影响煤矿伤亡事故因素的灰色关联度分析

应用灰色系统理论，以车滩煤矿为例，选取了影响煤矿伤亡事故的１１种因素，并分别以死亡人数，重伤人数，轻伤人数为参考数例，进行了灰色关联度分析。为掌握事故发生规律及进行安全决策提供依据。     

基于灰色系统理论的煤矿人因事故关键因素分析

通过对煤矿人因失误事故致因因素进行分析,统计出相关的关键影响因素,运用灰色系统关联理论,根据国家安监局近十年煤矿事故统计数据,对煤矿人因失误事故影响类型进行了分析。以煤矿事故发生起数和事故死亡人数作为参考指标,计算和分析行为失误致因、个人违章、组织管理失误等十项主要与煤矿人因事故相关的灰色关联度,进而推算出这些因素的灰色关联序,确定出导致煤矿人因失误事故的关键因素,最终得到煤矿人因事故与关键影响因素之间的定量化分析结果。采用灰色关联理论对煤矿人因失误影响因素进行分析,能够很好地说明人因失误与各关键影响因素之间的权重关系,对煤矿人因事故主致因机理有更加深刻的理解,为煤矿事故的预防和控制提供重要的参考依据。     

井下作业温度对事故影响关系的灰色关联分析

笔者基于灰色系统理论 ,结合煤矿井下运输生产实际 ,建立了以死亡人数为参考数列、以不同作业温度为比较数列的灰色关联分析体系。通过对构造的不同数据列的无量纲化处理、求取差序列 ,计算灰色关联系数等 ,得到了不同作业温度对伤亡事故影响的灰色关联度 ,并据此分析结果而找出了井下作业温度对死亡事故的影响关系 ,为预防事故发生、减少伤亡损失及改善作业环境提供了有用的依据     

基于灰色关联分析的全国火灾形势研究

根据2011年我国火灾分地区统计数据,以火灾起数、死人数、伤人数、直接财产损失为评价指标进行灰色关联度分析;又以火灾起数、死人数、伤人数、直接财产损失、烧损建筑、受灾户为评价指标对各地火灾进行灰色关联度分析;根据两次分析得到的灰色关联系数对各地区火灾形势进行排序.结果表明:此方法可以用于每年的全国火灾形势评判,指导各地区消防工作绩效考评和火灾预控.     

矿井相对瓦斯涌出量动态无偏灰色马尔科夫预测

矿井瓦斯涌出量预测对于煤矿瓦斯防治具有重要意义。为预测矿井瓦斯相对涌出量,以传统灰色GM(1,1)模型为基础,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过分析潞安矿区某矿2003—2010年的煤矿相对瓦斯涌出量数据,预测2011—2012年煤矿相对瓦斯涌出量数据,利用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,通过拟合得到煤矿相对瓦斯涌出量数据变化趋势,并在此基础上利用马尔科夫模型进行预测,并在此预测中进行原始数据更新,并对4种预测方法的预测结果进行对比分析。结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型不但能够消除传统灰色GM(1,1)模型自身的固有偏差,而且能提高预测精度,平均绝对误差为3.2%,平均相对误差为2.59%,均低于传统灰色GM(1,1)模型与一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿相对瓦斯涌出量数据的平均预测精度达到96.74%。     

灰色关联法在危险化学品事故分析中的应用

根据2008-2011年全国危险化学品事故资料的统计分析,运用灰色关联分析方法,建立以事故起数、死亡人数为参考数列,以事故不同类别为比较数列的灰色关联体系.得出了火灾、灼烫、容器爆炸、其他爆炸、中毒与窒息等不同事故类别与事故死亡人数之间的关联度,结果显示其他爆炸与死亡人数之间的关联度最大.     

