耦合效应下煤矿顶板事故风险评估：N-K模型与模糊集分析

"耦合效应下的煤矿顶板事故风险因素评价研究" 这篇研究论文主要探讨了煤矿顶板事故风险因素的评价方法，特别是在耦合效应的背景下。耦合效应是指不同因素之间的相互作用和影响，这在煤矿安全生产中至关重要。论文提到了人为因素、设备因素、环境因素和管理因素这四类主要的风险因子，并强调了它们之间的交互作用可能导致煤矿事故的发生。 研究中采用了N-K模型，这是一个用于复杂系统分析的工具，能够量化各种因素之间的耦合效应。通过N-K模型，研究人员能够更准确地理解和评估各因素如何共同作用于煤矿顶板事故的风险。此外，他们还引入了直觉模糊集的概念，以处理不确定性，因为煤矿安全问题往往涉及大量的模糊性和不确定性。 直觉模糊集是一种扩展的传统模糊集理论，它允许在决策过程中处理不完整或模糊的信息。论文中建立的加权直觉模糊集决策矩阵有助于在不完全信息环境下做出更合理的判断。接着，研究人员结合了TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）模型，这是一种多准则决策分析方法，用于确定最佳解决方案。通过TOPSIS，他们构建了一个评价模型，该模型能够全面考虑所有风险因素的耦合效应，从而对煤矿顶板事故风险进行有效的评估。 通过对2008年至2018年间185起典型煤矿顶板事故的实例分析，研究发现人为因素和管理因素在事故风险中起着更为活跃的作用。这些主观因素与客观的设备因素和环境因素耦合时，容易导致事故的发生。进一步的分析指出，人为因素对事故的影响程度超过了管理因素，表明提高员工的安全意识和操作技能对于防止顶板事故至关重要。 这篇论文提供了对煤矿顶板事故风险因素的深入理解，提出的评价模型可以作为矿山安全管理的有力工具，帮助识别和优先处理关键风险，以降低事故发生概率。此研究不仅对理论研究有贡献，也对实际的煤矿安全生产有实践指导意义。