我國煤礦安全事故統計分析及預測*

黃繼廣，馬漢鵬，2，范春姣，姚絨絨

(1.華北科技學院，北京 065201；2.中國煤礦安全技術培訓中心，北京 065201)

0 引言

現今全球煤炭資源儲量合計1.14萬億t，其中美國以2 516億t居首位，占比22%；而中國以2 440億t居第二位，占全球21.4%。近些年來，隨著我國煤炭產量的不斷增加，煤炭產量從2009年29.1億t增加到2018年36.8億t，增長20.9%。我國現有煤礦的開采方式多為井工開采，但是井下的條件比較特殊，生產的過程繁瑣、復雜，另外還要受到各類自然災害的威脅，因此，煤礦事故發生的概率比較大[1]。通過持續多年的綜合整治，煤礦安全生產形勢持續穩定向好，重特大事故多發勢頭得到有效遏制。雖然安全形勢逐年好轉，但是與美國等發達國家相比仍有很大的差距，2004年美國的百萬噸死亡率為0.027，而我國2017年煤礦百萬噸死亡率為0.106。因此，我國的煤礦安全形勢依然嚴峻。

近年來，國內外很多學者都對煤礦生產事故展開了統計研究。1978年，歐洲共同體所屬礦業安全與衛生委員會第一次發表了關于煤礦事故統計的報告，統計了各成員國的事故傷亡數字，分析了事故傷亡原因，并對改進安全工作提出了相關建議[3]；程磊[2]通過對煤礦百萬噸死亡率、事故區域和類型、月份等6個維度對煤礦事故發生規律進行分析研究，并提出相關對策措施；朱云飛等[4]收集2000—2016年全國煤礦重特大事故數據資料，從時間、地域、經濟、事故類別四個維度統計分析，得出預防重特大事故困難的原因；諸利一等[5]對近年全國煤礦事故統計數據，從事故級別、類型、地點3個維度開展研究，得出貴州煤礦形勢嚴峻及頂板事故發生率最高等規律，并構建了重大、特重大事故與瓦斯、火災的關系模型。通過以上文獻，可以從中了解到當前大多學者主要研究方向基本只針對煤礦事故統計分析，并提出相關措施和建議。為此，依據2009—2018年我國煤礦生產安全事故統計資料，分析我國近10年煤礦事故發生的規律；并且通過運用數據分析軟件SPSS 25.0構建Brown線性趨勢模型，對2019—2021年我國百萬噸死亡率進行預測分析，以此為政府和企業對煤礦安全管理及相關政策制定提供理論依據。

1 2009—2018年煤礦生產事故數據統計

1.1 事故統計

為保證分析的真實準確，數據收集于國家或地方煤礦安全監察局網站、公開發表的文獻資料[5-7]。得到2009—2018年我國煤礦事故死亡人數、事故起數和百萬噸死亡率統計表，見表1。

表1 2009—2018年我國煤礦事故死亡人數、事故起數和百萬噸死亡率統計表

根據表1相關數據，得知2009—2018年我國煤礦生產安全事故起數共發生7 107起，死亡人數共12 205人；平均每年約發生711起，死亡人數約1 221人。2009年事故起數和死亡人數最多，分別為1 616起、2 631人，2009—2018年間，事故起數和死亡人數都有大幅下降。煤礦百萬噸死亡率從2009年的0.892下降到2018年的0.093，同比下降了89.6%，并且其首次降到0.1以下。

1.2 事故發展趨勢

根據表1相關數據，繪制2009—2018年我國煤礦生產安全事故發展趨勢圖，如圖1所示。從圖1可以直觀看出2009—2018年我國煤礦事故起數和死亡人數一直下降，我國煤礦生產安全形勢持續向好。由此可見，近年來我國相關部門和煤礦企業采取的一系列預防煤礦事故發生的舉措已得到實施，并取得了很好的效果。

圖1 2009—2018年我國煤礦生產安全事故發展趨勢圖

2 2009—2018年我國煤礦生產安全事故

從煤礦事故發生級別、事故類型2個角度對我國近10年煤礦生產安全事故統計分析，并對其事故發生規律進行研究。受事故資料詳細度限制，部分內容屬不完全統計，但由于事故總體數量龐大和抽樣的隨機性，并不影響統計結果的客觀性[4]。

2.1 事故發生級別

我國2007年頒布的《生產安全事故報告和調查處理條例》規定，按事故造成的人員傷亡情況將事故劃分為一般事故(3人以下)、較大事故(3～9人)、重大事故(10～29人)以及特大事故(30人及以上)4個等級[8]。2009—2018年我國煤礦發生的各大事故不完全統計概況見表2，2009—2018年我國煤礦不同級別安全事故占比概況如圖2所示。

