有关煤矿安全问题的随机事故分析模型
有关煤矿安全问题的随机事故分析模型
有关煤矿安全问题的随机事故分析模型摘要煤矿频频发生事故，造成的大量的人员丧亡和损失，尽管各级政府和相关的治理部门一再强调安全生产的重要性，但依旧不能有效地遏制煤矿各种事故的发生，这是什么缘故？有没有什么方法能够使这些事故尤其是重大安全得到遏制、减少？本文从事故发生的机理方面进行研究表明最优检测成本与损失成本相等；最坏情形下发生事故的概率分布函数是时刻t的单调增的函数，不仅是随时刻增加的，而且随时刻的增长有加速的趋势,安全运行的时刻越长，发生意外事故的可能性越大；我们只有全力防范，加大检测密度，尽可能采纳先进检测装备，降低每次的检测成本，才能够最大限度的减少事故的发生。
1．问题的提出近年来，煤矿频频发生事故，造成的大量的人员丧亡和损失，尽管各级政府和相关的治理部门一再强调安全生产的重要性，但依旧不能有效地遏制煤矿各种事故的发生，这是什么缘故？有没有什么方法能够使这些事故尤其是重大安全得到遏制、减少？我们将从事故发生的机理方面进行研究以求得到一些有用的结论。
目前我国大多数煤矿的生产条件和环境都专门不理想，有的一些中小煤矿的生产环境甚至能够用“恶劣”来描述，即便是生产环境较好的一些矿山，由于煤层地质构造的复杂性，随时都有发生安全事故的可能性。
有鉴于此，我们希望每一个矿山用最大的力量去检查每一个阻碍矿山安全的因素，尽一切可能消除事故隐患；有些人在如此做，有些人如此做过，一个月，两个月，。
，一年过去了，安稳无事，因此不再在这些方面下工夫，投入减少，力量削弱，。
起结果自不待言。
他们只看到了事物的一方面，确实是矿山安全事故因素的检测成本，他们不情愿花费太多的成本在这些在他们看来没有任何“收益”的情况上；殊不知还有另外一个方面，确实是因为没有检测到而发生的损失和相关的费用。
事实上我们不可能花费超额的成本去进行高密度的检察，那样人们将无法生产，一个能够同意的原则是寻求一种检察规则，使得检测成本与因未检测到而发生的损失费用之和最小。
事故致因“2-4”模型及其应用
事故致因“ 2-4 ”模型及其应用一、基本情况项目名称：事故致因“，4”模型及其应用二、主要完成人及情况1 ■主要完成人：傅贵、郝传波、张江石、佟瑞鹏、樊运晓、孙成坤、安宇、许素睿、姜伟、赵子琪2.主要完成人情况：⑴傅贵中国矿业大学(北京)。
全面负责本项目，组织项目总体方案和实施，事故致因“ 2-4 ”模型的主要提出、完善、应用研究者。
论证了事故致因“ 2-4 ”模型的动态系统性及社会普适性，开发了“安全文化定量分析系统”和“可视化事故预防培训系统”。
(2)郝传波黑龙江科技大学。
项目技术骨干，通过对事故致因理论及模型的研究，结合煤矿事故案例分析，得出煤矿安全生产中导致各类型事故发生的普遍性规律，并提出预防措施；对煤矿事故应急救援典型案例J分析和项目应用推广做出了重要贡献。
(3)张江石中国矿业大学(北京)。
项目技术骨干，参与事故致因“2-4模型的理论研究和提出，研究了矿工行为能力、安全认知能力、安全文化影响因素以及事故致因“ 2-4 ”模型组织因素与个人因素的尖系等内容。
(4)佟瑞鹏中国矿业大学(北京)。
项目技术骨干，进行了事故直接原因和间接原因因素的研究，完善事故致因“ 2-4 ”模型的理论基础，参与“安全文化定量分析系统”和“可视化事故预防培训系统”设计和开发工作。
3.完成人合作矢系说明(1)傅贵、张江石、佟瑞鹏、樊运晓、安宇、许素睿、姜伟、赵子琪共同为事故致因“ 2-4 ”模型的理论提出和模型应用做了大量的理论和实践研究。
(2)傅贵、郝传波、孙成坤共同进行了煤矿事故案例的统计与分析、理论成果和技术成果在煤炭企业应用和推广做出了贡献。
(3)傅贵、孙成坤、郝传波、张江石、佟瑞鹏、安宇、姜伟共同进行了“安全文化定量分析系统”和“可视化事故预防培训系统”的开发和煤炭企业应用。
(4 )中国矿业大学(北京)、黑龙江科技大学、中国劳动矢系学院、吉林建筑大学共同完成了事故致因“ 2-4 ”模型在安全学科建设和人才培养方面的应用。
煤矿安全生产事故案例分析
煤矿安全生产事故案例分析
