D0L:10.13374.issn1001-053x.2012.05.005 第34卷第5期 北京科技大学学报 Vol.34 No.5 2012年5月 Journal of University of Science and Technology Beijing May 2012 用信息扩散理论分析高海拔、寒、旱地区矿山事故风险 王 刚，2)郭德勇” 1)中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院，北京1000832)青海大学化工学院，西宁810016 g通信作者，E-mail:wanggang5208@163.com 摘要利用青海省安全监督管理局数据库近六年以来矿山事故数据，采用信息扩散理论，从矿山事故概率和矿山事故人员 死亡概率两个方面对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析，建立了适合本地区特殊要求的矿山事故分析模型.分析模 型、参数和预测结果均与实际情况吻合，说明应用信总扩散对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析，能够预测出该地区 矿山企业年均发生事故的概率及矿山事故人员死亡概率。 关键词煤矿：事故：信总扩散：风险分析 分类号TD77*3 Risk analysis of mine accidents in high-altitude,cold and drought areas based on the information diffusion theory WANG Gang2,GU0 De-yong'》 1)School of Resource and Safety Engineering,China University of Mining and Technology (Beijing),Beijing 100083,China 2)College of Chemical,Qinghai University,Xining 810016,China Corresponding author,E-mail:wanggang5208@163.com ABSTRACT Mine accident data for nearly 6 years from the work safety administration of Qinghai Province in northwestern China were studied from the two aspects of mine accident probability and mine accident death probability.The risk analysis of mine accidents in high-altitude,cold and drought areas was performed by means of the information diffusion theory.A mine accident model was built which is suitable for these areas with special requirements.The analysis model,parameters and prediction results coincide with the ac- tual situation.It is revealed that the information diffusion theory can be applied to the risk analysis of mine accidents in high-altitude, cold and drought areas and predict the average annual probabilities of mine accidents and personnel death in the mine enterprises for technical support and policy recommendations. KEY WORDS coal mines;accidents:information diffusion:risk analysis 近些年来，我国在煤矿事故防治领域的研究取 氧含量低，空气干燥，寒冷，风大，干旱，昼夜温差大， 得了很大的进步，尤其在灾害预测口、预报回、灾害 日照时间长，辐射强等.对高海拔、寒、旱地区矿山 风险分析同、灾害预防和灾害救援等方面取得 事故进行分析和研究，开发适合该地区环境特点的 了一定的理论成果.然而这些研究的对象都是低海 矿山事故分析方法和技术手段，了解和掌握该地区 拔地区的矿山企业，没有涉及高海拔、寒、旱地区的 矿山事故的规律，对于推动该地区矿山应急救援工 矿山企业.高海拔、寒、旱地区具有很强的环境特殊 作，完善应急救援技术手段有着重要意义 性，其矿山事故与平原地区相比，有着其自身的独特 1青藏高原及该地区煤炭资源简介 性，就环境而言，该地区与低海拔地区有很多不同之 处，主要体现在以下几方面：海拔高，气压低，空气中 高海拔、寒、早地区主要指青藏高原（北纬25°~ 收稿日期：2011-1-30 基金项目：国家自然科学基金重点资助项目(41172144)