表2 2009—2018年我國煤礦發生的各大事故起數和死亡人數(不完全統計)

圖2 2009—2018年我國煤礦各大生產安全事故起數餅狀圖

由此看出，2009—2018年間，我國煤礦生產安全事故發生次數最多的是一般事故(占事故總起數的93.35%)，其次是較大事故(占事故總起數的5.33%)，再次是重大事故(占事故總起數的1.17%)。從表2可以看出，2009—2018年較大事故發生379起，其中2016—2017年出現增加趨勢；重大事故發生83起，其中2009—2011年、2012—2013年、2016—2017年都有不同程度的增加；特別重大事故發生12起，其中2014年、2015年、2017年及2018年都不曾發生特別重大事故，而2016年發生2起特大事故，造成65人死亡的悲劇。從中看來，2016年煤礦安全監管部門在安全監管監察力度上有所松懈，思想上準備不充分；現階段，我國發展對煤礦的依賴度較高，許多礦井都提高了煤炭資源采出率；我國有相當數量的礦井的開采條件復雜，故完全消除重特大事故十分困難[4]。重大事故起數和死亡人數總體呈現下降趨勢，2009年和2018年重大事故起數和死亡人數相比，分別下降到77.8%和70.9%。在煤礦生產安全事故中，重大事故、較大事故和一般事故發生率均在逐年降低，煤礦安全生產形勢得到進一步好轉，但是特大事故時有發生，因此我國的煤礦安全生產形勢依然嚴峻。所以在今后的煤礦事故預防工作中，對重大事故的預防要給予高度重視，對構建大型礦井事故的應急救援體系也要高度重視，并盡可能減少事故發生時造成的人員傷亡及財產損失[8]。

2.2 事故發生類型

事故起數和死亡人數統計：通過查閱國家煤監局網站[9]和文獻資料[7，10]，不完全統計了2009—2018年我國煤礦各類死亡事故和事故起數，見表3。

表3 2009—2018年我國煤礦各類事故起數和死亡人數不完全統計表

事故起數占比分析：從表3和圖3可以看出，2009—2018年全國發生的各類型死亡事故起數中，頂板事故、運輸事故、瓦斯事故和其他事故發生比較多，分別是3 255起(占事故總起數的45.8%)、1 301起(占事故總起數18.3%)、722起(占事故總起數10.2%)、904起(占事故總起數12.7%)，而機電事故、水害事故、火災事故及爆破事故分別是448起、234起、36起和189起。

圖3 2009—2018年煤礦各類事故起數所占比例

死亡人數占比分析：從表3和圖4可以看出，2009—2018年全國發生的各類型事故死亡人數中，頂板、瓦斯、運輸與其他事故類型死亡人數相對較多，分別是3 952人(占總死亡人數的32.4%)、3 433人(占總死亡人數的28.1%)、1 530人(占總死亡人數的12.5%)、1 176人(占總死亡人數的 9.6%)。

圖4 2009—2018年煤礦各類事故死亡人數所占比例

事故原因分析：由此可以得出，在2009—2018年發生的8類煤礦事故類型中，頂板事故發生率最高，累計造成死亡的人數也是最多，原因大都是由于工作面支護強度或者支護質量差，初撐力不符合要求，造成頂板離層，在控頂區內發生頂板垮塌和冒落或是支護不及時，造成頂板懸空時間較長，引起頂板垮落；在維檢修巷道時安全退路不暢，安全確認不到位，冒險作業等造成頂板事故的發生[11]。其次是運輸事故、其他事故和瓦斯事故的發生起數占總事故起數比例較大，但在這三種事故類型中，瓦斯事故造成的傷害程度更高，死亡人數更多。其中造成瓦斯事故發生的原因是存在個別礦井抽采不達標，2個“四位一體”措施落實不到位；通風系統設計不合理，局部通風管理紊亂，甚至存在長期無風作業；有的低瓦斯礦井忽視安全管理，存在監測監控系統運行不正常等問題。自2017年國家煤監局開展煤礦安全生產標準化以來，各煤礦企業也成立相關部門進行專項管理，煤礦事故發生起數和死亡人數逐年減少，主要發生的事故類型得到有效控制，尤其是瓦斯事故起數從2009年發生157起下降到2018年的11起，減少了93%。因此，從總體上看瓦斯事故起數呈現持續降低的趨勢，這也足以說明自國家提出的“通風可靠，抽采達標，監控有效，管理到位”的瓦斯綜合治理工作體系同國家先進的科學技術水平相融合，基本控制了煤礦瓦斯事故的發生。

