基于層次分析法的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)：構(gòu)建、應(yīng)用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義1.1.1煤礦安全生產(chǎn)現(xiàn)狀煤炭作為我國(guó)重要的基礎(chǔ)能源，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位。長(zhǎng)期以來(lái)，煤炭在我國(guó)一次能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中始終保持著較高的占比，盡管近年來(lái)隨著新能源的快速發(fā)展，這一比例有所下降，但截至2023年，煤炭占一次能源消費(fèi)總量的比例仍達(dá)到56%，其作為我國(guó)能源“壓艙石”的地位短期內(nèi)難以撼動(dòng)。與之相應(yīng)，我國(guó)煤礦產(chǎn)業(yè)規(guī)模龐大，2023年煤炭產(chǎn)量高達(dá)47.1億噸，占全球總產(chǎn)量的54%，煤礦從業(yè)人員數(shù)量眾多，達(dá)340萬(wàn)人，占我國(guó)采礦業(yè)總?cè)藬?shù)的68%，各項(xiàng)數(shù)據(jù)均位居世界首位。然而，煤礦行業(yè)屬于高危行業(yè)，安全生產(chǎn)問(wèn)題始終是懸在整個(gè)行業(yè)頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍。盡管歷經(jīng)20余年的不懈努力，我國(guó)煤礦安全生產(chǎn)狀況取得了顯著改善，事故起數(shù)和死亡人數(shù)呈現(xiàn)出逐年下降的良好態(tài)勢(shì)，但一些深層次的矛盾和問(wèn)題依然未能得到根本解決，新的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)也不斷涌現(xiàn)，煤礦安全生產(chǎn)形勢(shì)依舊嚴(yán)峻復(fù)雜。特別是2022年以來(lái)，煤礦事故起數(shù)和死亡人數(shù)出現(xiàn)反彈趨勢(shì)，2023年全國(guó)煤礦百萬(wàn)噸死亡人數(shù)達(dá)到0.094人，相較于2022年上升了23.7%，甚至還發(fā)生了內(nèi)蒙古阿拉善新井煤業(yè)露天煤礦“2?22”特別重大坍塌事故，這是時(shí)隔6年后我國(guó)再次發(fā)生特別重大煤礦安全事故，此次事故造成了極其慘重的人員傷亡和巨大的財(cái)產(chǎn)損失，在社會(huì)上引起了強(qiáng)烈反響，也為煤礦安全生產(chǎn)再次敲響了警鐘。回顧過(guò)往，各類煤礦安全事故頻發(fā)，給人民生命財(cái)產(chǎn)和國(guó)家經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了巨大損失。2005年，黑龍江省七臺(tái)河市東風(fēng)煤礦發(fā)生的特別重大煤塵爆炸事故，造成171人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)4293.1萬(wàn)元。事故的主要原因包括違規(guī)開(kāi)采、通風(fēng)系統(tǒng)不合理以及安全管理嚴(yán)重缺失等，暴露出當(dāng)時(shí)煤礦安全生產(chǎn)在技術(shù)、管理等多方面存在的嚴(yán)重漏洞。2010年，河南省平頂山市新華區(qū)四礦發(fā)生瓦斯爆炸事故，導(dǎo)致76人死亡，這起事故是由于煤礦超層越界開(kāi)采、違法違規(guī)生產(chǎn)，以及安全監(jiān)管不到位等因素所致，再次凸顯了煤礦安全生產(chǎn)領(lǐng)域違法違規(guī)行為的嚴(yán)重危害。2020年，山西樓俊礦業(yè)集團(tuán)泰業(yè)煤業(yè)有限公司發(fā)生頂板事故，造成11人死亡，事故原因主要是開(kāi)采過(guò)程中對(duì)頂板管理不善，未能及時(shí)采取有效的支護(hù)措施，反映出煤礦在日常生產(chǎn)作業(yè)中的安全技術(shù)措施落實(shí)不到位的問(wèn)題。這些觸目驚心的事故案例，不僅是一個(gè)個(gè)家庭的悲劇，也嚴(yán)重制約了煤礦行業(yè)的健康發(fā)展，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定造成了不良影響。當(dāng)前，我國(guó)煤礦安全生產(chǎn)工作正處于從防范重特大事故向防范一般和較大事故的攻堅(jiān)階段。在這一關(guān)鍵時(shí)期，煤礦安全生產(chǎn)面臨著諸多新的挑戰(zhàn)和問(wèn)題。隨著煤炭開(kāi)采深度和強(qiáng)度的不斷增加，地質(zhì)條件愈發(fā)復(fù)雜，瓦斯、水害、沖擊地壓等災(zāi)害威脅日益加劇，給安全生產(chǎn)帶來(lái)了更大的難度。部分煤礦企業(yè)安全生產(chǎn)主體責(zé)任落實(shí)不到位，安全管理制度形同虛設(shè)，安全投入不足，技術(shù)裝備落后，安全培訓(xùn)走過(guò)場(chǎng)，從業(yè)人員安全意識(shí)淡薄，違規(guī)操作現(xiàn)象屢禁不止。安全監(jiān)管方面也存在著監(jiān)管力量不足、監(jiān)管手段落后、執(zhí)法不嚴(yán)等問(wèn)題，難以對(duì)煤礦企業(yè)形成有效的監(jiān)督和約束。因此，加強(qiáng)煤礦安全生產(chǎn)研究，提高安全生產(chǎn)水平，已成為當(dāng)務(wù)之急，對(duì)于保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全、促進(jìn)煤炭行業(yè)可持續(xù)發(fā)展以及維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.1.2層次分析法與智能預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用背景層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡(jiǎn)稱AHP）是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty教授于20世紀(jì)70年代初期提出的一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法。其核心思想是將復(fù)雜問(wèn)題分解為若干層次和因素，通過(guò)對(duì)兩兩指標(biāo)之間的重要程度進(jìn)行比較判斷，構(gòu)建判斷矩陣，再計(jì)算判斷矩陣的最大特征值及對(duì)應(yīng)特征向量，從而得出不同方案重要性程度的權(quán)重，為決策提供科學(xué)依據(jù)。由于層次分析法具有能夠有效處理復(fù)雜決策問(wèn)題、將定性與定量分析有機(jī)結(jié)合、系統(tǒng)靈活簡(jiǎn)潔等顯著優(yōu)點(diǎn)，自20世紀(jì)80年代被引入我國(guó)以來(lái)，便在眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和深入的發(fā)展。在能源系統(tǒng)分析領(lǐng)域，層次分析法可用于能源規(guī)劃與決策，通過(guò)對(duì)不同能源方案的技術(shù)可行性、經(jīng)濟(jì)成本、環(huán)境影響等多方面因素進(jìn)行綜合評(píng)估，確定最優(yōu)的能源發(fā)展戰(zhàn)略；在城市規(guī)劃中，能夠輔助評(píng)估不同規(guī)劃方案的優(yōu)劣，從土地利用效率、交通便利性、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等多個(gè)維度進(jìn)行分析，為城市的科學(xué)規(guī)劃提供支持；在經(jīng)濟(jì)管理方面，可用于企業(yè)戰(zhàn)略決策、項(xiàng)目投資評(píng)估等，幫助企業(yè)管理者在眾多的選擇中做出合理判斷，實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置；在科研評(píng)價(jià)領(lǐng)域，能夠?qū)蒲许?xiàng)目的重要性、創(chuàng)新性、可行性等指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，為科研資源的分配提供客觀參考。在安全與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)領(lǐng)域，層次分析法同樣發(fā)揮著重要作用。隨著人們對(duì)安全和環(huán)境問(wèn)題的關(guān)注度不斷提高，準(zhǔn)確評(píng)估各類風(fēng)險(xiǎn)的大小和影響程度變得至關(guān)重要。層次分析法能夠?qū)?fù)雜的安全和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分解，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，然后通過(guò)專家打分等方式確定各因素的相對(duì)重要性權(quán)重，從而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面、系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。例如，在化工企業(yè)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中，運(yùn)用層次分析法可以綜合考慮設(shè)備設(shè)施安全性、工藝流程合理性、人員操作規(guī)范性、安全管理制度完善性等多個(gè)方面的因素，準(zhǔn)確識(shí)別出企業(yè)存在的主要安全風(fēng)險(xiǎn)，為制定針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)控制措施提供依據(jù)。在環(huán)境影響評(píng)價(jià)中，能夠?qū)ㄔO(shè)項(xiàng)目可能產(chǎn)生的大氣污染、水污染、土壤污染等環(huán)境影響因素進(jìn)行量化分析，評(píng)估項(xiàng)目對(duì)環(huán)境的綜合影響程度，為項(xiàng)目的環(huán)境審批和環(huán)境保護(hù)措施的制定提供科學(xué)參考。煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)是隨著信息技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展而逐漸興起的一種新型安全保障技術(shù)。其發(fā)展歷程與煤礦安全監(jiān)控技術(shù)的演進(jìn)密切相關(guān)。國(guó)外煤礦安全監(jiān)控技術(shù)起步較早，自20世紀(jì)60年代開(kāi)始發(fā)展，根據(jù)信息傳輸?shù)募夹g(shù)特征，其發(fā)展過(guò)程可劃分為四個(gè)階段：第一階段采用空分制來(lái)傳輸信息，如法國(guó)20世紀(jì)60年代的CTT63/64煤礦監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、波蘭在20世紀(jì)70年代初的CMC-1型礦井安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等；第二階段采用（信道）頻分制來(lái)傳輸信息，大大減少了傳輸電纜芯數(shù)，如20世紀(jì)70年代中期的德國(guó)西門子公司TST系統(tǒng)和FH公司TF200系統(tǒng)等；第三階段是以時(shí)分制為基礎(chǔ)的煤礦監(jiān)控系統(tǒng)，如1976年英國(guó)煤礦研究所的MINOS煤礦監(jiān)控系統(tǒng)，并用于膠帶輸送、井下環(huán)境監(jiān)測(cè)、供電供水和洗煤廠監(jiān)控等方面；第四階段是20世紀(jì)80年代以后，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、大規(guī)模集成電路技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)等現(xiàn)代高技術(shù)的迅速發(fā)展，形成了以分布式微處理機(jī)為基礎(chǔ)、以開(kāi)放性、集成性和網(wǎng)絡(luò)化為特征的煤礦監(jiān)控系統(tǒng)，如美國(guó)MSA公司的DAN6400等。我國(guó)煤礦監(jiān)控技術(shù)及系統(tǒng)發(fā)展相對(duì)較晚，但發(fā)展速度較快。20世紀(jì)80年代初，原煤炭部組織先后從波蘭、美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)和加拿大等引進(jìn)了一批安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，如CMC-1、DAN6400、TF200、MINOS和Senturion-200等，用于陽(yáng)泉、淮南、潞安等煤礦，這些引進(jìn)的系統(tǒng)有效地促進(jìn)了國(guó)內(nèi)安全監(jiān)控技術(shù)與裝備的起步與發(fā)展。20世紀(jì)80年代中期以后，在引進(jìn)、消化、吸收的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)煤礦的實(shí)際情況，先后研發(fā)了KJ1、KJ2、KJ4等第一批煤礦安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，并通過(guò)了煤炭部組織的鑒定，這一時(shí)期的系統(tǒng)多采用分布式結(jié)構(gòu)、時(shí)分制頻帶或基帶傳輸方式。20世紀(jì)90年代以后，我國(guó)先后研發(fā)出一批具有國(guó)際先進(jìn)水平的監(jiān)控系統(tǒng)，如KJ95、KJ90、KJ101、KJF2000等，采用Windows等操作系統(tǒng)，具備智能化水平高、響應(yīng)速度快、瓦斯風(fēng)電閉鎖、區(qū)域聯(lián)網(wǎng)等顯著特點(diǎn)，部分監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)始采用光纖傳輸。2001年，《煤礦安全規(guī)程》規(guī)定，高瓦斯和煤與瓦斯突出礦井必須裝備煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)。