基于灰色Elman神经网络的煤矿事故预测

随着煤炭工业的快速发展，煤矿事故频繁发生，安全生产形势依然严峻。针对煤矿事故的特点，根据我国1998～2007年煤矿事故数据，将灰色预测模型GM（1，1）与Elman神经网络预测模型相结合，建立煤矿事故预测模型。结果表明，灰色Elman神经网络模型优于传统灰色预测模型，符合煤矿事故的特点。由此可对煤矿事故进行科学的预测与分析，为安全管理提供依据，以最大限度地减少事故的发生。     

2011—2020年我国煤矿水害事故相关因素特征分析北大核心CSCD

为深入探究我国煤矿水害事故现状及特点,分析其相关因素特征,以2011—2020年我国煤矿水害事故为研究对象,采用数据统计法对突水水源、发生地域、发生时间及煤矿所有制4个相关因素与煤矿水害事故的关系进行了分析。结果表明:1)水害事故的突水水源主要为老空水,约占所有水害事故的80%;2)山西、贵州、黑龙江是煤矿透水事故高发区,也是事故死亡人数最多的地区;3)每年4月份是水害事故高发时期,6—9月份发生事故后死亡人数较多;4)乡镇煤矿年均事故起数及死亡人数较多,但总体呈下降趋势。同时对重大水害事故原因进行总结整理,并提出了具体的防治措施与建议。     

单变量灰色预测模型在煤矿开采沉降预测中的对比分析

以预测煤矿开采而引起的地表高程的损失为目的,通过灰色系统理论的建模、关联度分析和残差辨识,建立基于贫信息的传统GM(1,1)模型、GM(1,1)残差模型、时序残差GM(1,1)模型,又建立基于原始数据具有绝对误差的灰色CompertzⅠ和灰色LogisticⅠ模型与具有相对误差的灰色CompertzⅡ和灰色LogisticⅡ模型,并将其应用到金竹山矿业公司土珠煤矿的地表沉降量的实际预测分析中,对该矿2007年度1—10月的地表高程损失量进行灰色生成后,建立了7种灰色预测模型。根据其预测值的精度检验结果对比分析表明,所建立的7种模型均为一级(好)模型,且灰色CompertzIⅡ和灰色LogisticIⅡ模型远优于传统GM(1,1)模型,预测精度高,可靠性强,对煤矿开采的复垦规划有重要指导作用。     

煤矿百万吨死亡率动态无偏灰色马尔科夫预测

为掌握我国煤炭行业整体安全生产状况,构建动态无偏灰色马尔科夫模型,通过处理我国1999—2008年度煤矿百万吨死亡率数据,对2009—2011年度煤矿百万吨死亡率数据进行预测。用无偏灰色GM(1,1)模型代替传统灰色GM(1,1)模型,拟合得到煤矿百万吨死亡率数据的变化趋势,在此基础上应用马尔科夫模型进行预测,并在每一次预测中更新原始数据,最后对预测结果进行对比分析。计算结果表明:动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度尤其是中长期预测精度。其中,平均绝对误差为3.35%,平均相对误差为3.85%,均低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型。动态无偏灰色马尔科夫模型对于煤矿百万吨死亡率数据的平均预测精度超过96%。     

基于GMM模型的煤矿顶板事故致死人数预测

为了解决目前常用预测模型对随机波动性较大数据预测精度偏低的问题,文章在灰色预测GM(1,1)的基础上引入马尔可夫状态转移矩阵,建立了灰色马尔可夫预测模型(GMM),并将该法运用到煤矿顶板致死人数的预测中。经计算GMM模型的预测平均相对误差为1.181%,最大相对误差3.426%,与GM(1,1)法相比,后者精度分别提高了21倍和13倍。     

灰色关联度法在煤矿本质安全评价中的改进及应用

由于无量纲化和分辨系数的应用使得邓氏灰色关联度法在评价煤矿本质安全结果上缺乏合理性,基于建设本质安全型煤矿对我国工业化道路的重要性,提出了一种灰色关联度的改进方法.这种方法将邓氏灰色关联度法与新灰色关联度法相融合,并引入了动态分辨系数减少了邓氏灰色关联度法的误差,将改进的灰色关联度用于煤矿本质安全评价,准确评价了各矿在本质安全的表现,为各矿提出分类整改建议,有助于本质安全型煤矿的发展,同时完善了煤矿本质安全相关理论.     

