基于AHP-LS的智慧矿山远程自动化设备安全风险评估

基于AHP-LS的智慧矿山远程自动化设备安全风险评估摘要：传统的安全风险评估方法已无法适应智慧矿山生产模式,为解决远程自动化设备应用带来的安全风险问题,综合运用层次分析法(AHP)和风险矩阵法(LS)构建了智慧矿山远程自动化设备安全风险评估模型;以某矿山设备安全管理为例,将设备安全风险影响因素划分为3个层次:目标层、准则层、因素层,最终构建智慧矿山远程自动化设备安全风险评估指标体系;利用AHP-LS评价模型对该体系进行了评价,结果表明:远程自动化设备的安全防护水平是影响远程自动化设备应用安全的关键因素,其风险危害最大;非岗位人员侵入、作业人员进入不安全区域、操作失误、设备故障、设备缺陷、振动冲击6个影响因素风险危害一般;点检巡查频率及项目缺失、电源异常、网络传输故障、电磁干扰、围岩松动、温湿度6个影响因素风险危害相对较小。AHP-LS综合评估法将定性分析和定量分析有机结合,既体现了评估过程的系统性,又降低了主观分析带来的误差,逻辑清晰,操作简单,能准确获取风险因素的量化指标,适用于矿山风险评估工作,研究成果对于矿山风险管控具有一定的指导意义。关键词：智慧矿山;远程自动化设备;层次分析法;风险矩阵法;风险综合评估;影响因素0引言随着高新技术的蓬勃发展,我国矿山继工业化、数字化建设之后,正逐步向信息化、智能化方向发展。以5G网络、工业以太网、区块链技术、大数据分析、人工智能等为代表的新型技术被广泛应用于矿山建设。目前,我国矿山安全生产科技水平随着矿山智慧化的推进而得到了巨大提升,矿山生产运作模式也由传统的人工开采向远程化、自动化的智能设备开采转变,人工成本大大降低,设备利用率和资源利用率得到较大提高。随着智慧矿山智能设备的广泛应用,我国矿山安全生产状况明显好转,死亡率显著降低。智慧矿山智能设备区别于传统矿山设备之处在于其可实现远程操控和自动运行。随着设备运作模式的巨大改变,智慧矿山远程自动化设备有关人员、设备、环境等方面的应用安全风险显著区别于传统风险管理。基于此,本文以某地下矿山智慧矿山远程自动化设备应用现状为基础,通过现场调查和专家咨询,结合层次分析法(AHP)和风险矩阵评估法(LS),构建智慧矿山远程自动化设备应用安全风险评估模型,对远程自动化设备在矿山实际应用中的单个风险影响因素进行量化评价,同时对整个体系的风险因素作出危害性等级评估,旨在为矿山风险管控提供参考。1研究方法1.1层次分析法层次分析法是在20世纪70年代初提出的一种结合定性分析和定量分析来解决多因素且难以完全定量分析的复杂系统问题的分析方法,其基本分析步骤叙述如下。1)建立层次结构体系层次结构体系是按照系统分析思想,将影响目标问题的指标因素逐一列出,再依据因素之间的关联性进行分层,每层指标因素又通过隶属关系与上层指标连接,最后形成阶梯状的结构体系。层次体系的最上层为目标层,即需要分析解决的目标问题;中间层为准则层,是解决目标问题的准则;最下层为因素层,是影响目标问题的基本单元。2)构造判断矩阵将每层隶属于同一评价准则的指标因素,依据其对应上一层指标的重要程度进行两两比较,得到判断矩阵:矩阵性质为aij=1,(当i=j时);矩阵元素aij按“1-9”标度法确定,判别标准见表1。表1“1-9”标度法Table1"1-9"scalesvaluationmethod

3)计算层次单排序并检验一致性对判断矩阵A的各行元素值的乘积开n次方:经归一化后得到权向量W=(W1,W2,…,Wn)(向量中各元素之和等于1),向量中的元素值即为对应指标因素的单排序权重。一致性检验步骤为:(1)判断矩阵A的行向量B乘以其权向量W,得到赋权和向量;(2)每个赋权和向量的分量分别除以对应的权向量的分量,即第i个赋权向量的分量除以第i个权的分量,然后累加后求得判断矩阵A的最大特征值λmax;(3)计算一致性指标CI式中:n为矩阵A的阶数;当CI=0时,具备完全一致性;当CI接近0时,具备满意一致性;CI越大,不一致性越严重。(4)计算一致性检验系数CR式中,RI为随机一致性指标,其取值和判断矩阵阶数有关,阶数越大,越易出现一致性偏离;RI取值见表2。CR为一致性检验系数,当CR<0.1时,检验合格;反之一致性检验不通过,需重构判断矩阵,并再次检验一致性,直至检验合格。表2平均随机一致性指标RI值Table2