2006年，國(guó)家發(fā)布實(shí)施了AQ6201-2006《煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)通用技術(shù)要求》，對(duì)安全監(jiān)控系統(tǒng)功能、技術(shù)指標(biāo)等技術(shù)要求進(jìn)行全面規(guī)范，有力地規(guī)范和促進(jìn)了安全監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展，并實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)制造的全面國(guó)產(chǎn)化。同年，國(guó)務(wù)院安委會(huì)辦公室發(fā)布了《關(guān)于加強(qiáng)煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)裝備聯(lián)網(wǎng)和維護(hù)使用工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》，規(guī)定所有煤礦必須裝備安全監(jiān)控系統(tǒng)。2007年，國(guó)家發(fā)布實(shí)施了AQ1029-2007《煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)及檢測(cè)儀器使用管理規(guī)范》。2015年，國(guó)家煤礦安監(jiān)局提出計(jì)劃在“十三五”期間對(duì)煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)改造，并成立了領(lǐng)導(dǎo)小組、工作小組，制定了總體工作方案。2016年12月，國(guó)家煤礦安全監(jiān)察局發(fā)布了《煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)升級(jí)改造技術(shù)方案》，明確了煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)升級(jí)改造的13個(gè)方面主要內(nèi)容，包括傳輸數(shù)字化、增強(qiáng)抗電磁干擾能力、推廣應(yīng)用先進(jìn)傳感技術(shù)及裝備、提升傳感器的防護(hù)等級(jí)、完善報(bào)警、斷電等控制功能、支持多網(wǎng)多系統(tǒng)融合、格式規(guī)范化、增加自診斷自評(píng)估功能、加強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用分析、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)、提升系統(tǒng)性能指標(biāo)、增加加密存儲(chǔ)要求以及方便用戶使用、維護(hù)、培訓(xùn)等。近年來(lái)，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)的飛速發(fā)展，煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇，正朝著智能化、自動(dòng)化、精準(zhǔn)化的方向不斷邁進(jìn)。通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析煤礦生產(chǎn)過(guò)程中的海量數(shù)據(jù)，智能預(yù)警系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，并提前發(fā)出預(yù)警信號(hào)，為煤礦企業(yè)采取有效的防范措施提供充足的時(shí)間，從而大大降低事故發(fā)生的概率。然而，目前的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一些問(wèn)題和不足，如監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性有待提高、預(yù)警模型的科學(xué)性和適應(yīng)性有待增強(qiáng)、對(duì)多源數(shù)據(jù)的融合分析能力不足以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性和易用性有待改善等。將層次分析法與煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)相結(jié)合具有重要的現(xiàn)實(shí)必要性。煤礦安全生產(chǎn)涉及眾多復(fù)雜的因素，如人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等，這些因素相互關(guān)聯(lián)、相互影響，傳統(tǒng)的分析方法難以全面、準(zhǔn)確地評(píng)估各因素對(duì)安全生產(chǎn)的影響程度。而層次分析法能夠?qū)@些復(fù)雜因素進(jìn)行系統(tǒng)的分解和量化分析，確定各因素的相對(duì)重要性權(quán)重，為智能預(yù)警系統(tǒng)提供科學(xué)的決策依據(jù)，使預(yù)警系統(tǒng)能夠更加精準(zhǔn)地識(shí)別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，借助智能預(yù)警系統(tǒng)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和分析各因素的動(dòng)態(tài)變化情況，及時(shí)調(diào)整預(yù)警指標(biāo)和閾值，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估和預(yù)警，從而為煤礦安全生產(chǎn)提供更加全面、有效的保障。1.1.3研究意義本研究致力于構(gòu)建基于層次分析法的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)，這對(duì)于煤礦行業(yè)的安全生產(chǎn)、管理水平提升以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。從降低事故風(fēng)險(xiǎn)角度來(lái)看，煤礦安全事故不僅造成了嚴(yán)重的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，還對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)負(fù)面影響。通過(guò)運(yùn)用層次分析法對(duì)煤礦安全生產(chǎn)中的各類風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行科學(xué)分析和評(píng)估，確定各因素的權(quán)重，能夠明確關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，智能預(yù)警系統(tǒng)可以針對(duì)性地對(duì)這些關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，能夠迅速發(fā)出預(yù)警信號(hào)，提醒煤礦企業(yè)及時(shí)采取有效的防范措施，從而將事故隱患消滅在萌芽狀態(tài)，極大地降低事故發(fā)生的概率，保障煤礦工人的生命安全和國(guó)家財(cái)產(chǎn)安全。例如，在瓦斯監(jiān)測(cè)方面，利用層次分析法確定瓦斯?jié)舛?、通風(fēng)狀況、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等因素對(duì)瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)的影響權(quán)重，智能預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)這些權(quán)重對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，當(dāng)瓦斯?jié)舛冉咏ｋU(xiǎn)閾值且通風(fēng)等其他因素也出現(xiàn)異常時(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警，促使企業(yè)采取加強(qiáng)通風(fēng)、檢查設(shè)備等措施，有效預(yù)防瓦斯爆炸事故的發(fā)生。在提高管理效率方面，傳統(tǒng)的煤礦安全管理方式往往依賴人工經(jīng)驗(yàn)和事后處理，存在信息傳遞不及時(shí)、決策缺乏科學(xué)性等問(wèn)題。基于層次分析法的智能預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、傳輸和分析，為管理人員提供全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的安全信息。管理人員可以根據(jù)系統(tǒng)提供的預(yù)警信息和分析報(bào)告，快速做出決策，合理調(diào)配資源，采取針對(duì)性的管理措施，從而提高安全管理的效率和科學(xué)性。例如，當(dāng)系統(tǒng)預(yù)警某區(qū)域的頂板壓力異常時(shí)，管理人員可以立即安排專業(yè)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘查，并調(diào)配支護(hù)設(shè)備和人員進(jìn)行加固處理，避免因決策不及時(shí)而導(dǎo)致頂板事故的發(fā)生。同時(shí)，系統(tǒng)還可以對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，總結(jié)安全管理中的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為制定更加科學(xué)合理的安全管理制度和措施提供參考依據(jù)。從促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)角度而言，煤炭行業(yè)正面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要任務(wù)，實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)的智能化、信息化是產(chǎn)業(yè)升級(jí)的重要方向。本研究構(gòu)建的智能預(yù)警系統(tǒng)融合了層次分析法、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，是煤炭行業(yè)智能化發(fā)展的具體體現(xiàn)。通過(guò)推廣應(yīng)用這一系統(tǒng)，可以帶動(dòng)煤礦企業(yè)在技術(shù)裝備、管理理念、人才培養(yǎng)等方面進(jìn)行全面升級(jí)，促進(jìn)煤炭行業(yè)向安全、高效、綠色、智能的方向發(fā)展。例如，為了配合智能預(yù)警系統(tǒng)的運(yùn)行，煤礦企業(yè)需要更新先進(jìn)的傳感器、通信設(shè)備和數(shù)據(jù)分析軟件，提升技術(shù)裝備水平；同時(shí)，企業(yè)管理人員和員工需要學(xué)習(xí)掌握新的技術(shù)和管理理念，提高自身素質(zhì)，從而推動(dòng)整個(gè)煤炭行業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和可持續(xù)發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)外研究進(jìn)展在煤礦安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，國(guó)外起步較早，取得了一系列具有重要價(jià)值的成果。20世紀(jì)60年代起，隨著科技的不斷進(jìn)步，煤礦安全監(jiān)測(cè)技術(shù)經(jīng)歷了多次重大變革。早期的法國(guó)CTT63/64煤礦監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和波蘭CMC-1型礦井安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用空分制傳輸信息，雖然在當(dāng)時(shí)具有開(kāi)創(chuàng)性意義，但存在傳輸效率低、信息容量有限等問(wèn)題。隨后，德國(guó)西門子公司TST系統(tǒng)和FH公司TF200系統(tǒng)采用頻分制傳輸信息，大大減少了傳輸電纜芯數(shù)，提高了傳輸效率，為煤礦安全監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)。1976年英國(guó)煤礦研究所的MINOS煤礦監(jiān)控系統(tǒng)以時(shí)分制為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)膠帶輸送、井下環(huán)境監(jiān)測(cè)、供電供水和洗煤廠等多方面的監(jiān)控，功能更加全面，應(yīng)用范圍也進(jìn)一步擴(kuò)大。進(jìn)入80年代，計(jì)算機(jī)技術(shù)、大規(guī)模集成電路技術(shù)和數(shù)據(jù)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，推動(dòng)煤礦安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)向以分布式微處理機(jī)為基礎(chǔ)、開(kāi)放性、集成性和網(wǎng)絡(luò)化為特征的方向發(fā)展，如美國(guó)MSA公司的DAN6400系統(tǒng)，具備更強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力和更高的可靠性，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)煤礦生產(chǎn)過(guò)程的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。在預(yù)警模型研究方面，國(guó)外學(xué)者運(yùn)用多種先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建了多種類型的預(yù)警模型?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)警模型得到了廣泛應(yīng)用和深入研究。通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，這些模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)特征，建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全事故的有效預(yù)測(cè)。例如，支持向量機(jī)（SVM）模型在處理小樣本、非線性問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出良好的性能，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)?fù)雜的煤礦安全數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，預(yù)測(cè)事故的發(fā)生概率和發(fā)展趨勢(shì)。