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基于熵權(quán)-可拓理論的智能化綜采工作面安全評價

2022-04-07 07:33李東印孫凱旋王伸王祖洸張旭和
關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)度權(quán)重工作面

李東印,孫凱旋,王伸,2,王祖洸,張旭和

(1.河南理工大學(xué) 能源科學(xué)與工程學(xué)院,河南 焦作 454000;2.河南理工大學(xué) 安全科學(xué)與工程博士后科研流動站,河南 焦作 454000;3.河南理工學(xué)院工業(yè)技術(shù)有限公司 技術(shù)研發(fā)部,河南 鄭州 450000)

0 引 言

能源行業(yè)發(fā)展事關(guān)國家安全和經(jīng)濟穩(wěn)定,能源是國家高速發(fā)展的物質(zhì)保障[1]。為確保煤礦科學(xué)、綠色、安全、高產(chǎn)和高效發(fā)展,煤礦智能化已成為煤礦發(fā)展必由之路。當前煤礦智能化發(fā)展尚處于初期階段,智能化煤礦安全評價勢在必行。

傳統(tǒng)綜采工作面依賴大量工人實時跟機操作完成采煤工序,井下工作環(huán)境復(fù)雜,管理難度大。智能化綜采工作面在遠程信息采集、局域網(wǎng)快速傳輸、人工智能判斷與決策、電液控制等技術(shù)與裝備的前提下,采用人工智能算法與程序判斷決策技術(shù),使綜采工作面設(shè)備具有自感知、自判斷、自決策、自運行、故障自診斷的能力[2-3]。兩種綜采工作面在人、機、環(huán)、管4個方面都有很大差別:傳統(tǒng)綜采工作面工人數(shù)量多,勞動強度大,難以吸引高端人才,工人普遍學(xué)歷低,而智能化綜采工作面工人數(shù)量少,學(xué)歷較高,學(xué)習(xí)能力強,實現(xiàn)人工干預(yù)為輔,無人跟機作業(yè);傳統(tǒng)綜采工作面工人實時跟機操作,采煤機割煤,液壓支架升、降、推、移都需工人實時跟機操作,而智能化工作面設(shè)備自動化作業(yè),采煤機記憶截割、自動找直工作面,液壓支架自動移架、升降等;傳統(tǒng)綜采工作面隨著采深和開采強度加大,工作條件變得更加復(fù)雜,而智能化工作面配備各種傳感器對礦壓、瓦斯、通風(fēng)等進行實時監(jiān)測,并實時傳輸數(shù)據(jù),生成可行性報告,為決策者提供決策依據(jù)和幫助;傳統(tǒng)綜采工作面管理制度單一,生產(chǎn)效率低,而智能化綜采工作面借助數(shù)字化管理將人、設(shè)備、環(huán)境有機結(jié)合起來,使管理高效快捷[4]。

由以上分析可知,兩種綜采工作面都具有系統(tǒng)性的特點,即由人、機、環(huán)、管4個子系統(tǒng)組成。在這4個方面兩者既有相同又有差別,通過對比,可在傳統(tǒng)綜采工作面安全評價的指標體系基礎(chǔ)上刪減或增加相應(yīng)指標,建立與智能化綜采工作面相匹配的評價指標體系。

目前,傳統(tǒng)綜采工作面安全評價已經(jīng)相對成熟。國內(nèi)外大量學(xué)者利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[5]、灰色關(guān)聯(lián)法[6]、層次分析法[7]、事故樹法[8]等對傳統(tǒng)綜采工作面進行安全評價研究,并取得良好效果,但各種方法都存在一定局限性:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和灰色關(guān)聯(lián)法在確定指標權(quán)重時,無法避免主觀因素影響;層次分析法和事故樹法在樣本較多時計算步驟繁雜。為避免主觀因素影響和簡化計算步驟,本文采用熵權(quán)法[9]確定指標權(quán)重。因智能化綜采工作面與傳統(tǒng)綜采工作面環(huán)境都具有動態(tài)性與復(fù)雜性,故本文引用可拓理論[10-12]提高評價對象隸屬集合的程度,可精確掌握其所屬安全等級。運用熵權(quán)-可拓理論可在評價體系層次過低、因素較多時使評價結(jié)果更加客觀準確,從而避免評價結(jié)果的片面性和模糊性,以期對智能化綜采工作面安全狀況進行科學(xué)評估并提出針對性建議。

