基于NOSA的煤礦企業(yè)井下微環(huán)境風險評估研究

摘 要：針對現(xiàn)階段煤礦企業(yè)井下微環(huán)境評估存在的評估指標特征單一、評估模型效率低等問題，提出一種基于NOSA的煤礦企業(yè)井下微環(huán)境風險評估模型。首先通過對煤礦企業(yè)井下8項微環(huán)境指標特征進行分析并將指標進行無量綱化處理；其次采用層次分析和模糊評估相結合的方法確定井下各項微環(huán)境指標的權重，將NOSA與各項環(huán)境危險因素權重結果融合，構成基于NOSA的煤礦企業(yè)井下微環(huán)境風險評估模型；最后將模型應用于陜西某礦，并從多維數(shù)據(jù)耦合分析、輔助決策方案的提出以及井上下設備聯(lián)動等方面建立了對井下微環(huán)境管理的相關應對措施，應用結果表明：模型對該煤礦企業(yè)井下微環(huán)境的安全評估結果為較安全，對應NOSA管理的評級為三星，符合現(xiàn)場實際情況，所提模型能夠較好的對煤礦企業(yè)井下微環(huán)境指標進行分析計算，對輔助提升煤礦企業(yè)井下微環(huán)境的日常管控水平奠定重要基礎。

關鍵詞：NOSA；煤礦企業(yè)；微環(huán)境風險評估；層次分析；模糊評估

中圖分類號：F 426.21

文獻標識碼：A

文章編號：1672-7312（2024）05-0545-08

Research on Underground Microenvironmental Risk Assessment of Coal Mining Enterprises Based on NOSA

YAN Zhenguo，WANG Yanping，WANG Yan

（College of Safety Science and Engineering，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China）

Abstract：In order to solve the problems of single characteristics of evaluation index and low efficiency of evaluation model in the assessment of underground microenvironment of coal mining enterprises at this stage，a risk assessment model of underground microenvironment of coal mining enterprises based on NOSA was proposed.Firstly，the characteristics of eight micro-environmental indicators in the underground of coal mining enterprises were analyzed，and the indicators were dimensionless.Secondly，the combination of analytic hierarchy process and fuzzy assessment was used to determine the weights of various underground micro-environmental indicators，and the weights of NOSA and various environmental risk factors were integrated to form a risk assessment model of underground micro-environment of coal mining enterprises based on NOSA.Finally，the model is applied to a mine in Shaanxi，and the relevant countermeasures for the management of the underground microenvironment are established from the aspects of multi-dimensional data coupling analysis，auxiliary decision-making scheme and the linkage of underground equipment.It is of great guiding significance to assist in improving the management level of underground microenvironment in coal mining enterprises.

Key words：NOSA；coal mining company；microenvironmental risk assessment；hierarchical analysis；fuzzy evaluation

0 引言

在工業(yè)4.0時代背景下，煤礦企業(yè)面臨著前所未有的機遇與挑戰(zhàn)，煤炭產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與技術革新是推進行業(yè)發(fā)展的必然趨勢^[1-2]。綠色新能源領域的快速發(fā)展，對煤炭行業(yè)也提出新的要求，煤礦必須采用更加高效的開采方式與管理模式，實現(xiàn)整體智能化生產(chǎn)與管控^[3-4]。近年來，隨著煤炭行業(yè)自動化、智能化水平的提升，煤礦事故死亡人數(shù)與百萬噸死亡率逐年下降，2013年我國煤礦百萬噸死亡率首次降至0.3以下達到0.293，自2018年起我國煤礦百萬噸死亡率持續(xù)保持在0.1以下，2021年達到最低為0.044，2023年又增至0.094，可以看到雖然我國煤礦安全形勢趨于好轉(zhuǎn)但井下事故仍時有發(fā)生，究其原因是對煤礦相關安全、健康與環(huán)境風險管理體系多側(cè)重在職業(yè)安全與員工健康，對井下微環(huán)境的分析和預警不足，未能將環(huán)境風險管理進行整合，導致在安全管理方面依然存在缺陷，因此加強煤礦安全管理是保障煤礦安全、高效生產(chǎn)的重要途徑^[5-6]。