此外，時(shí)間序列分析模型也被用于煤礦安全預(yù)警，通過(guò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，提前發(fā)現(xiàn)安全隱患。如ARIMA模型能夠?qū)哂衅椒€(wěn)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的安全指標(biāo)變化情況，為煤礦企業(yè)采取預(yù)防措施提供依據(jù)。層次分析法在煤礦安全領(lǐng)域的應(yīng)用也取得了顯著成果。國(guó)外學(xué)者將層次分析法與其他方法相結(jié)合，對(duì)煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)估。有學(xué)者將層次分析法與模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合，充分發(fā)揮層次分析法在確定指標(biāo)權(quán)重方面的優(yōu)勢(shì)和模糊綜合評(píng)價(jià)法在處理模糊信息方面的特長(zhǎng)，對(duì)煤礦瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。通過(guò)建立層次結(jié)構(gòu)模型，確定各影響因素的權(quán)重，再運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到了較為準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果，為煤礦瓦斯治理提供了科學(xué)依據(jù)。還有學(xué)者將層次分析法與故障樹(shù)分析（FTA）相結(jié)合，對(duì)煤礦通風(fēng)系統(tǒng)故障進(jìn)行分析和評(píng)估。利用故障樹(shù)分析找出通風(fēng)系統(tǒng)故障的各種可能原因，然后運(yùn)用層次分析法確定各原因的相對(duì)重要性權(quán)重，從而有針對(duì)性地采取措施，提高通風(fēng)系統(tǒng)的可靠性和安全性。1.2.2國(guó)內(nèi)研究動(dòng)態(tài)國(guó)內(nèi)在煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)相關(guān)研究方面同樣成果豐碩。在監(jiān)測(cè)技術(shù)上，我國(guó)緊跟國(guó)際步伐，不斷創(chuàng)新發(fā)展。20世紀(jì)80年代初，我國(guó)從國(guó)外引進(jìn)了一批先進(jìn)的安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，如CMC-1、DAN6400等，這些系統(tǒng)的引進(jìn)為我國(guó)煤礦安全監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)支持。在此基礎(chǔ)上，我國(guó)科研人員結(jié)合國(guó)內(nèi)煤礦的實(shí)際情況，進(jìn)行了大量的研發(fā)工作。先后研發(fā)出KJ1、KJ2、KJ4等第一批煤礦安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，這些系統(tǒng)采用分布式結(jié)構(gòu)和時(shí)分制頻帶或基帶傳輸方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)煤礦井下環(huán)境參數(shù)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的初步監(jiān)測(cè)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，20世紀(jì)90年代以后，我國(guó)陸續(xù)研發(fā)出KJ95、KJ90、KJ101、KJF2000等具有國(guó)際先進(jìn)水平的監(jiān)控系統(tǒng)，這些系統(tǒng)采用Windows等操作系統(tǒng)，具備智能化水平高、響應(yīng)速度快、瓦斯風(fēng)電閉鎖、區(qū)域聯(lián)網(wǎng)等顯著特點(diǎn)，部分監(jiān)控系統(tǒng)還采用了光纖傳輸，大大提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群头€(wěn)定性。在預(yù)警模型構(gòu)建方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者結(jié)合我國(guó)煤礦的特點(diǎn)，提出了多種創(chuàng)新的方法和模型。有學(xué)者提出了基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦安全預(yù)警模型，該模型利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)煤礦生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全事故的精準(zhǔn)預(yù)警。通過(guò)對(duì)瓦斯?jié)舛?、一氧化碳濃度、頂板壓力、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等多源數(shù)據(jù)的綜合分析，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患，并發(fā)出預(yù)警信號(hào)。還有學(xué)者構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的煤礦安全預(yù)警模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。CNN模型在圖像識(shí)別和特征提取方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)γ旱V井下的視頻圖像進(jìn)行分析，識(shí)別出異常情況，如人員違規(guī)操作、設(shè)備故障等；RNN模型則擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，能夠?qū)γ旱V安全指標(biāo)的時(shí)間序列進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，提前預(yù)警事故的發(fā)生。在層次分析法的應(yīng)用研究中，國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的實(shí)際需求，不斷拓展其應(yīng)用領(lǐng)域和深度。有學(xué)者運(yùn)用層次分析法對(duì)煤礦安全管理體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)建立層次結(jié)構(gòu)模型，從安全管理制度、人員安全素質(zhì)、設(shè)備安全狀態(tài)、環(huán)境安全條件等多個(gè)方面對(duì)煤礦安全管理體系進(jìn)行全面評(píng)估，確定各方面的相對(duì)重要性權(quán)重，找出安全管理體系中存在的薄弱環(huán)節(jié)，為改進(jìn)安全管理提供了科學(xué)依據(jù)。還有學(xué)者將層次分析法應(yīng)用于煤礦安全投資決策，通過(guò)對(duì)安全投資的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、安全效益等多個(gè)因素進(jìn)行分析和評(píng)估，確定各因素的權(quán)重，從而合理分配安全投資資金，提高安全投資的效益。盡管國(guó)內(nèi)在煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)的研究方面取得了一定的成果，但仍存在一些問(wèn)題和不足。在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性方面，由于煤礦井下環(huán)境復(fù)雜，傳感器容易受到電磁干擾、粉塵、濕度等因素的影響，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)誤差或失真，影響了預(yù)警的準(zhǔn)確性。在預(yù)警模型的適應(yīng)性方面，現(xiàn)有的預(yù)警模型大多是基于特定的煤礦生產(chǎn)條件和數(shù)據(jù)樣本建立的，對(duì)于不同地質(zhì)條件、開(kāi)采工藝和管理水平的煤礦，模型的適應(yīng)性較差，難以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)安全事故。在多源數(shù)據(jù)融合方面，煤礦安全生產(chǎn)涉及到大量的多源數(shù)據(jù)，如地質(zhì)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)等，目前的數(shù)據(jù)融合技術(shù)還不夠成熟，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)多源數(shù)據(jù)的高效融合和分析，無(wú)法充分發(fā)揮多源數(shù)據(jù)的綜合優(yōu)勢(shì)。此外，在系統(tǒng)的智能化水平和易用性方面，現(xiàn)有的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)還存在一定的提升空間，需要進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，提高系統(tǒng)的智能化程度，同時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)和操作流程，提高系統(tǒng)的易用性和用戶體驗(yàn)。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究圍繞基于層次分析法的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)展開(kāi)，核心內(nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面。層次分析法原理剖析：深入研究層次分析法的基本原理、操作步驟以及獨(dú)特特點(diǎn)。詳細(xì)闡釋如何將復(fù)雜的煤礦安全生產(chǎn)問(wèn)題拆解為相互關(guān)聯(lián)的多個(gè)層次，以及如何構(gòu)建判斷矩陣，通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)運(yùn)算確定各因素的權(quán)重。同時(shí)，對(duì)層次分析法在處理復(fù)雜決策問(wèn)題時(shí)所展現(xiàn)出的定性與定量分析有機(jī)結(jié)合、系統(tǒng)靈活簡(jiǎn)潔等顯著優(yōu)勢(shì)進(jìn)行深入探討，為后續(xù)將其應(yīng)用于煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)奠定堅(jiān)實(shí)的理論根基。預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建：全面分析影響煤礦安全生產(chǎn)的各類因素，這些因素涵蓋人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等多個(gè)維度。在人員方面，考慮礦工的操作技能水平、安全意識(shí)高低、工作經(jīng)驗(yàn)豐富程度等；設(shè)備維度，關(guān)注設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)是否良好、維護(hù)保養(yǎng)是否及時(shí)、老化磨損程度等；環(huán)境因素包括礦井內(nèi)的瓦斯?jié)舛?、一氧化碳含量、溫度、濕度、頂板穩(wěn)定性等；管理層面，涉及安全管理制度的完善程度、執(zhí)行力度強(qiáng)弱、安全培訓(xùn)的有效性、監(jiān)督檢查是否到位等。依據(jù)科學(xué)性、全面性、可操作性、獨(dú)立性等原則，篩選出具有代表性的關(guān)鍵指標(biāo)，構(gòu)建科學(xué)合理的煤礦安全生產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。運(yùn)用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重，明確各因素對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的相對(duì)重要程度，為智能預(yù)警系統(tǒng)提供精準(zhǔn)的指標(biāo)依據(jù)。智能預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)：依據(jù)煤礦安全生產(chǎn)的實(shí)際需求和特點(diǎn)，精心設(shè)計(jì)基于層次分析法的智能預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)。該架構(gòu)涵蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、分析以及預(yù)警等多個(gè)核心模塊。在數(shù)據(jù)采集模塊，采用先進(jìn)的傳感器技術(shù)，如瓦斯傳感器、一氧化碳傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，實(shí)時(shí)獲取煤礦生產(chǎn)過(guò)程中的各類數(shù)據(jù)。傳輸模塊利用有線和無(wú)線通信技術(shù)，如光纖、5G、Wi-Fi等，確保數(shù)據(jù)能夠快速、穩(wěn)定地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。存儲(chǔ)模塊運(yùn)用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，如Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)等，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)和管理。分析模塊借助數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)算法，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，提取其中的潛在規(guī)律和特征。預(yù)警模塊根據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合預(yù)先設(shè)定的預(yù)警閾值，及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)出預(yù)警信號(hào)。