1 熵權(quán)-物元可拓模型建立

1.1 評價指標物元

可拓學(xué)理論引入物元概念作為描述事物的基本因素。N為待評事物,c為事物的特征,v為事物關(guān)于該特征的量值,組成有序三元組,記為R=(N,c,v)。假設(shè)事物N有n個評價指標,并且將評價指標分為m個等級,則經(jīng)典域表示為

(1)

式中:Nj為安全等級,j=1,2,3,…,m;ci為評價指標,i=1,2,3,…,n;vji為j等級中第i個評價指標的量值區(qū)間;aji和bji分別為評價指標在安全等級量值區(qū)間內(nèi)的最小值和最大值。

安全評價指標的允許取值范圍確定節(jié)域為

(2)

式中:Np為安全評價等級P的評價對象;vpi為P關(guān)于指標ci的量值范圍;api和bpi分別為安全評價等級全體對應(yīng)評價指標量值區(qū)間內(nèi)的最小值和最大值。

將待評價的智能綜采工作面假設(shè)為評價對象P,收集到的指標數(shù)據(jù)為

(3)

式中:P為評價對象;ci為評價對象P的評價指標;vi為關(guān)于指標ci的實際測量值。

1.2 原始數(shù)據(jù)矩陣歸一化處理

不同指標有不同的量綱,對節(jié)域Rp和待評物元R0進行歸一化處理,即

(4)

1.3 安全評價指標關(guān)聯(lián)計算

安全評價指標關(guān)聯(lián)計算式為

(5)

式中,Dj(Vi)為安全值下的關(guān)聯(lián)度,點Vi與經(jīng)典域之間“距離”為

其中,|Vji|=|bji-aji|,點Vi與節(jié)域之間的“距離”為

1.4 熵權(quán)法確定各指標權(quán)重

根據(jù)智能化綜采工作面安全評價指標的關(guān)聯(lián)系數(shù)Dj(Vi)構(gòu)建判斷矩陣,將其歸一化后得R=(rji)m×n,其中,j=1,2,…,m;i=1,2,…,n。得到各指標的均值后,計算信息熵,其式為

(6)

(7)

1.5 確定智能化綜采工作面安全等級

計算智能化綜采工作面安全物元N關(guān)于等級j的關(guān)聯(lián)度,

(8)

關(guān)聯(lián)度表征兩個事物之間關(guān)聯(lián)程度,關(guān)聯(lián)值越接近1,說明關(guān)聯(lián)度越高。遵循關(guān)聯(lián)度最大原則,由式(9)可知,智能化綜采工作面安全物元N所屬的安全等級

Kj(P0)=maxKj(P)。

(9)

由式(10)~(11)可得待評物元R0的等級變量特征值j*,

(10)

(11)

式中,j*為物元P的級別變量特征值,即離散程度,可判斷R0偏向相鄰安全等級的程度,使評價結(jié)果更準確合理。

2 安全評價案例分析

2.1 指標體系建立

以山西某煤礦智能化綜采工作面8222為案例分析對象,該工作面總長2 644.5 m,煤層厚度8.17~29.21 m,傾角2°,賦存穩(wěn)定;煤層自然發(fā)火期約為3個月;粉塵具有爆炸危險性,低瓦斯,無地壓,無高溫?zé)岷^(qū),煤炭總儲量11 480 381 t。此工作面在單機設(shè)備自動化和綜合自動化的基礎(chǔ)上,建立一套以監(jiān)控中心為核心,以工作面視頻、以太網(wǎng)、音頻、遠程控制為基礎(chǔ)的智能化集中控制系統(tǒng),可在監(jiān)控中心對液壓支架、采煤機、刮板輸送機等綜采設(shè)備實時遠程控制,使工人從采煤工作面轉(zhuǎn)移到安全的運輸巷監(jiān)控中心[13-14]。其智能化控制系統(tǒng)、可視遠程監(jiān)控系統(tǒng)分別如圖1和2所示。

圖1 智能化控制系統(tǒng)Fig.1 Intelligent control system

圖2 可視遠程監(jiān)控系統(tǒng)Fig.2 Visual remote monitoring system

智能化綜采工作面安全評價指標體系如表1所示,具體分析如下。

表1 智能化綜采工作面安全評價指標體系Tab.1 Safety evaluation index system of intelligent working face

