面向政府監管的煤與瓦斯突出事故風險評價模型研究

何 橋

(中煤科工集團重慶研究院有限公司,重慶 400039)

煤與瓦斯突出是我國礦井的第一殺手,也是政府的重點監管對象。近年來,瓦斯事故時有發生,仍然嚴重威脅礦井安全生產[1]。為提高礦井瓦斯災害監測預警防控能力,省級層面建設了煤礦事故風險分析平臺;國家層面,建設了礦山安全生產監測預警系統,接入了主要產煤省市煤礦安全監控、人員定位等系統,初步實現了瓦斯災害“看得見的目標”。建立統一、通用的煤與瓦斯突出事故風險動態評價模型和方法,對煤礦存在的瓦斯風險隱患進行量化評判,便于不同煤礦、不同風險類別的風險對比,是開展精準執法,提升監管能效的重要支撐[2]。

現階段,我國學者主要面向煤礦,從“人、機、環、管”等方面建立礦井災害風險評價體系[3]。針對煤與瓦斯突出事故的風險評價多是面向煤礦企業,根據“兩個四位一體”的綜合防突技術體系,從煤層物理特性、煤層賦存及開采條件以及管理等方面建立風險評價體系[4-5],評價指標未與實時監測數據有機結合,評價結果不能及時、準確地反映煤礦安全瓦斯災害現狀,難以為現場精準執法提供支撐。

1 整體評價模型

1.1 指標及模型構建原則

考慮煤礦監管監察機構能采集到的各類數據情況、煤礦監測監控技術的發展水平、當前安全評價技術以及日常使用的難易程度,總結得出所建立的風險評判方法應具備如下特點[6]。

(1)評價模型應具有足夠的能反映現實的能力,能用合適的評價準則反映煤礦安全生產受大量的、具有復雜耦合關系的因素影響的事實。

(2)模型評價依據應該由各種指標清晰界定,而不是模糊地評價。這樣才能使變化的指標對煤礦安全產生的影響實時、準確地反映在安全評分上。

(3)評價模型和指標應盡可能對大多數煤礦適用,且評價結果具有一致性。

(4)優先采納可動態持續采集的數據,遵循靜態指標為基礎指標、動態指標為研判指標的原則,重點考慮指標的相對變化量,兼顧絕對值。

1.2 整體層次模型

煤與瓦斯突出事故與礦井煤層的瓦斯地質條件顯著相關,瓦斯濃度的監測值變化情況直接反映了礦井瓦斯災害動態變化風險。根據評價模型構建原則,結合聯網數據感知規范和基礎數據聯網要求,基于監管部門能適時采集的數據,主要從監測點瓦斯濃度超限和煤與瓦斯突出地質因素兩方面對礦井煤與瓦斯突出事故風險進行量化評價。

(1)瓦斯濃度超限風險評價。以監測點為對象進行評價?！睹旱V安全規程》等規定,根據礦井瓦斯等級的不同,需要在采掘工作面、采區回風巷等井下重要地點設置不同量程、不同門限值的瓦斯傳感器。因此,采用先分別對各個監測點進行評價,得出其安全評分,再根據所有監測點評分得出一個綜合評分的方法。

(2)原始突出危險性評價。以各采掘工作面為對象進行評價。突出災害一般發生在采掘工作面,在進行煤礦突出危險性評價時,為了能基于底層數據實時得出當前煤礦突出風險的總體情況,需要從各個采煤工作面在防突工作中得到的具體數據,逐一評價各個采掘工作面的突出危險性。

由此建立的整體層次模型如圖1所示。

圖1 煤與瓦斯突出事故風險評判總體結構Fig.1 Overall structure of risk assessment of coal and gas outburst accidents

1.3 風險等級劃分機制

遵循國家礦山安全監察局煤礦安全風險分級管控相關規定要求,本模型采用梯度級別模型,根據風險評分將等級分為高、較高、一般、低4個等級,并分別用紅、橙、黃、藍4種顏色標識。即V=(v1,v2,v3,v4),其中v1:高(得分<60),v2:較高(60≤得分<75),v3:一般(75≤得分<85),v4:低(得分≥85)。

1.4 指標評分及權重確定方法

(1)底層指標評分方法。為便于理解和實際操作,模型采用百分制進行評分。針對底層指標,基于相關規范確定各指標的隸屬度函數。具體方法如下[7]:①對于連續指標,根據報警值、斷電值、爆炸極限值等選取各指標有代表性的部分值,按從小到大的順序給出其區間標度,同時給出各臨界值的評分;然后根據線性插值法計算其他值的評分。②對于離散變化的量化或非量化指標,直接對所有枚舉值評分。

(2)各指標權重確定方法?，F有的指標權重確定方法多采用層次分析法,該方法主要依賴于專家經驗,主觀性較強。本文采用邏輯回歸模型對其進行修正。

(1)