詳細(xì)闡述各模塊的功能、實(shí)現(xiàn)方式以及相互之間的協(xié)同工作機(jī)制，確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證：選用合適的硬件設(shè)備和軟件平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)。硬件設(shè)備包括傳感器、數(shù)據(jù)采集器、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等，軟件平臺(tái)涵蓋操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析軟件、預(yù)警軟件等。對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試，全面檢測(cè)系統(tǒng)的功能完整性、性能可靠性、穩(wěn)定性、兼容性等方面。通過(guò)實(shí)際案例對(duì)系統(tǒng)的預(yù)警效果進(jìn)行驗(yàn)證，將系統(tǒng)應(yīng)用于實(shí)際煤礦生產(chǎn)場(chǎng)景中，對(duì)比系統(tǒng)預(yù)警結(jié)果與實(shí)際發(fā)生的安全事故情況，評(píng)估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和有效性。根據(jù)測(cè)試和驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，不斷提升系統(tǒng)的性能和預(yù)警能力，使其能夠更好地滿足煤礦安全生產(chǎn)的實(shí)際需求。1.3.2研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。文獻(xiàn)研究法：廣泛收集和深入整理國(guó)內(nèi)外與煤礦安全生產(chǎn)、層次分析法、智能預(yù)警系統(tǒng)相關(guān)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、研究報(bào)告、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、政策法規(guī)等資料。通過(guò)對(duì)這些資料的系統(tǒng)分析和綜合歸納，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問(wèn)題，為研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)借鑒。例如，在研究層次分析法的應(yīng)用時(shí)，查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)，了解其在不同領(lǐng)域的成功應(yīng)用案例和改進(jìn)方法，為將其應(yīng)用于煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)提供思路和參考。案例分析法：選取多個(gè)具有代表性的煤礦企業(yè)作為研究案例，深入分析這些企業(yè)在安全生產(chǎn)管理方面的實(shí)際情況、存在的問(wèn)題以及所采取的措施。通過(guò)對(duì)實(shí)際案例的詳細(xì)剖析，總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)和失敗教訓(xùn)，驗(yàn)證所構(gòu)建的智能預(yù)警系統(tǒng)的可行性和有效性。例如，對(duì)某煤礦企業(yè)在引入基于層次分析法的智能預(yù)警系統(tǒng)前后的安全生產(chǎn)狀況進(jìn)行對(duì)比分析，觀察系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)事故預(yù)防和安全管理的作用，從而進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)。模型構(gòu)建法：基于層次分析法的原理，構(gòu)建煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和智能預(yù)警模型。通過(guò)對(duì)影響煤礦安全生產(chǎn)的各類因素進(jìn)行系統(tǒng)分析和量化處理，確定各因素的權(quán)重，建立科學(xué)合理的數(shù)學(xué)模型。利用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，不斷優(yōu)化模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型時(shí)，通過(guò)專家打分和數(shù)據(jù)分析，確定人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等因素的權(quán)重，從而對(duì)煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，為智能預(yù)警提供依據(jù)。二、層次分析法原理與煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分析2.1層次分析法基本原理2.1.1層次分析法概述層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡(jiǎn)稱AHP）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，由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty教授于20世紀(jì)70年代初期提出。該方法的核心在于將復(fù)雜的決策問(wèn)題分解為多個(gè)層次，通過(guò)對(duì)各層次因素的兩兩比較，確定其相對(duì)重要性權(quán)重，從而為決策提供科學(xué)依據(jù)。層次分析法的發(fā)展歷程豐富且具有重要意義。其起源于Saaty教授為美國(guó)國(guó)防部研究“根據(jù)各個(gè)工業(yè)部門對(duì)國(guó)家福利的貢獻(xiàn)大小而進(jìn)行電力分配”課題，之后在解決各類復(fù)雜決策問(wèn)題中不斷完善和發(fā)展。自20世紀(jì)80年代被引入我國(guó)后，迅速在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，如能源系統(tǒng)分析、城市規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)管理、科研評(píng)價(jià)等，為各領(lǐng)域的決策提供了有效的方法支持。該方法的基本思想是把一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)決策問(wèn)題視為一個(gè)系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多個(gè)目標(biāo)或準(zhǔn)則，進(jìn)而分解為多指標(biāo)（或準(zhǔn)則、約束）的若干層次。通過(guò)定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序（權(quán)數(shù)）和總排序，以作為目標(biāo)（多指標(biāo)）、多方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法。以假期旅游選擇目的地為例，假設(shè)要在A、B、C三個(gè)旅游勝地中做出選擇，首先需要確定景色、費(fèi)用、居住、飲食、旅途條件等準(zhǔn)則在個(gè)人心目中的重要程度比重。若個(gè)人經(jīng)濟(jì)寬綽且熱愛(ài)旅游，可能更看重景色條件；而平素儉樸或手頭拮據(jù)的人則會(huì)優(yōu)先考慮費(fèi)用；中老年旅游者可能會(huì)對(duì)居住、飲食等條件給予較大關(guān)注。接著，就每一個(gè)準(zhǔn)則對(duì)三個(gè)地點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比，比如A景色最好，B次之；B費(fèi)用最低，C次之；C居住等條件較好等等。最后，將這兩個(gè)層次的比較判斷進(jìn)行綜合，從而在A、B、C中確定最佳旅游地點(diǎn)。這種思維方式與人們對(duì)復(fù)雜決策問(wèn)題的思維、判斷過(guò)程大體一致，能夠?qū)?fù)雜問(wèn)題條理化、層次化，使決策者可以更加系統(tǒng)地分析和解決問(wèn)題。2.1.2層次分析法的計(jì)算步驟建立層次結(jié)構(gòu)模型：在深入剖析實(shí)際問(wèn)題的基礎(chǔ)上，將相關(guān)因素依據(jù)不同屬性自上而下分解為若干層次。最高層為目標(biāo)層，通常僅有1個(gè)因素，它代表著決策的最終目的，如在煤礦安全生產(chǎn)中，目標(biāo)層可以是實(shí)現(xiàn)煤礦安全生產(chǎn)的最大化。最下層是方案或?qū)ο髮樱w了決策時(shí)可供選擇的具體方案或?qū)ο螅玑槍?duì)煤礦瓦斯治理的不同措施。中間層為準(zhǔn)則或指標(biāo)層，包含了為實(shí)現(xiàn)總目標(biāo)而需考量的各種準(zhǔn)則或因素，以及具體衡量這些準(zhǔn)則或因素的指標(biāo)，像在煤礦安全生產(chǎn)中，人員安全素質(zhì)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境安全條件、安全管理制度等都可作為準(zhǔn)則層因素，而礦工的操作技能水平、設(shè)備的故障率、瓦斯?jié)舛?、安全培?xùn)的有效性等則可作為指標(biāo)層內(nèi)容。同一層的諸因素從屬于上一層的因素或?qū)ι蠈右蛩赜杏绊?，同時(shí)又支配下一層的因素或受到下層因素的作用。當(dāng)準(zhǔn)則過(guò)多（譬如多于9個(gè)）時(shí)，應(yīng)進(jìn)一步分解出子準(zhǔn)則層，以確保層次結(jié)構(gòu)的合理性和清晰性，便于后續(xù)的分析和計(jì)算。構(gòu)造判斷矩陣：從層次結(jié)構(gòu)模型的第2層開(kāi)始，對(duì)于從屬于（或影響）上一層每個(gè)因素的同一層諸因素，采用成對(duì)比較法和1-9比較尺度構(gòu)造成對(duì)比較矩陣。在確定各層次各因素之間的權(quán)重時(shí)，為了使結(jié)果更具說(shuō)服力和準(zhǔn)確性，避免單純定性結(jié)果不易被接受的問(wèn)題，Santy等人提出一致矩陣法，即不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較。對(duì)此時(shí)采用相對(duì)尺度，以盡可能減少性質(zhì)不同的諸因素相互比較的困難，提高準(zhǔn)確度。例如，對(duì)某一準(zhǔn)則下的各方案進(jìn)行兩兩對(duì)比，并按其重要性程度評(píng)定等級(jí)。若用a_{ij}表示要素i與要素j重要性比較結(jié)果，Saaty給出了9個(gè)重要性等級(jí)及其賦值。a_{ij}=1，表示元素i與元素j對(duì)上一層次因素的重要性相同；a_{ij}=3，表示元素i比元素j略重要；a_{ij}=5，表示元素i比元素j重要；a_{ij}=7，表示元素i比元素j重要得多；a_{ij}=9，表示元素i比元素j極其重要；a_{ij}=2n（n=1,2,3,4），表示元素i與j的重要性介于a_{ij}=2n-1與a_{ij}=2n+1之間；當(dāng)且僅當(dāng)a_{ji}=\frac{1}{n}（n=1,2,\cdots,9）。按兩兩比較結(jié)果構(gòu)成的矩陣稱作判斷矩陣，判斷矩陣具有a_{ij}=\frac{1}{a_{ji}}（i,j=1,2,\cdots,n），且a_{ii}=1的性質(zhì)。例如，在評(píng)估煤礦安全管理體系時(shí)，對(duì)于準(zhǔn)則層中的人員安全素質(zhì)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)兩個(gè)因素，若認(rèn)為人員安全素質(zhì)比設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)略重要，則在判斷矩陣中對(duì)應(yīng)的a_{人員,設(shè)備}=3，a_{設(shè)備,人員}=\frac{1}{3}。層次單排序及其一致性檢驗(yàn)：對(duì)應(yīng)于判斷矩陣最大特征根\lambda_{max}的特征向量，經(jīng)歸一化（使向量中各元素之和等于1）后記為W。W的元素為同一層次因素對(duì)于上一層次因素某因素相對(duì)重要性的排序權(quán)值，這一過(guò)程即為層次單排序。為了確認(rèn)層次單排序的可靠性，需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。其中，n階一致陣的唯一非零特征根為n；n階正互反陣A的最大特征根\lambda_{max}\geqn，當(dāng)且僅當(dāng)\lambda_{max}=n時(shí)，A為一致矩陣。由于\lambda_{max}連續(xù)地依賴于a_{ij}，則\lambda_{max}比n大得越多，A的不一致性越嚴(yán)重。一致性指標(biāo)用CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}計(jì)算，CI越小，說(shuō)明一致性越大。用最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量作為被比較因素對(duì)上層某因素影響程度的權(quán)向量，其不一致程度越大，引起的判斷誤差越大。因而可以用CI數(shù)值的大小來(lái)衡量A的不一致程度。定義一致性指標(biāo)為CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，當(dāng)CI=0時(shí)，有完全的一致性；CI接近于0時(shí)，有滿意的一致性；CI越大，不一致越嚴(yán)重。為衡量CI的大小，引入隨機(jī)一致性指標(biāo)RI，其值與判斷矩陣的階數(shù)有關(guān)，一般情況下，矩陣階數(shù)越大，則出現(xiàn)一致性隨機(jī)偏離的可能性也越大。在進(jìn)行一致性檢驗(yàn)時(shí)，還需將CI和隨機(jī)一致性指標(biāo)RI進(jìn)行比較，得出檢驗(yàn)系數(shù)CR=\frac{CI}{RI}。一般認(rèn)為，如果CR\lt0.1，則認(rèn)為該判斷矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)，否則就不具有滿意一致性，需要重新調(diào)整判斷矩陣，直至通過(guò)一致性檢驗(yàn)為止。層次總排序及其一致性檢驗(yàn)：計(jì)算某一層次所有因素對(duì)于最高層（總目標(biāo)）相對(duì)重要性的權(quán)值，這一過(guò)程被稱為層次總排序。