2、事故处理** 按“4不放过”原则： (1)原因分析不清不放过； (2)责任者和全体职工干部没有受到教育不放过； (3)没有防范措施不放过。 (4)责任者不追究责任不放过。
煤矿安全生产事故案例分析
3、事故的预防
预防过程 危险源掌握分析
选择对策
评价结果
实施对策
事故对策 预防对策 事故 伤害 紧急对策
预备或准备
是在应急发生前进行的工作，主要是为了建立应急管理能力。
响应又称反应
是在事故发生之前以及事故期间和事故后立即采取的行动。
恢复工作
是在事故发生后立即进行。首先使事故影响地区恢复最起 码的服务，然后继续努力，使社区恢复到正常状态。
事故应急救援系统
紧急运作中心
整个系统的重心，负责协调事故应急期间各大中心的运作 ，统筹安排整个应急行动，保证行动紧张、有效、有序的 进行，避免因行动紊乱而造成不必要的事故损失。
信息管理中心
负责系统所需一切信息的管理，提供各种信息服务，在计 算机和网络技术的支持下，实现信息利用的快捷性和资源 共享，为应急工作服务。
煤矿安全生产事故案例分析
重大事故应急救援系统**
1
应急救援系统 的组织机构
4
应急救援行动
2
应急救援预案
5
事故现场的 清理
3
应急训练 和演习
6
事故后的恢复
图应 急 救 援 行 动 流 程
意 外 事 件
伤 害
为
安全管理涉及到：全员、全面、全过程（手指口述）。
煤矿安全生产事故案例分析
构成事故的原因分析
人的不安全行为
事故发生→直接原因｛ 环境的不安全状态
基于大数据与智能技术的煤矿安全风险评估模型建立与应用
基于大数据与智能技术的煤矿安全风险评估模型建立与应用煤矿安全是一个重要的社会问题，对于保障煤矿工人的生命安全具有重要意义。
为了有效预防和减少煤矿事故的发生，建立一个可靠的煤矿安全风险评估模型至关重要。
借助大数据和智能技术，可以更准确地评估煤矿的安全风险，提前预警潜在的危险因素，并采取相应措施，保障煤矿工人的生命安全。
首先，建立煤矿安全风险评估模型应考虑的因素非常多。
可以利用大数据分析煤矿的历史事故数据，识别出不同类型事故的规律和特征，并通过智能算法对未来可能发生的危险进行预测。
同时，还可以考虑煤矿的地质条件、采矿工艺参数、矿井通风系统、矿井水文地质条件等因素，综合评估煤矿的安全风险。
在建立煤矿安全风险评估模型时，可以利用大数据技术对煤矿数据进行挖掘和分析。
通过对不同煤矿的大量历史数据进行清洗、整理和建模，可以获取关于煤矿安全的宝贵信息。
利用机器学习算法和数据挖掘技术，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和关联性，为煤矿安全风险评估提供有力支持。
基于大数据和智能技术的煤矿安全风险评估模型应具备以下特点：1. 全面性和准确性：综合考虑多种因素，从多个维度评估煤矿的安全风险，包括地质结构、矿井通风、瓦斯等因素。
借助智能算法，对历史数据进行分析和预测，提高评估结果的准确性。
2. 实时性和动态性：煤矿安全风险评估需要实时监测和更新数据，以及对风险进行实时评估和预警。
通过大数据技术，可以实时收集和处理海量的煤矿数据，及时发现潜在的危险因素，提前预防事故发生。
3. 可视化和易于理解：将评估结果以可视化的方式呈现，让相关人员能够直观地了解煤矿的安全风险状况。
通过直观明了的图表和报表，可以帮助管理人员和工人更好地理解煤矿安全风险的来源和变化趋势。
4. 知识共享和协同管理：基于大数据和智能技术的煤矿安全风险评估模型应具备知识共享和协同管理的能力。
各个煤矿之间可以共享数据和经验，相互借鉴和学习，提高整体煤矿安全水平。
对于煤矿安全风险评估模型的应用，可以在以下方面发挥重要作用：1. 风险预警和预防：通过实时监测和评估煤矿的安全风险，可以及时发现潜在的危险因素，提前预警并采取相应措施，避免事故发生。
煤矿事故人失误模型及系统动力学分析
煤矿事故人失误模型及系统动力学分析一、概述近年来我国煤矿重大恶性伤亡事故频发，给人民造成了很大的精神损失，也给我国国际声誉带来了不良影响。
据统计，目前发生的煤矿事故中人失误造成的事故起数已高达91%。
可见，人失误已对系统安全有着极为重大的影响。
因此，针对严峻的煤矿安全形势，结合伤亡事故分析，构建煤矿事故新模型很有必要。