由式(1)計算得到礦井瓦斯災害處于安全的概率為:

(2)

式中,a1、a2、…、an為回歸系數。

根據文獻[8]可知,回歸系數就是體現各風險指標因子作用于礦井安全性概率權重的大小,且不同的影響因子相互比較,對礦井瓦斯災害風險概率的影響梯度是與回歸系數呈正比的。根據計算的回歸系數進行歸一化處理,得到各影響因子的權重。

按照邏輯回歸算法原理,要得到回歸系數,需提供歷史樣本,給定各樣本的瓦斯災害風險等級。樣本中各礦井瓦斯災害風險等級的確定,主要根據最近1年監管監察執法發現的瓦斯災害隱患數量、隱患等級以及瓦斯事故進行綜合判定。結合煤礦監管部門實際情況,確定各風險等級映射規則見表1。

表1 各風險等級映射規則Tab.1 Mapping rules of each risk level

1.5 風險量化總體流程

為保證評價結果與日常監管監察執法隊情況一致,當礦井存在瓦斯災害相關的重大隱患時,則對應評判項的評分應為0分;如果該重大隱患造成礦井停產,則礦井整體瓦斯災害風險評價等級應為高風險級。風險量化評判實施流程如圖2所示。

圖2 煤與瓦斯突出事故風險評價總體流程Fig.2 Overall process for risk assessment of coal and gas outburst accidents

2 礦井瓦斯超限風險評價

2.1 監測點瓦斯超限風險

2.1.1 監測點最終評分計算方法

監測點瓦斯濃度風險評分,應不僅反映測點的整體瓦斯濃度水平,也能實時反映短期內由于瓦斯濃度升高造成的危險性增大的事實。因此,這里通過如下思路計算監測點安全評分:①監測點瓦斯濃度小于報警濃度時,監測點最終得分=監測點綜合評分;②監測點瓦斯濃度大于報警濃度時,監測點最終得分=min{監測點實時瓦斯濃度評分,監測點綜合評分}。

2.1.2 監測點實時瓦斯濃度評分

監測點實時瓦斯濃度評分根據當前瓦斯濃度一個指標進行計算。根據《煤礦安全規程》,井下不同瓦斯傳感器設置地點的瓦斯報警濃度是不同的,同時考慮到瓦斯爆炸下限為5%。根據對西南地區的瓦斯監測值分布統計數據,80%的監測點瓦斯濃度均低于0.2%。同時按照帕累托法則,確定隸屬度函數如式(3)所示。

(3)

式中,x為監測實時瓦斯濃度;ca為《煤礦安全規程》中各類型監測點瓦斯報警濃度。

2.1.3 監測點綜合評分

風險是一個累積的過程,監測點綜合評分不僅需要考慮當前瓦斯濃度,同時應考慮該監測點的歷史瓦斯濃度變化情況,從而綜合反映該監測點瓦斯濃度的高低水平和變化規律。建立的監測點綜合評分層次結構如圖3所示[9]。各指標的具體含義及隸屬度函數如下。

(1)瓦斯實時濃度。同監測點實時瓦斯濃度,見式(3)。

(2)中期移動平均值指數。選用指數移動平均值表征監測點近一段時間所處的水平。它是以指數式遞減加權的移動平均,各數值的加權影響力隨時間呈指數式遞減,越近期的數據加權影響力越重。設t時刻的瓦斯濃度監測值為xt,其對應的指數移動平均值為Et;t-1時刻的指數移動平均值為Et-1,當t>1時,有:

圖3 監測點瓦斯濃度超限風險評判層次結構Fig.3 Risk assessment structure of gas concentration exceeding limit at monitoring points

Et=αxt+(1-α)Et-1

(4)

式中,α為加權系數,其值越大,遺忘速率越大。

α計算公式見式(5):

(5)

式中,N為需要進行平均的監測周期數。

本指標主要反映監測點的中長期瓦斯濃度的情況,選取最近20 d進行計算,其中式(4)中的瓦斯濃度xt,為測點瓦斯濃度每日均值。該指標的得分隸屬度函數同式(3)。

(3)真實波動幅度均值。近日,國家發布《八方面措施加強煤與瓦斯突出防治》,要求煤礦采掘作業過程中有瓦斯異常情況(瓦斯忽大忽小,變化超過0.2個百分點)時,要立即停止生產,分析原因并制定措施。參考股價分析時采用的真實波動幅度均值,表征瓦斯涌出波動程度。若監測周期t內有多個監測數據,其最大值與最小值之差即為真實波動幅度,即:

Rt=xt,high-xt,low

(6)

為盡可能準確地衡量瓦斯的波動情況,同時考慮統計的可操作性,暫選取30 min作為一個波動間隔,計算最近12 h內的波動均值。計算公式如下:

(7)

