煤礦井下生產(chǎn)系統(tǒng)是一個由人、機、環(huán)境組成的復(fù)雜系統(tǒng)，作業(yè)單元和空間分布都極其復(fù)雜，存在瓦斯煤塵爆炸、突水、井下火災(zāi)、頂板事故、瓦斯突出、機電事故等災(zāi)害和危險。井下生產(chǎn)系統(tǒng)空間上立體分布，時間上動態(tài)發(fā)展，井下事故具有動態(tài)性、隨機性和模糊性，不同災(zāi)害之間在時間和空間上具有相關(guān)性。

近年來，安全評價技術(shù)的研究在世界范圍內(nèi)受到廣泛重視。我國研究人員采用諸如安全指數(shù)法、概率風(fēng)險法、指數(shù)法、分值法等不同的方法，將概率統(tǒng)計方法、模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰理論等運用到安全評價中，建立了一系列的煤礦安全評價方法。煤炭科學(xué)研究總院重慶分院采用安全檢查表和安全指數(shù)法等評價方法在安全評價領(lǐng)域作了大量的工作。在煤礦安全評價中，針對不同的災(zāi)害類型，有必要采用不同的安全評價方法。運用數(shù)學(xué)方法時其計算過程一般都比較復(fù)雜，需要編程實現(xiàn)安全評價過程中的計算。此外，建立煤礦安全專家系統(tǒng)的任務(wù)之一就是集中專家知識，建立安全評價數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)安全評價程序化運算。因此，研究煤礦安全評價方法及其量化計算方法對推進(jìn)我國煤礦安全評價的發(fā)展有著重要的現(xiàn)實意義。

1 煤礦井下災(zāi)害危險程度評價

將面向?qū)ο蠹夹g(shù)的思想和方法運用于煤礦安全評價中，可利用面向?qū)ο蠹夹g(shù)的模塊性、繼承性、封裝性和易維護(hù)性等優(yōu)點，實現(xiàn)不同安全評價方法的綜合運用。建立安全評價模型時，可根據(jù)煤礦井下不同評價單元存在的各種災(zāi)害類型的具體特點，選用相應(yīng)的方法進(jìn)行分析和評價。

1.1 基于絕對風(fēng)險值的安全評價方法

通過精確的、科學(xué)的分析和計算，得出某一時間段內(nèi)事故發(fā)生的概率值和損失值，這個概率值和損失值的乘積就是風(fēng)險的絕對值。人們進(jìn)行安全評價的時候，都希望能得到事故風(fēng)險的絕對值，準(zhǔn)確地反映評價對象發(fā)生事故的危險程度。但事故的概率很難得出，事故的影響因素一般都屬于隨機事件，其安全風(fēng)險指標(biāo)需要重復(fù)進(jìn)行大量的隨機實驗、非常復(fù)雜的可靠性分析或者對大量的事故進(jìn)行分析和數(shù)據(jù)統(tǒng)計才能得出。事故樹分析方法就是典型的絕對風(fēng)險值評價方法。

1.2 基于相對風(fēng)險值的安全評價方法

對事故的危險程度評價一般采用間接的方法，通過對影響事故發(fā)生可能性和后果嚴(yán)重程度的各內(nèi)因和外因的分析與綜合，可以得到風(fēng)險的相對值。目前一般的安全評價結(jié)果，都是相對風(fēng)險，而非絕對風(fēng)險。對于煤礦井下生產(chǎn)系統(tǒng)這樣一個復(fù)雜的大型系統(tǒng)，其災(zāi)變機理、途徑等基本因素難以確定，因素狀態(tài)模糊性強，事件失效為小概率事件且難以人為重復(fù)實驗。模糊可能性的優(yōu)點就在于它和獨立實驗無關(guān)，一般用其可能性最大的狀態(tài)。常用的專家打分法、模糊綜合評判、灰理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等評價方法都是基于相對風(fēng)險值的安全評價方法。

1.2.1 煤礦安全評價單元劃分

煤礦井下不同位置的自然環(huán)境、危險因素，以及人員等因素各異，因此必須將井下系統(tǒng)劃分為不同的評價單元分別進(jìn)行評價。評價單元可采用以下方法進(jìn)行劃分：