二、煤矿事故人失误模型通过对多起煤矿伤亡事故统计分析及事故发生机理研究，提出煤矿事故人失误模型。
（一）因素分析及模型构建。
普遍认为，事故的发生是由人的不安全行为和物的不安全状态共同组合导致的，但如果再进一步探索“为什么物会处于不安全的状态”这个问题，那么事故的发生机理就应该有另一个更为清晰的解释，即除去由于大自然灾害原因，如陨石坠落、地震等引发的意外事故外，其他任何事故的发生，归根结底都是由于人的原因导致的，也就是人失误是导致一切事故发生的最根本原因。
人是生产活动的主体，但也是激发事故的必要因素。
基于上述思路，结合前人所提出各种模型的大量分析，对煤矿各类事故（不包含突发自然灾害造成的事故）的实际调查研究，以失误理论为依托，构建了“煤矿事故人失误模型”，见图1。
（图1）（二）模型要素分析。
人失误：是指人在规定的条件下，未能完成或未能及时完成规定的功能，从而使系统中的人、物、环境的状态受到一定程度的影响。
物失当：物处于不正常的状态。
环境恶化：环境处于不正常的状态。
决策层指：企业领导及主要负责人。
管理层包括：各层管理人员及工程技术人员。
操作层包括：实际与物接触的人员，包括一线工人、所有机器的操作者、维修人员等。
宏观上的环境指社会大环境、企业内的大环境。
微观上的环境指实际的工作环境，如照明、通风等。
物包括机器（含工具之类）和煤岩。
煤矿安全生产绩效，可以通过人员伤亡及财产损失来反映。
（三）模型合理性说明。
“煤矿事故人失误模型”重在体现人是事故发生的最终原因这一理论发现，模型整体由两部分组成，即红线（虚线，下同）区域内和红线区域外。
安全研究报告模型
安全研究报告模型一、XX-xx县煤矿事故XX年至XX年，全县发生煤矿生产安全事故25起，死亡31人，百万吨死亡率8.86%，直接经济损失138.45万元。
二、当前煤矿安全生产存在的主要问题目前，煤矿安全生产存在的主要问题表现在以下几个方面：1.从事故类别分析，3年发生23起顶板事故，死亡24人，分别占3年事故总数的92%和77.4%。
其中瓦斯事故是1994年我县关沟煤矿瓦斯爆炸，XX年后发生重大瓦斯爆炸。
顶板事故突出，瓦斯事故再次发生，说明全县煤矿安全生产重点不到位，防止顶板事故和瓦斯事故的措施不到位。
2.从事故性质分析，3年内发生的25起事故均为责任事故，且均为企业人员“三违”所致，说明我县煤矿行业从业人员安全教育滞后，安全素质普遍低下，自我保护意识差，遵守安全生产法律法规意识不强。
3.从事故原因分析，顶板事故的主要原因客观上是由于全县煤矿基础条件差、巷道布置不合理、安全投入不足。
主观上是工作中对工人支持不够或支持不及时造成的。
有的是处理危岩时不合理的措施和方法造成的；有些是因为配套材料不合格造成的。
瓦斯事故存在的主要问题是检瓦人员设备不足、责任心不强、检查不及时、不能及时倒班、井下电器爆炸。
煤矿树枝状开采尚未完全消除，通风条件不太好，容易出现瓦斯突然聚集，造成瓦斯事故。
从分析的角度来看，事故归根结底是由于直接操作人员没有遵守煤矿安全生产操作规程或企业没有制定切实、详细、科学的操作规程，导致员工没有遵守规程或规则，企业管理人员严重不负责任，加上基础条件差，导致事故频发。
4.根据事故时间分析，25起事故中，只有3起发生在上午10:30之前(含10:30)，22起发生在10:30之后，也就是说，企业现场管理人员不得不下班或已经下班，或者现场管理人员没有与值班员一起工作，造成安全生产事故。
说明企业现场管理责任不落实，监管不到位，工人借机违规操作。
这是我们在总结分析事故之前忽略的。
5.从年度事故分析来看，XX三年事故发生频率最高，即煤矿行业效益明显时容易发生安全事故，生产和利益争夺，说明企业老板们还是存在重生产轻安全的老问题。
海因里希事故因果连锁理论
海因里希事故因果连锁理论模型及其应用海因里希事故因果连锁理论海因里希在《工业事故预防》一书中最先提出了事故因果连锁论，阐明了导致伤亡事故的各种因素之间以及这些因素与事故、伤害之间的关系。
该理论的核心思想是：伤亡事故的发生不是一个孤立的事件，而是一系列原因事件相继发生的结果，即伤害与各原因相互之间具有连锁关系。