RI

valueofaveragedrandomconsistencyindex注：RI值会随着计算标准的不同而出现微小差异。4)计算层次总排序并检验一致性计算某层所有指标因素相对总目标的组合权重,即为层次总排序,然后进行一致性检验。计算式为式中:b1,b2,…,bn为该层指标因素对目标的排序;CIi、RIi(i=1,2,3,…,n)分别为下层指标因素相对该层元素层次单排序的一致性指标和随机一致性指标。1.2风险矩阵法风险矩阵法是一种将定性或半定量的后果分级与产生一定水平风险的可能性等级相结合的风险评估分析方法。风险矩阵法源于“风险度(R)=事故的概率(L)×事故的严重度(S)”的模型,其核心是构建风险矩阵。风险矩阵的主要内容包括:代表危害事件后果严重度等级的划分标准,代表危害事件发生可能性概率的划分标准以及表示风险危险性等级的矩阵元素。其中,风险矩阵的阶数越高,后果严重度等级和可能性概率的划分越细致,对评估人员的分析思维要求越高。风险矩阵法分析步骤为:①系统分析目标问题的影响事件,辨识风险因素;②进行风险分析,评估各风险因素事件的后果严重度等级和可能性概率;③根据决策者的评估需求,构建风险矩阵,评价各风险事件的危险性等级。AHP-LS综合评估法就是将风险矩阵中风险后果的严重性等级用层次分析法的量化权重来评判,以减小主观评判的误差;之后运用德尔菲法对各指标因素发生的概率进行评估;最终依据风险评判矩阵确定各风险指标因素的危险性等级。2应用实例2.1应用背景某地下矿山为提升矿山安全生产技术水平,保障矿山可持续发展,需对现有矿井设备设施进行远程自动化改造,该改造工程涉及通风机、水泵、空压机、提升机等矿山机电设备。通过实时监控设备状态,传输设备参数,经系统分析决策后,远程调控设备运转,从而实现矿山机电设备设施的自动化运行。远程自动化设备改造后,矿山部分作业过程被自动化机械设备取代,不仅提高了矿山生产效率,还降低了作业成本和人员井下作业风险,从技术方面保障了矿山生产安全。但新的安全风险问题随之凸显,主要包括3个方面:a.人因安全问题。由人的不安全行为和管理上的部分缺陷导致,主要有非岗位人员侵入、作业人员进入不安全区域、操作失误、点检巡查问题等。b.设备安全问题。设备自身状态问题和防护水平问题,包括设备故障、设备缺陷、电源问题、网络问题、安全防护问题等。c.环境安全问题。可能对设备造成危害的风险因素,包括电磁、围岩、温湿度、振动冲击等。2.2层次模型构建通过对该矿的现场调查和风险资料分析,结合同类地下矿山机电设备的相关安全资料,基于层次分析思想,将远程自动化设备在应用中的安全风险影响因素划分为3个层次:①目标层,即远程自动化设备安全风险评估;②准则层,分为人因风险(B1)、设备风险(B2)、环境风险(B3);③因素层,由实际影响因素类型按照隶属关系划分为13个二级指标。最终构建智慧矿山远程自动化设备安全风险评估指标体系(见图1)。图1智慧矿山远程自动化设备安全风险评估指标体系Fig.1Safetyriskassessmentindexsystemofremoteautomationequipmentforsmartmine2.3风险权重计算针对智慧矿山远程自动化设备安全风险评估指标体系,根据层次分析法分析步骤构建判断矩阵,计算权向量并检验一致性,结果见表3-表6。