基于AHP的煤礦安全技術管理研究

孟 超

(霍州煤電集團 呂臨能化有限公司龐龐塔煤礦，山西 臨縣 033200)

我國是貧油富煤國家，煤炭在我國一次能源消費中約占70%，到2025年后，石油等資源進一步減少，煤炭資源的地位將進一步提升[1-5].煤炭開采受限于外在條件，仍有不少風險，一方面，煤層分布結構復雜，瓦斯、粉塵等致使安全生產問題復雜化；另一方面，開采技術滯后和煤礦安全技術管理評估體系不完善也增加了事故風險。

煤礦安全技術管理評估是現代煤礦安全生產的重要內容，有助于降低煤炭開采風險。傳統的煤礦安全技術管理評估體系主要依靠人員主觀情感，沒有量化風險，這對科學決策是不利的，T.L.saaty等人在20世紀70年代提出了層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)，通過引入數學矩陣計算，量化評估值。

本文結合山西省煤炭開采情況：1) 根據山西省2010—2015年的相關數據，分析煤炭資源現狀。2) 論述相關煤礦安全技術管理，并利用“互聯網+”思想，指出TensorFlow技術對智能化煤炭安全管理的重要價值。3) 基于AHP思想，建立煤礦安全技術管理評估體系，以期為煤炭安全管理科學決策提供依據[6-8].

1 研究方法

1.1 研究區概況

山西省位于34°34′N～40°44′N，110°14′E～114°33′E太行山西面。山西省為全國輸送了約75%的原煤，而且，2018年山西省《全面提升煤炭供給體系質量，推動全省煤炭產業優化升級》明確提出深化煤炭安全生產技術管理。因此，結合山西省實際情況，建立基于AHP的煤礦安全技術管理評估體系對安全管理和科學決策十分重要。

1.2 技術路線

本文先分析山西省煤炭消費現狀，再論述煤礦安全技術管理，最后建立基于AHP的煤礦安全技術管理評估體系，評估體系主要依據AHP技術。技術路線圖見圖1.

20世紀70年代，T.L.saaty等人提出了AHP，這是一種科學的多目標決策方法，將相關煤礦工作者的工作經驗和科學知識相結合，利用量化的數據科學決策。

計算過程主要包括建立樹狀結構、構建判斷矩陣、單排序權向量計算與一致性分析、總排序權向量計算與一致性分析這4個步驟[9-10].

1) 模型建立：主要依據煤礦安全技術管理實際問題抽象為數學模型，模型一般包括目標層、準則層和方案層。

2) 矩陣建立：假設某一層有X個變量，即公式(1)：

X={x1,x2,…,xn}

(1)

3) 單層權重計算和一致性檢驗：最大特征根可推求歸一化特征向量，這個向量可認為是權重，通過計算一致性，判斷建立的合理性。

4) 通過總一致性檢驗，確定計算體系的合理性。

通過上述4個步驟，即建立了煤礦安全技術管理層次分析體系。

2 研究結果

2.1 2010—2015年山西省煤炭基本情況

山西省煤炭基本情況見表1.根據表1，總體指標包括了：第一產業煤炭消費量、第二產業煤炭消費量、第三產業煤炭消費量、煤炭基礎儲量和外調出省、出口煤炭量，局部指標包括了：醫藥制造業煤炭消費量和人民生活煤炭消費量。表1數據主要來源于中國經濟與社會發展統計數據庫，具有可信度。利用表1的數據繪制圖2和圖3.

圖1 技術路線圖

表1 山西省煤炭基本情況表

根據圖2，山西省第一產業、第二產業和第三產業煤炭消費量在2013年之前保持上升，在2013年后有所下降，總體上三大產業的煤炭消費符合我國發展的大勢所趨。同時，圖2表明，山西省2013年后，煤炭儲量基本穩定，外調和出口增加，特別是外調和出口的煤炭量級較大，因此，總體上產量比較穩定，而且煤炭出口和外調增多。

根據圖3，我國不同行業對煤炭的需求也是不一樣的，人民生活煤炭消費量在2013年后有所下降，但是，醫藥制造業煤炭消費量逐年增多，這與我國推進美麗中國建設和民生工程建設有關。

因此，煤炭安全仍然是關乎國民經濟健康發展的重要基石。

2.2 煤礦安全技術

2.2.1瓦斯治理技術

煤礦瓦斯災害主要造成了井下工作人員的窒息和瓦斯爆炸，窒息和爆炸均造成人員損傷[11-12]. 因此，礦井瓦斯的監測和抽放技術十分關鍵。目前，瓦斯抽放技術即利用鉆孔技術將地下瓦斯抽放，保障地下作業的安全性，可實現對本層與穿層的瓦斯綜合抽采。

2.2.2煤塵治理技術

煤礦開采中會產生粉塵，而細微顆粒會使呼吸道黏膜的纖毛上皮細胞受損，破壞呼吸系統。近年來，我國利用高壓水外噴霧、布袋除塵等相關技術均對防治生產性粉塵有較好效果。其中，為進一步提高噴霧技術的除塵效果，提出了相關聲波霧化等技術，為保障我國一線工作人員身體健康提供了技術支撐，這也強化了煤礦開采中的安全管理。

