优化瓦斯爆炸3类危险源评价体系提升煤矿安全性

本文主要探讨了煤矿瓦斯爆炸作为煤矿安全的重大威胁问题，针对这一挑战，作者在3类危险源理论的基础上进行了深入分析。传统的3类危险源理论通常包括人、机、环境三个要素，这些要素可能导致瓦斯爆炸事故的发生。本文首先构建了一个初步的瓦斯爆炸3类危险源评价指标体系，该体系包含33项具体指标，涵盖了涉及人、设备、环境条件以及安全管理等多个方面。 为了提高危险源评价的效率和准确性，作者采用了粗糙集方法对这些指标进行约简。粗糙集是一种数据挖掘技术，它通过减少冗余信息，提炼出与危险源评价最相关的指标，从而降低复杂度。经过现场数据收集后，这个指标体系被简化为19项关键指标，这表明了作者在简化过程中注重实际操作的可行性和有效性。 接着，作者利用Rosetta软件进行仿真计算，并借助神经网络工具进行危险源评价过程的模拟。通过这种方法，他们验证了粗糙集处理后危险源评价模型在模拟计算中的性能提升，包括精度显著提高和网络收敛速度加快。这证明了粗糙集方法优化瓦斯爆炸危险源评价指标体系的策略是有效的。 最后，作者强调了这项研究对于改进煤矿瓦斯爆炸危险源评价系统的重要意义，特别是对于提高危险源评价的实时性和准确性具有积极的作用。通过对危险源的精细识别和量化评估，可以为煤矿安全管理提供科学依据，预防和减少瓦斯爆炸这类重大安全事故的发生。 本文的研究成果对于煤矿安全领域的风险评估和管理实践具有重要的参考价值，展示了粗糙集方法在优化危险源评价指标体系方面的实际应用价值。通过理论与实践的结合，有助于提升煤矿行业的安全水平。