它是從最高層次到最低層次依次進(jìn)行的。首先，根據(jù)層次單排序得到的結(jié)果，計(jì)算出下一層次因素對(duì)本層次因素的相對(duì)重要性權(quán)重向量。然后，通過(guò)加權(quán)求和的方式，將下一層次因素對(duì)本層次因素的權(quán)重與本層次因素對(duì)更高層次因素的權(quán)重進(jìn)行綜合計(jì)算，從而得到下一層次因素對(duì)最高層因素的相對(duì)重要性權(quán)重。在進(jìn)行層次總排序后，同樣需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。其檢驗(yàn)方法與層次單排序的一致性檢驗(yàn)類似，通過(guò)計(jì)算層次總排序的一致性指標(biāo)CI_{總}(cāng)、隨機(jī)一致性指標(biāo)RI_{總}(cāng)和一致性比率CR_{總}(cāng)來(lái)判斷。若CR_{總}(cāng)\lt0.1，則認(rèn)為層次總排序的結(jié)果具有滿意的一致性，否則需要重新考慮模型或重新構(gòu)造那些一致性比率較大的判斷矩陣，以確保層次總排序結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。通過(guò)層次總排序及其一致性檢驗(yàn)，可以得到各方案或?qū)ο髮?duì)于總目標(biāo)的綜合重要性排序，為最終的決策提供科學(xué)、合理的依據(jù)。2.2煤礦安全生產(chǎn)面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)2.2.1自然因素風(fēng)險(xiǎn)煤礦開(kāi)采過(guò)程中，自然因素風(fēng)險(xiǎn)是威脅安全生產(chǎn)的重要因素之一，其中瓦斯、水害、火災(zāi)、頂板等災(zāi)害尤為突出。瓦斯作為煤礦安全生產(chǎn)的重大隱患，具有極大的危險(xiǎn)性。瓦斯是在煤炭形成過(guò)程中產(chǎn)生的一種混合氣體，主要成分是甲烷，其爆炸界限通常為5%-16%。當(dāng)?shù)V井內(nèi)瓦斯?jié)舛忍幱诒ń缦迌?nèi)，且遇到火源時(shí)，就極易引發(fā)爆炸事故。瓦斯爆炸會(huì)產(chǎn)生高溫、高壓和強(qiáng)大的沖擊波，不僅會(huì)瞬間造成大量人員傷亡，還會(huì)嚴(yán)重破壞礦井內(nèi)的設(shè)備和設(shè)施，導(dǎo)致巷道坍塌、通風(fēng)系統(tǒng)癱瘓等，給救援工作帶來(lái)極大困難。例如，2005年2月14日，遼寧阜新礦業(yè)（集團(tuán)）有限責(zé)任公司孫家灣煤礦海州立井發(fā)生特別重大瓦斯爆炸事故，造成214人死亡，30人受傷，直接經(jīng)濟(jì)損失4968.9萬(wàn)元。事故的直接原因是沖擊地壓造成3316風(fēng)道外段大量瓦斯異常涌出，3316風(fēng)道里段掘進(jìn)工作面局部停風(fēng)造成瓦斯積聚，瓦斯?jié)舛冗_(dá)到爆炸界限，工人違章帶電檢修，產(chǎn)生電火花引爆瓦斯。除了爆炸風(fēng)險(xiǎn)，瓦斯還可能導(dǎo)致人員窒息。當(dāng)?shù)V井內(nèi)瓦斯?jié)舛冗^(guò)高時(shí)，會(huì)使空氣中的氧氣含量降低，當(dāng)氧氣含量低于12%時(shí)，人就會(huì)因缺氧而窒息昏迷，甚至死亡。水害也是煤礦安全生產(chǎn)面臨的嚴(yán)重威脅。礦井水的來(lái)源廣泛，包括地表水、地下水、老空水等。地表水如河流、湖泊、水庫(kù)等，在暴雨、洪水等極端天氣條件下，可能會(huì)通過(guò)井口、塌陷區(qū)等通道涌入礦井。地下水是存在于巖石孔隙、裂隙中的水，由于煤礦開(kāi)采破壞了原有的地質(zhì)結(jié)構(gòu)，地下水的水位和流向可能發(fā)生改變，從而對(duì)礦井形成威脅。老空水是指采空區(qū)或廢棄巷道內(nèi)積聚的水，這些水通常含有大量的有害物質(zhì)，如硫化氫、二氧化碳等，且水量和水壓難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。水害事故一旦發(fā)生，可能會(huì)造成礦井被淹，設(shè)備被損壞，人員被困等嚴(yán)重后果。2007年8月17日，山東華源礦業(yè)有限公司發(fā)生潰水事故，由于突降暴雨，柴汶河水位暴漲漫溢決口，洪水通過(guò)決口處的采空區(qū)塌陷坑涌入井下，導(dǎo)致172人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失5284萬(wàn)元。水害不僅會(huì)對(duì)人員和設(shè)備造成直接損失，還可能引發(fā)其他次生災(zāi)害，如頂板垮塌、瓦斯積聚等，進(jìn)一步加劇事故的危害程度?；馂?zāi)也是煤礦生產(chǎn)中不容忽視的風(fēng)險(xiǎn)。煤礦火災(zāi)分為內(nèi)因火災(zāi)和外因火災(zāi)。內(nèi)因火災(zāi)是由煤炭自燃引起的，煤炭具有自燃傾向性，在適宜的條件下，如氧氣充足、散熱不良等，煤炭會(huì)發(fā)生氧化反應(yīng)，產(chǎn)生熱量，當(dāng)熱量積聚到一定程度時(shí)，就會(huì)引發(fā)自燃。外因火災(zāi)則是由外部火源引起的，如電氣設(shè)備故障、明火作業(yè)、爆破等。煤礦火災(zāi)不僅會(huì)造成煤炭資源的損失，還會(huì)產(chǎn)生大量的有害氣體，如一氧化碳、二氧化碳等，這些氣體彌漫在礦井內(nèi)，會(huì)導(dǎo)致人員中毒窒息?；馂?zāi)還可能引發(fā)瓦斯爆炸、煤塵爆炸等更為嚴(yán)重的事故，對(duì)礦井的安全生產(chǎn)造成毀滅性打擊。例如，2010年3月1日，內(nèi)蒙古自治區(qū)烏海市駱駝山煤礦發(fā)生火災(zāi)事故，造成32人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失4853萬(wàn)元。事故的直接原因是該礦16層回風(fēng)大巷掘進(jìn)工作面遇煤層隱伏火區(qū)，在未采取有效探火、滅火措施的情況下，繼續(xù)組織生產(chǎn)，引發(fā)火災(zāi)，產(chǎn)生大量一氧化碳等有毒有害氣體，造成人員中毒窒息死亡。頂板事故是煤礦開(kāi)采過(guò)程中較為常見(jiàn)的事故類型。隨著煤炭開(kāi)采深度和強(qiáng)度的增加，頂板所承受的壓力也越來(lái)越大，容易發(fā)生垮塌事故。頂板事故的發(fā)生與多種因素有關(guān)，如地質(zhì)構(gòu)造、開(kāi)采方法、支護(hù)方式等。在地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜的區(qū)域，如斷層、褶皺等，頂板的穩(wěn)定性較差，容易發(fā)生垮塌。不合理的開(kāi)采方法，如過(guò)度開(kāi)采、超采等，會(huì)破壞頂板的力學(xué)平衡，增加頂板事故的發(fā)生概率。支護(hù)方式不當(dāng)，如支護(hù)強(qiáng)度不足、支護(hù)不及時(shí)等，也會(huì)導(dǎo)致頂板失去支撐而垮塌。頂板事故會(huì)造成巷道堵塞、設(shè)備損壞，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致人員傷亡。2017年1月4日，山西省蒲縣宏源集團(tuán)北峪煤業(yè)有限公司發(fā)生頂板事故，造成8人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失804.8萬(wàn)元。事故的直接原因是該礦4-205回風(fēng)順槽掘進(jìn)工作面過(guò)陷落柱期間，未采取有效支護(hù)措施，在頂板壓力作用下，巷道頂部突然垮落，將正在作業(yè)的8名工人掩埋。2.2.2人為因素風(fēng)險(xiǎn)在煤礦安全生產(chǎn)的復(fù)雜體系中，人為因素風(fēng)險(xiǎn)占據(jù)著突出位置，人員違規(guī)操作、安全意識(shí)淡薄以及管理不善等人為因素，成為引發(fā)安全事故的關(guān)鍵導(dǎo)火索。人員違規(guī)操作是導(dǎo)致煤礦安全事故的直接原因之一。在煤礦生產(chǎn)過(guò)程中，涉及眾多復(fù)雜且危險(xiǎn)的操作環(huán)節(jié)，一旦工人違反操作規(guī)程，就極有可能引發(fā)嚴(yán)重后果。例如，在爆破作業(yè)中，未嚴(yán)格按照規(guī)定的裝藥量、起爆順序和安全距離進(jìn)行操作，可能引發(fā)爆炸事故，不僅會(huì)對(duì)作業(yè)人員自身造成傷害，還可能波及周圍的人員和設(shè)備。2018年11月25日，黑龍江龍煤鶴崗礦業(yè)有限責(zé)任公司峻德煤礦發(fā)生一起爆破事故，造成5人死亡。經(jīng)調(diào)查，事故原因是爆破工在執(zhí)行爆破任務(wù)時(shí)，違反爆破作業(yè)規(guī)程，未檢查炮眼內(nèi)的瓦斯?jié)舛?，使用不合格的炸藥和雷管，?dǎo)致爆破時(shí)發(fā)生爆炸。在電氣設(shè)備操作方面，帶電檢修、違規(guī)使用非防爆電氣設(shè)備等行為，容易引發(fā)電火花，進(jìn)而點(diǎn)燃瓦斯、煤塵等可燃物質(zhì)，引發(fā)爆炸或火災(zāi)事故。一些工人在操作設(shè)備時(shí)，為了追求效率或圖方便，擅自簡(jiǎn)化操作流程，忽視安全防護(hù)措施，如在提升運(yùn)輸過(guò)程中，未正確連接礦車、超速行駛等，都可能導(dǎo)致設(shè)備故障或事故的發(fā)生。安全意識(shí)淡薄是人為因素風(fēng)險(xiǎn)的又一重要體現(xiàn)。部分煤礦工人對(duì)安全生產(chǎn)的重要性認(rèn)識(shí)不足，缺乏必要的安全知識(shí)和技能培訓(xùn)，在工作中存在僥幸心理，對(duì)安全規(guī)章制度視而不見(jiàn)。他們可能在未采取任何防護(hù)措施的情況下進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域作業(yè)，或者在瓦斯?jié)舛瘸瑯?biāo)的情況下繼續(xù)工作，全然不顧潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。一些工人在工作中注意力不集中，疲勞作業(yè)，也是導(dǎo)致事故發(fā)生的重要原因。2019年4月24日，山西樓俊礦業(yè)集團(tuán)泰業(yè)煤業(yè)有限公司發(fā)生一起運(yùn)輸事故，造成4人死亡。事故原因是一名運(yùn)輸工在操作刮板輸送機(jī)時(shí)，因疲勞作業(yè)，注意力不集中，未及時(shí)發(fā)現(xiàn)刮板輸送機(jī)鏈條斷裂，導(dǎo)致鏈條甩出，擊中正在附近作業(yè)的其他3名工人，造成4人死亡。此外，煤礦企業(yè)對(duì)員工的安全教育培訓(xùn)工作不到位，也是導(dǎo)致員工安全意識(shí)淡薄的重要因素。一些企業(yè)為了節(jié)省成本，縮短培訓(xùn)時(shí)間，減少培訓(xùn)內(nèi)容，導(dǎo)致員工對(duì)安全知識(shí)一知半解，無(wú)法在實(shí)際工作中正確應(yīng)對(duì)各種安全風(fēng)險(xiǎn)。管理不善是人為因素風(fēng)險(xiǎn)的深層次原因。部分煤礦企業(yè)安全管理制度不完善，存在漏洞和缺陷，導(dǎo)致安全管理工作無(wú)章可循。一些企業(yè)雖然制定了安全管理制度，但在執(zhí)行過(guò)程中缺乏有效的監(jiān)督和考核機(jī)制，使得制度形同虛設(shè)。安全管理人員配備不足、素質(zhì)不高，無(wú)法對(duì)煤礦生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行全面、有效的監(jiān)督和管理。在一些煤礦企業(yè)中，安全管理人員數(shù)量不足，無(wú)法滿足實(shí)際工作的需要，導(dǎo)致一些安全隱患無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和整改。部分安全管理人員缺乏專業(yè)知識(shí)和管理經(jīng)驗(yàn)，在面對(duì)復(fù)雜的安全問(wèn)題時(shí)，無(wú)法做出正確的判斷和決策。2020年10月20日，山西省襄汾縣陶寺鄉(xiāng)陳莊村聚仙飯店發(fā)生坍塌事故，造成29人死亡，7人重傷，21人輕傷。雖然這起事故并非發(fā)生在煤礦領(lǐng)域，但也反映出管理不善的嚴(yán)重后果。在煤礦企業(yè)中，類似的管理問(wèn)題同樣存在，如對(duì)設(shè)備的維護(hù)保養(yǎng)管理不善，導(dǎo)致設(shè)備老化、損壞，增加了事故發(fā)生的概率；對(duì)人員的管理不善，導(dǎo)致員工紀(jì)律松散，違規(guī)操作現(xiàn)象頻發(fā)。此外，煤礦企業(yè)在安全投入方面不足，也是管理不善的表現(xiàn)之一。一些企業(yè)為了追求經(jīng)濟(jì)效益，忽視安全投入，不愿意購(gòu)買先進(jìn)的安全設(shè)備和技術(shù)，導(dǎo)致煤礦安全生產(chǎn)條件得不到有效改善。2.2.3設(shè)備與技術(shù)因素風(fēng)險(xiǎn)在煤礦安全生產(chǎn)的復(fù)雜體系中，設(shè)備與技術(shù)因素風(fēng)險(xiǎn)不容忽視，設(shè)備老化、技術(shù)落后以及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不完善等問(wèn)題，給煤礦安全生產(chǎn)帶來(lái)了諸多隱患。設(shè)備老化是煤礦安全生產(chǎn)面臨的一個(gè)突出問(wèn)題。隨著煤礦開(kāi)采年限的增加，許多設(shè)備長(zhǎng)期處于高強(qiáng)度運(yùn)行狀態(tài)，磨損嚴(yán)重，性能下降，安全可靠性降低。一些煤礦的采掘設(shè)備，如采煤機(jī)、掘進(jìn)機(jī)等，由于長(zhǎng)時(shí)間使用，零部件磨損、老化，容易出現(xiàn)故障，影響正常生產(chǎn)。運(yùn)輸設(shè)備，如膠帶輸送機(jī)、刮板輸送機(jī)等，也存在輸送帶老化、托輥損壞等問(wèn)題，不僅會(huì)導(dǎo)致運(yùn)輸效率下降，還可能引發(fā)打滑、跑偏等事故，甚至引發(fā)火災(zāi)。通風(fēng)設(shè)備老化會(huì)導(dǎo)致通風(fēng)能力不足，無(wú)法滿足井下通風(fēng)需求，使瓦斯等有害氣體積聚，增加了瓦斯爆炸和人員窒息的風(fēng)險(xiǎn)。2019年6月10日，四川宜賓杉木樹(shù)煤礦發(fā)生透水事故，造成13人死亡，1人失聯(lián)。經(jīng)調(diào)查，事故原因之一是該礦排水設(shè)備老化，排水能力不足，在遇到突發(fā)涌水時(shí)，無(wú)法及時(shí)將水排出，導(dǎo)致礦井被淹。設(shè)備老化還會(huì)增加設(shè)備維修成本和維修難度，影響煤礦的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。技術(shù)落后也是制約煤礦安全生產(chǎn)的重要因素。