建筑施工事故非线性灰色伯努利模型预测

为提高建筑施工事故灰色预测模型精度,在传统GM(1,1)模型基础上,建立非线性灰色伯努利模型(NGBM),并采用粒子群优化(PSO)算法对参数进行优选。以2001—2011年全国建筑事故死亡人数统计数据为基础,运用该模型对2012—2013年的相应人数进行预测,并与GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的结果相对比。结果表明,NGBM拟合精度最好,平均相对误差仅为2.65%,验证了模型的可行性和准确性。     

基于B/S和灰色模型的煤矿事故预测模块设计与实现

为了使煤矿管理者能直观便捷的掌握事故的相关信息,事先掌握煤矿安全状态的优良,利用B/S模式和灰色预测理论,针对煤矿事故统计数据,建立了灰色预测模型,并分析验证灰色预测模型应用于煤矿事故预测的可靠性.最后,以c语言为基础编程语言,利用Visual Studio2010和SQL server 2008软件设计和开发了煤矿事故预测模块,实现了煤矿事故在线管理与预测功能的可视化.     

煤层自燃危险程度的灰色关联分析

将灰色关联分析法应用于煤矿自燃危险程度的评价中,全面考虑影响煤矿生产系统安全的各种因素,结合实例,建立了煤矿自燃危险程度的数学模型,阐明了灰色关联分析法的原理和算法,较好的反映了评价过程和评价因素的灰色概念,从而为制定防范措施和管理决策提供科学依据。     

煤层自燃危险程度的灰色关联分析

将灰色关联分析法应用于煤矿自燃危险程度的评价中,全面考虑影响煤矿生产系统安全的各种因素,结合实例建立了煤矿自燃危险程度的数学模型,阐明了灰色关联分析法的原理和算法,较好地反映了评价过程和评价因素的灰色概念,为制定防范措施和管理决策提供科学依据。     

煤矿瓦斯爆炸灾害态势评估的GRA-ANP-FCE模型及应用

在系统分析煤矿瓦斯爆炸灾害影响因素的基础上,针对影响因素的复杂性及其之间存在相互作用的特点,提出了煤矿瓦斯爆炸灾害态势评估的GRA-ANP-FCE模型。该模型采用灰色关联分析方法计算影响因素的灰色关联度并进行排序,以获得煤矿瓦斯爆炸灾害的主控因素,构建了由主控因素组成的煤矿瓦斯爆炸灾害态势评估指标体系,采用网络分析法建立了多准则、多层次的评估指标体系网络模型并计算了各评估指标权重,结合评估指标的权重分布,采用多级模糊综合评判法对煤矿瓦斯爆炸灾害的态势进行了评估。通过实例验证了该方法的合理性。     

煤矿事故预测的指数平滑-BP神经网络混合模型研究

为准确预测煤矿未来安全生产形势,采用指数平滑法、BP神经网络模型对我国1991~2010年煤矿死亡人数进行建模研究。在分析两单一模型预测结果后进一步采用指数平滑-BP神经网络混合模型对原数据进行分析,结果表明混合模型泛化能力强,预测精度高,更加符合煤矿事故发展的特点,适用于对煤矿死亡人数的预测。并应用该混合模型对2014年及未来五年的煤矿死亡人数进行预测和分析,为煤矿安全管理提供理论依据,有助于最大限度地减少事故的发生。     

安全系统工程在煤矿中的应用

结合煤矿实际，根据安全系统工程理论，用事故树法分析了常见事故；应用灰色关联度分析法找出了影响煤矿百万吨死亡率的主次因素；通过建立ＧＭ（１，１）灰色预测模型，对安全目标值进行了预测；运用人体生物节律理论以指导人的安全行为；利用模糊综合评判技术，对采掘工作面进行评价；还介绍了煤矿安全管理信息系统。     

基于灰色理论的特种设备安全事故预测研究

应用灰色理论,借助于EXCEL及MATLAB软件工具,并以我国近年实际数据为基础,对我国“十二五”期间特种设备安全事故的绝对死亡人数和万台设备死亡人数进行了预测.结果表明,基于灰色理论的特种设备事故的死亡人数和万台设备死亡人数的模拟值和真实值较吻合,预测模型精度检验为好；预测指标可为特种设备安全政策制订和科学监管决策提供依据及参考.