安全生产管理系统在煤矿风险防控中的价值与应用——评《煤矿生产安全管理系统中多方博弈与控制策略》

随着社会不断进步,安全生产已成为各行各业关注的焦点。煤矿行业由于其特殊的工作环境和高风险性,安全生产管理系统的应用尤为重要,不仅能保证人员安全,也能保障企业可持续发展。煤矿生产过程中面临着诸多风险和挑战,如何有效地预防和控制事故成为一项迫切任务。

基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法

虽然知识图谱已广泛应用于各个领域,但在煤矿安全方面,尤其在煤矿井下不安全行为方面的研究较少。构建了一种自底向上的煤矿井下不安全行为知识图谱。首先,采用传统机器学习和深度学习算法相结合的方法进行命名实体识别,采用RoBERTa进行词语向量化,采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)对向量进行标注,提高网络模型对上下文特征的捕捉能力,通过多层感知机(MLP)解决煤矿井下不安全行为数据集数据量不足的问题,采用条件随机场(CRF)模型解决前面存在的单词关系不识别问题,并捕获全文信息和预测结果。其次,根据语句的结构特点,设计了基于知识“实体-关系-实体”三元组的依存句法树结构,对井下不安全行为领域的知识资源进行知识抽取与表示。最后,构建面向井下不安全行为的知识图谱。实验结果表明:(1) RoBERTaBiLSTM-MLP-CRF模型对于导致结果、违反性行为、错误性行为及粗心性行为4类实体类别具有较好的识别效果,其准确率分别为86.7%,80.3%,80.7%,77.4%。(2)在相同的数据集下,RoBERTa-BiLSTM-MLP-CRF模型训练的准确率、召回率、F1值较RoBERTa-BiLSTM-CRF模型分别提高了1.6%,1.5%,1.6%。

矿工安全行为的群体演化和干预策略研究:基于多智能体仿真分析

随着我国多数矿山企业正实现从“系统智能化”向“智能系统化”的跨越,矿工群体逐渐呈现知识化、年轻化的特征。为推进矿工安全行为管理,结合后悔理论构建了包含情绪反应的矿工安全行为决策模型,并制定了考虑矿工风险偏好异质性的互动规则,通过多智能体仿真的方法,探讨了正念和警示两类事前干预策略下矿工群体安全行为的演化路径。结果表明,仅靠处罚这一事后控制手段并不能有效促进矿工选择安全行为;在事前干预策略中,正念策略比警示策略更有利于促进矿工的安全行为,且这两种策略具有协同效应。此外,矿工之间的互动强度会影响安全行为决策,连结的邻居数量越多,邻居更新越快,矿工会越倾向选择不安全行为。最后,在陕西榆林某矿山企业开展了现场实验,实证检验了正念策略和警示策略对矿工安全行为的激励作用。

组织正念对矿工安全行为的影响机理

为明晰组织正念对安全行为的影响机理,基于自我决定理论和社会信息加工理论,构建了包含组织正念、和谐安全激情、领导安全承诺和安全行为的概念模型;以山西省431名一线矿工为研究对象,采用结构方程模型进行假设和实证检验。研究结果表明:组织正念显著正向影响安全行为,和谐安全激情在此关系中起中介作用;领导安全承诺调节了组织正念的影响,即领导安全承诺越高,和谐安全激情的中介作用越强;煤矿管理者应提高组织动态应急处理能力,切实履行安全承诺,提升矿工安全行为。

基于SEM的煤矿工人易发不安全行为控制研究

为了准确识别煤矿工人易发不安全行为,预防由此导致的煤矿事故,文章首先构建了由作业过程、工艺设备、环境限制和作业决策4个一级指标和操作错误等18个二级指标构成的煤矿工人不安全行为评价指标体系。其次,将结构方程模型(SEM)运用到了煤矿工人易发不安全行为控制研究中。研究结果表明:作业过程等4个一级指标(潜在变量)均对煤矿工人不安全行为的发生具有显著影响;18个二级指标(观测变量)中,有无视警示进入危险区域等14种煤矿工人易发不安全行为,且根据路径系数得到了其易发程度。最后,提出了控制煤矿工人易发不安全行为的对策。文章为煤矿工人不安全行为研究提供了一种方法。