3 我國煤礦百萬噸死亡率預測分析

3.1 指數平滑預測法

指數平滑法介紹：指數平滑法又稱指數加權平均法，由美國學者BROWN R G提出的，常用的指數平滑法包括一次指數平滑、二次指數平滑和三次指數平滑[12]。指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測。基本思想是對原有的數據進行處理，處理過后的數據稱為“平滑值”，然后根據平滑值構造出預測模型，用來預測未來的數據。原理是對時間序列進行修勻，不過不是求算數平均值，而是注重時間序列的長期數值對未來預測值的影響，即對時間序列的各個數據進行加權平均，時間越近的數據，其權值越大。

指數平滑法應用：指數平滑法的基本思想是跟移動加權平均相關聯的，而且平滑方法的選擇關鍵在于平滑常數α如何確定。平滑常數α是指移動加權平均的權數，體現不同時期數據與現實聯系的緊密程度。因此，為達到最好的預測效果，必須合理確定α值。

③模型檢驗。常用統計量指標有可決系數R2和平均絕對百分誤差MAPE。其中

SPSS軟件的優勢：SPSS 25.0軟件中有利用Brown線性趨勢指數平滑模型擬合數據的功能，為使用該方法計算預測結果提供了方便。

3.2 Brown線性趨勢模型的構建及應用

最佳擬合模型確定：軟件SPSS 25.0的時間序列建模器中的專家建模器，是可以自動查找時間序列的最佳擬合模型。布朗線性趨勢模型，該模型適用于具有線性趨勢且沒有季節性的序列，其平滑參數是水平和趨勢，并假定二者等同。根據圖5及SPSS 25.0軟件分析，煤礦百萬噸死亡率的最佳擬合模型為Brown線性趨勢模型。

圖5 2009—2018年煤礦百萬噸死亡率趨勢圖

表4 Brown線性趨勢模型的擬合結果

表5 2009—2018年煤礦百萬噸死亡率實際值與預測值的對比表

圖6 序列圖

2019—2021年煤礦百萬噸死亡率預測：運用Brown線性趨勢模型對2019—2021年煤礦百萬噸死亡率進行預測，得到預測值見表6。

表6 2019—2021年煤礦百萬噸死亡率預測值

4 結論

(1)2009—2018年我國煤礦發生的特大事故、重大事故、較大事故及一般事故的事故起數和死亡人數，總體上是持續下降的。但較大事故和特大事故分別在2014—2015年、2015—2016年，這兩個階段出現死亡人數上升的過程，尤其是2016年發生的2起特大事故造成了65人死亡，給國家和人民造成了巨大的損失，這也是政府和企業在現階段需要重視，采取什么樣的思路制定完善的安全管理制度，防止重特大事故的發生。

(2)2009—2018年我國煤礦在事故類型上造成的死亡人數相對較多的主要集中在頂板和瓦斯事故類型上，分別達到了32.4%和28.1%；在發生的事故起數上，頂板和運輸事故類型發生的相對較多，分別達到了45.8%和18.3%，而瓦斯事故類型僅僅占總事故起數的10.2%。因此企業可以通過加大對煤礦從業人員的安全教育培訓力度，防治“三違”的發生；嚴格根據規程要求進行防治瓦斯工作，對于瓦斯事故頻發地區需高度重視，構建“四位一體，五步配套”防突體系。政府可以加強監管力度，嚴格高瓦斯礦井的準入和退出，強化瓦斯抽采達標檢查。

(3)基于SPSS 25.0軟件對2009—2018年我國煤礦百萬噸死亡率統計數據建模預測分析，構建煤礦百萬噸死亡率的最佳擬合模型-Brown線性趨勢模型，并對2019—2021年我國煤礦百萬噸死亡率進行預測，得到我國煤礦百萬噸死亡率未來三年呈現下降趨勢，說明我國煤礦安全系數越來越高，比較符合現在整個煤礦行業的安全形勢。通過2009—2018年我國煤礦百萬噸死亡率實際值和預測值的對比驗證來看，平均相對誤差達到7.88%，這是由于預測值只是根據不完全數據統計預測的，因此實際值與預測值可能會有偏差。

(4)因為煤礦安全事故具有一定的隨機性，文中只是單一的對近10年的煤礦百萬噸死亡率進行二次指數平滑預測，得到2019—2021年的預測值，并不一定能達到理想效果。所以可以通過增加樣本數量和更新樣本數據，并結合多種預測方法對其綜合分析運用，來建立新的預測模型，以保證未來煤礦百萬噸死亡率的預測值更科學可靠，進而可以為煤礦企業的安全管理工作提供有力的理論依據。