基于耦合协调度的煤矿安全应急管理评价

针对煤矿安全应急管理主动性和协调性缺乏易导致矿难事故发生的问题,提出基 于网络层次分析法（ANP）与序参量法的安全应急管理耦合协调度评价模型。通过归纳 煤矿安全应急管理进程中的耦合协调度,构建包括5个子系统、11个序参量以及33个二 级指标的煤矿安全应急管理耦合协调度评价指标体系。借助超级决策软件确定各指标权 重,然后采用序参量法对煤矿安全应急管理的预防、准备、响应和恢复4个环节进行协 调度测算。结果表明:示例煤矿安全应急管理的准备与响应两环节的各子系统协调度最 高,系统整体协调度较低。     

煤矿企业安全管理能力风险因素结构模型

围绕煤矿企业安全管理能力的内涵,对影响煤矿安全管理能力的风险因素进行了定量分析,识别出安全行政管理能力、安全行为管理能力、安全技术管理能力、安全信息管理能力、安全创新管理能力五个方面16项主要因素。以安全行为管理能力因素为内源潜变量,其他四个方面因素为外源潜变量,构建煤矿安全管理能力风险因素结构方程模型,揭示出该风险因素群对煤矿企业安全管理能力的综合影响,以及具体的影响路径。此研究为煤矿企业实现本质化安全提供决策依据。     

基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型*

为解决煤矿瓦斯浓度预测问题,提出基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型。模型首先对煤矿多源监测数据进行数据融合、缺失值处理;其次通过特征衍生、有监督化、无量纲化,融合各环境因素特征和时序数据的时间性特征,且衍生出更多交叉项特征和高次项特征;然后利用经验法和逐步试错法确定隐藏层维度;最后进行模型训练和测试。研究结果表明:基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型的RMSE仅为0.021,MAE为0.01,比单因素LSTM模型、RNN模型预测效果好。因此,基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型可更精准地进行瓦斯浓度多步预测,促进煤矿安全生产。