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基于信息熵和模糊綜合評價方法的礦山安全運營評價模型

2012-01-08 02:10:15彭劍飛孫旭東張嘉蕾
中國礦業 2012年7期
關鍵詞:評價

彭劍飛,孫旭東,張嘉蕾

(1.中國礦業大學(北京)留學人員創業園,北京 100083;2.中國礦業大學(北京)管理學院,北京 100083)

礦產資源開發利用對國家經濟發展和社會穩定具有重要作用,我國政府也特別關注有色金屬和煤礦資源的開發運營管理,所以,礦山生產安全經營狀況評價一直是人們研究的熱點和重點。眾多學術方法中,主要分為評價相對效率和評價得分兩大類。其中,一類是通過對輸入輸出指標的DEA相對效率比較評價實現的,利用凸分析和線性規劃求解確定評價權重,注重數學規劃模型優化求解來比較決策單元之間的相對效率,具有很強的客觀性,如利用DEA方法對煤炭行業企業相關效率問題進行了分析評價研究[1-3];另一類是通過構建評價權重和評價函數的綜合評價得分方法,如層次分析法、信息熵、主成分分析法、模糊綜合評價法、灰色評價法等,這類方法研究的重點是評價權重,為了更好的反映指標信息和減少人為主觀的影響,許多學者采用信息熵來研究評價問題[4-6]。

本文旨在建立科學有效的、適應礦山安全生產及運營情況的綜合評價方法,將集成信息熵理論和模糊數學評價理論的優勢,一方面運用信息熵理論確定評價權重,減少人為主觀因素對評價結果的影響,另一方面運用模糊綜合評價理論處理評價中的不確定性和模糊性,最終建立針對礦山安全生產運營的綜合評價模型,為礦山企業安全運營評價分析提供研究思路和工具。

1 基于信息熵和模糊綜合評價理論的礦山安全運營評價模型

1.1 指標數據的采集與標準化

采集礦山安全生產和運營情況的原始數據,設原始數據矩陣

(1)

其中xij表示評價對象i在評價指標j的數據值,即存在m個評價對象,n個評價指標。

對原始數據矩陣(1)進行數據歸一化,設標準化后數據矩陣為(s)m×n,其中

(2)

1.2 指標的信息熵值計算

設評價指標j的信息熵值

j=1,2,…,n

(3)

其中

(4)

為指標比重(相當于出現概率),且若pij=0,則pijlnpij=0。

則評價指標j的熵權為

(5)

1.3 建立專家組指標評判矩陣

依據實際評級情況建立評估分級,構建評估分類序數K=(1,2,…,k),其相應的評價等級得分記為S=(S1,S2,…,Sk),其中k表示評估等級的個數。同時,根據評價內容的專業性組建專家組,對指標分級的隸屬程度進行綜合評價。

定義評價對象i的專家組指標評判矩陣

(6)

是專家組對評價對象i的各評價指標隸屬于k個分級的綜合評分,且滿足

(7)

1.4 基于熵權的綜合評價結果

評價對象i的綜合模糊評判矩陣

Li=WRi=(w1,w2,…,wn)·

(8)

評價對象i的評價綜合得分

Di=Li*S′,i=1,2,…,m

(9)

2 礦山安全運營評價的實證研究——任家莊煤礦安全運營評價應用

本文以文獻[7]任家莊煤礦的安全經營狀況為研究應用案例,文獻[7]中結合任家莊煤礦具體情況和生產特點,選取2008~2010年評價指標數據,如表1所示。

表1 任家莊煤礦2008~2010年的安全運營評價指標數據

計算過程:第一步,計算熵權。根據式(2)~(9),可以計算得到歸一化指標數據s,見表2;指標比重p,見表3;指標熵值H,見表4;指標熵權w,見表5。

表2 歸一化指標數據s

表3 指標比重p

表4 指標熵值H

表5 指標熵權w

第二步,分級評價。首先,組建評價專家組,其中包括煤炭安全管理專家、企業經營管理專家、生產一線的技術人員、管理人員等;設定4級的評估分類,分別為“優”、“良”、“中”、“差”,即k=4,并設分級得分S=(7,5,3,1).

其次,專家組對指標的分級隸屬評分,得到指標數據的分級隸屬評價矩陣R,見表6(篇幅關系僅給出2008年評分),其符合式(7)的要求;并根據式(8),計算2008~2010年的綜合模糊評判矩陣L,見表7。最后,根據式(8),計算得到評價得分。

D=(4.6167,5.6271,5.9046)

表6 2008年指標分級的專家組隸屬得分

表7 綜合模糊評判矩陣L

結果分析:2008~2010年任家莊煤礦安全運營情況的評價得分逐年提高,評價等級分別為良、優、優,與文獻[7]效率評價結果一致;從權重分析,2008年主要影響其評分指標主要有原煤總產量X7,全員效率X9,掘進工效X10,回采工效X11;由于2009年和2010年生產效率和管理的改善,生產經營狀態達到最優的狀態,綜合得分明顯上升。由于近3年煤價穩定,煤礦企業經濟效益好,評價得分主要受生產成本和出煤產量兩類指標因素影響。

3 結論

通過對任家莊煤礦案例應用的檢驗,證明本文構建的礦山安全運營評價模型是有效的。同時,本文評價模型的權重確定是基于信息熵實現的,具有消除人為因素影響的優點;而通過專家組對指標數據的分類隸屬評價更加科學和客觀,且可有效的處理評價時存在模糊性和硬評價問題。

[1]劉永浩.基于DEA模型的煤炭企業的有效性分析[J].能源技術與管理,2007(1):104-105.

[2]盧宗華,魏恒泰,蔣國安.興隆莊煤礦生產經營狀況的DEA評價與分析[J].山東礦業學院學報,1996,15(2):178-183.

[3]楊廣俊,王立杰.基于DEA的煤炭企業集團公司相對效率的實證分析[J].中國煤炭,2007,33(10):20-22.

[4]郭章林,劉兆鵬.基于信息熵的未確知測度模型在煤礦安全評價中的應用[J].煤炭安全,2010(9):138-141.

[5]王緬,羅傳龍.煤礦安全事故管理績效的信息熵分析[J].中國礦業,2011,20(6):54-56.

[6]姜廣君,邵祥理.基于信息熵的煤炭運輸通道建設規模研究[J].煤炭工程,2010(9):126-128.

[7]張永強,胡碩軍.基于DEA模型的任家莊煤礦生產經營狀況評價與分析[J].煤炭經濟研究,2011,31(5):54-57.

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