煤矿智能化项目风险评价云模型及其应用

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2024.05.1680

中国安全科学学报 ›› 2024, Vol. 34 ›› Issue (5): 168-174.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2024.05.1680

煤矿智能化项目风险评价云模型及其应用

李长明¹(), 赵开功²^,^**(), 张晓蕾³, 王睿迪¹, 李严肃³

1 国能数智科技开发(北京)有限公司,北京 100011
2 北京科技大学土木与资源工程学院, 北京 100083
3 中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院,北京 100083

收稿日期:2023-11-20 修回日期:2024-02-27 出版日期:2024-05-28
通讯作者:
**赵开功(1981—),男,山东济宁人,主要从事应急救援、职业健康、安全信息化和安全生产理论与技术等方面的研究。E-mail:smilevel@163.com。
作者简介:
李长明 (1993—),男,黑龙江齐齐哈尔人,硕士,工程师,主要从事安全生产项目建设与管理工作。E-mail:lichangmingdyl@163.com。
赵开功高级工程师
张晓蕾高级工程师
王睿迪工程师
李严肃工程师
基金资助:
国家重点研发计划(2018YFC08008300)

Cloud model for risk evaluation of coal mine intelligent projects and its application

LI Changming¹(), ZHAO Kaigong²^,^**(), ZHANG Xiaolei³, WANG Ruidi¹, LI Yansu³

1 National Energy Network Information Technology (Beijing) Co., Ltd., Beijing 100011, China
2 School of Civil and Resource Engineering, Beijing University of Science and Technology, Beijing 100083, China
3 School of Emergency Management and Safety Engineering, China University of Mining and Technology(Beijing), Beijing 100083, China

Received:2023-11-20 Revised:2024-02-27 Published:2024-05-28

摘要/Abstract

摘要：

为解决煤矿智能化项目风险评价过程中,指标量化困难和评价系统难以兼顾随机性和模糊性的问题,采用云模型理论,对系统进行定量综合评价。首先,基于煤矿智能化系统建设项目进行多维度分析,建立项目风险多指标多维度的评价体系;然后,运用层次分析法(AHP)确定主观权重,CRITIC法确定客观权重,通过组合赋权方式确定指标权重矩阵;采用云模型实现指标定量与定性之间的转换,完成煤矿智能化项目的风险评价,并根据评价结果提出针对性的政策建议,最大程度降低项目现有风险;最后,以国家能源集团某煤矿为例,开展煤矿智能化项目建设和实施过程的风险评价,验证文中所提方法的科学性和有效性。结果表明:云模型可定量评价煤矿智能化项目风险,评价结果有助于化解现场风险隐患,提高风险管控能力,且具有一定的科学性和有效性。

关键词: 煤矿智能化, 项目风险评价, 云模型, 权重, 评价等级

Abstract:

In order to solve the problems of difficulty in quantifying the indicators and difficulty in taking into account randomness and fuzziness in the evaluation process of the risk of the coal mine intelligentization project, the cloud model theory was adopted to carry out a quantitative and comprehensive evaluation of the system. First of all, based on the coal mine informationization system construction project, a multi-dimensional analysis was carried out to establish a multi-indicator and multi-dimensional evaluation system of the project risk. Then, the combination of hierarchical analysis (AHP) method and criteria importance though intercrieria correlation (CRITIC) method was used to assign weights, determine the weight matrix of the indicators, and the cloud model was used to realize the conversion between the quantitative and qualitative indicators, to complete the evaluation of the risk of the coal mine intelligence project, and to put forward the targeted policy according to the evaluation results. The cloud model was used to realize the quantitative and qualitative conversion of indicators, complete the risk evaluation of the coal mine intelligentization project, and put forward targeted policies based on the evaluation results to minimize the existing risks of the project. Finally, taking a coal mine of National Energy Group as an example, the risk evaluation of the construction and implementation process of coal mine intelligentization project was carried out. The results show that the cloud model can realize the quantitative evaluation of project risks, and the results of risk evaluation coincide with the actual situation on the site; the results of risk evaluation can help to solve the hidden risks on the site and improve the ability of risk control.