海因里希把工业事故的发生、发展过程描述为具有如下因果关系的事件的连锁：①人员伤亡的发生是事故的结果；②事故的发生是由于人的不安全行为或（和）物的不安全状态所导致的；③人的不安全行为、物的不安全状态是由于人的缺点造成的；④人的缺点是由于不良环境诱发的，或者是由于先天遗传因素造成的。
于是，海因里希提出的事故因果连锁过程包括如下5种因素：第一，遗传及社会环境。
遗传因素及社会环境是造成人的缺点的原因。
遗传因素可能使人具有鲁莽、固执、粗心等对于安全来说属于不良的性格，社会环境可能妨碍人的安全素质培养，助长不良性格的发展。
这种因素是因果链上最基本的因素。
第二，人的缺点。
即由于遗传因素和社会环境因素所造成的人的缺点。
人的缺点是使人产生不安全行为或造成物的不安全状态的原因。
这些缺点既包括诸如鲁莽、固执、过激、神经质、轻率等性格上的先天缺陷，也包括诸如缺乏安全生产知识和技能等的后天不足。
第三，人的不安全行为或物的不安全状态。
所谓人的不安全行为或物的不安全状态，是指那些曾经引起过事故，或可能引起事故的人的行为，或机械、物质的状态，它们是造成事故的直接原因。
海因里希认为，人的不安全行为是由于人缺点而产生的，是造成事故的主要原因。
第四，事故。
事故是由于物体、物质、人等的作用或反作用，使人员受到或可能受到伤害的、出乎意料的、失去控制的事件。
第五，损害或伤害。
即直接由事故产生的财物损坏或人身伤害。
上述事故因果连锁关系，可用5块多米诺骨牌对该过程形象地加以描述：如果第一块骨牌倒下(即第一个原因出现)，则发生连锁反应，后面的骨牌相继被碰到(相继发生)。
[冶金行业管理]有关煤矿安全问题的随机事故分析模型
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（冶金行业）有关煤矿安全问题的随机事故分析模型有关煤矿安全问题的随机事故分析模型摘要煤矿频频发生事故，造成的大量的人员丧亡和损失，虽然各级政府和相关的管理部门壹再强调安全生产的重要性，但仍是不能有效地遏制煤矿各种事故的发生，这是什么原因？有没有什么办法能够使这些事故尤其是重大安全得到遏制、减少？本文从事故发生的机理方面进行研究表明最优检测成本和损失成本相等；最坏情形下发生事故的概率分布函数是时间的单调增的函数，不仅是随时间增加的，而且随时间的增长有加速的趋势,安全运行的时间越长，发生意外事故的可能性越大；我们只有全力防范，加大检测密度，尽可能采用先进检测装备，降低每次的检测成本，才能够最大限度的减少事故的发生。
1．问题的提出近年来，煤矿频频发生事故，造成的大量的人员丧亡和损失，虽然各级政府和相关的管理部门壹再强调安全生产的重要性，但仍是不能有效地遏制煤矿各种事故的发生，这是什么原因？有没有什么办法能够使这些事故尤其是重大安全得到遏制、减少？我们将从事故发生的机理方面进行研究以求得到壹些有用的结论。
目前我国大多数煤矿的生产条件和环境都很不理想，有的壹些中小煤矿的生产环境甚至能够用“恶劣”来描述，即便是生产环境较好的壹些矿山，由于煤层地质构造的复杂性，随时都有发生安全事故的可能性。
有鉴于此，我们希望每壹个矿山用最大的力量去检查每壹个影响矿山安全的因素，尽壹切可能消除事故隐患；有些人在这样做，有些人这样做过，壹个月，俩个月，。
，壹年过去了，安然无事，于是不再在这些方面下工夫，投入减少，力量削弱，。
起结果自不待言。
他们只见到了事物的壹方面，就是矿山安全事故因素的检测成本，他们不愿意花费太多的成本在这些在他们见来没有任何“收益”的事情上；殊不知仍有另外壹个方面，就是因为没有检测到而发生的损失和相关的费用。
事实上我们不可能花费超额的成本去进行高密度的检察，那样人们将无法生产，壹个能够接受的原则是寻求壹种检察规则，使得检测成本和因未检测到而发生的损失费用之和最小。
煤矿事故中的事故模拟与分析
煤矿事故中的事故模拟与分析煤矿事故一直是世界范围内关注的焦点问题，严重威胁着煤矿工人和矿山安全。
为了提高事故处理的能力和预防措施，事故模拟和分析成为了一种应用广泛的方法。
本文将介绍煤矿事故模拟的基本原理和方法，并对其在事故分析和预防中的应用进行探讨。
