露天矿山供电系统作业风险分析与事故预防探究

刘传连高级工程师 王德平 董宝成 殷建文 杨松立

(1.内蒙古电投能源股份有限公司矿山供电公司,内蒙古 通辽 029200; 2.北京科技大学国家材料服役安全科学中心,北京 100083)

0 引言

露天煤矿的半连续开采工艺在很大程度上依赖于大型电源设备的动力支持[1]。这些设备被安置在采矿场的变电站内,通过引出的架空线路,能够将电力精准地送达到矿场内部的移动变电站,进而为各种矿场设备稳定供电。供电线路的布设主要包括移动变电站、开关柜、分线箱及穿采设备,所有设备间通过专用线路连接,以保障连接的稳定性[2]。

矿山供电系统中常用的自动化技术可分为电气控制技术、通信与监控技术。其中,电气控制技术主要指电气设备的控制和管理,涉及启动、停止、调节和保护电气设备,以确保其安全、高效地运行;通信与监控技术主要指设备之间的通信以及对设备的远程监控[3-5]。早期矿山供电系统主要由基本的继电器和接触器进行电气控制,依赖于目视检测和手动操作[4]。随着可编程逻辑控制器(programmable logic controller)的出现,供电系统实现部分自动化控制,如启停控制和过载保护等均已实现自动化。此外,随着无线通信技术的发展,尤其是2G和3G移动通信技术的普及,实现了更高的数据传输速度和更广的覆盖范围,矿山的供电设备和系统可在更远的距离上进行实时监控[6]。当前,矿山供电系统大量引入变频器控制和智能电气保护装置等更先进的电气控制技术,以在实现对生产过程优化的同时,提高供电系统的可靠性和安全性[7]。随着4G/5G通信、工业物联网和边缘计算技术的发展,这些电气控制设备可以实时与中央控制系统通信,为决策者实时提供数据和分析[8]。

虽然自动化技术提升了矿山供电系统监控和管理的效率,但也带来了新的挑战。目前矿山生产作业中依然存在着大量需要人工介入的维护和检修工作,这些工作要求工作人员在复杂多变的矿山环境中,携带各种试验设备,开展相关的试验和操作,而多变的气候、地形和操作条件等因素会对系统的稳定性和安全性产生影响。此外,复杂的自动化系统需要具有高级技术和专业知识的人来维护和操作,设备故障可能对整个系统产生影响,而过度依赖自动化系统可能降低工作人员的技能和应对突发情况的能力[9]。在这种背景下,如何有效应对高风险作业步骤中的人为因素,以确保供电系统的安全和稳定运行,成为矿山供电企业需要解决的重要问题。

基于此,为识别露天矿山自动化供电系统运维中的高风险人为因素,综合工作安全分析(job safety analysis,JSA)、风险矩阵(risk matrix)和层次分析法(analytic hierarchy process,AHP),提出一种创新的多维度风险评估策略。同时引入2种融合了先进自动化技术的智能解决方案,以缓解这些风险。智能解决方案一种是利用全球定位系统(global positioning system,GPS)、矿区地图和雷达的驾驶辅助系统;另一种是电气试验的智能管理系统。这些解决方案旨在和谐地融合现代技术和传统方法,为矿山供电系统提供更安全、更高效和更可靠的运维环境。

1 矿山自动化供电系统事故原因分析

尽管自动化技术已经在矿山及矿山附属的供电系统中得到普遍应用,但仍可能因为技术故障、人为操作错误、外部环境因素,以及维护和检修不足等因素出现各种事故。本节基于美国矿山安全与健康管理局(Mine Safety and Health Administration,MSHA)收集到的美国采矿业职业伤害数据集[10-11],分析导致电气伤害发生的关键因素。该数据集统计了有关采矿作业中发生的所有事故、伤害和疾病信息,以及矿山经营者和采矿承包商的就业和生产信息。