目前國內(nèi)外專家學者在煤礦井下環(huán)境分析方面做了大量工作，主要針對煤礦井下工作面環(huán)境安全評價存在的指標多維性和權重賦值主觀性的問題展開研究，關維娟^[7]等提出了基于多目標決策理想?yún)^(qū)間法對煤礦工作面監(jiān)測指標進行分級實現(xiàn)綜合評價。在此基礎上，邢媛媛等^[8]提出采用二元比較模糊量化方法對工作面的多監(jiān)測指標進行權重分析，從而對掘進工作面進行綜合評價。胡媛媛等^[9]構建了基于投影尋蹤模型，根據(jù)投影值對煤礦掘進工作面的環(huán)境進行評價。隨著對煤礦安全管理的愈發(fā)重視，NOSA五星安健環(huán)管理體系（以下簡稱NOSA管理體系）被逐漸應用到煤礦井下安全風險管理過程中，NOSA管理體系是以風險管理為基礎，以細化結構為原則將管理部門的職責和員工的職責相結合，實現(xiàn)安全、健康、環(huán)保于一體的管理體系，能夠有效整合風險。馬小輝等^[10]將NOSA管理體系應用于煤礦防沖管理過程中，通過與安全生產(chǎn)標準化管理體系相融合有效提升了煤礦沖擊地壓預防和管控能力。

對于煤礦井下作業(yè)人員而言，往往受制于微環(huán)境多因素的影響，導致安全事故增加，因此通過對煤礦企業(yè)井下8項微環(huán)境指標特征進行分析并將指標進行無量綱化處理，采用層次分析和模糊評估相結合的方法確定井下各項微環(huán)境指標的權重，將NOSA與井下各項環(huán)境危險因素權重結果相融合，構成基于NOSA的煤礦企業(yè)井下微環(huán)境管理模型，并應用于陜西某煤礦企業(yè)，該模型的應用對提高煤礦井下安全管理工作具有重要意義。

1 煤礦企業(yè)井下微環(huán)境指標特征分析

1.1 微環(huán)境指標特征分析

煤礦生產(chǎn)的主要作業(yè)場所在井下，其復雜的環(huán)境特點導致安全事故頻發(fā)^[11-12]。而影響井下環(huán)境的指標主要包括溫度、濕度、粉塵、有害氣體、噪聲、光照、瓦斯和作業(yè)條件等8個因素，選取上述因素作為煤礦企業(yè)井下微環(huán)境評估指標，通過對環(huán)境指標的特征分析，進一步建立煤礦作業(yè)環(huán)境評估指標體系，并對相關指標進行基于NOSA系統(tǒng)的分級。

1.1.1 有害氣體

煤礦井下常見的有害氣體包括一氧化碳、甲烷等，對于有害氣體的處理方式可根據(jù)下式（1）進行處理。

S=L（C/M）（1）

式中，有害氣體的危害指數(shù)用S來表示；有害氣體的濃度用C；M為有害氣體濃度的上限值；L為肺總通氣量權系數(shù)。分級標準見表1。

1.1.2 粉塵

粉塵超標用超標倍數(shù)進行計算，超標倍數(shù)見式（2）。

B=CC-1（2）

式中， B為超標倍數(shù)；C為8 h工作日接觸粉塵的時間加權平均濃度，mg/m³；C為工作面空氣環(huán)境粉塵濃度的允許值，mg/m³。《煤礦安全規(guī)程》第739條規(guī)定了作業(yè)場所空氣中總粉塵、呼吸性粉塵濃度最高容許標準，粉塵分級見表2。