第 34 卷 第 5 期 2012 年 5 月 北京科技大学学报 Journal of University of Science and Technology Beijing Vol． 34 No． 5 May 2012 用信息扩散理论分析高海拔、寒、旱地区矿山事故风险 王 刚1，2) 郭德勇1) 1) 中国矿业大学( 北京) 资源与安全工程学院，北京 100083 2) 青海大学化工学院，西宁 810016 通信作者，E-mail: wanggang5208@ 163． com 摘 要 利用青海省安全监督管理局数据库近六年以来矿山事故数据，采用信息扩散理论，从矿山事故概率和矿山事故人员 死亡概率两个方面对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析，建立了适合本地区特殊要求的矿山事故分析模型． 分析模 型、参数和预测结果均与实际情况吻合，说明应用信息扩散对高海拔、寒、旱地区矿山事故进行风险分析，能够预测出该地区 矿山企业年均发生事故的概率及矿山事故人员死亡概率． 关键词 煤矿; 事故; 信息扩散; 风险分析 分类号 TD77 + 3 Risk analysis of mine accidents in high-altitude，cold and drought areas based on the information diffusion theory WANG Gang1，2) ，GUO De-yong1) 1) School of Resource and Safety Engineering，China University of Mining and Technology ( Beijing) ，Beijing 100083，China 2) College of Chemical，Qinghai University，Xining 810016，China Corresponding author，E-mail: wanggang5208@ 163． com ABSTRACT Mine accident data for nearly 6 years from the work safety administration of Qinghai Province in northwestern China were studied from the two aspects of mine accident probability and mine accident death probability． The risk analysis of mine accidents in high-altitude，cold and drought areas was performed by means of the information diffusion theory． A mine accident model was built which is suitable for these areas with special requirements． The analysis model，parameters and prediction results coincide with the actual situation． It is revealed that the information diffusion theory can be applied to the risk analysis of mine accidents in high-altitude， cold and drought areas and predict the average annual probabilities of mine accidents and personnel death in the mine enterprises for technical support and policy recommendations． KEY WORDS coal mines; accidents; information diffusion; risk analysis 收稿日期: 2011--11--30 基金项目: 国家自然科学基金重点资助项目( 41172144) 近些年来，我国在煤矿事故防治领域的研究取 得了很大的进步，尤其在灾害预测［1］、预报［2］、灾害 风险分析［3］、灾害预防和灾害救援［4--5］等方面取得 了一定的理论成果． 然而这些研究的对象都是低海 拔地区的矿山企业，没有涉及高海拔、寒、旱地区的 矿山企业． 高海拔、寒、旱地区具有很强的环境特殊 性，其矿山事故与平原地区相比，有着其自身的独特 性，就环境而言，该地区与低海拔地区有很多不同之 处，主要体现在以下几方面: 海拔高，气压低，空气中 氧含量低，空气干燥，寒冷，风大，干旱，昼夜温差大， 日照时间长，辐射强等． 对高海拔、寒、旱地区矿山 事故进行分析和研究，开发适合该地区环境特点的 矿山事故分析方法和技术手段，了解和掌握该地区 矿山事故的规律，对于推动该地区矿山应急救援工 作，完善应急救援技术手段有着重要意义． 1 青藏高原及该地区煤炭资源简介 高海拔、寒、旱地区主要指青藏高原 ( 北纬 25° ～ DOI:10.13374/j.issn1001-053x.2012.05.005
·496 北京科技大学学报 第34卷 40°，东经74°~104)，它是世界上最高的高原，平 0.8146(b-a), m=5; 均海拔高度在3000m以上，空气稀薄，大气压力低， 0.5690(b-a), m=6: 氧分压低，四季寒冷，空气中含水量低，干旱，有“世 0.4560(b-a), m=7; 界屋脊”和“第三极”之称，地区包括中国西藏自治 h=0.3860(b-a), m=8: (2) 区、青海省的全部和周边少数藏区，总面积2.5× 0.3362(b-a), m=9: 10km2.该地区成煤期从晚古生代至中生代，主要 0.2986(b-a), m=10: 2.6851(b-a)/(m-1),m≥11. 成煤时代有石炭纪、晚二叠世早期、晚三叠世和侏罗 式中，b=max{x},a=min{k:}. 纪，其中早中侏罗纪和晚石炭世是主要成煤时代 1名i名初 1名i名m 该地区地质构造复杂，断裂褶皱发育，煤层厚但稳定 为使每集值地位均相等，对隶属函数∫(u:)进 行归一化处理，令 性差，煤种单一；资源分布不均衡，煤炭资源主要集 中在青海省境内，预测煤炭储量为380.4亿t,工业 -) (3) 储量49.76亿t,煤类大多数为低磷、低灰、低硫高热 则归一化处理后的隶属函数为 值的优质煤和焦煤，各煤矿区潜在赋煤面积1×10 km2,煤炭资源占有量约排在全国的第十二位囿.