基于TOE框架的煤矿事故致因组态研究

为了深入探究煤矿事故致因因素及组态路径,预防煤矿事故发生;以40起煤矿事故为研究对象,运用扎根理论识别煤矿事故致因因素,基于TOE(技术、组织、环境)框架构建煤矿事故致因模型,应用模糊集定性比较分析法(fsQCA)找出煤矿事故致因的组态路径和核心条件;在组态类型和核心条件基础上,提出预防煤矿事故发生的建议。结果表明:只有组织因素中的安全管理和环境因素中的不安全环境是煤矿事故致因的必要条件;煤矿事故致因组态路径有8条;根据各组态路径中的核心条件归纳出的5种致因组态类型为安全监察主导型、安全管理主导型、组织管理综合型、组织环境联合型和安全认知缺失型。

基于事件相关电位的监控员任务切换刺激模态差异性对警觉度的影响研究

为探究不同模态转换下任务切换对监控人员警觉度衰减现象的影响,采用脑电实验法,设计了危险动作识别、危险场景识别等任务,并结合行为数据及事件相关电位(Event Related Potential,ERP)技术进行综合分析;实验重点考察在任务切换过程中,不同模态的任务之间进行切换对监控人员警觉度的具体影响;通过对煤矿监控调度人员的实证研究,揭示了切换任务的模态差异性对监控员警觉度的影响及其内在机制。结果表明:当在相同刺激任务间进行切换时带来的工作绩效下降,主要原因在于任务切换产生的切换成本导致注意力分散,具体体现在任务切换后P300和P200平均波幅的升高;但是在不同刺激任务间进行切换时,尤其是切换到听觉刺激任务时,被试者的警觉度水平反而得到了一定程度的提升。

新时期煤矿岗位标准作业流程应用探讨

随着我国煤炭工业智能化水平的逐步提升,生产力水平也随之发生变化。针对煤矿岗位标准作业流程如何支撑煤炭行业新质生产力的发展进行了深入探讨,认为煤矿岗位标准作业流程应用将面临智能矿山建设、职业安全健康、机器人替代、新兴岗位出现、多岗位协同作业等方面的挑战,提出了数字化应用、智能化装备落地、系统化培训等发展路径;总结了煤矿岗位标准作业流程在保障安全生产和推动智能化、高效化、绿色化发展中发挥的作用,最后提出未来优化和创新建议。

煤矿安全风险隐患综合一体化智能防控关键技术与装备

煤炭在我国能源消费占比中始终保持主导地位,在实现“双碳”目标、构建国家新型能源体系中,将长期担负着能源稳定“压舱石”和结构调节作用,是关乎我国可持续发展的重要支撑。随着煤矿智能化建设的推进,一系列智能装备的成功研制与应用改变了煤矿生产与安全防控模式,由割裂式安全防控转变为嵌入式协同防控成为行业发展的必然趋势。如何创新煤矿安全风险隐患排查新模式和新技术,构建适应智能化生产方式的安全管控新机制成为当前行业发展的共性问题和主要现实需求。

基于GA优化BP神经网络的矿工不安全行为预警研究

为及时预警工人的不安全行为,防止煤矿生产事故的发生,综合运用事故统计分析、文献分析、专家咨询等方法确定了煤矿工人6个不安全行为及其21个影响因素,划分了不安全行为预警警级;构建了遗传算法(GA)优化BP神经网络的煤矿工人不安全行为GA-BP神经网络预警模型;通过Matlab训练学习得到了使其达到期望输出与实际输出效果一致的网络结构“21-7-4”;运用该模型对陕西省榆林市某煤矿工人的不安全行为警度进行了精准预警,并针对性地制定了预防工人不安全行为发生的措施。研究表明:当采用“21-7-4”网络结构时,GA-BP神经网络预警模型能精准预警煤矿工人的不安全行为,为煤矿工人不安全行为预警提供了一种方法。

