矿工行为安全水平评价：云物元理论应用

"这篇论文探讨了基于云物元理论的矿工行为安全水平评价方法，通过SHELL模型分析人的因素、S-L、H-L、E-L和L-L界面因素，建立了一个全面的行为安全水平评价指标体系。论文进一步利用云物元理论解决评价过程中的随机性和模糊性问题，构建了评价模型，并在C煤矿进行了实际应用，验证了模型的有效性和科学性。" 本文主要涉及以下几个知识点： 1. **SHELL模型**：SHELL模型是Human-System-Environment-Layout交互模型的缩写，它将人的因素（Human）、系统因素（System）、环境因素（Environment）和布局因素（Layout）结合在一起，用于分析和理解人与工作环境之间的相互作用。在这个研究中，该模型被用来从五个方面建立矿工行为安全水平的评价指标。 2. **行为安全水平评价**：这是一个评估工人在执行任务时安全行为的过程，旨在识别和减少可能导致事故的行为。评价通常包括对工人安全意识、技能、规则遵循程度等方面的考察。 3. **云物元理论**：云物元理论是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，它结合了概率论和模糊集合理论，能有效应对评价过程中数据不精确或模糊的情况。在本论文中，该理论被用来构建矿工行为安全水平的评价模型。 4. **安全水平评价指标体系**：这是用于衡量矿工行为安全水平的一套标准或指标，涵盖了人的因素（如心理素质、健康状况等）、S-L界面因素（人与设备的交互）、H-L界面因素（人与工作环境的交互）、E-L界面因素（环境对行为的影响）和L-L界面因素（布局对行为安全的影响）。 5. **模型应用与验证**：研究者将构建的模型应用于C煤矿，通过计算得出矿工行为安全水平为二级，这一结果与煤矿的实际安全状况相符，证明了模型的实用性和科学性。 6. **安全管理水平提升**：通过这样的评价模型，煤矿企业可以更准确地识别出行为安全的薄弱环节，从而制定针对性的安全培训和管理策略，提高整体的安全水平。 该研究通过综合运用SHELL模型和云物元理论，为矿工行为安全水平的科学评价提供了新的方法，对于提升矿山安全生产具有重要的理论与实践意义。