西 “,(g)= (4) 藏全区探明储量总计0.98亿t,预测储量8亿t西 对u(u）进行处理，令 藏地区开展煤炭地质工作起步晚，基础薄弱，加以幅 q(u）= (5) 员辽阔，交通不便，最大的土门煤矿年产量只有3万 含以 ),因此，本研究以青海省矿山企业作为分析高海 式(5)表明，由观测样本集合X={x1,2,, x}经信息扩散推断出，如果观测值只能取山，2， 拔、寒、旱地区矿山事故样本具有代表性. u3,…,u中的一个，那么在将x看作是样本代表时， 2 研究方法及模型建立 观测值为山的样本个数为q(山）个. 显然，9(u)通常不是一个正整数，但一定是一 信息扩散是一种对小样本数据进行集值化处理 个不小于零的数.再令 的模糊数学方法，其优先考虑对样本进行集值化处 理，弥补了小样本数据信息的不足 Q=∑g(). (6) 2.1数据采集 式中，Q是”个点上样本数的总和，理论上必有Q= 根据国家《矿山安全法》、国务院2007年6月 m,在数值计算过程中有四舍五入的情况，所以它们 颁布的《生产安全事故报告和调查条例》及国家安 之间略有差别 全生产监督管理总局2009年第21号令《生产安全 样本在山：处的频率值为 事故信息报告和处置办法》的要求进行统计，基础 p(g)=9( (7) Q 数据来源于青海省安监局矿山事故统计数据库. p(u)是样本在飞处的概率值，可作为概率估计值. 2.2研究方法 本研究采用正态扩散模型，设高原地区过去m 令P(u≥u)=∑p(u,),则超越u,的概率值F(,) 年中发生矿山事故的实际次数分别为X,X2,X, 可用下式计算： …,Xm,事故次数论域为U={山1山2，山3，…，un},其 F）=Pa≥W=月 p(u). (8) 中山1，山2，山3，…，un为控制点.下面函数∫(u,）将其 所带的信息扩散给论域U上的每一个取值u: 式中，F(u)就是所要求的风险估计值. 2.3高海拔、寒、旱地区矿山事故率风险分析模型 2h2- 建立 风险分析的主要目的是为了更好地防范和控制 (i=1,2,…,nj=1,2,…,m). (1) 风险@，保证从业人员和社会安全.高海拔、寒、旱 式中，h为扩散系数，表示信息扩散的控制范围，其 地区矿山事故率风险分析模型首先要建立可靠的信 值与样本容量有关，用两点择近原则和平均距离假 息源，以确保分析结果翔实可信.风险信息辨识部 设建立计算窗宽h的公式 分由设备风险山、管理风险、火灾风险、水灾风
北 京 科 技 大 学 学 报 第 34 卷 40°，东经 74° ～ 104°) ，它是世界上最高的高原，平 均海拔高度在 3 000 m 以上，空气稀薄，大气压力低， 氧分压低，四季寒冷，空气中含水量低，干旱，有“世 界屋脊”和“第三极”之称，地区包括中国西藏自治 区、青海省的全部和周边少数藏区，总面积 2. 5 × 106 km2 ． 该地区成煤期从晚古生代至中生代，主要 成煤时代有石炭纪、晚二叠世早期、晚三叠世和侏罗 纪，其中早中侏罗纪和晚石炭世是主要成煤时代． 该地区地质构造复杂，断裂褶皱发育，煤层厚但稳定 性差，煤种单一; 资源分布不均衡，煤炭资源主要集 中在青海省境内，预测煤炭储量为 380. 4 亿 t，工业 储量 49. 76 亿 t，煤类大多数为低磷、低灰、低硫高热 值的优质煤和焦煤，各煤矿区潜在赋煤面积 1 × 105 km2 ，煤炭资源占有量约排在全国的第十二位［6］． 西 藏全区探明储量总计 0. 98 亿 t，预测储量 8 亿 t． 西 藏地区开展煤炭地质工作起步晚，基础薄弱，加以幅 员辽阔，交通不便，最大的土门煤矿年产量只有 3 万 t ［7］． 因此，本研究以青海省矿山企业作为分析高海 拔、寒、旱地区矿山事故样本具有代表性． 2 研究方法及模型建立 信息扩散是一种对小样本数据进行集值化处理 的模糊数学方法，其优先考虑对样本进行集值化处 理，弥补了小样本数据信息的不足［8--9］． 2. 1 数据采集 根据国家《矿山安全法》、国务院 2007 年 6 月 颁布的《生产安全事故报告和调查条例》及国家安 全生产监督管理总局 2009 年第 21 号令《生产安全 事故信息报告和处置办法》的要求进行统计，基础 数据来源于青海省安监局矿山事故统计数据库． 2. 2 研究方法 本研究采用正态扩散模型，设高原地区过去 m 年中发生矿山事故的实际次数分别为 χ1，χ2，χ3， …，χm，事故次数论域为 U = !u1，u2，u3，…，un "，其 中 u1，u2，u3，…，un为控制点． 下面函数 fj( ui ) 将其 所带的信息扩散给论域 U 上的每一个取值 ui : fj ( ui ) = 1 h 槡2π [ exp － ( χi － ui ) 2 2h2 ] ( i = 1，2，…，n; j = 1，2，…，m) ． ( 1) 式中，h 为扩散系数，表示信息扩散的控制范围，其 值与样本容量有关，用两点择近原则和平均距离假 设建立计算窗宽 h 的公式． h = 0. 814 6( b － a) ， m = 5; 0. 569 0( b － a) ， m = 6; 0. 456 0( b － a) ， m = 7; 0. 386 0( b － a) ， m = 8; 0. 336 2( b － a) ， m = 9; 0. 298 6( b － a) ， m = 10; 2. 685 1( b － a) /( m － 1) ， m≥11 ． ( 2) 式中，b = max 1≤i≤m { χi} ，a = min 1≤i≤m { χi} ． 为使每集值地位均相等，对隶属函数 fj ( ui ) 进 行归一化处理，令 Ci = ∑ n j = 1 f( uj ) ， ( 3) 则归一化处理后的隶属函数为 uxi ( uj ) = f( uj ) Ci ． ( 4) 对 uxi ( uj ) 进行处理，令 q( uj ) = ∑ n j = 1 uxi ( uj ) ． ( 5) 式( 5) 表明，由观测样本集合 X = { x1，x2，…， xm } 经信息扩散推断出，如果观测值只能取 u1，u2， u3，…，un中的一个，那么在将 xj看作是样本代表时， 观测值为 uj的样本个数为 q( uj ) 个． 