1）采掘工作面及其附屬巷道作為獨立評價單元；

2）主要巷道可根據(jù)其所在位置，特點或功能劃分為獨立評價單元；

3）主要硐室可根據(jù)其所在位置、特點或功能劃分為獨立評價單元；

4）其它地點視其具體情況劃分為單獨評價單元或歸入其它獨立評價單元。

對不同的評價單元，分別評價不同類型災(zāi)害的危險程度。

1.2.2 建立安全評價指標(biāo)體系

災(zāi)害影響指標(biāo)可分為易發(fā)生和后果嚴(yán)重程度兩類，根據(jù)評價的要求，對煤礦評價單元的各種災(zāi)害的影響因素進(jìn)行分析，根據(jù)專家意見對評價指標(biāo)進(jìn)行重要度排序，對安全評價指標(biāo)進(jìn)行重要性篩選。根據(jù)引發(fā)事故的各種影響因素之間的作用關(guān)系，基于事故樹的思想，建立災(zāi)害評價多層次指標(biāo)體系。災(zāi)害評價多層次指標(biāo)體系按災(zāi)害類型對評價指標(biāo)進(jìn)行劃分，每一種災(zāi)害按易發(fā)性和后果嚴(yán)重程度劃分下一層次指標(biāo)。易發(fā)性和后果嚴(yán)重程度的下層指標(biāo)可根據(jù)不同災(zāi)害的特點和安全評價的目的和需要劃分。

1.2.3 評價指標(biāo)隸屬度確定

度量評價系統(tǒng)狀態(tài)及其因素狀態(tài)程度的尺度確定，一般為：基于客觀評價系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展變化規(guī)律；專家群體理論知識、實踐經(jīng)驗的集中歸納提??；數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果。實際評價通常是這3處技術(shù)途徑的綜合。

基于模糊理論，如果用論域U∈〔0，1〕上的數(shù)值表示系統(tǒng)危險屬性的可能性程度值，則存在一映射μ=- A（x），把因子X映射到U：μ- A（x）：x→U，x∈〔0，1〕，其中μ- A（x）為系統(tǒng)某屬性因子危險程度的隸屬度函數(shù)。

對煤礦安全進(jìn)行分級評價是常用的方法，首先確定分級，即論域U＝｛u₁，u₂，……，u_n｝，設(shè)A是U上待確定其隸屬函數(shù)的模糊集，專家評判法建立隸屬度函數(shù)的過程為：

1）請m位專家，讓每位專家分別對每一個u_i（i=1，2，…，n）給出一個隸屬度μ_A（u_i）的估計值，設(shè)第j位專家給出的估計值為S_ij（i=1，2，……n，j=1，2，……，m）救出平均值S(－)_i及方差d_i。

2）檢查方差d_i是否小于或等于事先制定的閥值ε，如果大于ε，則請專家重新給出估計值，然后再計算平均值S(－)_i及方差d_i。重復(fù)這一過程，直到ε≤d_i。設(shè)在第k輪時達(dá)到了要求，此時再請每位專家給出所估計值得“確信度”，設(shè)為c_j（j=1，2，……，m），其中0≤c_j≤1。求它們的平均值c(－)。

3）若c(－)的值達(dá)到了一定的標(biāo)準(zhǔn)，就以S(－)_i作為u_i的隸屬度μ_A（u_i）。

如果考慮各個專家的情況不同，希望某些專家的意見占較大的比例，則可以為每個專家分配一個權(quán)值ω_j（ω_j滿足ω_j≥0，且

）。

1.2.4 評價結(jié)果合成

安全評價系統(tǒng)狀態(tài)構(gòu)成要素具有復(fù)雜性及層次結(jié)構(gòu)性特點，上層因素的合成方法按照構(gòu)成要素的合成法則，可分為：①加法模型；②乘法模型；③函數(shù)模型；④模式識別最大隸屬原則方法模型；⑤加權(quán)和模型；⑥模糊積分模型。事故發(fā)生可能性和事故后果嚴(yán)重程度的評價結(jié)果合成為相對風(fēng)險的方法有加法合成和乘法合成兩種，一般采用加法合成方法。

多種災(zāi)害危險性評價結(jié)果的合成可采用加權(quán)和或者模糊綜合評判等方法。權(quán)系數(shù)確定可采用專家意見法確定，也可采用對事故數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計的方法。安全評價的最終結(jié)果是管理和決策的依據(jù)，但對于安全專家系統(tǒng)而言，評價的中間結(jié)果更為重要，多層次評價模型可以得到一系列的中間評價結(jié)果，都可作為專家系統(tǒng)制定安全對策的依據(jù)。