考虑心理因素的煤矿企业安全监管演化博弈研究

随着矿工群体的年轻化,传统的粗暴的安全管理方法制约了当代煤矿基层安全管理的发展。本文将结合矿工心理因素,构建了安全监管者、班组长和矿工三方演化博弈模型,探讨监管方式对班组安全的影响。研究结果表明:通过灵敏度分析,明确了影响班组长和矿工选择的因素,监管者选择缓和监管的概率越大,矿工越倾向于积极参与安全生产。演化稳定策略分析表明监管者和班组长要合理规划安全监管方式,避免因矿工心理因素产生的消极影响。本研究为煤矿安全管理人员提供了参考,有助于煤矿企业的安全管理水平的提升。

煤矿一通三防工作中危险源分析与预控的探讨

当前煤矿企业对做好安全生产工作高度重视。“一通三防”工作在国煤矿安全生产中地位十分重要,比如可以保障煤矿生产安全,并且预防事故发生,进而整体提高安全管理水平。为此本文从“一通三防”工作在煤矿安全生产中的作用入手,之后分析煤矿开采中的危险源,最后提出煤矿开采过程中危险源预控措施,希望对有关研究提供帮助。

难选高铁软锰矿流态化磁化焙烧-磁选浸出工艺

【目的】提高难选高铁软锰矿的资源利用效率,缓解我国锰矿资源依赖进口的现状。【方法】采用流化床反应器作为焙烧装置,模拟发生炉煤气气体组分作为还原气体,对云南省某地区的难选高铁软锰矿进行流态化磁化焙烧。对还原后的焙烧矿进行磨矿-弱磁磁选,得到铁精矿和锰精矿。最后,对锰精矿中的锰进行酸浸浸出。【结果】在500℃流态化还原焙烧10 min,该难选高铁软锰矿即可达到最佳的还原状态效果,当样品的磨矿粒径<30μm的颗粒的质量分数为65%时,即可达到最佳的解离效果。选别后铁精矿铁品位和回收率分别为57.24%和76.55%,锰精矿锰品位和回收率分别为24.41%和73.84%,锰精矿的铁浸出率仅有1.94%。【结论】考察难选高铁软锰矿流态化磁化焙烧-磁选浸出规律,可以降低反应温度,缩短反应时间,低碳节能;抑制过还原反应的发生,可以提高铁资源利用率,降低浸出酸耗和除铁剂消耗。低能耗、低消耗和高利用率可以极大地提高难选高铁软锰矿的经济性,解决这部分资源难于利用的困境。

情绪因素影响下的煤矿企业冲突管理演化博弈分析

为了系统地研究非理性情绪对于煤矿企业中矿工和管理者冲突的影响,构建了基于RDEU理论的矿工与管理者冲突博弈演化模型,并对收益赋值,进行模拟仿真分析,得到了情绪对于博弈主体行为策略的影响。研究结果表明,当博弈主体带有悲观情绪时易于采取对抗性的强硬策略,反之当其带有乐观情绪时,倾向于采取让步性的缓和策略。且矿工和管理者的情绪以及对另一方选择策略的概率判断对其自身的行为决策具有显著影响。为煤矿企业有关部门实现冲突的有效管控提出了合理建议。

露天煤矿隐患数量分布规律研究

基于某露天煤矿年度隐患排查数据,采用统计分析方法,进行一定时间维度以及重点月度各类隐患数量分析,探索隐患数量分布规律,旨在为露天煤矿隐患排查治理工作提供借鉴指导。结果表明:隐患最多的月份为2月,2月隐患数量最多的类型与年度隐患数量最多的类型一致,隐患最少的类型与年度隐患最少的类型基本一致。隐患减少明显的月份依次为11月、12月、3月、7月,机电设备、运输隐患均出现在隐患数量减少最多的类型中;隐患增加明显的月份依次为10月、4月,机电设备隐患均出现在隐患数量增加最多的类型中。机电设备、运输两种隐患在年度隐患数量中占据重要比例,应作为隐患排查治理工作的重点。