通过对MSHA统计的2001—2021年间238629起矿难事故进行检索发现,电气事故共1621起,位列第10位,见表1。

尽管电气事故总数相对较低,但致死率极高,平均每21.9人受伤就有1人死亡。而在统计的所有导致电气事故的活动中,电气维护/维修和机器维护/维修是最常见的,电工和机械师占受伤人数的42%。导致电气事故的活动类型及非致命、致命事故占比,见表2。

表1 2001—2021年间矿难事故原因分类及占比Tab.1 Causes and proportional analysis of mining accidents from 2001 to 2021

表2 2001—2021年电气事故原因分类及 非致命和致命事故占比Tab.2 Common types of electrical accidents leading to non-fatal and fatal incidents and their proportions from 2001 to 2021

对于每一次伤害,特定的电力系统组件或设备都发挥了主要作用。对上述事故原因进一步分析,确定涉及采矿电气伤害排名前5的组件和设备,见表3。

上述统计结果表明,电气事故的常见原因或影响因素是未能创造电气安全工作条件,即未能有效地断电、锁定和标记相关电路。深入分析其主要原因有:电力系统存在未被识别的问题或异常情况;对电力系统或部件不熟悉;工人对所涉及的任务缺乏足够的注意力;未使用适当的个人防护装备(personal protective equipment,PPE)。因此,虽然自动化技术在矿山供电系统中的应用提高了系统的效率和安全性,但针对矿山供电的安全管理,需要防止自动化技术失效带来的风险,也要考虑开展自动化技术相关的培训和教育。

2 多维度风险评估方法构建

使用传统的风险评估方法评估供电作业风险,难以进行准确量化和优先级排序。本文引入多维度方法,包括JSA、风险矩阵评估和AHP,以全面评估供电作业风险。该方法用JSA进行初始定性分析,挖掘作业步骤的潜在危害因素,为后续定量分析提供必要的基础;而后引入风险矩阵评估和AHP,为风险评估提供量化工具和科学决策依据。综合这些方法,既弥补了定性分析的不足,又将定量评估与综合权衡相结合,可以有力支持风险管理决策的制定。多维度风险评估方法的技术路线,如图3。通过多维度方法的应用,研究者能够更全面地了解风险情况,从而在生产过程中提供更精准、可操作的风险管理策略。

图1 多维度风险评估方法技术路线Fig.1 Technical roadmap of multidimensional risk assessment methods

2.1 JSA危害因素辨识

JSA是一种用于识别和评估作业过程中潜在危害因素的方法。其原理是通过分析作业步骤识别所有可能的危险源和潜在风险,并针对每个危险源提供相应的风险控制建议。JSA强调对作业步骤的详细分解和理解,从而准确揭示潜在危害因素的来源[12]。为分析电气相关作业过程中的危险源,需要走访和询问现场的操作工人以及查阅相关工作票,对部门所需执行的作业活动及其涉及的作业步骤进行详细的梳理和总结。

2.2 风险矩阵

风险矩阵是一种将暴露频率、可能性和后果等关键因素进行量化评估的方法。其原理是将这些因素转化为数值,并建立矩阵,得出相应的风险等级[13]。结合不同作业步骤中危害因素的暴露频率、导致事故的可能性和后果,专家对每个作业步骤中存在的多种危害因素进行打分。根据调研的事故,将暴露频率划分为4种情况,赋分为0～6;可能性主要在0～1范围内进行赋分,为提高对发生过事故的重视,根据被调研单位或行业是否发生过类似事故,基于类似事故的数量进行加分,赋值为1～3;事故后果根据描述的可能存在的后果进行评价,赋分为1～100。评分标准和取值范围,见表4。

表4 危害因素风险评估评分标准和取值范围Tab.4 Scoring criteria and value range for risk assessment of hazardous factors