显然，q( uj ) 通常不是一个正整数，但一定是一 个不小于零的数． 再令 Q = ∑ n j = 1 q( uj ) ． ( 6) 式中，Q 是 uj 个点上样本数的总和，理论上必有 Q = m，在数值计算过程中有四舍五入的情况，所以它们 之间略有差别． 样本在 uj 处的频率值为 p( uj ) = q( uj ) Q ． ( 7) p( uj ) 是样本在 uj 处的概率值，可作为概率估计值． 令 P( u≥uj ) = ∑ n j = 1 p( uj ) ，则超越 uj 的概率值F( uj ) 可用下式计算: F( uj ) = P( u≥uj ) = ∑ n j = 1 p( uj ) ． ( 8) 式中，F( uj ) 就是所要求的风险估计值． 2. 3 高海拔、寒、旱地区矿山事故率风险分析模型 建立 风险分析的主要目的是为了更好地防范和控制 风险［10］，保证从业人员和社会安全． 高海拔、寒、旱 地区矿山事故率风险分析模型首先要建立可靠的信 息源，以确保分析结果翔实可信． 风险信息辨识部 分由 设 备 风 险［11］、管 理 风 险、火 灾 风 险、水 灾 风 ·496·
第5期 王刚等：用信息扩散理论分析高海拔、寒、旱地区矿山事故风险 ·497· 险☒、顶板风险国和瓦斯风险六个模块组成，依据 表2青海省矿山企业事故概率分布 历史资料、数据，建立风险因素清单，并得到风险系 Table 2 Accident probability distribution in Qinghai Province 数，该风险系数必须依据矿山企业所在的地理位置、 次数 概率 次数 概率 次数 概率 海拔高度、不同季节气温变化以及空气含氧量等因 0 0.0497 7 0.0662 14 0.0407 素进行修正，确保系数符合矿山企业实际，将误差减 1 0.0631 0.0647 15 0.0248 至最小；风险信息处置是将辨识后的风险信息分为 0.0709 9 0.0644 16 0.0125 若干个区，用以区分矿山事故灾害发生的程度及发 0.0726 10 0.0661 17 0.0052 生的概率，如图1所示 4 0.0709 0.0680 西 0.0018 0.0688 12 0.0656 0.0005 信息源风险辨识卜历史数据 0.0675 0.0559 20 0.0001 青戴高原地区高寒、缺氧条件信息修正 表3 青海省矿山事故风险估计值 圍窗图图窗 Table 3 Accident risk assessment in Qinghai Province 风险 风险 风险 风险水平 风险水平 风险水平 风险信息处置 估计值 估计值 估计值 0 1.0000 > 0.5365 14 0.0856 1 0.9503 8 0.4703 15 0.0449 险 2 0.8872 9 0.4056 16 0.0201 大 大 3 0.8163 10 0.3412 17 0.0076 图1高海拔、寒、早地区矿山事故风险分析模型 0.7437 0.2751 18 0.0024 Fig.I Analysis model of mine accident risk in high-altitude,cold 0.6728 12 0.2071 19 0.0006 and drought areas 0.6040 13 0.1415 20 0.0001 3 应用实例 表4青海省矿山事故人员死亡概率分布 Table 4 Death probability distribution in Qinghai Province 3.1概况 根据青海省安全生产监督管理局提供的资料， 次数 概率 次数 概率 次数 概率 2005一2010年期间青海省矿山企业累计发生事故 0 0.0360 > 0.0185 14 0.0393 42起，死亡人数为70人，其中2010年发生一起煤 0.0518 0.0223 15 0.0328 矿事故，死亡3人，2006年发生12起，死亡24人，如 0.0620 9 0.0334 16 0.0328 表1所示. 0.0618 o 0.0468 17 0.0384 0.0515 11 0.0561 18 0.0498 表12005一2010年青海省矿山企业事故次数及死亡人数汇总表 5 Table 1 Summary number of accidents and deaths in mine enterprises 0.0365 12 0.0568 19 0.0512 for Qinghai Province from 2005 to 2010 6 0.0238 13 0.0494 20 0.0484 年份 200520062007 200820092010 表5青海省矿山事故人员死亡风险估计值 事故次数 12 12 8 6 3 1 Table 5 Risk assessment of accident death in Qinghai Province 死亡人数12 241811 2 3 风险 风险 风险 风险水平 风险水平 风险水平 估计值 估计值 估计值 3.2计算 0 1.0000 7 0.6766 14 0.3933 将连续论域0,1]按等间距取点，转变为离散论 0.9640 0.6581 15 0.3540 域.考虑到计算精度的要求，取21个控制点(n= 2 0.9122 9 0.6358 0.3212 20）,构成离散论域：0={1，山2，山3，…，un}={0,1, 0.8502 0 06024 17 0.2884 2,,20}.根据式(2)得h=2.276,再根据公式 4 0.7884 11 0.5556 18 0.2500 (1)至(8)计算，可得到青海省矿山事故次数的概率 0.7369 0.4995 19 0.2002 估计值，其结果见表2~表5. 0.7004 3 0.4427 20 0.1260 3.3结果分析 表2中各项风险分析值表示在相应风险水平 下，风险出现的可能性.由于是以年为单位进行计
