化量,兼顾绝对值。

1.2 整体层次模型

煤与瓦斯突出事故与矿井煤层的瓦斯地质条件显著相关,瓦斯浓度的监测值变化情况直接反映了矿井瓦斯灾害动态变化风险。根据评价模型构建原则,结合联网数据感知规范和基础数据联网要求,基于监管部门能适时采集的数据,主要从监测点瓦斯浓度超限和煤与瓦斯突出地质因素两方面对矿井煤与瓦斯突出事故风险进行量化评价。

(1)瓦斯浓度超限风险评价。以监测点为对象进行评价。《煤矿安全规程》等规定,根据矿井瓦斯等级的不同,需要在采掘工作面、采区回风巷等井下重要地点设置不同量程、不同门限值的瓦斯传感器。因此,采用先分别对各个监测点进行评价,得出其安全评分,再根据所有监测点评分得出一个综合评分的方法。

(2)原始突出危险性评价。以各采掘工作面为对象进行评价。突出灾害一般发生在采掘工作面,在进行煤矿突出危险性评价时,为了能基于底层数据实时得出当前煤矿突出风险的总体情况,需要从各个采煤工作面在防突工作中得到的具体数据,逐一评价各个采掘工作面的突出危险性。

由此建立的整体层次模型如图1所示。

图1 煤与瓦斯突出事故风险评判总体结构Fig.1 Overall structure of risk assessment of coal and gas outburst accidents

1.3 风险等级划分机制

遵循国家矿山安全监察局煤矿安全风险分级管控相关规定要求,本模型采用梯度级别模型,根据风险评分将等级分为高、较高、一般、低4个等级,并分别用红、橙、黄、蓝4种颜色标识。即V=(v1,v2,v3,v4),其中v1:高(得分<60),v2:较高(60≤得分<75),v3:一般(75≤得分<85),v4:低(得分≥85)。

1.4 指标评分及权重确定方法

(1)底层指标评分方法。为便于理解和实际操作,模型采用百分制进行评分。针对底层指标,基于相关规范确定各指标的隶属度函数。具体方法如下[7]:①对于连续指标,根据报警值、断电值、爆炸极限值等选取各指标有代表性的部分值,按从小到大的顺序给出其区间标度,同时给出各临界值的评分;然后根据线性插值法计算其他值的评分。②对于离散变化的量化或非量化指标,直接对所有枚举值评分。

(2)各指标权重确定方法。现有的指标权重确定方法多采用层次分析法,该方法主要依赖于专家经验,主观性较强。本文采用逻辑回归模型对其进行修正。

(1)

由式(1)计算得到矿井瓦斯灾害处于安全的概率为:

(2)

式中,a1、a2、…、an为回归系数。

根据文献[8]可知,回归系数就是体现各风险指标因子作用于矿井安全性概率权重的大小,且不同的影响因子相互比较,对矿井瓦斯灾害风险概率的影响梯度是与回归系数呈正比的。根据计算的回归系数进行归一化处理,得到各影响因子的权重。

按照逻辑回归算法原理,要得到回归系数,需提供历史样本,给定各样本的瓦斯灾害风险等级。样本中各矿井瓦斯灾害风险等级的确定,主要根据最近1年监管监察执法发现的瓦斯灾害隐患数量、隐患等级以及瓦斯事故进行综合判定。结合煤矿监管部门实际情况,确定各风险等级映射规则见表1。

表1 各风险等级映射规则Tab.1 Mapping rules of each risk level

1.5 风险量化总体流程

为保证评价结果与日常监管监察执法队情况一致,当矿井存在瓦斯灾害相关的重大隐患时,则对应评判项的评分应为0分;如果该重大隐患造成矿井停产,则矿井整体瓦斯灾害风险评价等级应为高风险级。风险量化评判实施流程如图2所示。

图2 煤与瓦斯突出事故风险评价总体流程Fig.2 Overall process for risk assessment of coal and gas outburst accidents

