集对分析提升煤矿安全评价精度与管理水平

本文主要探讨了基于集对分析的煤矿安全评价方法。在当前的背景下，煤矿行业因其开采条件复杂和潜在的风险，被公认为高危行业。频发的灾害事故不仅导致巨大的经济损失，还威胁着矿工的生命安全。为了有效管理和改善这一状况，对煤矿进行科学的安全评价显得尤为重要。 文章首先分析了影响煤矿安全的关键因素，包括自然赋存条件、开采条件、早期的安全投入、危险源识别、个人安全意识等多个方面。这些因素决定了煤矿生产中的风险程度和事故发生的可能性。作者挑选了12个关键指标，构建了一个完整的煤矿安全评价指标体系，这些指标涵盖了生产环境、设备完好性、安全管理等多个维度。 接下来，作者运用层次分析法来确定这12个指标的权重，这是一种多目标决策方法，它能够量化不同指标的重要性，确保安全评价的公正性和客观性。层次分析法通过对判断矩阵的处理，赋予每个指标一个相对权重，以便于在综合评价中进行比较。 集对分析是本文的核心部分。该方法基于对称差异度的概念，通过计算各指标之间的相对差距，评估煤矿的安全状态。差异度的取值范围在-1到1之间，正值表示煤矿安全状况良好，接近于“安全”状态；负值则表示存在一定的安全隐患，对应于“一般安全”状态。这种方法不仅可以直观地反映煤矿的安全状况，而且还能揭示其安全管理的水平，有助于制定针对性的安全策略和预防措施。 实例研究进一步验证了集对分析在煤矿安全评价中的有效性。通过具体的煤矿案例，当差异度为1时，表明该煤矿的总体安全表现优秀；而差异度为-1的情况，则意味着需要进一步加强安全管理，降低潜在风险。这种评价模型有助于煤矿企业改进安全措施，提升整体安全管理水平，从而减少事故的发生，保障矿工生命安全。 本文提出了一种结合层次分析法与集对分析的煤矿安全评价方法，为煤矿行业的安全管理提供了科学的工具和决策支持。通过实施这样的评价，有助于煤矿企业实现精细化管理，提高安全生产水平，符合我国煤矿安全生产的现实需求和国际先进标准。