部分煤礦企業(yè)仍然采用傳統(tǒng)的開(kāi)采技術(shù)和工藝，效率低下，安全風(fēng)險(xiǎn)高。在一些小型煤礦，仍然采用炮采等落后的采煤方法，這種方法不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大，生產(chǎn)效率低，而且在爆破過(guò)程中容易引發(fā)瓦斯爆炸、頂板垮塌等事故。在巷道支護(hù)方面，一些煤礦仍然采用木支護(hù)、金屬支架等傳統(tǒng)支護(hù)方式，這些支護(hù)方式的支護(hù)強(qiáng)度有限，無(wú)法滿足深部開(kāi)采和復(fù)雜地質(zhì)條件下的支護(hù)需求，容易導(dǎo)致頂板事故的發(fā)生。此外，一些煤礦在安全監(jiān)測(cè)技術(shù)方面也相對(duì)落后，無(wú)法及時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)到瓦斯、一氧化碳等有害氣體的濃度變化，以及設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，難以為安全生產(chǎn)提供有效的技術(shù)支持。例如，在瓦斯監(jiān)測(cè)方面，一些煤礦使用的瓦斯傳感器精度低、可靠性差，容易出現(xiàn)誤報(bào)警或漏報(bào)警的情況，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)瓦斯超限等安全隱患。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不完善同樣給煤礦安全生產(chǎn)帶來(lái)了隱患。煤礦安全生產(chǎn)需要實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)礦井內(nèi)的各種參數(shù)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患并采取相應(yīng)措施。然而，目前一些煤礦的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)存在覆蓋范圍不全、數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定、分析處理能力不足等問(wèn)題。部分煤礦的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)僅覆蓋了部分重點(diǎn)區(qū)域，對(duì)于一些偏遠(yuǎn)巷道、采空區(qū)等區(qū)域缺乏有效的監(jiān)測(cè)，容易形成監(jiān)測(cè)盲區(qū)，導(dǎo)致安全隱患無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定會(huì)導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)丟失或延遲，影響對(duì)安全隱患的及時(shí)判斷和處理。一些煤礦的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)處理和分析方面能力較弱，無(wú)法對(duì)大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)安全事故的發(fā)生趨勢(shì)，無(wú)法為安全生產(chǎn)決策提供有力支持。2021年1月10日，山東棲霞笏山金礦發(fā)生爆炸事故，造成10人死亡，1人失蹤。事故發(fā)生后，由于該礦監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不完善，無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確地掌握井下人員位置和生存狀況，給救援工作帶來(lái)了極大困難。此外，一些煤礦的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與其他安全管理系統(tǒng)之間缺乏有效的集成和聯(lián)動(dòng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)信息共享和協(xié)同工作，也降低了安全管理的效率和效果。2.3煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)的必要性與可行性2.3.1必要性分析事故預(yù)防的迫切需求：煤礦事故往往具有突發(fā)性和災(zāi)難性，一旦發(fā)生，將對(duì)人員生命、財(cái)產(chǎn)以及環(huán)境造成不可挽回的損失。瓦斯爆炸、透水、頂板坍塌等事故頻發(fā)，給社會(huì)帶來(lái)了沉重的傷痛。如2005年黑龍江七臺(tái)河?xùn)|風(fēng)煤礦特別重大煤塵爆炸事故，造成171人死亡，直接經(jīng)濟(jì)損失4293.1萬(wàn)元。這些事故不僅導(dǎo)致大量人員傷亡，還造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重影響了煤炭行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。傳統(tǒng)的安全管理方式多為事后處理，難以在事故發(fā)生前有效識(shí)別和控制潛在風(fēng)險(xiǎn)。而煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)煤礦生產(chǎn)過(guò)程中的各種參數(shù)和狀態(tài)，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患，并提前發(fā)出預(yù)警信號(hào)，為采取預(yù)防措施提供充足的時(shí)間，從而有效降低事故發(fā)生的概率，保障人員生命和財(cái)產(chǎn)安全。安全管理的現(xiàn)實(shí)需要：煤礦安全生產(chǎn)涉及眾多環(huán)節(jié)和復(fù)雜的因素，傳統(tǒng)的安全管理模式依賴人工經(jīng)驗(yàn)和定期檢查，存在信息獲取不及時(shí)、分析處理能力有限等問(wèn)題，難以滿足現(xiàn)代煤礦安全生產(chǎn)的要求。智能預(yù)警系統(tǒng)能夠整合人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等多方面的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)控。通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模型計(jì)算，系統(tǒng)可以對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估，為安全管理決策提供科學(xué)依據(jù)。例如，系統(tǒng)可以根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在故障，提前安排維修，避免設(shè)備故障引發(fā)事故；還可以對(duì)人員的違規(guī)操作行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，加強(qiáng)對(duì)人員的安全管理，提高安全管理的效率和水平。政策法規(guī)的明確要求：國(guó)家對(duì)煤礦安全生產(chǎn)高度重視，出臺(tái)了一系列嚴(yán)格的政策法規(guī)，要求煤礦企業(yè)加強(qiáng)安全生產(chǎn)管理，提高安全保障水平?！睹旱V安全規(guī)程》《安全生產(chǎn)法》等法律法規(guī)明確規(guī)定，煤礦企業(yè)必須建立健全安全生產(chǎn)責(zé)任制，加強(qiáng)安全技術(shù)培訓(xùn)，完善安全監(jiān)測(cè)監(jiān)控系統(tǒng)，及時(shí)消除安全隱患。煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)符合政策法規(guī)的要求，有助于煤礦企業(yè)落實(shí)安全生產(chǎn)主體責(zé)任，提高安全生產(chǎn)管理的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化水平。同時(shí)，政府監(jiān)管部門也可以通過(guò)智能預(yù)警系統(tǒng)對(duì)煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)督，加強(qiáng)對(duì)煤礦企業(yè)的監(jiān)管力度，確保政策法規(guī)的有效執(zhí)行。2.3.2可行性分析技術(shù)可行性：隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、傳感器等技術(shù)在煤礦領(lǐng)域的應(yīng)用日益成熟，為煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。先進(jìn)的傳感器技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)采集煤礦生產(chǎn)過(guò)程中的瓦斯?jié)舛取⒁谎趸紳舛?、溫度、濕度、頂板壓力等各種參數(shù)，并將這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備之間的互聯(lián)互通，使得數(shù)據(jù)的傳輸更加高效、穩(wěn)定。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)Ａ康谋O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、管理和分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)關(guān)系。人工智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行智能分析和預(yù)測(cè)，建立精準(zhǔn)的預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確預(yù)警。例如，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史瓦斯數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可以建立瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型，提前預(yù)測(cè)瓦斯?jié)舛鹊淖兓厔?shì)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)。此外，云計(jì)算技術(shù)為系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力，確保系統(tǒng)能夠高效運(yùn)行。數(shù)據(jù)可行性：煤礦在長(zhǎng)期的生產(chǎn)過(guò)程中積累了大量的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、人員操作數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)為智能預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)提供了豐富的數(shù)據(jù)源。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的整合和分析，可以深入了解煤礦生產(chǎn)過(guò)程中的各種規(guī)律和潛在風(fēng)險(xiǎn)，為預(yù)警模型的建立和優(yōu)化提供有力支持。同時(shí)，隨著傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，煤礦生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)采集更加全面、實(shí)時(shí)，能夠及時(shí)反映煤礦生產(chǎn)的實(shí)際情況，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。例如，通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，可以了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和健康狀況，預(yù)測(cè)設(shè)備故障的發(fā)生；對(duì)人員操作數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)人員的違規(guī)操作行為，加強(qiáng)對(duì)人員的安全管理。經(jīng)濟(jì)可行性：雖然建設(shè)煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)需要一定的前期投資，包括硬件設(shè)備購(gòu)置、軟件開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)集成、人員培訓(xùn)等費(fèi)用，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，該系統(tǒng)能夠有效降低事故發(fā)生率，減少因事故造成的人員傷亡賠償、財(cái)產(chǎn)損失、生產(chǎn)中斷等經(jīng)濟(jì)損失，具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益。例如，一起重大煤礦事故可能導(dǎo)致數(shù)千萬(wàn)元甚至上億元的經(jīng)濟(jì)損失，而智能預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)成本相對(duì)較低。同時(shí)，系統(tǒng)的應(yīng)用還可以提高生產(chǎn)效率，優(yōu)化資源配置，降低運(yùn)營(yíng)成本，進(jìn)一步提升煤礦企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。此外，政府對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的重視和支持，也可能為煤礦企業(yè)提供一定的政策扶持和資金補(bǔ)貼，降低企業(yè)的建設(shè)成本。管理可行性：煤礦企業(yè)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)建立了相對(duì)完善的安全生產(chǎn)管理制度和管理體系，為智能預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)和運(yùn)行提供了良好的管理基礎(chǔ)。企業(yè)管理層對(duì)安全生產(chǎn)的重視程度不斷提高，愿意投入資源來(lái)提升安全生產(chǎn)水平。