人:由傳統(tǒng)綜采工作面到智能化綜采工作面的升級,需要根據(jù)智能化綜采工作面的特點與需求錄用專業(yè)對口和學(xué)歷較高的應(yīng)聘者,并培訓(xùn)相關(guān)工作人員的技能,提高工作人員的安全意識與作業(yè)能力[15]。

機:與傳統(tǒng)綜采工作面的工人跟機操作不同,智能化綜采工作面的智能感知系統(tǒng)、集中控制系統(tǒng)、工業(yè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)等子系統(tǒng)基于互聯(lián)網(wǎng)相互聯(lián)系共同運作,實現(xiàn)了工作面智能控制與安全監(jiān)測穩(wěn)定運行,同時保證設(shè)備和安全防護設(shè)施的完好率[16]。

環(huán):工作面環(huán)境分為作業(yè)環(huán)境和地質(zhì)環(huán)境。粉塵、溫度、濕度、照明度等為作業(yè)環(huán)境,作業(yè)環(huán)境惡劣,會增加工人不適感,危害身心健康,從設(shè)備角度看會影響系統(tǒng)的有效運行。地質(zhì)環(huán)境中煤層傾角、煤層最短發(fā)火期、煤層穩(wěn)定性等都存在安全隱患,威脅工人與設(shè)備的安全[17-18]。

管:一是工人管理,由于人具有不確定性,故須制定與智能化綜采工作面相匹配的安全規(guī)章制度和管理條例,對工作人員進行約束,降低三違率;二是設(shè)備管理,嚴格按照生產(chǎn)廠家規(guī)定的維修與維護標準對設(shè)備進行檢修與維護,提高設(shè)備可靠性;三是軟件與數(shù)據(jù)信息管理,制定信息系統(tǒng)運行管理規(guī)程,保護軟件和數(shù)據(jù)信息的安全;四是環(huán)境管理,地質(zhì)環(huán)境和作業(yè)環(huán)境的管理必須符合煤礦安全生產(chǎn)標準,提高生產(chǎn)安全系數(shù)[19-20]。

基于科學(xué)性、系統(tǒng)性和可操作性原則,在傳統(tǒng)綜采工作面安全評價指標體系和以往開展評價工作的基礎(chǔ)上,參照煤礦安全評價的相關(guān)文獻[9,12,21-23],根據(jù)智能化綜采工作面特征,確定智能化綜采工作面安全評價指標體系,見表1。

2.2 確定經(jīng)典域與節(jié)域及待評物元

由表1并結(jié)合參考文獻和工作面實際情況,根據(jù)綜合評判法,將采礦安全分為5個等級[9-12],即Ⅰ(安全)、Ⅱ(較安全)、Ⅲ(中等安全)、Ⅳ(較不安全)、Ⅴ(不安全)。工作面安全評價指標實測值及分類標準如表2所示,并根據(jù)式(4)將表2中的數(shù)據(jù)進行歸一化處理,建立經(jīng)典域Rj和待評物元R0,如式(12)~(13)所示。

表2 智能化綜采工作面安全評價指標數(shù)據(jù)及分類Tab.2 Safety evaluation index data and its classification of the intelligent working face

(12)

(13)

2.3 確定每個指標與各安全等級的關(guān)聯(lián)度

由式(5)求出各指標關(guān)于各安全等級的關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度為各指標和各安全等級的相關(guān)程度,關(guān)聯(lián)度越大說明相關(guān)性越大,關(guān)聯(lián)度越小,說明相關(guān)性越小。其中Dj(Vi)(j=1,2,…,5,i=1,2,…,28)為第i個指標關(guān)于等級j的關(guān)聯(lián)度,根據(jù)最大值原則,選取關(guān)聯(lián)度最大值。以樣本中的指標c1為例,指標c1關(guān)于5個安全等級的關(guān)聯(lián)度分別為D1(V1)=-0.308,D2(V1)=0.200,D3(V1)=-0.100,D4(V1)=-0.550,D5(V1)=-0.700。由指標大小可以看出,該指標關(guān)于5個安全等級的關(guān)聯(lián)度最大值D2(V1)=0.200,屬于等級Ⅱ,較安全,其余各指標與安全等級關(guān)聯(lián)度詳見表3。