2 矿井瓦斯超限风险评价

2.1 监测点瓦斯超限风险

2.1.1 监测点最终评分计算方法

监测点瓦斯浓度风险评分,应不仅反映测点的整体瓦斯浓度水平,也能实时反映短期内由于瓦斯浓度升高造成的危险性增大的事实。因此,这里通过如下思路计算监测点安全评分:①监测点瓦斯浓度小于报警浓度时,监测点最终得分=监测点综合评分;②监测点瓦斯浓度大于报警浓度时,监测点最终得分=min{监测点实时瓦斯浓度评分,监测点综合评分}。

2.1.2 监测点实时瓦斯浓度评分

监测点实时瓦斯浓度评分根据当前瓦斯浓度一个指标进行计算。根据《煤矿安全规程》,井下不同瓦斯传感器设置地点的瓦斯报警浓度是不同的,同时考虑到瓦斯爆炸下限为5%。根据对西南地区的瓦斯监测值分布统计数据,80%的监测点瓦斯浓度均低于0.2%。同时按照帕累托法则,确定隶属度函数如式(3)所示。

(3)

式中,x为监测实时瓦斯浓度;ca为《煤矿安全规程》中各类型监测点瓦斯报警浓度。

2.1.3 监测点综合评分

风险是一个累积的过程,监测点综合评分不仅需要考虑当前瓦斯浓度,同时应考虑该监测点的历史瓦斯浓度变化情况,从而综合反映该监测点瓦斯浓度的高低水平和变化规律。建立的监测点综合评分层次结构如图3所示[9]。各指标的具体含义及隶属度函数如下。

(1)瓦斯实时浓度。同监测点实时瓦斯浓度,见式(3)。

(2)中期移动平均值指数。选用指数移动平均值表征监测点近一段时间所处的水平。它是以指数式递减加权的移动平均,各数值的加权影响力随时间呈指数式递减,越近期的数据加权影响力越重。设t时刻的瓦斯浓度监测值为xt,其对应的指数移动平均值为Et;t-1时刻的指数移动平均值为Et-1,当t>1时,有:

图3 监测点瓦斯浓度超限风险评判层次结构Fig.3 Risk assessment structure of gas concentration exceeding limit at monitoring points

Et=αxt+(1-α)Et-1

(4)

式中,α为加权系数,其值越大,遗忘速率越大。

α计算公式见式(5):

(5)

式中,N为需要进行平均的监测周期数。

本指标主要反映监测点的中长期瓦斯浓度的情况,选取最近20 d进行计算,其中式(4)中的瓦斯浓度xt,为测点瓦斯浓度每日均值。该指标的得分隶属度函数同式(3)。

(3)真实波动幅度均值。近日,国家发布《八方面措施加强煤与瓦斯突出防治》,要求煤矿采掘作业过程中有瓦斯异常情况(瓦斯忽大忽小,变化超过0.2个百分点)时,要立即停止生产,分析原因并制定措施。参考股价分析时采用的真实波动幅度均值,表征瓦斯涌出波动程度。若监测周期t内有多个监测数据,其最大值与最小值之差即为真实波动幅度,即:

Rt=xt,high-xt,low

(6)

为尽可能准确地衡量瓦斯的波动情况,同时考虑统计的可操作性,暂选取30 min作为一个波动间隔,计算最近12 h内的波动均值。计算公式如下:

(7)

历史监测数据显示,该特征量绝大多数处于0.1%以下,占比达到90%以上;处于0.1%～0.2%的占比约为5%;处于0.2%～0.3%的占比约为1%;大于0.3%的占比低于1%。由此确定该指标的隶属度函数如下:

(8)

式中,x为12 h瓦斯浓度波动幅度均值。

(4)趋势偏离指数。根据对瓦斯异常案列研究,得到瓦斯监测值在1周内处于较为平稳波动情况,但是在1个月、3个月内瓦斯浓度明显处于上升趋势。由此,采用对最近3个月的瓦斯浓度时间序列进行最小二乘拟合,根据拟合斜率值a进行量化评判。同理,根据数理统计结果,确定隶属度函数如下:

S趋势偏离指数=

(9)

式中,a为最小二乘拟合斜率值。

各指标的权重,按照层次分析法和逻辑回归相结合的方法进行确定。在采用逻辑回归法计算权重时,为便于实际操作,需要计算矿井所有监测点的平均值。计算得到权重为:瓦斯实时浓度0.244 1,中期移动平均值指数0.205 3,真实波动幅度均值0.344 3,趋势偏离指数0.205 3。