歷史監測數據顯示,該特征量絕大多數處于0.1%以下,占比達到90%以上;處于0.1%～0.2%的占比約為5%;處于0.2%～0.3%的占比約為1%;大于0.3%的占比低于1%。由此確定該指標的隸屬度函數如下:

(8)

式中,x為12 h瓦斯濃度波動幅度均值。

(4)趨勢偏離指數。根據對瓦斯異常案列研究,得到瓦斯監測值在1周內處于較為平穩波動情況,但是在1個月、3個月內瓦斯濃度明顯處于上升趨勢。由此,采用對最近3個月的瓦斯濃度時間序列進行最小二乘擬合,根據擬合斜率值a進行量化評判。同理,根據數理統計結果,確定隸屬度函數如下:

S趨勢偏離指數=

(9)

式中,a為最小二乘擬合斜率值。

各指標的權重,按照層次分析法和邏輯回歸相結合的方法進行確定。在采用邏輯回歸法計算權重時,為便于實際操作,需要計算礦井所有監測點的平均值。計算得到權重為:瓦斯實時濃度0.244 1,中期移動平均值指數0.205 3,真實波動幅度均值0.344 3,趨勢偏離指數0.205 3。

2.2 礦井瓦斯超限風險綜合評價

由于井下不同地點發生瓦斯事故導致后果嚴重性的差異,同時為了盡可能讓整體評價結果偏向風險較高的監測值,本文采用加權調和平均數來計算礦井瓦斯超限風險。

調和平均數是3種畢達哥拉斯平均(算術平均數、幾何平均數及調和平均數的總稱),且總是3種平均數中最小的一個。調和平均數總是強烈地偏向數列中最小的元素,從而能削弱大的離群元素的影響、強化小元素的影響 。調和平均數計算公式為:

(10)

加權調和平均數計算方法為:

(11)

根據井下瓦斯監測點位置的不同,本文將瓦斯監測點分為:采掘工作面、采區回風巷道和其他3類。采用專家打分的方式確定各類型權重,分別為0.5、0.3、0.2。

3 原始突出危險性風險評價

3.1 采掘工作面煤與瓦斯原始突出危險性風險評價

通過查閱文獻資料[10-14],結合煤與瓦斯突出領域專家的建議,以及監管監察容易獲取的數據,建立采掘工作面煤與瓦斯突出風險評判體系如圖4所示。

圖4 原始突出危險性風險評價層次結構Fig.4 Hierarchical structure of original outburst hazard risk assessment

(1)瓦斯壓力。瓦斯壓力越大越不安全,參照《煤礦瓦斯等級鑒定辦法》,以0.74 MPa為臨界值。同時參考行業經驗,選取的臨界值及評分為:1.5 MPa,10分;0.74 MPa,50分;0.2 MPa,90分。

(2)瓦斯含量。煤層瓦斯含量既是衡量煤層瓦斯儲量和涌出量的基礎,也是預測煤與瓦斯突出危險性的重要參數之一。參照《防治煤與瓦斯突出細則》《瓦斯抽采達標暫行規定》等,選取的臨界值及評分為:2 m3/t,90分;8 m3/t,50分;15 m3/t,10分。

(3)煤的破壞類型。煤的破壞類型分為5類,一般認為只有Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ類煤層才具有突出危險性。設定指標對應評分為:Ⅰ,90分;Ⅱ,60分;Ⅲ,40分;Ⅳ,20分;Ⅴ,10分。

(4)軟分層堅固性系數。煤層軟分層的堅固性系數表征煤的強度,煤越軟,則其堅固性系數越小,越不安全。同理,參照《煤礦瓦斯等級鑒定辦法》,將0.5設為評分臨界值。共選取區間值及評分為:0.2,10分;0.5,50分;1.0,80分;2.0,90分。

(5)瓦斯放散初速度。煤的瓦斯放散初速度表征煤放散瓦斯,進而使瓦斯參與做功的快慢,該值越大,越不安全。同理,參照《煤礦瓦斯等級鑒定辦法》,將10設為評分臨界值。共選取區間值及評分為:25,10分;10,50分;2,80分。

(6)煤層厚度。煤厚越大,突出危險性也越大。本文選取煤厚與評分的區間臨界值為:0.5 m,90分;2.5 m,50分;5 m,10分。

(7)破煤方式。采掘工作面常見的破煤方式包括機械破煤(采煤機、連采機、綜掘機落煤)、爆破破煤、風鎬破煤和手鎬破煤,它們對工作面產生擾動,進而誘發突出災害的可能性排序為:爆破破煤>機械破煤>風鎬破煤>手鎬破煤。給定4種方式得分為:機械破煤,50分;爆破破煤,20分;風鎬破煤,60分;手鎬破煤,80分。