對于粉塵基于NOSA管理系統(tǒng)的分級如下：B≤0，為達標；0<B≤3，為超標；B>3，為嚴重超標；根據(jù)評估需要，細分為了5個等級，見表3。

1.1.3 溫度

溫度是個區(qū)間性指標^[13-14]，《煤礦安全規(guī)程》中規(guī)定綜采工作面的空氣溫度不能超過26 ℃，將大于某一定值或者小于某一定值作為評判標準。對溫度基于NOSA的系統(tǒng)分級表標準見表4。

1.1.4 濕度

井下工人長期生活在比較陰暗潮濕的地方，很容易引發(fā)各種濕痹癥，濕度等級劃分標準見表5。

1.1.5 噪聲

煤礦井下噪聲無法用準確的數(shù)學表達式計算分析，分級標準采用噪聲作業(yè)指數(shù)評估法進行，即

Z=T/（L/L）（3）

式中，T為噪聲時間計權系數(shù)；L為工作面環(huán)境實測噪聲聲級均值，dB；L為工作面環(huán)境噪聲允許聲級（通常為85 dB），根據(jù)GBJ87—1985《工業(yè)企業(yè)噪聲控制設計標準》和GBZ1—2010《工業(yè)企業(yè)設計衛(wèi)生標準》中的規(guī)定，對綜采工作面噪聲計權系數(shù)進行分級見表6。

根據(jù)Z值可把噪聲的危害分為5級，級別越高危害越大。穩(wěn)態(tài)噪聲的工作場所，每個測試點測量三次，取其平均值；非穩(wěn)態(tài)噪聲場所，通過等效聲級計算評估噪聲強度。工作面噪聲環(huán)境分級見表7。

1.1.6 照明

煤礦井下光照條件波動變化直接影響井下作業(yè)人員的工作效率。煤礦井下作業(yè)場所的照明環(huán)境普遍不佳的原因較多，主要原因在于煤礦井下工作面比較封閉且煤巖體光反射差，對于光照的定量處理見下式（4）。

E=I/d²（4）

式中，E為照度，lx；I為光源強度，cd；d為被照射面與光源距離，m。

對于光照的分級標準見表8。將光照強度、炫光情況、亮度排列、顏色情況和色光分別按照狀態(tài)分布進行描述為：>90為滿意、>80為較滿意、>70基本滿意、>60為不滿意、＜60為極不滿意。

1.1.7 作業(yè)條件

井下作業(yè)條件受采煤機運行過程影響較大，易暴露于高煤塵環(huán)境中，作業(yè)面生產(chǎn)條件相對復雜，因此通過調(diào)查問卷的方式進行打分，并將其劃分等級標準見表9。

1.1.8 瓦斯的基本特征和分級

影響礦井綜采工作面瓦斯?jié)舛鹊囊蛩乇姸啵旱V綜采工作面瓦斯?jié)舛鹊淖兓瘒乐赜绊懨旱V的安全生產(chǎn)和作業(yè)人員的生命安全，而高瓦斯礦井對此指標更為敏感，因而針對高瓦斯礦井進行分級。高瓦斯礦井特征分析見表10。

根據(jù)綜采工作面瓦斯特征，對瓦斯進行等級劃分，見表11。

1.2 微環(huán)境指標類型歸一化及無量綱化分析

將溫度、濕度、風速設置為區(qū)間指標，設待評估對象P的指標r值x，指標分級標準臨界值為y（t為分級值），若有

y＞x≥y（5）

則指標r的分級結果為t級。

指標是分為兩種類型的：極大最優(yōu)和極小最優(yōu)^[15]。對于極大和極小指標之間的轉(zhuǎn)化如下所示：此處將所有指標轉(zhuǎn)化為極大型指標，設有極小型指標x，令