2.2 矿井瓦斯超限风险综合评价

由于井下不同地点发生瓦斯事故导致后果严重性的差异,同时为了尽可能让整体评价结果偏向风险较高的监测值,本文采用加权调和平均数来计算矿井瓦斯超限风险。

调和平均数是3种毕达哥拉斯平均(算术平均数、几何平均数及调和平均数的总称),且总是3种平均数中最小的一个。调和平均数总是强烈地偏向数列中最小的元素,从而能削弱大的离群元素的影响、强化小元素的影响 。调和平均数计算公式为:

(10)

加权调和平均数计算方法为:

(11)

根据井下瓦斯监测点位置的不同,本文将瓦斯监测点分为:采掘工作面、采区回风巷道和其他3类。采用专家打分的方式确定各类型权重,分别为0.5、0.3、0.2。

3 原始突出危险性风险评价

3.1 采掘工作面煤与瓦斯原始突出危险性风险评价

通过查阅文献资料[10-14],结合煤与瓦斯突出领域专家的建议,以及监管监察容易获取的数据,建立采掘工作面煤与瓦斯突出风险评判体系如图4所示。

图4 原始突出危险性风险评价层次结构Fig.4 Hierarchical structure of original outburst hazard risk assessment

(1)瓦斯压力。瓦斯压力越大越不安全,参照《煤矿瓦斯等级鉴定办法》,以0.74 MPa为临界值。同时参考行业经验,选取的临界值及评分为:1.5 MPa,10分;0.74 MPa,50分;0.2 MPa,90分。

(2)瓦斯含量。煤层瓦斯含量既是衡量煤层瓦斯储量和涌出量的基础,也是预测煤与瓦斯突出危险性的重要参数之一。参照《防治煤与瓦斯突出细则》《瓦斯抽采达标暂行规定》等,选取的临界值及评分为:2 m3/t,90分;8 m3/t,50分;15 m3/t,10分。

(3)煤的破坏类型。煤的破坏类型分为5类,一般认为只有Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ类煤层才具有突出危险性。设定指标对应评分为:Ⅰ,90分;Ⅱ,60分;Ⅲ,40分;Ⅳ,20分;Ⅴ,10分。

(4)软分层坚固性系数。煤层软分层的坚固性系数表征煤的强度,煤越软,则其坚固性系数越小,越不安全。同理,参照《煤矿瓦斯等级鉴定办法》,将0.5设为评分临界值。共选取区间值及评分为:0.2,10分;0.5,50分;1.0,80分;2.0,90分。

(5)瓦斯放散初速度。煤的瓦斯放散初速度表征煤放散瓦斯,进而使瓦斯参与做功的快慢,该值越大,越不安全。同理,参照《煤矿瓦斯等级鉴定办法》,将10设为评分临界值。共选取区间值及评分为:25,10分;10,50分;2,80分。

(6)煤层厚度。煤厚越大,突出危险性也越大。本文选取煤厚与评分的区间临界值为:0.5 m,90分;2.5 m,50分;5 m,10分。

(7)破煤方式。采掘工作面常见的破煤方式包括机械破煤(采煤机、连采机、综掘机落煤)、爆破破煤、风镐破煤和手镐破煤,它们对工作面产生扰动,进而诱发突出灾害的可能性排序为:爆破破煤>机械破煤>风镐破煤>手镐破煤。给定4种方式得分为:机械破煤,50分;爆破破煤,20分;风镐破煤,60分;手镐破煤,80分。

(8)采掘面类型。与突出危险性相关的工作面类型主要包括沿走向推进的采面、沿倾向仰采采面、沿倾向俯采采面、煤层平巷、煤层上山、煤层下山和石门揭煤。对于沿倾向仰采采面和煤巷上山掘进面,由于重力的影响,一般更容易发生突出;石门揭煤时也特别容易发生突出,且突出强度相对较大。由此设定各种工作面类型的评分:沿走向推进的采面,50分;沿倾向仰采采面,30分;沿倾向俯采采面,60分;煤层平巷,50分;煤层上山,30分;煤层下山,60分;石门揭煤,20分。