2.2.3火災防治技術

煤田開采中，易發生火災，火花引爆瓦斯將造成更大的危害，因此，國內外學者研究了煙煤、無煙煤和褐煤等煤礦自燃防治技術，其中，惰氣防火技術比較常見，這主要是由于該技術成本低、效果好，因此，注氮防火等技術可用于回采工作面等相關工況的防火滅火。

圖2 總體情況曲線圖

圖3 局部產業情況曲線圖

2.2.4互聯網+煤礦安全技術管理

目前，我國正在大力發展“互聯網+”，隨著互聯網技術的發展，深度學習已經成為人工智能的關鍵技術。其中，TensorFlow作為谷歌第二代深度學習框架備受矚目，既可以單機運行也可以異構設備分布式集群計算，因此，將獲取的煤礦物聯網數據、云計算和大數據匯入深度學習系統是實現智能煤礦安全技術管理的重要突破口。

在TensorFlow等深度學習技術的支持下，煤礦防災減災、煤礦安全生產效率提升和安全保障科學決策等相關問題均可以得到科學解決依據，因此，深度學習技術與煤礦工業深度融合，是實現煤炭安全管理的重要機遇。

目前，在產業結構轉型升級的背景下，“互聯網+”的推廣，使得將TensorFlow等深度學習技術應用于煤礦安全技術管理中極為必要[13-15].利用TensorFlow深度學習技術可以利用已有的煤礦安全技術管理數據(瓦斯抽采、礦井排水、工作面挖掘、礦井火災和礦井壓力等數據)，建立安全管理數據庫，這主要包括了深度學習構造階段(構建計算圖)和運行階段(運行計算圖)。構造階段主要是計算圖、操作和不同數據類型的組合：運行階段主要是執行會話及執行操作，進而構建煤礦安全管理科學體系。因此，深度學習技術對煤礦災害隱患排除及科學決策均十分有利。TensorFlow深度學習系統圖見圖4.

圖4 TensorFlow深度學習系統圖

2.3 煤礦安全技術管理評估

體系主要包括了目標層、準則層和方案層等，通過構建數學模型，利用判斷矩陣來定量評估工程問題，這為煤礦安全技術評估提供了科學依據。

在煤礦開采中，不同的技術方案比選是科學決策和安全管理的重要課題。在傳統評估中，一般個人主觀因素影響較大，不能量化安全管理煤礦安全技術管理評估參數，這給煤礦開采帶來了安全隱患。基于層次分析法可以系統化評估煤礦安全技術管理風險，下面主要利用這一數學工具展開論述。

結合上述煤礦安全技術，參考《礦山安全法》等法律法規，建立AHP(層次分析法)評價體系，見圖5.

圖5 AHP體系圖

其中，目標層為煤礦安全技術管理；準則層為防治瓦斯危害、防治煤塵危害、防治火災、互聯網+煤礦安全管理、應急救援保障；方案層為技術方案一(考慮工藝先進性)、技術方案二(考慮節約成本)、技術方案三(考慮煤礦安全技術管理)。

因此，可以獲得準則層矩陣，即公式(2)：

(2)

同理，方案層對每一個準則的矩陣如下：

(3)

通過矩陣A的最大特征值計算，可以得到最大特征值和權重，即為公式(4)：

(4)

進而，計算矩陣A的一致性，可以得到公式(5)：

(5)

上面結果表明，煤礦安全技術管理的準則層矩陣一致性良好。

進而計算方案層對每一準則的權重和總體一致性，結果見表2.

表2 參數計算結果表

根據表2的計算結果，即可獲得權重，而且表2結果表明，矩陣B1到B5符合一致性。

而且，根據公式(6)，總體一致性是符合的：

CR=(0.263 0×0.003 0+0.475 0×0.001 0+
0.055 0×0.00 0+0.099 0×0.005 0+0.110 0×
0.000 0)/0.580 0=0.003 03<0.1

(6)

因此，可以計算每一個方案的煤礦安全技術管理評估值，見式(7)，式(8)和式(9)，進而可以作出科學決策。

0.595 0×0.263 0+0.082 0×0.475 0+
0.429 0×0.055 0+0.633 0×0.099 0+
0.166 0×0.110 0=0.30

(7)

0.277 0×0.263 0+0.236 0×0.475 0+
0.429 0×0.055 0+0.193 0×0.099 0+
0.166 0×0.110 0=0.25

(8)

0.129 0×0.263 0+0.682 0×0.475 0+
0.142 0×0.055 0+0.175×
0.099 0+0.668 0×0.110 0=0.45

(9)

根據煤礦安全技術管理突出問題，建立AHP評價體系，其中，AHP評價指標依據科學性、系統性、普遍性和可操作性選取，因此，根據公式(7)到公式(9)，技術方案三(考慮煤礦安全技術管理)的權重最大，比較合理，可為煤礦安全技術管理工作提供參考依據。

3 結 論

通過上述論述，結論如下：

1) 對山西省煤炭基本情況的論證分析得出，煤炭仍然是經濟健康發展的重要能源基石。

2) 基于AHP構建煤炭安全評價體系，可有效分析管理方案的優越性，同時，通過論述煤礦安全技術，表明TensorFlow深度學習技術對煤礦災害隱患排除及科學決策均十分有利，進一步的將煤炭安全技術管理與人工智能耦合也是未來的熱點，通過上述研究以期為煤礦安全技術管理工作提供參考依據。