一、事故模拟的基本原理和方法事故模拟是指通过计算机软件对煤矿事故进行虚拟重现，以便研究事故发生的原因和规律。
它可以基于物理规律和实验数据建立模型，模拟真实事故的各个环节和参数，从而提供事故发生的可视化、定量化的结果。
1.1 建模过程事故模拟的建模过程通常包括以下几个步骤：(1) 收集煤矿事故的相关数据，包括矿井地质条件、电气设备参数、瓦斯浓度等；(2) 根据收集到的数据进行事故场景的构建，确定模拟的区域和范围；(3) 建立数学模型，包括物理模型、流体力学模型等；(4) 设定模型的初始条件和边界条件，并进行参数输入；(5) 通过计算机程序进行模拟运算，得到事故发生的过程和结果。
1.2 模型验证与修正为了确保模拟结果的准确性和可信度，模型的验证与修正是必不可少的步骤。
验证通常包括与实测数据的对比，比较模拟结果与现场实际情况的吻合程度。
如果模拟结果与实测数据不一致，需要对模型进行修正，如调整参数、改进模型结构等。
二、事故模拟在事故分析中的应用事故模拟在煤矿事故分析中起着重要的作用，可以帮助工程师和矿山管理者深入了解事故发生的原因和机理，为事故的预防和应急处理提供依据。
2.1 事故发生原因的识别通过事故模拟，可以模拟事故发生前后的各个环节，包括瓦斯爆炸、煤尘爆炸、火灾等。
通过模拟结果的分析，可以确定事故的起因，如瓦斯积聚、电气设备故障等。
这对于事故的预警和预防具有重要意义。
2.2 事故后果的评估事故模拟不仅可以模拟事故的发生过程，还可以评估事故的后果，包括人员伤亡、设备损失等。
这对于了解事故的影响范围和严重程度，以及制定应急措施和恢复方案具有指导意义。
2.3 应急处理与预防措施的探索通过事故模拟，可以模拟事故发生后的应急处理过程，包括人员疏散、事故现场处理、瓦斯抽放等。
煤矿安全事故分析及整改措施
实施效果评估
事故率降低
通过整改措施的实施，煤矿事故率显著降低， 安全生产形势持续稳定。
管理水平提升
安全管理体系的完善使得企业管理水平得到提 升，各部门协同作战能力增强。
经济效益改善
设备设施升级改造提高了生产效率，减少了事故带来的损失，企业经济效益得 到改善。
持续改进建议
深化安全管理
进一步加强安全管理力度，完善安全管 理制度，推动安全管理向更高水平发展
CHAPTER 02
煤矿安全事故分析
事故原因分类
人为因素
包括管理人员和工人的违规操作、疏忽大意、安全意识淡 漠等。例如，违反安全规定进行作业，超能力生产导致设 备过载等。
自然灾害
煤矿地质条件复杂，自然灾害如瓦斯突出、透水、地震等 也可能造成事故。
设备故障
设备老化、维护不足、设计缺陷等问题都可能导致事故的 发生。例如，通风设备故障导致瓦斯积聚，机电设备问题 引发火灾等。
事故整改的重要性
消除隐患：事故整改可以针对事故发生的原因， 采取有效措施，消除安全隐患。
挽回社会信任：事故整改可以展示企业的责任感 和担当精神，挽回社会信任，树立良好形象。
保障生产安全：通过事故整改，可以加强煤矿安 全管理，预防类似事故的再次发生，确保生产安 全。
在接下来的部分，我们将针对不同类型的煤矿安 全事故进行详细的事故分析，并提出相应的整改 措施，以期为煤矿安全生产提供有力支持。
管理因素
安全管理体系不完善、监管不到位、应急预案缺失等管理 问题也是事故发生的重要原因。
事故案例分析
01
案例一
02
• 教训
某煤矿由于超能力生产，导致采掘工 作面瓦斯浓度超标，引发瓦斯爆炸事 故。分析认为，管理层追求产量而忽 视安全，违规操作导致事故发生。
生产安全事故预测模型分析
生产安全事故预测模型分析章节一：介绍生产安全事故为企业和社会带来了巨大的经济和人力损失。
预测生产安全事故并及时采取措施是提高企业安全生产水平的有效途径。
生产安全事故预测模型则是基于历史数据和相关因素构建的，可预测出生产安全事故的概率和可能性，并提供预警，帮助企业做好事故防范与应急管理。
章节二：生产安全事故预测模型的构建方法生产安全事故预测模型的构建需要从数据搜集、特征工程、模型选择及模型评估四个方面入手。
数据搜集：收集与生产安全密切相关的数据，如生产设备运转数据、生产工艺参数、人员安全培训状态等。