(9)煤层倾角。煤层倾角越大,越容易发生突出危险。本文选取煤层倾角与评分的临界值为:0°,90分;12°,50分;45°,10分。

(10)煤层埋深。通常煤层埋深越深,主应力越大,煤层及围岩透气性越差。我国大中型煤矿平均开采深度约450 m,而突出矿井的采深一般会更大。参考相关文献,选取的煤层埋深临界值及评分为:300 m,90分;500 m,50分;1 000 m,10分。

(11)地质构造。断层和褶皱等地质构造,特别是对矿区或矿井总体上起控制作用的断层和褶皱,往往对煤与瓦斯的突出条件及突出点分布具有显著的作用和明显的影响。各地质构造的评分为:简单,90分;中等,70分;复杂,40分;极复杂,10分。

同理,采用逻辑回归和层次分析法相结合的方法,计算得到各指标的权重。①准则层1各指标权重:煤层物理性质0.857 1,煤层赋存及开采特性0.142 9。②准则层2各指标权重:瓦斯压力0.302 3,瓦斯含量0.184 1,煤的破坏类型0.127 6,软分层坚固性系数0.136 5,瓦斯放散初速度0.123 0,煤层厚度0.126 5;破煤方式0.139 4,采掘面类型0.123 4,煤层倾角0.163 5,地质构造0.327 0,煤层埋深0.246 8。

3.2 原始突出危险性风险评分

同样,可采用调和平均数的方式计算各采掘工作面得分,得到矿井煤与瓦斯原始突出危险性风险评分,同式(9)。

4 矿井煤与瓦斯突出事故综合风险

按照整体风险评级模型,在计算得到矿井瓦斯超限风险和原始突出危险性风险后,采用层次分析法计算矿井整体瓦斯灾害风险评级。按照层次分析法,并结合动态指标优先的原则,计算得到煤与瓦斯突出事故综合风险指标权重为:瓦斯超限风险权重0.672 5;原始突出危险性权重0.327 5。

5 现场应用

依托某省局煤矿事故风险分析平台,研制了矿井瓦斯灾害风险评判系统,对本文建立的矿井煤与瓦斯突出事故风险动态量化评判模型在辖区内5座矿井进行了现场应用试点。系统结构如图5所示。

系统数据同步服务,从矿井安全生产基础数据平台获取矿井采掘工作面煤层信息、瓦斯鉴定信息、工作面采掘作业方式等基础信息,并同步到事故风险分析平台。针对缺乏的采掘面瓦斯地质部分数据,则通过事故风险分析平台中的基础数据管理模块,由各矿井人员定期填报获取。同时,从监察执法系统获取日常监察执法隐患、现场处理、执法处罚罚款等数据,并同步到事故风险分析平台。采用C#,并以Windows服务方式,研发瓦斯风险评判服务,通过Kafka数据服务总线,适时获取数据,对矿井监测点瓦斯超限风险、采掘工作面煤与瓦斯突出风险进行动态评判,通过报表、图表进行展现,并形成风险分析报告,以简报形式推送给监察执法人员。

试点辖区内5座矿井均为煤与瓦斯突出矿井,瓦斯灾害风险较大,试点期间,矿井煤与瓦斯突出风险均为较高风险,均未发生瓦斯类伤亡事故。运行期间,监管监察部门结合单项指标得分情况、瓦斯超限风险得分、煤与瓦斯突出风险得分以及整体矿井瓦斯灾害风险评价结果,开展分级、分类监管监察执法,执法查处隐患与评价结果相一致,有力保障了矿井安全生产,提升了监管能效。

6 结论

(1)依据当前省级监管监察平台可持续动态采集的数据,从各监测点瓦斯浓度超限风险和采掘工作面煤与瓦斯突出风险,建立了面向政府监管的煤与瓦斯突出事故风险量化评判体系,并基于监察执法系统反馈结果,采用逻辑回归模型和层次分析法确定各指标权重,评判结果符合实际,具有较强的普适性。

(2)对于监测点瓦斯浓度超限各指标的统计周期以及各指标,可结合事故调查分析结果和监察执法情况进行修改,以更准确地判识矿井瓦斯灾害风险程度,为精准执法提供支撑。