基于表4的标准,利用式(1)可计算出第i个作业任务中第j个作业步骤中第k个危害因素的风险值。

rijk=Fijk·Pijk·Sijk

(1)

rijk—第i个作业任务中第j个作业步骤中第k个危害因素的风险值,i=1,2,3,…,n,j=1,2,3,…,m,k=1,2,3,…,l;

n—作业任务的数量;

m—作业步骤的数量;

l—风险危害因素的数量;

Fijk—第i个作业任务中第j个作业步骤中第k个危害因素的暴露频率;

Pijk—第i个作业任务中第j个作业步骤中第k个危害因素导致事故的可能性;

Sijk—第i个作业任务中第j个作业步骤中第k个危害因素导致事故的后果。

2.3 层次分析法

AHP是一种定量评估和决策方法,用于比较不同因素的重要性和影响。其原理在于将复杂问题层次化,通过专家评分法确定每个层次因素的权重,从而计算出综合评估结果[14]。应用AHP对作业任务进行风险评估的过程如下:①计算作业步骤中多种危害因素的风险值,将每个作业步骤的风险值相加,见式(2);②权重分配,考虑到作业步骤的重要性和每个作业步骤相关风险的严重性,邀请专家进行评分,为每个作业步骤分配权重;③计算总体风险,将每项作业任务中多个作业步骤的风险值赋予专家打分的权重,求和后再相加,得到整个作业任务的总体风险,见式(3)。

(2)

式中:

rij—第i个作业任务中第j个作业步骤的风险值。

(3)

式中:

wij—第i个作业任务中第j个作业步骤的权重,i=1,2,3,…,n;

R—作业任务的总体风险值。

该方法适用于需要综合多个因素进行决策的场景,特别是在需要权衡多个目标和因素时。结果可为每个因素提供权重和综合评估值,有助于制定决策和优化策略。

3 基于多维度评估的作业风险分析

3.1 作业概况

以某露天矿山供电公司电气试验室为例,采用多维度风险评估方法进行作业风险分析。该公司主要负责矿区生产单位的电力供应,以及供电设施的施工安装、电气试验、维护运行及外部协调。所涉及的电力设施分布广泛,包含13座66kV级变电所,以及辖区内16条共124km的66kV供电线路和33条共123km的6.3kV供电线路。

电气试验室作为该矿山供电公司的重要部门,承担着关键电气设备测试和验证工作。具体而言,这些职责涵盖了多个关键领域,包括对6.3kV供电系统进行春季预防性试验、电容器试验以及66kV主变的预防性试验。此外,电气试验室还承担了移动变电站的预防性试验,包括开关、保护和主变的试验。同时,六氟化硫组合电器试验、开关(断路器)试验、变压器油样测试、继电保护试验、电缆试验、电抗器试验、核相试验、变压器试验等工作也是电气试验室工作职责的重要组成部分。这些试验旨在确保电气设备在运行过程中不仅能够安全地供电,还能够保持高效和稳定的运行状态。这些精细而多元的工作使得电气试验室在保障矿山供电稳定和生产安全方面发挥着不可或缺的作用。但在电气设备测试和验证的过程中,试验室的工作人员可能面临电击、电气火灾、设备损坏或不正确操作导致的设备故障等风险。因此,为确保试验室工作人员和设备的安全,有必要进行全面、细致的风险评估,针对每个试验流程和设备进行专门的风险分析,以制定合理的预防和应对措施。

3.2 作业风险评估

基于JSA危险辨识方法,通过走访和询问现场的操作工人以及查阅相关工作票,梳理和总结所需执行的作业任务,及其涉及的作业步骤;分析其危险源,识别可能出现的危害因素及相关致病因素。由于涉及多项作业任务,受限于文章篇幅,仅展示了66kV主变预防性试验操作的分析结果,见表5。结合收集的不同作业步骤的危害因素和致因因素,使用风险矩阵法,从暴露频率、可能性和后果3个维度,对每个作业步骤存在的多种危害因素进行评估,然后基于表4中构建的评分规则,邀请矿山供电行业专家进行打分,并运用公式(1)计算每个作业步骤中危害因素的风险值,见表6。