特征工程：通过对数据进行清洗、特征选择和转化等操作，提取有用的数据特征，为后续建立模型做准备。
模型选择：常用的数据挖掘算法有决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等。
需要根据特征的性质、数据的规模、复杂度等具体情况选择合适的算法进行建模。
模型评估：通过交叉验证等方法对模型进行评估，检验模型的可靠性和准确性。
需要根据具体应用领域和实际需求进行指标选择和判断标准的设定。
章节三：生产安全事故预测模型的应用生产安全事故预测模型的应用可分为两种情况：实时预测和历史数据分析。
实时预测：基于实时监测的数据，预测生产安全事故的概率和可能性，并提供预警。
当预测出现生产安全事故的可能性较大时，可及时采取措施，降低风险，保护员工人身安全和企业财产安全。
历史数据分析：通过历史数据分析，发现生产安全事故的规律和规律，找出主因和从因，并制定针对性的安全生产措施。
这类分析尤其适用于那些生产流程稳定、历史数据丰富、具有明显季节性和周期性特征的产业领域。
章节四：生产安全事故预测模型的展望当前，随着物联网、大数据、云计算等技术的发展，生产安全事故预测模型也在不断地发展和完善。
未来，预测模型将会从模型的基础研究、应用领域的拓展、模型结构与性能的提高等方面不断取得进展。
在应用领域方面，随着工业互联网的发展，未来生产安全事故预测模型将更多应用于制造业领域，提高智能工厂数字化管理水平。
煤矿安全生产管理人员案例分析
煤矿安全生产管理人员案例分析单位：姓名：成绩：一、材料：某年某煤矿发生一起特大瓦斯爆炸事故，14人死亡。
矿井通风方式为分区抽出式，矿井需要总风量4700M2/min，总入风量5089M2/ min，总排风量5172M2/min。
该矿2000 年经瓦斯等级鉴定为低瓦斯矿井。
事故地点位于水平某采区左翼已贯通等移交的准备采煤工作面。
事故调查组确认这是一起特大瓦斯爆炸责任事故，其中事故的原因是：1、事故直接原因：两掘进工作面贯通后，回风上山通风设施不可靠，严重漏风，导致工作面处于微风状态，造成瓦斯积聚作业人员违章实验放炮器打火引起瓦斯爆炸。
2、事故间接原因(1)安全管理松散，安全责任制不落实。
两掘进工作面贯通后，矿各级领导没有按照《煤矿安全规程》规定对巷道贯通和贯通后通风系统调整实施现场指挥。
风门没有专人管理，致使风门打开，风流短路，造成准备采煤工作面微风，导致瓦斯积聚。
(2)瓦斯检查制度不健全，瓦斯检测员漏岗、漏检。
没有制定瓦斯检测员交接制度，没有按规定检查瓦斯、漏检、假检。
在没有对工作面进行瓦斯检查情况下，违章指挥工人进入工作面作业。
(3)违规作业。
贯通后的通风系统构筑物未按设计规定材质要求安设木质调风门，而是设挡风帘，漏风严重，造成准备工作面风量不足。
(4)“一通三防”管理工作混乱。
瓦斯检测员未经矿务局培训就上岗作业，瓦斯日报无人检查和查看，记录混乱通风调度水平低下，不能协调指挥生产。
(5)技术管理不到位。
巷道贯通和通风系统调整计划与安全措施等，矿总工程师未按规程规定组织有关人员进行审批，导致作业规程编制内容不全，无针对性安全措施和明确的责任制，无法指挥生产。
(6)安全投入不足。
全矿共有9个作业地点，仅有14台便携式报警仪使用，全矿无瓦斯报警矿灯，二道防线不健全。
(7)采煤工作面接续紧张，导致只注意进尺，不注意安全，无规程作业，违章指挥现象经常发生。
问题：请根据事故调查组分析的事故原因，为该矿拟订事故整改和预防措施。
重大煤矿生产事故的线性概率模型预测分析
２１ ０ ２年 ３月
兰州石化职 业技 术学院学报
Ｊｕ ａ ｆＬ ｎ ｈ ｕ Ｐ ｔｏ ｈ ｍｉａ ｏｌｇ ｆ ｅ ｈ ｏｏｙ ｏ ｒ ｌ ａ ｚｏ ｅｒｃ ｅ ｃ ｌ ｉ ｅｏ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｏ Ｃ ｅ Ｔ
Ｖｏ ＿ ２ ． ｌ ｌ Ｎｏ １ Ｍ ａ ．，２ ２ ｒ ０１
文 章 编 号 ：６ １ ４ ６ （ ０２ ０ — ０３— ２ １７ — ０７ ２ １ ） １ ０ ３ ０
重 大 煤 矿 生产 事 故 的线 性 概 率模 型 预 测 分 析