X^*=M-x（6）

對于極大型指標X^*，M為指標x的允許上界。

采用極值處理法對量綱進行處理，對計算出的極值建立數(shù)學模型見式（7）。

模型中x為第i個對象的第j個指標；m為指標的最小值。

根據(jù)上述對煤礦企業(yè)井下各項微環(huán)境指標的歸一化和無量綱化分析，建立井下微環(huán)境風險評估等級表，見表12。

2 煤礦企業(yè)井下微環(huán)境評估模型構建

2.1 微環(huán)境評估數(shù)學模型構建

模糊綜合評價法是基于數(shù)學理論的評估方法^[16]，能夠?qū)⒍ㄐ栽u價轉(zhuǎn)化為定量評價，對于多種因素制約對象的評價具有結果清晰、系統(tǒng)性強的特點。設評估對象為A，其代表井下微環(huán)境管理的目標層，瓦斯、粉塵、有害氣體、溫度、濕度、噪聲、光照、作業(yè)條件這8個指標作為井下微環(huán)境的基準層u，那么目標層和基準層的關系集合A=（u，u，u，u，u，u，u，u），準則層與方案層的因素關系及權重集也按照上述過程分析^[17]。

目標層A的單因素模糊判斷矩陣為

對于目標層 A中各因素之間的權重為w=w，w，…w，對u的模糊評估結果（B）可表示為

2.2 模糊綜合評估的分析

評估對象集合A代表煤礦企業(yè)井下微環(huán)境，u代表A的上一層，那么集合u中各指標對應的模糊評判數(shù)據(jù)組成A的模糊關系矩陣R，設集合A中各因素之間的權重為w=（w，w，…，w），那么綜合模糊評估結果（B）可表示為

2.3 模糊合成算子模型

在進行模糊綜合評估計算過程中，運算模型有以下四種，可針對不同的情況進行選擇，評估結果也會不同^[18]。

1. 模型Ⅰ M（∧，∨）

式中，a為r對應判斷矩陣的權重值。

綜合評判的結果b的值，是a與r（i=1，2，…，n）進行比較計算出來的，先比較綜采工作面微環(huán)境指標比較小的值，再比較大的值。

2.3.2 模型Ⅱ M（·，∨）

模型Ⅱ中綜合評判的取值是a·r，a表示綜合評估指標因子的修正值。

2.3.3 模型Ⅲ M（∧，⊕）

先比較取最小值，然后進行有界和處理，這里運算為有界和，即ab=min（1，a+b）。

2.3.4 模型Ⅳ M（·，⊕）

在實際煤礦企業(yè)井下中所收集的數(shù)據(jù)大多數(shù)不完整，因此需結合采用層次分析來確定各項微環(huán)境指標的權重，根據(jù)權重結果建立綜合評估模型，對評估出的結果進一步進行綜合排序，具體反轉(zhuǎn)排序步驟如下。

1）對井下微環(huán)境的8個指標的評估結果由大到小進行排序，從而可得優(yōu)勢數(shù)矩陣D。

2）對待評估井下微環(huán)境的優(yōu)勢數(shù)元素進行由小到大的排序。

3）對b值進行設置，計算優(yōu)勢權向量和綜采工作面指標的優(yōu)勢權向量。

4）構造評估對象兩兩間優(yōu)勢比較的隨機優(yōu)勢權向量；對于任意兩個評估對象o^·和o均用優(yōu)勝度表示兩評估對象間的優(yōu)劣關系。

5）基于蒙特卡羅模擬算法計算得到的優(yōu)勝度矩陣見式（15）。

對應b取值的數(shù)據(jù)序列進行分析進而得到綜合優(yōu)勝度矩陣S為

優(yōu)勝度矩陣中的s表達了對象o優(yōu)于o的概率，此處用排序鏈中最小的s表示該排序鏈的可能性系數(shù)，穩(wěn)定性系數(shù)的定義式為，t∈（0，1]