第 5 期 王 刚等: 用信息扩散理论分析高海拔、寒、旱地区矿山事故风险 险［12］、顶板风险［13］和瓦斯风险六个模块组成，依据 历史资料、数据，建立风险因素清单，并得到风险系 数，该风险系数必须依据矿山企业所在的地理位置、 海拔高度、不同季节气温变化以及空气含氧量等因 素进行修正，确保系数符合矿山企业实际，将误差减 至最小; 风险信息处置是将辨识后的风险信息分为 若干个区，用以区分矿山事故灾害发生的程度及发 生的概率，如图 1 所示． 图 1 高海拔、寒、旱地区矿山事故风险分析模型 Fig． 1 Analysis model of mine accident risk in high-altitude，cold and drought areas 3 应用实例 3. 1 概况 根据青海省安全生产监督管理局提供的资料， 2005—2010 年期间青海省矿山企业累计发生事故 42 起，死亡人数为 70 人，其中 2010 年发生一起煤 矿事故，死亡3 人，2006 年发生12 起，死亡24 人，如 表 1 所示． 表 1 2005—2010 年青海省矿山企业事故次数及死亡人数汇总表 Table 1 Summary number of accidents and deaths in mine enterprises for Qinghai Province from 2005 to 2010 年份 2005 2006 2007 2008 2009 2010 事故次数 12 12 8 6 3 1 死亡人数 12 24 18 11 2 3 3. 2 计算 将连续论域#0，1 $按等间距取点，转变为离散论 域． 考虑到计算精度的要求，取 21 个控制点( n = 20) ，构成离散论域: U = !u1，u2，u3，…，un " = !0，1， 2，…，20 "． 根据式( 2) 得 h = 2. 276，再根据公式 ( 1) 至( 8) 计算，可得到青海省矿山事故次数的概率 估计值，其结果见表 2 ～ 表 5． 3. 3 结果分析 表 2 中各项风险分析值表示在相应风险水平 表 2 青海省矿山企业事故概率分布 Table 2 Accident probability distribution in Qinghai Province 次数 概率 次数 概率 次数 概率 0 0. 049 7 7 0. 066 2 14 0. 040 7 1 0. 063 1 8 0. 064 7 15 0. 024 8 2 0. 070 9 9 0. 064 4 16 0. 012 5 3 0. 072 6 10 0. 066 1 17 0. 005 2 4 0. 070 9 11 0. 068 0 18 0. 001 8 5 0. 068 8 12 0. 065 6 19 0. 000 5 6 0. 067 5 13 0. 055 9 20 0. 000 1 表 3 青海省矿山事故风险估计值 Table 3 Accident risk assessment in Qinghai Province 风险水平 风险 估计值 风险水平 风险 估计值 风险水平 风险 估计值 0 1. 000 0 7 0. 536 5 14 0. 085 6 1 0. 950 3 8 0. 470 3 15 0. 044 9 2 0. 887 2 9 0. 405 6 16 0. 020 1 3 0. 816 3 10 0. 341 2 17 0. 007 6 4 0. 743 7 11 0. 275 1 18 0. 002 4 5 0. 672 8 12 0. 207 1 19 0. 000 6 6 0. 604 0 13 0. 141 5 20 0. 000 1 表 4 青海省矿山事故人员死亡概率分布 Table 4 Death probability distribution in Qinghai Province 次数 概率 次数 概率 次数 概率 0 0. 036 0 7 0. 018 5 14 0. 039 3 1 0. 051 8 8 0. 022 3 15 0. 032 8 2 0. 062 0 9 0. 033 4 16 0. 032 8 3 0. 061 8 10 0. 046 8 17 0. 038 4 4 0. 051 5 11 0. 056 1 18 0. 049 8 5 0. 036 5 12 0. 056 8 19 0. 051 2 6 0. 023 8 13 0. 049 4 20 0. 048 4 表 5 青海省矿山事故人员死亡风险估计值 Table 5 Risk assessment of accident death in Qinghai Province 风险水平 风险 估计值 风险水平 风险 估计值 风险水平 风险 估计值 0 1. 000 0 7 0. 676 6 14 0. 393 3 1 0. 964 0 8 0. 658 1 15 0. 354 0 2 0. 912 2 9 0. 635 8 16 0. 321 2 3 0. 850 2 10 0. 602 4 17 0. 288 4 4 0. 788 4 11 0. 555 6 18 0. 250 0 5 0. 736 9 12 0. 499 5 19 0. 200 2 6 0. 700 4 13 0. 442 7 20 0. 126 0 下，风险出现的可能性． 由于是以年为单位进行计 ·497·