表3一级指标层对目标层(A-B)判断矩阵及结果Table3Judgmentmatrixandresultsofthefirst-levelonthetargetlevel(A-B)表4B1-C判断矩阵及结果Table4B1-Cjudgmentmatrixandresults表5B2-C判断矩阵及结果Table5B2-Cjudgmentmatrixandresults表6B3-C判断矩阵及结果Table6B3-Cjudgmentmatrixandresults由表3-表6可知,各判断矩阵均通过一致性检验。检验层次总排序一致性为CR=由上可知,层次总排序满足一致性要求。智慧矿山远程自动化设备应用安全风险因素相对总目标权重结果及排序见表7。表7智慧矿山远程自动化设备应用安全风险组合权重Table7Thecombinedweightofsafetyriskofremoteautomationequipmentappliedinsmartmine根据表3-表6的层次单排序和表7的组合权重排序可知:a.智慧矿山远程自动化设备应用安全风险中,设备自身存在的风险对远程自动化设备应用安全影响最大,其次为人因风险,最后为环境风险。b.人因风险层面。操作失误的权重远大于非岗位人员侵入、作业人员进入不安全区域、点检巡查频率及项目缺失3个风险指标的权重。因此,在智慧矿山生产运营中管理者要注重加强对工人的岗位知识培训,确保其能力符合上岗标准。c.设备风险层面。各风险因素权重的排序为:设备安全防护水平>设备缺陷>设备故障>网络传输故障>电源异常,且设备安全防护水平对远程自动化设备应用安全的影响明显高于其他几个因素,这说明在智慧矿山安全生产管理中,要注重提高远程自动化设备安全水平,完善安全防护和预警装置,保障设备和人员安全。d.环境风险层面。电磁干扰的权重最大,说明电磁场的影响对远程自动化设备的安全危害最大,管理者应对此加强防范。2.4风险矩阵构建及危害性等级评判借鉴生产安全事故风险等级的划分方法,根据作业人身伤害程度和对生产系统的影响程度,将安全风险危害事件的后果严重度分为4个等级(见表8)。根据安全风险危害事件发生的频繁程度,将安全风险危害事件发生的可能性分为5个等级(见表9)。依据安全风险危害的后果严重度和可能性等级的确定过程建立安全风险危险性等级对照表,采用矩阵法描述安全风险的危险性等级(见表10)。表8危害事件的后果严重度等级Table8Consequenceseveritylevelofhazardousevents注：量化值为AHP评价法计算权重,n为上级指标层指标个数。表9危害事件的可能性等级Table9Likelihoodlevelofhazardousevents表10危险性等级对照Table10Hazardlevelcomparison综上所述,AHP-LS综合评估法就是将风险矩阵中风险后果的严重性等级用层次分析法的量化权重来评判(见表8),以减小主观评判的误差;同时通过德尔菲法确定各风险因素发生的可能性等级(见表9);最后根据表10得到远程自动化设备风险因素危害性等级(见表11)。由表11可知,在远程自动化设备安全风险体系中,远程自动化设备的安全防护水平是影响远程自动化设备应用安全的关键因素,其风险危害最大;非岗位人员侵入、作业人员进入不安全区域、操作失误、设备故障、设备缺陷、振动冲击6个影响因素风险危害一般;点检巡查频率及项目缺失、电源异常、网络传输故障、电磁干扰、围岩松动、温湿度6个影响因素风险危害相对较小。表11风险矩阵危害性等级评判结果Table11Evaluationresultsofhazardlevelofriskmatrix3结论a.结合层次分析法和风险矩阵评估法,构建了智慧矿山远程自动化设备应用安全风险评估模型,对远程自动化设备在矿山实际应用中的单个风险影响因素进行了量化评价,同时对整个体系的风险因素作出了危害性等级评估。研究结论具有一定的代表性,对于矿山智慧化进程中的风险管控工作具有一定的指导意义。b.在