2.4 煤礦企業(yè)井下微環(huán)境NOSA綜合評估模型

NOSA系統(tǒng)的高效和可靠性主要體現(xiàn)在企業(yè)工傷和其他意外事故^[19]，在NOSA流程的計劃階段，將NOSA與綜采工作面環(huán)境危險因素相融合，構成基于NOSA的綜采工作面微環(huán)境管理模型。將基于NOSA的綜采工作面微環(huán)境管理項目的啟動、計劃、實施、控制和收尾5個階段進行工作流分析并研究每個項目管理過程中的主要任務，擴大每個項目管理過程的重點，該管理體系推行工作的程序圖如圖1所示。根據(jù)NOSA五星安健環(huán)管理系統(tǒng)對基于NOSA的綜采工作面微環(huán)境管理項目的各個流程進行分級管控，分析NOSA系統(tǒng)的評審內(nèi)容和原則，對整體系統(tǒng)中的各項指標進行分級管控。

3 煤礦企業(yè)井下微環(huán)境評估案例應用

3.1 煤礦企業(yè)井下微環(huán)境指標權重分析

以陜西某礦807綜采工作面為案例應用對象。該礦井屬于高瓦斯礦井，煤層的特質(zhì)為不易自燃，煤塵具有爆炸危險性、低硫、低磷、低灰、高發(fā)熱量等特點，無明顯的地質(zhì)災害。807工作面可采長度3 417 m，傾斜長度235 m，采高2.4 m，生產(chǎn)班每班割5刀煤，循環(huán)產(chǎn)量597 t，日產(chǎn)量4 776 t。

將煤礦綜采工作面微環(huán)境系統(tǒng)安全作為目標層（A），那么準則層（B）包括溫度B、濕度B、粉塵B、瓦斯B、有害氣體B、噪聲B、光照B和作業(yè)條件B這8個因素，得出目標層A=（B、B、B、B、B、B、B、B）。通過收集5位專家對工作面微環(huán)境的指標因子的權重進行打分，經(jīng)統(tǒng)計分析得出判斷矩陣如下

1）單排序B、B、B、B、B、B、B、B指標權重計算，運用乘積方根法計算，并得到判斷矩陣的特征向量，通過一致性檢驗最大特征根為

得到

由于RI=1.41，因此得到

CR=CI/RI=0.172 3/1.41=0.019 4<0.1，滿足一致性要求，故得出綜合指標權重，見表13。

3.2 基于NOSA的煤礦企業(yè)井下微環(huán)境風險評估

基于上述陜西某礦807綜采工作面微環(huán)境指標的綜合權重值。建立評語等級論集V={V、V、V、V、V}，其等級評語分別為極可靠V、很可靠V、可靠V、不可靠V、極不可靠V。同時確定指標因子的隸屬函數(shù)，計算綜采工作面微環(huán)境指標因子的隸屬度，根據(jù)隸屬度進行環(huán)境整改，基于NOSA系統(tǒng)的分級管控，結合陜西某礦807綜采工作面的微環(huán)境管理情況，建立模糊關系矩陣，對溫度B進行打分見表14。

建立模糊判斷矩陣

選取模型M（·，⊕）進行模糊綜合評估

b=∑ni=1a·r，（j=1，2，…，m）

B=W·R=

［0.346 80.440 10.144 50.059 30］

max（B）為煤礦井下微環(huán)境模糊綜合評估的結果。

根據(jù)α=nβ－1/2γn－1進行驗證，已知n=8，β=0.506 7，γ=0.226 8根據(jù)檢驗最大有效度原則可知，實施有效，安全評估結果為較安全，對應NOSA管理的評級為Ⅲ級。

3.3 結果討論與分析

研究分析該礦807綜采工作面微環(huán)境評估結果，以此類推可得到在相對安全內(nèi)綜采工作面微環(huán)境各指標的取值范圍，見表15。

由此，對該礦建議對綜采工作面微環(huán)境相關指標進行調(diào)控，對改善后的微環(huán)境再次基于模糊評價法進行評估，對應NOSA管理的星評等級為Ⅱ級（良）水平，整改結果明顯，但仍存在一定的概率轉(zhuǎn)換為Ⅲ級（中）。