胡亚ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ， 孔 胜 ， 同健 张
（ 山师范学院 旅游与经济管理学 院， 乐 四川 乐 山 ６４ ０ ） １０４
摘要 ： 事故 预测 是煤 炭企业 事故 管理 的一项 有 效措 施 。线性 概 率模 型 能够 合 理地 实现 我 国煤矿 企 业重 大生产 事故 的预 测 分析 ， 而为煤 矿 企 业 实现 安 全 管理 策略 的优 化 与 调 整 从 提 供 了现 实性 的理论 支持 。 关 键词 ： 矿企 业 ； 煤 生产 事故 ； 线性概 率模 型
基金项目： 国家 自 然科学基金（０７ ０６ ７８１ ） ５ 作者简介 ： 胡亚会 （ ９０一 ， ， １７ ） 男 辽宁鞍山人 ， 副教授 ．
２ 模 型 设 计 与 检 验
２ １ 模 型设计 ．
在计 量 经 济学 中 ， 值 为 ０和 １的变 量称 为 二 取 分变量 ， 把二分变量表 达为解释变量的函数的模型 称 为线 性 概 率 模 型 （ ｉｅｒｐｏａｉｔ ｍ ｄｌ， 记 Ｌｎａ ｒｂｂｌｙ ｏｅ 简 ｉ ｓ 为 Ｌ Ｍ） Ｐ 。作 为二 分变量 的 自变量 可 以解 释 为在 给 定 的条 件下所 对应 的事 件发 生 的条 件概 率 。 根据 文献 ［ ４ 的研 究 ， 文选 取 煤炭 产 品产 Ｉ一 ］ 本 量、 煤矿 企业 人数 、 业 安 全 管理 人 员 人 数 、 全 管 专 安 理 信息 系统使 用年 限 、 全资 金投 入 、 工安全 教育 安 矿 与培训时间等 ６ 个要素作为重大生产事故概率的影 响 因素 ， 从而 构建 Ｌ Ｍ 模型 如下 ： Ｐ
基于数据挖掘的煤矿事故预测模型研究
基于数据挖掘的煤矿事故预测模型研究煤矿事故是一个严重的安全隐患，经常导致人员伤亡和财产损失。
因此，开发一种有效的煤矿事故预测模型对于提高矿山安全管理至关重要。
本文将探讨基于数据挖掘的煤矿事故预测模型的研究。
首先，我们需要收集大量的煤矿事故数据作为模型的训练集。
这些数据包括矿山的地理位置、矿井的深度、矿工的工作经验、矿井的通风情况、矿井的温度和湿度等相关信息。
通过对这些数据进行分析和挖掘，我们可以发现一些与煤矿事故相关的模式和规律。
数据挖掘技术中的分类算法可以应用于煤矿事故预测模型的构建。
最常用的分类算法之一是决策树算法。
决策树算法可以根据已有数据的特征和标签，构建一个树形结构的模型，用于对新数据进行分类。
在煤矿事故预测模型中，我们可以将煤矿事故发生与否作为分类标签，将其他相关信息作为特征，通过决策树算法建立一个预测模型。
除了决策树算法，还可以使用其他的分类算法，如朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等。
这些算法都可以根据已有的数据，学习出一个预测模型，并用于对新数据进行分类。
通过比较不同算法的预测准确率和效果，我们可以选择最适合煤矿事故预测的算法。
然而，仅仅依靠分类算法可能无法准确地预测煤矿事故的发生。
因此，我们还可以引入关联规则挖掘技术。
关联规则挖掘可以发现不同特征之间的关联关系，从而帮助我们更好地理解和预测煤矿事故。
例如，通过关联规则挖掘，我们可以发现矿井的通风情况与煤矿事故之间存在一定的关联关系，进而可以采取相应的措施来预防事故的发生。
此外，数据挖掘技术还可以应用于煤矿事故的风险评估。
通过对已有数据的分析，我们可以建立一个煤矿事故的风险评估模型，用于评估不同矿山的事故风险。
这对于政府和矿山管理者来说是非常有价值的，可以帮助他们制定更有效的安全管理措施。
总之，基于数据挖掘的煤矿事故预测模型的研究对于提高矿山安全管理具有重要意义。
通过收集和分析大量的煤矿事故数据，应用分类算法和关联规则挖掘技术，我们可以建立一个准确预测煤矿事故的模型，并用于风险评估和安全管理。
应用行为安全“2-4”模型分析“12.14”兴运煤矿重大瓦斯爆炸事故
打 电话 询 问 ，得 知４＃煤 层发 生爆 炸 ，至此 ，１０名 矿工 应 该在 安全操 作 程序上 写清 楚 ，并 准确 执行 。经过 上
已经遇难 。