表5 66kV主变预防性试验操作危害因素辨识和风险评估Tab.5 Hazard identification and risk assessment for preventive testing operations of 66kV main transformer

表6 66kV主变预防性试验作业步骤风险评估Tab.6 Risk assessment of work steps for preventive testing of 66kV main transformer

运用AHP对作业任务的风险值进行综合评估。首先,结合专家评分确定每个层次因素的权重;然后,运用式(3)计算出综合评估结果。对作业任务66kV主变预防性试验不同作业步骤的层次风险进行评估,见表7。

表7 基于AHP的66kV主变预防性试验作业任务风险评估Tab.7 Risk assessment of preventive testing tasks for 66kV main transformer based on AHP

对电气试验室所涉及的作业任务中的作业步骤进行危险源辨识和风险识别,并最终得出每一个作业任务的风险值,以及对应的高风险作业步骤,排名前2位的高风险作业步骤,见表8。

表8 电气试验部门作业任务风险评估Tab.8 Risk assessment for work tasks in electrical testing department

从表8可知,“车辆行驶”几乎在所有的作业任务中都被列为高风险作业步骤,且作业现场勘查的作业任务风险值最高。“车辆行驶”被列为高风险作业步骤,主要原因有:车辆行驶本身涉及与其他车辆、矿区设备、行人的交互,增加了发生事故的可能性;在大量作业任务中,车辆经常用于搬运重、大或复杂的设备,而这些设备在运输过程中可能移动或滑落,从而导致风险增加;不同的天气条件,如雨、雪或雾,可能会增加行驶风险。“试验作业”在许多作业任务中都被视为高风险作业步骤,主要原因有:试验通常涉及复杂的设备和仪器,需要特定的知识和技能来操作;考虑到这些都是与电气设备相关的作业任务,电击和电气火灾是明显的风险。

从自动化的角度进行分析,在多个作业任务中,试验仪器的准备和其他前期步骤可能已经高度自动化,可以极大地简化试验流程,并降低试验过程中的风险。但实际的试验操作仍然需要人工介入,试验效果受到操作员的经验、设备的复杂性、试验环境等因素的影响,从某种程度上增加了风险。尽管现代车辆已经在许多作业步骤上实现了高度的自动化和标准化,但车辆行驶的安全和效率仍然受到驾驶员的技能、路况、交通状况、车辆维护状态等不可预测因素的影响。

4 对策建议

4.1 预防策略

电气试验室作业的风险评估显示,车辆行驶和试验作业中存在较高风险。为此,供电公司采取了一系列预防和控制措施。然而,这些管理策略在很大程度上依赖于人为的执行和监督,可能导致执行的不一致和疏漏。在某些场合或面对某些危害时,自动化预防措施具有明显的优越性。例如,在车辆超载问题上,人为检查可能会受到主观判断、情境压力或疲劳等因素的影响,而自动载重检测系统可以提供准确、客观的数据反馈,大大降低疏漏的风险;对于高压电试验,由于操作环境的复杂性和高压电的潜在危害,任何细小的人为失误都可能导致严重的后果,而自动化预防策略,如自动电流和电压检测系统,能确保在危险情况出现前进行实时干预,大大提高作业安全性。管理策略关注人为因素、培训、规程制定等,确保员工的安全意识和规范操作;而自动化预防策略则关注技术干预,减少人为疏漏,实时监测和应对风险。管理预防策略和自动化预防策略各有所长,两者相结合能够提供双重保障,确保电气试验室作业的全方位安全。针对每一个作业步骤存在的风险提出自动化预防策略,见表9。

4.2 自动化作业安全管理系统

自动化试验技术可以实时监测试验参数,并自动调整试验条件,以避免潜在的风险。但单一自动化技术仅针对特定问题或任务进行优化,可能无法有效应对复杂供电系统中的其他变量。因此,需要使用多样的传感器和算法,将多个自动化技术和流程整合起来,组合成自动化系统,从而更准确地检测和预测风险。针对矿山供电系统,本文提出以下2种安全管理系统。

