煤矿瓦斯爆炸危险源评价指标优化研究

"煤矿瓦斯爆炸3类危险源的评价指标优化研究" 本文主要探讨的是煤矿瓦斯爆炸这一严重威胁煤矿安全生产的问题，并提出了一种针对瓦斯爆炸危险源的评价指标优化方法。在分析煤矿生产系统的复杂性和危险源分类理论的基础上，作者们提出了一个针对瓦斯爆炸的3类危险源评价指标体系。 首先，作者们基于传统的3类危险源划分（能量载体或危险物质、物的故障、物理性环境因素以及人的不安全行为、组织管理因素）进行了修正，构建了一个包含3类共33项的初步评价指标体系。这个体系旨在全面覆盖可能导致瓦斯爆炸的各种因素。 接着，为了简化评价过程并提高效率，他们利用现场数据和粗糙集理论对初始的33项指标进行了数据约简，最终得到19项关键指标。粗糙集方法是一种处理不确定性和不完整信息的有效工具，它能通过剔除冗余信息，保留对决策至关重要的特征，从而降低计算复杂性。 然后，通过Rosetta软件进行仿真计算，并结合神经网络工具，对简化后的指标体系进行了验证。神经网络作为一种强大的非线性模型，可以模拟复杂的系统行为。研究发现，经过粗糙集处理的危险源评价神经网络在模拟计算中的精度显著提升，网络收敛速度也有所加快，这表明优化后的指标体系不仅精简，而且能更有效地反映瓦斯爆炸的危险程度。 最后，作者们指出，对煤矿瓦斯爆炸危险源评价指标体系进行优化的研究对于提升评价系统的准确性和实时性具有重要意义。这有助于提前识别潜在的危险，预防瓦斯爆炸事故的发生，保障煤矿工人的生命安全和煤矿的稳定生产。 关键词：瓦斯爆炸，3类危险源，粗糙集 这篇论文属于自然科学领域，特别是与矿业工程和安全科学相关的研究。通过对煤矿瓦斯爆炸危险源的深入分析和评价指标的优化，该研究为煤矿安全管理和风险控制提供了理论支持和实践指导。