。546 北京科技大学学报 第31卷 各危险性评价因素属于哪个等级进行投票.具体做 驶和维修人员等)、环境（道路等）、管理（管理条例与 法是，任意选定一个因素，进行单因素评判，最后综 执法)四大方面提高保障安全运输的等级和水平，有 合所有单因素评判结果，得到单因素评判矩阵R, 效地避免和控制了运输系统各类事故的发生 如对于U1的评判结果为：70%的人认为大15%的 3结论 人认为较大，5%的人认为一般，10%的人认为较小， 0%的人认为小，则评判集为(0.7,0.15,0.05,0.1， 应用“4M要素”理论，针对当前管理模式的不 0):采用同样方法，可得到其他四个因素U2、U3、 足，提出了“事故发现型”安全管理模式这种基于前 U4和U5的评判集，分别为(08.0.05,0.15,0,0)、 馈与反馈耦合的超前管理控制模式比传统的“事故 (0.9,0,0.1,0,0)、(0.40.30.0201)和(0.1 出发型”管理模式具有更好的超前性、实时性和可靠 0.2,06,0.0.1. 性.另外，提出了露天矿运输模糊综合评判模型，将 以各单因素评判集的隶属度分别为行组成评价 专家经验与智能数学相结合，对造成事故的诸多相 矩阵R: 关因素进行综合评判，提高了预测及评判结果的科 070150.0501 0 学性.该模型已经成功用于水厂铁矿的运输安全预 080050.150 0 测，为矿山运输安全管理控制提供了较为可靠的辅 R= 0.900.1 0 0 助决策依据， 040.30 0.201 L010.20.6001 参考文献 (3)进行综合评判.采用加权平均型的综合评 [I]University of Science and Technobgy Beijing.Mining Company 判模式，运输事故综合评判的模糊评判模型为B= of Capital Iron and Steel Comporation.Study on High Efficiency A°R=(b1,b2,,bm),将确定的权重向量A和评 Haulage System and Streng thening Mining Ted niques in Large- 价矩阵R代入，计算后得： Scale Dep Depressed Open-Pit Mines.Beijing University of Sci- B=(0.5,015,0.15,0.1,0.1)° ence and Technology Beijing.2004 (北京科技大学，首钢矿业公司.大型深凹露天矿高效运输系 0.70.150.050.10 统及强化开采技术研究北京：北京科技大学，2004) 0.80.0501500 2 Cai M F.Hao S H.Li J C.Study on high efficiency haulage 0.900.100= techniques in deep operpit mines.China Min Mog.2004.13 0.40.300.20.1 (10):13 (蔡美峰，郝树华，李军才.大型深凹露天矿高效运输系统综合 L0.10.20.600.1 (0655.0.20.1225.0.07.0.02) 技术研究.中国矿业.2004,13(10)：13) [3 Zhao E F.Duan M H.Analysis and control of truck transport ac 将上述得到的矩阵B中的各项进行归一化处 cidents in open-pit mines.Opencast Min Technol.2007(3):53 理：首先求出B中各因素的平均值，即0.655十 (赵二夫段明海.露天矿汽车运输事故分析及控制.露天采 0.2+01225+0.07+0.02=1.0675:然后将B中 矿技术，2007(3)：53) 各因素除以该平均值.归一化结果为： [4 XieZ H.Research and development of mine safety management information system.Ind Saf Dust Control,2000 (10):27 B= (谢振华.矿山安全管理信息系统的研究与开发.工业安全与 0.655020.12250.07002 防尘，2000(10)：27) 1.06751.06751.06751.06751.0675 [5 Hao S H.Qi BJ.Zhou YG.Brief intmoduction of mine car auto (0.610.190110.0660024). matic dispatching and management system.Met Mine,2004 因此，对水厂铁矿行车运输系统出现事故危险性的 (11):50 综合评判分析结论为：“大”61%；“较大”19%；“一 (郝树华，齐宝军，周玉贵.矿车自动调度及管理系统简介.金 般”11%：“较小”6.6%：“小”2.4%. 属矿山，200411)：50) 6 Zhao Z Y.Basis and Application of Fuzzy Theory and Neural 所以，水厂铁矿行车运输系统有相当大的出现 Network.Beijing Tsinghua University Pres.1997 事故的危险性.该矿采用了本文提出的一系列安全 (赵振宇模糊理论和神经网络的基础与应用.北京：清华大 监测、预警和控制的措施，从设备（车辆等）、人员（驾 学出版社，1997)各危险性评价因素属于哪个等级进行投票.具体做 法是, 任意选定一个因素, 进行单因素评判, 最后综 合所有单因素评判结果, 得到单因素评判矩阵 R . 