同時(shí)，煤礦企業(yè)擁有一批專業(yè)的技術(shù)人員和管理人員，他們具備一定的信息技術(shù)知識(shí)和安全生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)，能夠較好地理解和應(yīng)用智能預(yù)警系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)相關(guān)人員的培訓(xùn)和教育，可以使其熟練掌握系統(tǒng)的操作和維護(hù)技能，確保系統(tǒng)的正常運(yùn)行。此外，企業(yè)可以通過(guò)建立相應(yīng)的考核機(jī)制和激勵(lì)機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)使用情況的監(jiān)督和管理，提高系統(tǒng)的應(yīng)用效果。三、基于層次分析法的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建3.1系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)3.1.1系統(tǒng)目標(biāo)與功能定位基于層次分析法的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)旨在運(yùn)用先進(jìn)的信息技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法，構(gòu)建一套科學(xué)、高效的預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)狀況的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)警，從而顯著降低煤礦事故的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，切實(shí)保障煤礦工人的生命安全以及企業(yè)的財(cái)產(chǎn)安全，有力推動(dòng)煤炭行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在功能定位方面，該系統(tǒng)具備多維度的核心功能。數(shù)據(jù)采集功能是系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，通過(guò)各類高精度傳感器，如瓦斯傳感器、一氧化碳傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，對(duì)煤礦生產(chǎn)過(guò)程中的環(huán)境參數(shù)，包括瓦斯?jié)舛?、一氧化碳濃度、溫度、濕度、風(fēng)速等，以及設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，如設(shè)備的轉(zhuǎn)速、振動(dòng)、電流、電壓等，進(jìn)行實(shí)時(shí)、全面的數(shù)據(jù)采集，確保獲取的信息準(zhǔn)確、及時(shí)，為后續(xù)的分析和預(yù)警提供可靠的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)傳輸功能則負(fù)責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)迅速、穩(wěn)定地傳輸至數(shù)據(jù)處理中心。采用有線與無(wú)線相結(jié)合的傳輸方式，有線傳輸利用光纖、雙絞線等介質(zhì)，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咚俾屎头€(wěn)定性；無(wú)線傳輸借助5G、Wi-Fi、ZigBee等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜井下環(huán)境的靈活覆蓋，解決有線傳輸布線困難的問(wèn)題，保證數(shù)據(jù)能夠及時(shí)送達(dá)處理端。數(shù)據(jù)處理與分析是系統(tǒng)的關(guān)鍵功能之一。運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法，對(duì)海量的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、挖掘和分析。通過(guò)數(shù)據(jù)清洗去除噪聲數(shù)據(jù)和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從數(shù)據(jù)中提取潛在的模式和規(guī)律，例如通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)瓦斯?jié)舛扰c通風(fēng)量之間的關(guān)系；運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立預(yù)測(cè)模型，如基于時(shí)間序列分析的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測(cè)模型，對(duì)未來(lái)的安全生產(chǎn)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估。預(yù)警功能是系統(tǒng)的核心價(jià)值體現(xiàn)。依據(jù)預(yù)先設(shè)定的預(yù)警閾值和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，當(dāng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常或預(yù)測(cè)到潛在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，系統(tǒng)能夠迅速、準(zhǔn)確地發(fā)出預(yù)警信號(hào)。預(yù)警方式豐富多樣，包括聲光報(bào)警、短信通知、郵件提醒等，確保相關(guān)人員能夠及時(shí)收到預(yù)警信息，以便采取有效的應(yīng)對(duì)措施。同時(shí)，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度，將預(yù)警分為不同等級(jí)，如一般預(yù)警、嚴(yán)重預(yù)警和緊急預(yù)警，以便針對(duì)性地制定應(yīng)對(duì)策略。決策支持功能為煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。系統(tǒng)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果和預(yù)警信息的綜合處理，生成詳細(xì)、準(zhǔn)確的報(bào)告和建議，幫助管理人員全面了解煤礦安全生產(chǎn)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全隱患和問(wèn)題，為制定合理的安全生產(chǎn)決策提供有力支持。例如，根據(jù)系統(tǒng)提供的設(shè)備故障預(yù)測(cè)報(bào)告，管理人員可以提前安排設(shè)備維護(hù)和檢修，避免設(shè)備故障引發(fā)事故。3.1.2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)原則科學(xué)性原則：系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)嚴(yán)格遵循科學(xué)的理論和方法，以確保系統(tǒng)的合理性和可靠性。在數(shù)據(jù)采集方面，選用經(jīng)過(guò)嚴(yán)格校準(zhǔn)和驗(yàn)證的傳感器，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性；在數(shù)據(jù)處理和分析過(guò)程中，采用成熟的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和數(shù)據(jù)分析算法，如Hadoop分布式計(jì)算框架、Spark內(nèi)存計(jì)算框架、決策樹(shù)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，確保分析結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。同時(shí)，運(yùn)用層次分析法對(duì)煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行科學(xué)的分析和評(píng)估，確定各因素的權(quán)重，為預(yù)警模型的建立提供科學(xué)依據(jù)。實(shí)用性原則：系統(tǒng)緊密圍繞煤礦安全生產(chǎn)的實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，確保各項(xiàng)功能能夠切實(shí)滿足煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)管理需要。系統(tǒng)操作界面簡(jiǎn)潔明了，易于煤礦企業(yè)工作人員使用和操作，降低使用門檻。例如，采用直觀的圖形化界面展示監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)警信息，使工作人員能夠一目了然地了解煤礦安全生產(chǎn)狀況；提供詳細(xì)的操作指南和培訓(xùn)資料，幫助工作人員快速掌握系統(tǒng)的使用方法。在功能設(shè)計(jì)上，充分考慮煤礦企業(yè)的實(shí)際工作流程，使系統(tǒng)能夠與企業(yè)現(xiàn)有的安全生產(chǎn)管理體系無(wú)縫對(duì)接，提高工作效率?？蓴U(kuò)展性原則：系統(tǒng)架構(gòu)具備良好的可擴(kuò)展性，能夠適應(yīng)煤礦企業(yè)未來(lái)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步的需求。在硬件方面，采用模塊化設(shè)計(jì)，便于根據(jù)企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和生產(chǎn)需求的增加，靈活增加傳感器、服務(wù)器等硬件設(shè)備，提高系統(tǒng)的處理能力和存儲(chǔ)容量。在軟件方面，采用開(kāi)放式的架構(gòu)，支持多種數(shù)據(jù)接口和協(xié)議，便于與其他系統(tǒng)進(jìn)行集成和數(shù)據(jù)共享。同時(shí)，預(yù)留擴(kuò)展接口，便于后續(xù)添加新的功能模塊，如增加對(duì)新的安全風(fēng)險(xiǎn)因素的監(jiān)測(cè)和預(yù)警功能，適應(yīng)不斷變化的安全生產(chǎn)環(huán)境?？煽啃栽瓌t：系統(tǒng)采用多種技術(shù)手段和措施，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和數(shù)據(jù)的安全可靠。在硬件設(shè)備的選擇上，選用質(zhì)量可靠、性能穩(wěn)定的產(chǎn)品，并采用冗余設(shè)計(jì)，如雙機(jī)熱備、磁盤陣列等，提高硬件系統(tǒng)的可靠性，確保在部分硬件出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)仍能正常運(yùn)行。在軟件方面，采用數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)技術(shù)，定期對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，防止數(shù)據(jù)丟失；運(yùn)用數(shù)據(jù)加密技術(shù)，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密傳輸和存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)的安全性。同時(shí)，建立完善的系統(tǒng)監(jiān)控和維護(hù)機(jī)制，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決系統(tǒng)故障，保障系統(tǒng)的可靠性。3.1.3系統(tǒng)的整體架構(gòu)本系統(tǒng)的整體架構(gòu)由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)處理層、預(yù)警決策層和用戶交互層五個(gè)層次構(gòu)成，各層次緊密協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)煤礦安全生產(chǎn)的智能預(yù)警功能，具體架構(gòu)如圖1所示。|--數(shù)據(jù)采集層||--傳感器（瓦斯、一氧化碳、溫度、壓力等）||--設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)裝置||--人員定位系統(tǒng)|--數(shù)據(jù)傳輸層||--有線傳輸（光纖、雙絞線）||--無(wú)線傳輸（5G、Wi-Fi、ZigBee）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--傳感器（瓦斯、一氧化碳、溫度、壓力等）||--設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)裝置||--人員定位系統(tǒng)|--數(shù)據(jù)傳輸層||--有線傳輸（光纖、雙絞線）||--無(wú)線傳輸（5G、Wi-Fi、ZigBee）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)裝置||--人員定位系統(tǒng)|--數(shù)據(jù)傳輸層||--有線傳輸（光纖、雙絞線）||--無(wú)線傳輸（5G、Wi-Fi、ZigBee）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--人員定位系統(tǒng)|--數(shù)據(jù)傳輸層||--有線傳輸（光纖、雙絞線）||--無(wú)線傳輸（5G、Wi-Fi、ZigBee）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）|--數(shù)據(jù)傳輸層||--有線傳輸（光纖、雙絞線）||--無(wú)線傳輸（5G、Wi-Fi、ZigBee）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--有線傳輸（光纖、雙絞線）||--無(wú)線傳輸（5G、Wi-Fi、ZigBee）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--無(wú)線傳輸（5G、Wi-Fi、ZigBee）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）|--數(shù)據(jù)處理層||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--數(shù)據(jù)分析與挖掘（大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）|--預(yù)警決策層||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--預(yù)警模型（基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、預(yù)警指標(biāo)體系）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--預(yù)警閾值設(shè)定||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--預(yù)警信息發(fā)布|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）|--用戶交互層||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--監(jiān)控中心大屏||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）||--管理人員終端（電腦、手機(jī)APP）圖1基于層次分析法的煤礦安全生產(chǎn)智能預(yù)警系統(tǒng)架構(gòu)圖數(shù)據(jù)采集層是系統(tǒng)獲取信息的源頭，主要由各類傳感器、設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)裝置和人員定位系統(tǒng)組成。