安全生产责任压力对矿工不安全行为的影响机制研究

为探究安全生产责任压力对矿工不安全行为的影响,基于情绪认知评价理论和正念压力缓冲理论,根据287名矿工的调研数据,采用层次回归分析和Bootstrap等方法对安全生产责任压力与矿工不安全行为关系的理论假设进行检验。研究结果发现:安全生产责任压力的5个维度中规制压力、责任风险压力、职业素养压力、安全生产要求压力、认知压力均通过焦虑或情绪耗竭正向影响不安全行为,且焦虑和情绪耗竭在安全生产责任压力的5个维度与不安全行为之间共同发挥了链式中介作用;特质正念显著调节了安全生产责任压力的5个维度与情绪耗竭之间的关系。

基于熵权-模糊评价法的人员不安全行为风险研究

为了研究煤矿掘进工作面作业人员不安全行为的风险等级,构建了掘进工作面人员不安全行为指标体系,探究各工种风险权重最高的不安全行为,提高对作业人员不安全行为管控的准确性。建立基于熵权法和模糊综合评价法的人员不安全行为风险评估模型,对作业人员不安全行为进行分析评估。结果表明:掘进机司机、巷道支护工风险等级为临界状态,探放水工、皮带机司机及综掘质量验收员风险等级为比较安全;同时分析评估出各工种权重最大的不安全行为;针对掘进工作面作业人员不安全行为风险分析结果,提出改进措施,进而为作业人员管理提供方向,切实提高煤矿本质安全化建设水平。

5G时代智能矿山安全管理技术研究

在构建数字矿山和智慧矿山的背景条件下,提高智能矿山安全管理水平是当务之急,安全管理技术是实现智能安全管理的重要推动力。首先,分析矿山安全管理现状,了解煤矿安全管理问题;其次,列举矿山开采特点。在此基础上,提出5G智能矿山管理技术,深入剖析5G智能矿山管理技术的内容与应用;最后,根据矿山管理情况,提出促进5G智能矿山安全管理技术应用的策略。

智能化矿井监控调度作业的认知作业分析及认知疲劳判定

智能化矿井单调的监控调度作业易造成作业人员认知疲劳,从而降低作业人员工作绩效,影响煤矿安全生产。阐述了监控调度作业任务中所涉及的信息感知、信息加工和信息输出3类主要认知过程,采用形式模型、进程追踪和非结构化访谈等认知作业分析方法对其进行解析。通过实验获取被试者的人体生理指标、主观评定参数和任务绩效参数来评估认知疲劳,采用SPSS 22.0统计软件对测试数据进行处理,探讨了被试者在不同时间段内认知疲劳程度的变化。通过计算机模拟智能矿井监控调度作业,采用双任务作业方式成功诱发了被试者的认知疲劳,KSS和SPC量表,以及任务绩效指标表明,智能化矿井作业人员在进行长时间的单调监控作业过程中会导致疲劳和嗜睡增加,工作绩效下降。反应时间和主观量表参数能够较好反映被试者认知疲劳状态的变化,而心率参数的表征效果并不明显。

光照与认知特征下安全标志视觉注意效果研究

为探讨照度环境和3个安全标志认知特征混合条件下矿工安全标志视觉注意效果,对识别过程中的眼动指标数据进行双因素方差分析;研究模拟了12种不同的混合环境,通过眼动数据进行分析视觉注意效果。结果表明:照度环境对眼动指标均具有显著性影响,低照度环境影响更显著;熟悉度对识别过程有显著影响,富有意义度显著影响首次注视认知负荷,简单性对认知负荷影响不大;光照对安全标志识别的影响更大,高光照环境下低认知特征水平往往更难识别,在安全管理中要重视安全隐患的排查。