Key words: intelligent coal mining, project risk evaluate, cloud model, weights, evaluation level

中图分类号:

X913.4安全系统工程

李长明, 赵开功, 张晓蕾, 王睿迪, 李严肃. 煤矿智能化项目风险评价云模型及其应用[J]. 中国安全科学学报, 2024, 34(5): 168-174.

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图/表 7

图1

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表1

图3

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表2

表3

参考文献 21

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指标	AHP分析结果		CRITIC分析结果			组合权重
指标	特征向量	权重	变异性	冲突性	权重	组合权重
需求T₁	0.557 4	0.061 2	0.427	1.029	0.071 4	0.074
技术T₂	0.842 2	0.090 8	0.452	0.758	0.081 8	0.127
复杂性和界面T₃	0.346 2	0.037 3	0.437	1.068	0.054 15	0.034
绩效与可靠性T₄	0.423 9	0.041 4	0.423	0.657	0.039 24	0.028
质量T₅	0.646 4	0.063 3	0.448	0.748	0.061 03	0.066
供应商E₁	0.773 3	0.077 9	0.443	1.037	0.062 86	0.083
管理规定E₂	0.595 6	0.058	0.441	0.914	0.037 82	0.037
市场E₃	0.620 7	0.067 5	0.444	0.558	0.062 37	0.072
客户E₄	0.493 3	0.049 8	0.455	0.605	0.062 11	0.053
气候E₅	0.827 3	0.088 6	0.468	0.887	0.079 03	0.119
项目依赖关系O₁	0.496 4	0.042 3	0.446	0.758	0.041 28	0.03
资源O₂	0.504 1	0.050 6	0.42	0.933	0.056 72	0.049
资金O₃	0.480 7	0.048 2	0.444	0.701	0.048 7	0.04
有限度O₄	0.376 3	0.035 6	0.442	0.469	0.044 35	0.027
估算M₁	0.456 2	0.046 1	0.429	0.468	0.047 66	0.037
计划编制M₂	0.361 8	0.036 4	0.428	0.523	0.039 96	0.025
控制M₃	0.525 1	0.050 9	0.433	0.543	0.041 23	0.036
沟通M₄	0.547 1	0.054 3	0.442	1.598	0.068 26	0.063

指标/云相似度	优	良	中	较差	差
需求T₁	0.500	0.309	0.191	0.309	0.184
技术T₂	0.382	0.236	0.146	0.236	0.209
复杂性和界面T₃	0.390	0.447	0.276	0.447	0.227
绩效与可靠性T₄	0.382	0.236	0.146	0.236	0.209
质量T₅	0.333	0.206	0.127	0.206	0.222
供应商E₁	0.495	0.382	0.236	0.382	0.223
管理规定E₂	0.539	0.333	0.206	0.333	0.231
市场E₃	0.567	0.350	0.217	0.319	0.162
客户E₄	0.333	0.206	0.127	0.206	0.222
气候E₅	0.539	0.333	0.206	0.333	0.231
项目依赖关系O₁	0.567	0.350	0.217	0.319	0.162
资源O₂	0.539	0.333	0.206	0.333	0.231
资金O₃	0.255	0.539	0.333	0.552	0.255
有限度O₄	0.333	0.206	0.127	0.206	0.222
估算M₁	0.539	0.333	0.206	0.333	0.231
计划编制M₂	0.447	0.276	0.171	0.276	0.207
控制M₃	0.333	0.206	0.127	0.206	0.222
沟通M₄	0.382	0.236	0.146	0.236	0.209

时间/等级	优	良	中	较差	差
2019年9月	0.445 211	0.303 829	0.187 781	0.301 1	0.213 721
2020年1月	0.082 142	0.114 38	0.187 64	0.514 3	0.101 538

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