如对于 U1 的评判结果为 :70 %的人认为大, 15 %的 人认为较大, 5 %的人认为一般, 10 %的人认为较小, 0 %的人认为小, 则评判集为( 0.7, 0.15, 0.05, 0.1, 0) ;采用同样方法, 可得到其他四个因素 U2 、U3 、 U4 和 U5 的评判集, 分别为( 0.8, 0.05, 0.15, 0, 0) 、 ( 0.9, 0, 0.1, 0, 0) 、( 0.4, 0.3, 0, 0.2, 0.1) 和( 0.1, 0.2, 0.6, 0, 0.1) . 以各单因素评判集的隶属度分别为行组成评价 矩阵 R : R = 0.7 0.15 0.05 0.1 0 0.8 0.05 0.15 0 0 0.9 0 0.1 0 0 0.4 0.3 0 0.2 0.1 0.1 0.2 0.6 0 0.1 . ( 3) 进行综合评判 .采用加权平均型的综合评 判模式, 运输事故综合评判的模糊评判模型为 B = A·R =( b1, b2, …, bn ), 将确定的权重向量 A 和评 价矩阵R 代入, 计算后得 : B =( 0.5, 0.15, 0.15, 0.1, 0.1)· 0.7 0.15 0.05 0.1 0 0.8 0.05 0.15 0 0 0.9 0 0.1 0 0 0.4 0.3 0 0.2 0.1 0.1 0.2 0.6 0 0.1 = ( 0.655, 0.2, 0.122 5, 0.07, 0.02) 将上述得到的矩阵 B 中的各项进行归一化处 理:首先求出 B 中各因素的平均值, 即0.655 + 0.2 +0.122 5 +0.07 +0.02 =1.067 5 ;然后将 B 中 各因素除以该平均值 .归一化结果为 : B = 0.655 1.067 5 0.2 1.067 5 0.122 5 1.067 5 0.07 1.067 5 0.02 1.067 5 = ( 0.61 0.19 0.11 0.066 0.024) . 因此, 对水厂铁矿行车运输系统出现事故危险性的 综合评判分析结论为 :“ 大” 61 %;“ 较大” 19 %;“ 一 般”11 %;“较小”6.6 %;“小”2.4 %. 所以, 水厂铁矿行车运输系统有相当大的出现 事故的危险性.该矿采用了本文提出的一系列安全 监测 、预警和控制的措施, 从设备( 车辆等) 、人员( 驾 驶和维修人员等) 、环境(道路等) 、管理(管理条例与 执法)四大方面提高保障安全运输的等级和水平, 有 效地避免和控制了运输系统各类事故的发生. 3 结论 应用“4M 要素” 理论, 针对当前管理模式的不 足, 提出了“事故发现型”安全管理模式, 这种基于前 馈与反馈耦合的超前管理控制模式比传统的“事故 出发型”管理模式具有更好的超前性 、实时性和可靠 性 .另外, 提出了露天矿运输模糊综合评判模型, 将 专家经验与智能数学相结合, 对造成事故的诸多相 关因素进行综合评判, 提高了预测及评判结果的科 学性.该模型已经成功用于水厂铁矿的运输安全预 测, 为矿山运输安全管理控制提供了较为可靠的辅 助决策依据 . 参 考 文 献 [ 1] University of Science and Technology Beijing, Mining Company of Capital Iron and St eel Corporati on.S tudy on High Ef ficiency Haulage System an d S treng thening Mining Tech niques in Large￾S cale Deep Depressed Open-Pit Mines.Beijing:Uni versit y of Sci￾ence and Technology Beijing, 2004 ( 北京科技大学, 首钢矿业公司.大型深凹露天矿高效运输系 统及强化开采技术研究.北京:北京科技大学, 2004) [ 2] Cai M F, Hao S H, Li J C .Study on high efficiency haulage techniques in deep open-pit mines.China Min Mag , 2004, 13 ( 10) :13 ( 蔡美峰, 郝树华, 李军才.大型深凹露天矿高效运输系统综合 技术研究.中国矿业, 2004, 13( 10) :13) [ 3] Zhao E F, Duan M H .Analysis and control of truck transport ac￾cidents in open-pit mines.Opencast Min Tech nol, 2007( 3) :53 ( 赵二夫, 段明海.露天矿汽车运输事故分析及控制.露天采 矿技术, 2007( 3) :53) [ 4] Xie Z H .Research and development of mine safet y management information system .Ind Sa f Dust Control, 2000 (10) :27 ( 谢振华.矿山安全管理信息系统的研究与开发.工业安全与 防尘, 2000( 10) :27) [ 5] Hao S H, Qi B J, Zhou Y G .Brief introduction of mine car aut o￾mati c dispatching and managemen t syst em .Met Mine, 2004 ( 11) :50 ( 郝树华, 齐宝军,周玉贵.矿车自动调度及管理系统简介.金 属矿山, 2004( 11) :50) [ 6] Zhao Z Y.Basis and App lication of Fuzzy Theory and Neura l Network .Beijing:Tsinghua University Press, 1997 ( 赵振宇.模糊理论和神经网络的基础与应用.北京:清华大 学出版社, 1997) · 546 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 31 卷