2.4 確定評價指標權(quán)重

由式(6)~(7)求得各指標層指標權(quán)重,如表3所示。下層權(quán)重相加得上層權(quán)重,人員因素權(quán)重W1=0.012+0.025+0.006+0.027+0.015=0.085;同理機器因素的權(quán)重W2=0.222,環(huán)境因素權(quán)重W3=0.572,管理因素權(quán)重W4=0.123。由此可見環(huán)境因素對安全影響最為顯著,人員因素對安全影響最小。

2.5 智能化綜采面綜合關(guān)聯(lián)度及特征值

借助MATLAB軟件由式(8)求出加權(quán)后的關(guān)聯(lián)度,由式(10)~(11)計算出樣本的等級變量特征值j*,如表4所示。

表4 加權(quán)后的關(guān)聯(lián)度及變量特征值Tab.4 Weighted correlation degree and characteristic value of variables

由最大關(guān)聯(lián)度原則可得樣本的安全等級為等級Ⅰ“安全”。樣本的等級變量特征值j*=1.495,可知樣本安全等級介于Ⅰ“安全”與Ⅱ“較安全”之間,但偏向Ⅰ“安全”狀態(tài)。在確定物元安全評價等級為Ⅰ“安全”后,由指標層向目標層逐級逆向分析。由表3可知,人員因素關(guān)聯(lián)度值為-0.619;同理機器因素關(guān)聯(lián)度為“1.092”;環(huán)境因素關(guān)聯(lián)度為“-2.634”;管理因素關(guān)聯(lián)度為“-0.426”,可知環(huán)境因素關(guān)聯(lián)度最小,則環(huán)境因素是影響安全等級的關(guān)鍵,故應(yīng)加強環(huán)境管理。其中環(huán)境因素中“風(fēng)量超限時間(-0.856)”、“照明度(-0.860)”等關(guān)聯(lián)度相對較小,而風(fēng)量與溫度、瓦斯等指標具有重要的影響作用,照明度對工人的工作效率和安全影響極大,同時影響視頻監(jiān)控系統(tǒng)等的有效運行,故應(yīng)加強這兩方面的維修與管控,提高煤礦安全等級。

表3 智能化綜采工作面安全評價各指標與安全等級的關(guān)聯(lián)度及權(quán)重Tab.3 Correlation degree and weight of each index and safety grade of safety evaluation of intelligent working face

采用熵權(quán)-可拓模型評價方法對智能化綜采工作面8222進行安全評價,得到結(jié)論:該工作面存在環(huán)境管理不善的問題,即風(fēng)量超限和照明度不足等。為驗證評價結(jié)果的準確性,后期進行了問卷調(diào)查,對在工作面和運輸巷的50名工人進行“工作面風(fēng)量滿意度”的問卷調(diào)查,有47人對風(fēng)量不滿。對工作面、運輸巷和地面調(diào)度室的50名工作人員進行“工作面光照滿意度”的問卷調(diào)查,有49人對照明度不滿。工人反映由于風(fēng)量過大造成粉塵質(zhì)量濃度過大,影響工人呼吸及眼部不適;由于光照度不足,后部刮板輸送機的視頻監(jiān)控不夠清晰,工人在照明度較低環(huán)境中工作身體不適或工作效率低等。智能化綜采工作面8222在改善這兩方面不足后,工作面環(huán)境狀況得到明顯改善,提高了工作面安全等級及生產(chǎn)效率,使工作面安全和效益得以保障。

3 結(jié) 論

(1)通過對比傳統(tǒng)和智能化綜采工作面系統(tǒng)特征,系統(tǒng)分析了綜采工作面智能化背景下的安全要素及危險源,從人、機、環(huán)、管4個方面選取28項指標建立安全評價指標體系。其中,相比于傳統(tǒng)綜采工作面,智能化綜采工作面應(yīng)著重考慮智能設(shè)備、環(huán)境管理等指標。

(2)基于熵權(quán)-可拓理論構(gòu)建了安全評價計算模型。熵權(quán)法可合理分配指標權(quán)重,避免指標權(quán)重確定的主觀性;物元可拓分析法能夠逐級分析出各層指標與安全等級的相關(guān)性系數(shù)大小,從而準確計算智能化綜采工作面的安全等級。

(3)采用MATLAB軟件計算并評估了山西某礦智能化綜采工作面8222的安全等級,根據(jù)關(guān)聯(lián)度大小可知,環(huán)境因素對此工作面安全影響最為突出,與實際調(diào)研結(jié)果相符。

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