·498 北京科技大学学报 第34卷 算，故表示的是在今后每一年中此种风险水平出现 一段时期内的一种平均状态，可能年内并没有发生， 的概率.如表2中矿山事故在一年内发生7次的概 也可能年内发生了多次.就矿山事故风险分析本身 率为0.0662.对于风险水平为7而言，意味着今后 而言，可将信息扩散技术与各种矿山事故发生的机 青海省矿山企业每年发生事故次数≥7的风险估计 理结合起来进行研究，使得矿山事故风险分析方法 值为0.5365（表3），换句话说就是青海省矿山企业 更为合理和完善 今后这种风险水平的事故次数基本上两年1次.从 表可以清晰地看出在青海省矿山企业一年中发生事 参考文献 故概率为0.07左右的比例较高，这种概率发生事故 ] Cui H W.Research on the prediction indexes of coal roadway 的次数在2~13次之间，超过14次后事故发生的概 heading face outburst and its critical value.J China Coal Soc, 2011,36(5):808 率呈明显下降趋势.青海省矿山事故在一年中风险 (崔鸿伟.煤巷掘进工作面突出预测指标及其临界值研究.煤 估计1~14次事故以内呈线性结构，矿山事故风险 炭学报，2011,36(5)：808) 与次数成反比.表4中矿山事故人员死亡2人的概 ] Deng M,Zhang GS,Chen Q H.Forecast of coal and gas outburst 率为0.0620、死亡5人的概率为0.0365.一年中2 based on time series of gas concentration.China Coal Soc, ~3人和11~13人死于矿山事故的概率都很大，对 2010,35(2):260 (邓明，张国枢，陈清华.基于瓦斯涌出时间序列的煤与瓦斯突 于地处高海拔、寒、旱地区的矿山企业应高度重视， 出预报.煤炭学报，2010,35(2)：260) 应采取相应的防范措施.青海省矿山事故人员死亡 B Wu J J,Liu X C,Jiang W G.et al.Spatial analysis of risk for 风险估计值与次数呈反比递减，次数越多风险越小， underground coal fire in Xinjiang,China.J China Coal Soc, 见表5. 2010,35(7):1147 青海省地形复杂、多样，平均海拔3000m,最高 (武建军，刘晓晨，蒋卫国，等.新疆地下煤火风险分布格局探 析.煤炭学报，2010,35(7)：1147) 点布喀达板峰为6860m.青海省南部地区平均海拔 [4] Guo D Y,Liu JC,Jiang C J.The mechanism of the emergency 超过4000m,面积占全省的68%，其地形分为三个 rescue response during coal mine gas explosion.China Coal Soc, 自然区，即祁连山地区、柴达木盆地和青南高原地 2006,31(6):697 区.该省内矿山企业均在高海拔地区内，具有典型 (郭德勇，刘金城，姜光杰煤矿瓦斯爆炸事故应急救援响应机 环境共性，因此以青海省矿山企业的案例研究结果 制.煤炭学报，2006,31(6)：697) 可以普适到高海拔、寒、旱地区 Guo D Y,Zheng M J.Cheng W,et al.Research on the emergen- cy rescue plan of coal and gas outburst and its application.I China 4结论 Coal Soc,2009,34(2):208 (郭德勇，郑茂杰，程伟，等.煤与瓦斯突出事故应急预案研究 (1)由于高海拔、寒、旱地区矿山企业发生事故 与应用.煤炭学报，2009,34(2)：208) 的样本数较少，针对传统统计方法难以分析的特点， 6] Coal Resources in Tibet Autonomous Region [R/OL].(2007-02- 选择信息扩散理论对该地区矿山企业一年内发生事 06)[2011-12-09].http://coal.in-en.com/resource/china/ 2007/02/INEN_67257.html 故的概率、风险估计，以及事故发生造成人员死亡的 (西藏自治区煤炭资源[R/0L].(2007-0206)[2011-12- 概率和风险进行了分析，得出了不同风险水平下该 09].http://coal.in-en.com/resource/china/2007/02/INEN_ 地区矿山企业发生事故的概率和风险估计值，并建 67257.html) 立了适用于高海拔、寒、旱矿山事故的风险分析模 ] Coal Resources Introduction in Qinghai Province [R/OL].(2011 型.该方法简单易行，分析结果的物理意义明确，优 -09-28)[2011-12-7].http://wenku.baidu.com/view/ 点是在事故样本相对较少的情况下，能够为高海拔、 fb0e338ccc22bed126f0ce2.html 寒、旱地区政府部门和企业安全管理部门制订相应 (青海省煤炭资源简介[R/0L].(2011-09-28)[2011-12- 7].http://wenku.baidu.com/view /fboe338ccc22bed126f0ce2. 的矿山安全生产及应急救援措施提供技术支持和决 html) 策建议. [8]Liu Y B,Liu L M,Xu D,et al.Risk assessment of flood and (2)本研究中扩散系数是从理论研究的角度上 drought in major grain-producing areas based on information diffu- 选取的，当矿山企业事故发生的样本数随时间变化 sion theory.Trans Chin Soc Agric Eng,2010,26(8):1 增加后，必须修正扩散系数，从而保证风险分析结果 (刘亚彬，刘黎明，许迪，等.基于信息扩散理论的中国粮食主 产区水早灾害风险评估.农业工程学报，2010,26(8)：1) 更加接近于实际发生值 9] Zhang L J,Li W L,Zhang D Y.Meteorological disaster risk as- (3)应用信息扩散方法进行矿山事故风险分析 sessment method based on information diffusion theory.Sci Geogr 存在一定局限性，如每年发生一次矿山事故仅表示 Sin,2009,29(2):42