依據(jù)該礦2023年1月—2023年12月的綜采工作面微環(huán)境事故隱患數(shù)據(jù)、重要與高頻事故隱患分析結果，設計基于NOSA的綜采工作面微環(huán)境評價模型并進行試運行，基于NOSA的綜采工作面微環(huán)境風險管理實現(xiàn)了對煤礦事故隱患排查治理的精細化管理，提升了煤礦井下綜采工作面微環(huán)境管理水平，為井下作業(yè)人員提供了更好的作業(yè)環(huán)境。

3.4 應對措施分析

影響煤礦企業(yè)井下微環(huán)境指標中粉塵、瓦斯和有害氣體占有較高權重，溫度、濕度次之，光照和作業(yè)條件占權重最小，因此建立基于NOSA的綜采工作面環(huán)境管理體系，制定相關指標應對措施。

1）構建多維數(shù)據(jù)耦合分析模型。通過融入Apriori關聯(lián)規(guī)則算法，對粉塵、瓦斯和有害氣體等指標進行關聯(lián)規(guī)則分析，并對微環(huán)境指標進行實時監(jiān)測及預測預警，基于NOSA管理體系下，構建融合瓦斯、風量等數(shù)據(jù)的耦合分析模型，實現(xiàn)對多維數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，精準掌握井下微環(huán)境指標態(tài)勢。

2）建立輔助決策方案機制。將井下各類環(huán)境感知設備融入NOSA管理體系中，基于上述模型分析基礎上，結合現(xiàn)場實際情況，根據(jù)預測預警機制，制定輔助決策方案，為井下環(huán)境管理與設備調(diào)控提供指導性建議。

3）實現(xiàn)井上下設備聯(lián)動調(diào)控。將智能通風、智能防塵、智能防滅火等系統(tǒng)均融入NOSA管理體系中，實現(xiàn)對智能風門、智能噴霧等多智能體的聯(lián)動，通過調(diào)控風量及噴霧等措施，有效改善井下工作面作業(yè)環(huán)境。

基于NOSA的煤礦企業(yè)井下環(huán)境管理體系不僅能反映現(xiàn)場生產(chǎn)狀態(tài)下的危害情況，且能夠?qū)崿F(xiàn)隨工作面的不斷推進，根據(jù)工作面微環(huán)境發(fā)生不同程度的變化，實時對綜采工作面微環(huán)境情況進行監(jiān)管和檢查，快速制定輔助決策方案，并采取應對措施，提高煤礦井下綜采工作面的管理能力，為作業(yè)人員提供安全、健康的作業(yè)環(huán)境。

4 結語

1）選取煤礦企業(yè)井下溫度、濕度、粉塵、有害氣體、噪聲、光照、瓦斯和作業(yè)條件等8個因素作為煤礦井下微環(huán)境評價指標，并對各項指標進行歸一化和無量綱化處理，建立了基于NOSA管理的綜合評價體系以及分級管控機制。

2）采用層次分析和模糊綜合評價相結合的方法確定煤礦企業(yè)井下各項微環(huán)境指標的權重，將NOSA與煤礦企業(yè)井下各項環(huán)境危險因素權重結果相融合，構成基于NOSA的煤礦企業(yè)井下微環(huán)境管理模型。

3）將模型應用于陜西某煤礦，該模型對該礦的安全評價結果為較安全，對應NOSA管理的評級為三星，符合現(xiàn)場實際情況，所提模型能夠較好的對井下微環(huán)境指標進行分析計算，同時針對煤礦企業(yè)井下微環(huán)境管理制定了構建多維數(shù)據(jù)耦合分析模型、建立輔助決策方案機制以及井上下設備聯(lián)動調(diào)控等相關應對措施，對提升煤礦井下微環(huán)境管理水平具有重要指導意義。

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（責任編輯：王強）