(8)采掘面類型。與突出危險性相關的工作面類型主要包括沿走向推進的采面、沿傾向仰采采面、沿傾向俯采采面、煤層平巷、煤層上山、煤層下山和石門揭煤。對于沿傾向仰采采面和煤巷上山掘進面,由于重力的影響,一般更容易發生突出;石門揭煤時也特別容易發生突出,且突出強度相對較大。由此設定各種工作面類型的評分:沿走向推進的采面,50分;沿傾向仰采采面,30分;沿傾向俯采采面,60分;煤層平巷,50分;煤層上山,30分;煤層下山,60分;石門揭煤,20分。

(9)煤層傾角。煤層傾角越大,越容易發生突出危險。本文選取煤層傾角與評分的臨界值為:0°,90分;12°,50分;45°,10分。

(10)煤層埋深。通常煤層埋深越深,主應力越大,煤層及圍巖透氣性越差。我國大中型煤礦平均開采深度約450 m,而突出礦井的采深一般會更大。參考相關文獻,選取的煤層埋深臨界值及評分為:300 m,90分;500 m,50分;1 000 m,10分。

(11)地質構造。斷層和褶皺等地質構造,特別是對礦區或礦井總體上起控制作用的斷層和褶皺,往往對煤與瓦斯的突出條件及突出點分布具有顯著的作用和明顯的影響。各地質構造的評分為:簡單,90分;中等,70分;復雜,40分;極復雜,10分。

同理,采用邏輯回歸和層次分析法相結合的方法,計算得到各指標的權重。①準則層1各指標權重:煤層物理性質0.857 1,煤層賦存及開采特性0.142 9。②準則層2各指標權重:瓦斯壓力0.302 3,瓦斯含量0.184 1,煤的破壞類型0.127 6,軟分層堅固性系數0.136 5,瓦斯放散初速度0.123 0,煤層厚度0.126 5;破煤方式0.139 4,采掘面類型0.123 4,煤層傾角0.163 5,地質構造0.327 0,煤層埋深0.246 8。

3.2 原始突出危險性風險評分

同樣,可采用調和平均數的方式計算各采掘工作面得分,得到礦井煤與瓦斯原始突出危險性風險評分,同式(9)。

4 礦井煤與瓦斯突出事故綜合風險

按照整體風險評級模型,在計算得到礦井瓦斯超限風險和原始突出危險性風險后,采用層次分析法計算礦井整體瓦斯災害風險評級。按照層次分析法,并結合動態指標優先的原則,計算得到煤與瓦斯突出事故綜合風險指標權重為:瓦斯超限風險權重0.672 5;原始突出危險性權重0.327 5。

5 現場應用

依托某省局煤礦事故風險分析平臺,研制了礦井瓦斯災害風險評判系統,對本文建立的礦井煤與瓦斯突出事故風險動態量化評判模型在轄區內5座礦井進行了現場應用試點。系統結構如圖5所示。

系統數據同步服務,從礦井安全生產基礎數據平臺獲取礦井采掘工作面煤層信息、瓦斯鑒定信息、工作面采掘作業方式等基礎信息,并同步到事故風險分析平臺。針對缺乏的采掘面瓦斯地質部分數據,則通過事故風險分析平臺中的基礎數據管理模塊,由各礦井人員定期填報獲取。同時,從監察執法系統獲取日常監察執法隱患、現場處理、執法處罰罰款等數據,并同步到事故風險分析平臺。采用C#,并以Windows服務方式,研發瓦斯風險評判服務,通過Kafka數據服務總線,適時獲取數據,對礦井監測點瓦斯超限風險、采掘工作面煤與瓦斯突出風險進行動態評判,通過報表、圖表進行展現,并形成風險分析報告,以簡報形式推送給監察執法人員。

試點轄區內5座礦井均為煤與瓦斯突出礦井,瓦斯災害風險較大,試點期間,礦井煤與瓦斯突出風險均為較高風險,均未發生瓦斯類傷亡事故。運行期間,監管監察部門結合單項指標得分情況、瓦斯超限風險得分、煤與瓦斯突出風險得分以及整體礦井瓦斯災害風險評價結果,開展分級、分類監管監察執法,執法查處隱患與評價結果相一致,有力保障了礦井安全生產,提升了監管能效。

6 結論

(1)依據當前省級監管監察平臺可持續動態采集的數據,從各監測點瓦斯濃度超限風險和采掘工作面煤與瓦斯突出風險,建立了面向政府監管的煤與瓦斯突出事故風險量化評判體系,并基于監察執法系統反饋結果,采用邏輯回歸模型和層次分析法確定各指標權重,評判結果符合實際,具有較強的普適性。

(2)對于監測點瓦斯濃度超限各指標的統計周期以及各指標,可結合事故調查分析結果和監察執法情況進行修改,以更準確地判識礦井瓦斯災害風險程度,為精準執法提供支撐。