1.2.3 災(zāi)害影響因素相關(guān)性處理

煤礦井下環(huán)境復(fù)雜，不同災(zāi)害之間存在相關(guān)性，因此計算災(zāi)害后果嚴(yán)重程度的時候，必須考慮引發(fā)二次災(zāi)害造成的可能性和后果嚴(yán)重程度，將兩次事故的后果嚴(yán)重程度合并。二次災(zāi)害發(fā)生可能性和后果嚴(yán)重程度可作為災(zāi)害的后果嚴(yán)重程度的下層影響因素，一般采用加權(quán)和方法合并。

2 安全評價量化計算方法

2.1MATLAB簡介

MATLAB是Math Works公司開發(fā)的科學(xué)計算軟件，擁有強大的矩陣運算功能，還有Fuzzy模糊數(shù)學(xué)專用工具箱。MATLAB可以被C/Fortran程度調(diào)用，也可以調(diào)用C/Fortran編制的程度，還可以與Java、Visual Basic等語言編制的程序進(jìn)行交互，是理想的安全評價計算軟件開發(fā)環(huán)境。

2.2 隸屬度函數(shù)

對常用隸屬度函數(shù)分布的確定，只需要明確函數(shù)類型和確定決定函數(shù)類型的參數(shù)即可。如梯形分布trampf[a₁ a₂ a₃ a₄]，共4個節(jié)點；三角形分布trimf[a₁ a₂ a₃]，共3個節(jié)點。當(dāng)a₂＝a₃時，梯形分布轉(zhuǎn)化為三角形分布；當(dāng)a₁＝a₂時，梯形分布轉(zhuǎn)化為降半梯形分布；當(dāng)時a₃＝a₄，梯形分布轉(zhuǎn)化為升半梯形分布。編程實現(xiàn)時可模塊化編程實現(xiàn)調(diào)用。

根據(jù)選取的量化方法不同，論域U＝｛u₁、u₂，……，u_n｝上隸屬函數(shù)表達(dá)方式，可以是論域內(nèi)m（m≥n）個函數(shù)分別對應(yīng)指標(biāo)對u_i的隸屬度函數(shù)，也可以采用分段函數(shù)表達(dá)。

2.3 指標(biāo)權(quán)值確定方法

評價指標(biāo)的權(quán)向量W＝｛ω₁、ω₂，……，ω_n｝是用來刻畫評價指標(biāo)重要程度的正數(shù)，其中ω_i表示評價指標(biāo)x_i的重要程度。在加權(quán)綜合評價方法中，有許多種權(quán)系數(shù)的確定方法，比較常用的是層次分析法。層次分析法是一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法。采用MATLAB進(jìn)行編程實現(xiàn)矩陣運算，求層次分板法判斷矩陣最大特征值λ_max及其所對應(yīng)的特征向量ω，并進(jìn)行一致性檢驗和特征向量歸一化，得到權(quán)系數(shù)向量，可極大地簡化計算過程。

2.4 合成運算

系統(tǒng)評價災(zāi)害危險程度U＝｛u₁、u₂，……，u_n｝，評價指標(biāo)的權(quán)向量W＝｛ω₁、ω₂，……，ω_n｝，則本層指標(biāo)對上一層次指標(biāo)的危險度評價值為：B＝W。U，其中“。”為誘導(dǎo)算了，可根據(jù)不同的評價方法選取。模糊綜合評判評價結(jié)果合成采用加權(quán)和方法，合成計算方法：指標(biāo)隸屬度評價結(jié)果由程序得出，可得其上層指標(biāo)的所有評價指標(biāo)的隸屬度，為行向量；權(quán)向量為列向量；誘導(dǎo)算子采用“×”，得出的結(jié)果B＝W×U是該上怪指標(biāo)的評價中間結(jié)果。該中間結(jié)果也是行向量，求更上一層評價指標(biāo)的評價結(jié)果時，代入該向量進(jìn)行運算。

2.5 評價結(jié)果分級

設(shè)A∈F(～)（U），i=1，2，……，n，對u₀∈U，若存在i₀使。

A_io（u₀）=max｛A₁（u₀）A₂（u₀），……，A_n（u₀）｝，則認(rèn)為u₀相對隸屬于A_i。

各指標(biāo)和合成的上層指標(biāo)的隸屬度定量結(jié)果后，根據(jù)最大隸屬度原則，可以得到各