傳感器負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集煤礦生產(chǎn)環(huán)境中的各種物理參數(shù)，如瓦斯傳感器用于監(jiān)測(cè)瓦斯?jié)舛龋谎趸紓鞲衅饔糜跈z測(cè)一氧化碳含量，溫度傳感器和壓力傳感器分別監(jiān)測(cè)環(huán)境溫度和壓力等，這些傳感器能夠精確感知環(huán)境參數(shù)的細(xì)微變化，并將其轉(zhuǎn)化為電信號(hào)或數(shù)字信號(hào)輸出。設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)裝置則對(duì)煤礦生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)監(jiān)測(cè)設(shè)備的轉(zhuǎn)速、振動(dòng)、電流、電壓等參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常情況，如設(shè)備故障、過(guò)載運(yùn)行等。人員定位系統(tǒng)采用RFID、藍(lán)牙等技術(shù)，對(duì)井下工作人員的位置和活動(dòng)軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，以便在發(fā)生事故時(shí)能夠快速準(zhǔn)確地確定人員位置，為救援工作提供支持。數(shù)據(jù)傳輸層承擔(dān)著將采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理層的重要任務(wù)，包括有線傳輸和無(wú)線傳輸兩種方式。有線傳輸利用光纖和雙絞線等介質(zhì)，具有傳輸速率高、穩(wěn)定性好的優(yōu)點(diǎn)，適合在信號(hào)干擾較小、布線條件較好的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，如從井下主要監(jiān)測(cè)點(diǎn)到數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)的傳輸。無(wú)線傳輸借助5G、Wi-Fi、ZigBee等技術(shù)，具有部署靈活、覆蓋范圍廣的特點(diǎn)，能夠有效解決煤礦井下復(fù)雜環(huán)境中布線困難的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)偏遠(yuǎn)區(qū)域和移動(dòng)設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸，如從移動(dòng)設(shè)備或分散的傳感器節(jié)點(diǎn)到數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)的傳輸。通過(guò)有線和無(wú)線傳輸方式的結(jié)合，確保數(shù)據(jù)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理層。數(shù)據(jù)處理層是系統(tǒng)的核心處理單元，主要包括數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)分析與挖掘三個(gè)部分。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理環(huán)節(jié)對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，對(duì)清洗和預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲(chǔ)和管理，以便后續(xù)查詢和分析。數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的快速讀寫和一致性；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則用于存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)和綜合數(shù)據(jù)，支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和決策支持。數(shù)據(jù)分析與挖掘運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，提取數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和模式，如通過(guò)關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)不同安全因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過(guò)聚類分析對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分類，通過(guò)預(yù)測(cè)模型對(duì)瓦斯?jié)舛?、設(shè)備故障等進(jìn)行預(yù)測(cè)，為預(yù)警決策提供科學(xué)依據(jù)。預(yù)警決策層基于數(shù)據(jù)處理層的分析結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和預(yù)警。預(yù)警模型是該層的核心，采用基于層次分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和預(yù)警指標(biāo)體系，通過(guò)層次分析法確定各預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重，綜合考慮人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等多方面因素對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的影響程度。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果和預(yù)先設(shè)定的預(yù)警閾值，判斷煤礦安全生產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)超過(guò)預(yù)警閾值時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警信息。預(yù)警信息發(fā)布通過(guò)多種方式將預(yù)警信息及時(shí)傳達(dá)給相關(guān)人員，如聲光報(bào)警、短信通知、郵件提醒等，確保相關(guān)人員能夠迅速做出響應(yīng)，采取有效的防范措施。用戶交互層為用戶提供了與系統(tǒng)進(jìn)行交互的界面，主要包括監(jiān)控中心大屏和管理人員終端。監(jiān)控中心大屏以直觀、醒目的方式展示煤礦安全生產(chǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、預(yù)警信息和綜合分析結(jié)果，便于管理人員全面、實(shí)時(shí)地掌握煤礦安全生產(chǎn)狀況，做出及時(shí)、準(zhǔn)確的決策。管理人員終端包括電腦和手機(jī)APP，管理人員可以通過(guò)這些終端隨時(shí)隨地訪問(wèn)系統(tǒng)，查詢歷史數(shù)據(jù)、接收預(yù)警信息、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和管理操作，提高工作的靈活性和效率。3.2預(yù)警指標(biāo)體系的建立3.2.1指標(biāo)選取原則科學(xué)性原則：指標(biāo)的選取以科學(xué)理論為堅(jiān)實(shí)依據(jù)，確保所選取的指標(biāo)能夠準(zhǔn)確、客觀地反映煤礦安全生產(chǎn)的實(shí)際狀況。在確定瓦斯?jié)舛茸鳛轭A(yù)警指標(biāo)時(shí)，參考了瓦斯爆炸的相關(guān)理論和實(shí)際案例，明確了瓦斯?jié)舛仍诓煌秶鷥?nèi)對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的影響程度。指標(biāo)的計(jì)算方法和數(shù)據(jù)來(lái)源也必須科學(xué)可靠，例如，設(shè)備故障率的計(jì)算基于設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間和故障次數(shù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，保證了指標(biāo)的準(zhǔn)確性和可信度。全面性原則：充分考慮影響煤礦安全生產(chǎn)的各種因素，從人員、設(shè)備、環(huán)境、管理等多個(gè)維度選取指標(biāo)，確保預(yù)警指標(biāo)體系能夠全面涵蓋煤礦安全生產(chǎn)的各個(gè)方面。在人員方面，納入了礦工的操作技能水平、安全意識(shí)、工作經(jīng)驗(yàn)等指標(biāo)；設(shè)備維度，考慮了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、維護(hù)保養(yǎng)情況、老化程度等；環(huán)境因素涵蓋了瓦斯?jié)舛?、一氧化碳含量、溫度、濕度、頂板穩(wěn)定性等；管理層面，涉及安全管理制度的完善性、執(zhí)行力度、安全培訓(xùn)的效果、監(jiān)督檢查的頻率等。通過(guò)全面選取指標(biāo)，能夠?qū)γ旱V安全生產(chǎn)進(jìn)行全方位的監(jiān)測(cè)和預(yù)警，避免因遺漏重要因素而導(dǎo)致預(yù)警不準(zhǔn)確?？刹僮餍栽瓌t：所選取的指標(biāo)應(yīng)具備實(shí)際可操作性，能夠通過(guò)現(xiàn)有的技術(shù)手段和方法進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)量和獲取數(shù)據(jù)。在選擇傳感器時(shí)，充分考慮了其在煤礦井下復(fù)雜環(huán)境中的適用性和可靠性，確保能夠穩(wěn)定、準(zhǔn)確地采集到瓦斯?jié)舛?、一氧化碳濃度等環(huán)境參數(shù)。指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源應(yīng)穩(wěn)定、可靠，便于收集和整理，例如，設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)可以通過(guò)設(shè)備自帶的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取，人員操作數(shù)據(jù)可以通過(guò)考勤系統(tǒng)和操作記錄獲取。同時(shí)，指標(biāo)的計(jì)算方法應(yīng)簡(jiǎn)單易懂，便于煤礦企業(yè)工作人員進(jìn)行操作和分析。獨(dú)立性原則：各預(yù)警指標(biāo)之間應(yīng)具有相對(duì)獨(dú)立性，避免指標(biāo)之間存在過(guò)多的相關(guān)性或重疊性。在選取指標(biāo)時(shí)，通過(guò)相關(guān)性分析等方法，對(duì)初步選取的指標(biāo)進(jìn)行篩選和優(yōu)化，去除相關(guān)性過(guò)高的指標(biāo)，確保每個(gè)指標(biāo)都能夠獨(dú)立地反映煤礦安全生產(chǎn)的某一方面特征。例如，在環(huán)境指標(biāo)中，瓦斯?jié)舛群鸵谎趸紳舛入m然都與煤礦安全密切相關(guān)，但它們所反映的安全風(fēng)險(xiǎn)不同，具有相對(duì)獨(dú)立性，因此都被納入預(yù)警指標(biāo)體系；而對(duì)于一些相關(guān)性較高的指標(biāo)，如溫度和濕度，在進(jìn)一步分析后，若發(fā)現(xiàn)它們對(duì)煤礦安全生產(chǎn)的影響存在較大重疊，則選擇其中更具代表性的指標(biāo)，以提高預(yù)警指標(biāo)體系的有效性和準(zhǔn)確性。3.2.2指標(biāo)體系的構(gòu)建基于對(duì)煤礦安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)因素的全面分析，結(jié)合指標(biāo)選取原則，構(gòu)建了涵蓋瓦斯、水害、火災(zāi)、頂板、人員、設(shè)備、管理等多方面的煤礦安全生產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，具體內(nèi)容如下表所示。準(zhǔn)則層指標(biāo)層指標(biāo)含義瓦斯風(fēng)險(xiǎn)瓦斯?jié)舛鹊V井內(nèi)瓦斯的實(shí)際含量，是衡量瓦斯風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，濃度越高，爆炸和窒息風(fēng)險(xiǎn)越大瓦斯涌出量單位時(shí)間內(nèi)從煤層或巖層中涌出的瓦斯量，反映瓦斯涌出的強(qiáng)度，涌出量異常增加可能預(yù)示著瓦斯突出等危險(xiǎn)通風(fēng)量礦井通風(fēng)系統(tǒng)提供的風(fēng)量，良好的通風(fēng)能有效稀釋瓦斯，通風(fēng)量不足會(huì)導(dǎo)致瓦斯積聚水害風(fēng)險(xiǎn)水位礦井內(nèi)積水的水位高度，水位上升