北 京 科 技 大 学 学 报 第 34 卷 算，故表示的是在今后每一年中此种风险水平出现 的概率． 如表 2 中矿山事故在一年内发生 7 次的概 率为 0. 066 2． 对于风险水平为 7 而言，意味着今后 青海省矿山企业每年发生事故次数≥7 的风险估计 值为 0. 536 5( 表 3) ，换句话说就是青海省矿山企业 今后这种风险水平的事故次数基本上两年 1 次． 从 表可以清晰地看出在青海省矿山企业一年中发生事 故概率为 0. 07 左右的比例较高，这种概率发生事故 的次数在 2 ～ 13 次之间，超过 14 次后事故发生的概 率呈明显下降趋势． 青海省矿山事故在一年中风险 估计 1 ～ 14 次事故以内呈线性结构，矿山事故风险 与次数成反比． 表 4 中矿山事故人员死亡 2 人的概 率为 0. 062 0、死亡 5 人的概率为 0. 036 5． 一年中 2 ～ 3 人和 11 ～ 13 人死于矿山事故的概率都很大，对 于地处高海拔、寒、旱地区的矿山企业应高度重视， 应采取相应的防范措施． 青海省矿山事故人员死亡 风险估计值与次数呈反比递减，次数越多风险越小， 见表 5． 青海省地形复杂、多样，平均海拔 3 000 m，最高 点布喀达板峰为 6 860 m． 青海省南部地区平均海拔 超过 4 000 m，面积占全省的 68% ，其地形分为三个 自然区，即祁连山地区、柴达木盆地和青南高原地 区． 该省内矿山企业均在高海拔地区内，具有典型 环境共性，因此以青海省矿山企业的案例研究结果 可以普适到高海拔、寒、旱地区． 4 结论 ( 1) 由于高海拔、寒、旱地区矿山企业发生事故 的样本数较少，针对传统统计方法难以分析的特点， 选择信息扩散理论对该地区矿山企业一年内发生事 故的概率、风险估计，以及事故发生造成人员死亡的 概率和风险进行了分析，得出了不同风险水平下该 地区矿山企业发生事故的概率和风险估计值，并建 立了适用于高海拔、寒、旱矿山事故的风险分析模 型． 该方法简单易行，分析结果的物理意义明确，优 点是在事故样本相对较少的情况下，能够为高海拔、 寒、旱地区政府部门和企业安全管理部门制订相应 的矿山安全生产及应急救援措施提供技术支持和决 策建议． ( 2) 本研究中扩散系数是从理论研究的角度上 选取的，当矿山企业事故发生的样本数随时间变化 增加后，必须修正扩散系数，从而保证风险分析结果 更加接近于实际发生值． ( 3) 应用信息扩散方法进行矿山事故风险分析 存在一定局限性，如每年发生一次矿山事故仅表示 一段时期内的一种平均状态，可能年内并没有发生， 也可能年内发生了多次． 就矿山事故风险分析本身 而言，可将信息扩散技术与各种矿山事故发生的机 理结合起来进行研究，使得矿山事故风险分析方法 更为合理和完善． 参 考 文 献 ［1］ Cui H W． Research on the prediction indexes of coal roadway heading face outburst and its critical value． J China Coal Soc， 2011，36( 5) : 808 ( 崔鸿伟． 煤巷掘进工作面突出预测指标及其临界值研究． 煤 炭学报，2011，36( 5) : 808) ［2］ Deng M，Zhang G S，Chen Q H． Forecast of coal and gas outburst based on time series of gas concentration． J China Coal Soc， 2010，35( 2) : 260 ( 邓明，张国枢，陈清华． 基于瓦斯涌出时间序列的煤与瓦斯突 出预报． 煤炭学报，2010，35( 2) : 260) ［3］ Wu J J，Liu X C，Jiang W G，et al． Spatial analysis of risk for underground coal fire in Xinjiang，China． J China Coal Soc， 2010，35( 7) : 1147 ( 武建军，刘晓晨，蒋卫国，等． 新疆地下煤火风险分布格局探 析． 煤炭学报，2010，35( 7) : 1147) ［4］ Guo D Y，Liu J C，Jiang G J． The mechanism of the emergency rescue response during coal mine gas explosion． J China Coal Soc， 2006，31( 6) : 697 ( 郭德勇，刘金城，姜光杰． 煤矿瓦斯爆炸事故应急救援响应机 制． 煤炭学报，2006，31( 6) : 697) ［5］ Guo D Y，Zheng M J，Cheng W，et al． Research on the emergency rescue plan of coal and gas outburst and its application． J China Coal Soc，2009，34( 2) : 208 ( 郭德勇，郑茂杰，程伟，等． 煤与瓦斯突出事故应急预案研究 与应用． 