煤炭企业安全评价：综合赋权与集对分析方法

"基于综合赋权与集对分析的煤炭企业安全评价" 这篇论文详细探讨了如何运用综合赋权与集对分析方法对煤炭企业的安全状况进行科学、有效的评价。安全评价是确保煤炭企业安全生产的关键步骤，它能识别潜在的风险因素，从而采取措施减少事故的发生。在论文中，作者首先引入了SHEL（System, Humans, Environment, and Loss）模型，这是一个广泛应用于安全领域，考虑系统、人类、环境和损失相互作用的安全分析模型。通过SHEL模型，作者分析了煤炭企业在生产过程中可能面临的各种风险因素。 接下来，论文提到了熵权法和超标倍数赋权法的结合应用，这是一种确定评价指标权重的创新方法。熵权法基于信息熵理论，能够量化指标的不确定性，而超标倍数赋权法则侧重于评价指标的实际表现与标准值之间的偏差。通过这两种方法的结合，可以更全面、客观地反映各个评价指标的重要性。 集对分析理论在此基础上被用来构建煤炭企业的安全评价模型。集对分析是一种处理模糊和不确定信息的有效工具，它能够处理非对称性和不完整性信息，对于复杂系统如煤炭企业的安全评价尤其适用。该模型通过比较不同安全状态之间的相对优劣，为决策者提供了一种全面、深入的安全评估框架。 论文最后展示了该评价体系和模型在平煤集团五个生产矿井的实际应用。结果表明，采用集对分析得到的安全评价结果与实际情况相符度较高，验证了该方法的有效性和实用性。这为煤炭企业提供了改进安全管理、提升安全生产水平的有力工具。 关键词涉及的“煤炭企业”是指研究的主要对象，“安全评价”是核心内容，“评价指标”是衡量安全性的具体参数，“集对分析”是进行评价的方法，“熵权法”和“超标倍数赋权法”是确定指标权重的计算方法。这些关键词共同构成了论文的研究框架和技术路线，为煤炭企业安全管理水平的提升提供了理论支持和实践指导。 这篇论文深入研究了煤炭企业安全评价的科学方法，通过综合赋权与集对分析的结合，不仅构建了合理的评价指标体系，还开发了一套适应复杂安全环境的评价模型。这种方法的实施有助于煤炭企业更好地识别风险，及时采取预防措施，保障生产安全。