(1)集成GPS、矿区地图技术和雷达技术的矿区辅助驾驶系统。近年来,该系统已成为矿山车辆安全行驶的关键技术[15]。其中,GPS实时为车辆提供准确导航,避免危险区域并优化行驶路线;与之结合的矿区地图系统在导航辅助和环境识别方面发挥关键作用;传感技术如雷达和车载传感器,在监测车辆周围环境、识别潜在风险方面发挥着重要作用。雷达技术能实时识别其他车辆、人员和设备等存在的潜在风险,并发出警告;车载传感器则通过检测车辆的加速度、方向等信息,及时识别异常行驶模式,提前警示驾驶员采取措施。

该系统具备实时监测车辆状态、与矿区地图数据进行对比、识别并预防潜在风险的能力。出车前,系统可以自动检查车辆状态,确保车辆处于最佳状态,避免因车辆故障导致的安全事故;在车辆行驶过程中,通过雷达和各种传感器技术,系统能够实时探测和跟踪车辆周围的物体和障碍物,为驾驶员实时提供警告和建议,从而避免碰撞事故。这种技术的引入为矿山车辆提供了更高效、更准确的行驶保障,有望成为未来矿山车辆安全管理的新标准。

(2)矿山供电系统电气试验智能管理系统。传统的风险控制措施往往受限于人为因素和技术局限性,对某些潜在风险的识别和响应不够及时和准确。然而,新兴的矿山供电系统电气试验智能管理系统,通过集成传感技术、数据分析、机器学习、可编程逻辑控制器(programmable logic controllers,PLC)和雷达技术等,可提供切实可行的解决方案[16]。

该系统通过传感技术,利用电流、电压和温度传感器实时监测试验设备的工作状态,确保设备始终在安全的工作范围内运行;数据分析技术与机器学习技术相结合,基于对历史试验数据的分析,学习和识别潜在的风险,当即将进行的试验与已知的高风险模式匹配时,系统能够自动发出警报,及时提醒操作员注意;PLC的引入实现了试验设备的自动控制,确保设备按照预定参数和条件运行,降低了因人为操作错误引发风险的可能性;雷达技术的应用能够监测试验区域内的移动物体,如人员或其他设备,以防止其进入未授权区域,避免事故发生。

这一智能管理系统充分融合了物联网(internet of things,IoT)、大数据分析和人工智能等技术,为矿山供电系统电气试验作业提供全面的安全保障,在事故预防方面取得显著的应用效果。此外该系统还可为试验人员提供更高效、更智能的试验策略,有望填补传统风险控制措施的不足,成为矿山供电系统电气试验室作业的新标准。

5 结论

(1)通过对美国历史矿难事故数据的分析,识别出电气维护活动是导致伤害的主要原因。事故中涉及的关键电力系统组件主要包括电气开关设备、拖曳电缆和地下矿井移动设备电池等。导致事故发生的主要因素是存在隐患的电气操作条件下,工人对任务的疏忽和不适当的个人防护装备使用。

(2)提出一种融合JSA、风险矩阵和AHP的多维度风险评估方法,并以某矿山供电公司的电气实验室为例,开展供电作业危害因素辨识,以及作业风险评估。评估结果表明,高风险作业步骤主要与车辆行驶和试验作业中的人为因素有关。

(3)针对矿山供电系统电气操作作业步骤中识别的危害因素,基于现行的管理预防手段,结合自动化技术,提出针对单一作业步骤的自动化预防策略。此外,将多个自动化技术和流程整合,提出2套自动化作业安全管理系统:一是基于GPS、矿区地图技术和雷达技术的矿区辅助驾驶系统;二是矿山供电系统电气试验智能管理系统。这2种系统都强调了自动化和智能化的重要性,不仅可以实时监测和预测潜在的风险,还可以为操作员实时提供警告和建议,从而大大提高作业的安全性和效率。