煤炭学报，2009，34( 2) : 208) ［6］ Coal Resources in Tibet Autonomous Region［R/OL］． ( 2007--02-- 06) ［2011--12--09］． http: / /coal． in-en． com/resource /china / 2007 /02 /INEN_67257． html ( 西藏自治区煤炭资源［R/OL］． ( 2007--02--06) ［2011--12-- 09］． http: / /coal． in-en． com/resource /china /2007 /02 /INEN _ 67257． html) ［7］ Coal Resources Introduction in Qinghai Province ［R/OL］． ( 2011 --09--28) ［2011--12--7］． http: / /wenku． baidu． com/view/ fb0e338ccc22bcd126ff0ce2． html ( 青海省煤炭资源简介［R/OL］． ( 2011--09--28) ［2011--12-- 7］． http: / /wenku． baidu． com/view /fb0e338ccc22bcd126ff0ce2． html) ［8］ Liu Y B，Liu L M，Xu D，et al． Risk assessment of flood and drought in major grain-producing areas based on information diffusion theory． Trans Chin Soc Agric Eng，2010，26( 8) : 1 ( 刘亚彬，刘黎明，许迪，等． 基于信息扩散理论的中国粮食主 产区水旱灾害风险评估． 农业工程学报，2010，26( 8) : 1) ［9］ Zhang L J，Li W L，Zhang D Y． Meteorological disaster risk assessment method based on information diffusion theory． Sci Geogr Sin，2009，29( 2) : 42 ·498·
第5期 王刚等：用信息扩散理论分析高海拔、寒、旱地区矿山事故风险 ·499· (张丽娟，李文亮，张冬有.基于信息扩散理论的气象灾害风险 用.地理空间信息，2003(1)：10) 评估方法.地理科学，2009,29(2)：42) [12]Ouyang Z H,Qi Q X,Zhang Y,et al.Mechanism and experi- [10]Li M,Zhang H B.Huang Q,et al.Flood risk analysis based on ment of hydraulic fracturing in rock burst prevention.China information diffuse estimation.J North Unie Nat Sci,2007,28 Coal Soc,2011,36(Suppl 2):321 (3):193 (欧阳振华，齐庆新，张寅，等.水压致裂预防冲击地压的机理 (李梅，张洪波，黄强，等.基于信息扩散估计的洪水风险分 与试验.煤炭学报，2011,36（增刊2）：321) 析.中北大学学报：自然科学版，2007,28(3)：193) [13]Guo W J,Cui X Y,Xiao G Y,et al.Major geological disasters [11]Wang X Z,You Y S,Tang Y J.The theory of optimal informa- type in mining and its control countermeasures.Met Mine,2010 tion diffusion estimation and its application.Geospatial Inf,2003 (8):148 (1):10 (郭维君，崔晓艳，肖桂元，等.矿山地质灾害主要类型及防治 (王新洲，游扬声，汤永净.最优信息扩散估计理论及其应 对策研究.金属矿山，2010(8)：148)
第 5 期 王 刚等: 用信息扩散理论分析高海拔、寒、旱地区矿山事故风险 ( 张丽娟，李文亮，张冬有． 基于信息扩散理论的气象灾害风险 评估方法． 地理科学，2009，29( 2) : 42) ［10］ Li M，Zhang H B，Huang Q，et al． Flood risk analysis based on information diffuse estimation． J North Univ Nat Sci，2007，28 ( 3) : 193 ( 李梅，张洪波，黄强，等． 基于信息扩散估计的洪水风险分 析． 中北大学学报: 自然科学版，2007，28( 3) : 193) ［11］ Wang X Z，You Y S，Tang Y J ． The theory of optimal information diffusion estimation and its application． Geospatial Inf，2003 ( 1) : 10 ( 王新洲，游扬声，汤永净． 最优信息扩散估计理论及其应 用． 地理空间信息，2003( 1) : 10) ［12］ Ouyang Z H，Qi Q X，Zhang Y，et al． Mechanism and experiment of hydraulic fracturing in rock burst prevention． J China Coal Soc，2011，36( Suppl 2) : 321 ( 欧阳振华，齐庆新，张寅，等． 水压致裂预防冲击地压的机理 与试验． 煤炭学报，2011，36( 增刊 2) : 321) ［13］ Guo W J，Cui X Y，Xiao G Y，et al． Major geological disasters type in mining and its control countermeasures． Met Mine，2010 ( 8) : 148 ( 郭维君，崔晓艳，肖桂元，等． 矿山地质灾害主要类型及防治 对策研究． 金属矿山，2010( 8) : 148) ·499·