基于集对分析-区间三角模糊数的煤矿内因火灾危险性评价

"煤矿内因火灾危险性评价新耦合模型" 在煤矿行业中，火灾是威胁安全高效生产的重要灾害，尤其内因火灾占比高达90%，成为首要关注的问题。当前，对于煤矿内因火灾的危险性评价，存在着准确度低、方法陈旧的挑战。为解决这一问题，研究人员提出了一个新的耦合模型，结合了集对分析与区间三角模糊数的方法。集对分析能够处理评价中的确定性和随机性，而区间三角模糊数则可以有效地描绘差异度系数在不同状态下的连续变化，增加了评价的精确性和灵活性。 传统的煤矿内因火灾危险性评价方法包括定性、半定量和定量三类。定性方法如安全检查表、因素图分析等虽直观但缺乏量化标准，易受人为因素影响；半定量方法如火灾危险指数法、火灾安全工程法和模糊综合评价法虽有一定实用性，但对评价条件要求不严格；定量方法如火灾风险与成本评估模型、CESARE-Risk模型、FRAMEwork模型等，由于数据获取和实施难度大，限制了其广泛应用。这些方法的局限性在于单一性和准确性不足，导致评价结果与实际现场情况脱节。 新提出的耦合模型基于集对分析的多元联系数，可以兼顾不确定性和随机性，提高了评价的全面性。区间三角模糊数的应用则能更精确地描述影响因素间的差异度，使得模型对火灾危险性的判断更加直观且符合实际情况。通过实际案例——鹤岗矿区的内因火灾危险性评价，证明了该耦合模型的有效性和适用性。 这一创新模型的出现，有望提高煤矿内因火灾的预警和管理水平，为煤矿安全生产提供更为科学的决策依据。未来的研究方向可能包括进一步优化模型参数，增强模型的适应性和预测能力，以及探索如何将此类模型集成到现有的煤矿安全管理系统中，实现更高效的火灾防控。