述分析 ，本次事故的根本原因在于安全管理体 系的
３事故原 因定位
不健 全 。 （４）根 源原 因的定 位 。安 全 管理 体 系 不完 善 的
良好 的瓦斯 积 聚 条件 ，处 于爆 炸极 限范 围 内 的瓦斯 企业 对 于安 全 文化 元 素 的认 识 不充 分 ，企 业 没有 一
遇 上 放炮 员放 糊 炮产 生 火花 随 即发生 爆 炸 ，这 是发 个 良好 的安全 文化 。
生 事故 的另一 直接 原 因 ，即上 图 中的不安 全状态 。
故 的 间接 原 因是 “人 的 安 全 知 识 不 足 、安 全 意 识 不
当Ｅｌ，兴运煤矿 白班人井３８人 ，分别到井下各 自
高 、安全习惯不佳”［５】，结合组织行为学基本原理“个 作业地点开始作业 。据事后调查 ，４＃左七采煤工作
人 行 为决 定 于组 织 行 为 、组 织行 为 为 组 织 文化 所 导 面 当班作 业人 员 （共 １Ｏ人 ）在 本班 放炮 后 ，因为 出煤
起 ”【３ ；基 于 以上 国 际及我 国的相 关研 究 ［４】，傅 贵 及其
２０１４年 １２月 １４ Ｅｌ １０时２３分 ，黑龙江省鸡东县兴
团 队确 定 了海 因里 希 提 出 的事 故 直 接原 因是 对 的 ； 运煤 矿 发生 一起 重 大瓦斯 爆 炸事 故 ，死亡 １ ０人 ，直接
经过分析并参考 了大量文献 ，傅贵及其 团队提出事 经济损失达８６３万元。
３７
量 不 足 以装满 一 组 矿 车 ，故 擅 自到切 煤 眼 上 山后 方 较 弱 ；管 理人员 对 工人 的监督 管理 不到位 ，容 忍工人
基于Reason模型的煤矿事故致因分析
·81 ·
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2009 年 6 月 矿业安全与环保 第 36 卷第 3 期
得到了广泛重视 ,但潜在失效路径还未引起足够的 警惕 。组织错误对纵深防御系统的破坏是煤矿安全 的最大隐患 。
4 结语
事故致因理论作为指导安全工作的基本理论 , 是一个时期安全理念的集中反映 。学习 、借鉴已有 的事故致因理论及思想 ,对研究煤炭及各行业的事 故致因具有很重要的意义 。将 Reason 模型应用于煤 矿事故致因分析 ,不仅是对已有事故致因理论的验 证和完善 ,更为煤矿事故预防和安全管理工作的改 善提供了理论依据 ,进而可更好地指导煤矿安全生 产工作 。
1 Reason 模型的基本原理和构造
Reason 模型是曼彻斯特大学心理学教授 James Reason 在 其 著 作《 Human Error 》中 提 出 的 概 念 模 型[3] 。该模型认为事故发生遵循“决策错误 ,管理不 善 ,形成不安全行为的直接前提 ,产生不安全行为 , 防御系统失效”的规律 。在 1995 年的后续研究中 , Reason 又进一步深化了组织缺陷对系统安全的影响 途径 ,提出了组织事故病理学模型 ,见图 1 。将组织 错误 、作业场所危险因子和个体Π群体失误称为事故 的贡献因素 ,认为事故是由组织缺陷经现行失效路 径与潜在失效路径对系统安全及纵深防御产生影响 而导致的不期望后果 。现行失效路径产生于高层决 策 ,通过不同作业场所下错误产生和违章升级的条 件延续至相关人机界面中操作者的不安全行为 ,最
煤矿事故人失误模型及系统动力学分析
［ 提要］ 风险投资是一种高风险、 高回报
风险投资又称风险资本或创业投资。 经济 至关重要的推动作用。因此， 完善和发展我国
的金融资本， 因此发展我国风险投资业， 扩大 学家成 思危认 为： “ 风险投 资的 意思是将 资金 风险投资业，对于我国高新技术企业成长、 相
么 事故 的发生机 理就应该 有另一 个更 为清晰 模 型” 重在 体现人是事故 发生的最终原 因这一 为 Ｄ类事故。
的解释， 即除去由于大 自然灾害原因， 如陨石 理论发现， 模型整体由两部分组成， 即红线（ 虚
坠落、 地震等引发的意外事故外， 其他任何事 线， 下同） 区域内和红线区域外。 红线区域外的 定义，即将煤矿 中所有发 生的事故分为 ４ 类，
人失误 ）Ｒ
物 失当 ） ｗ
（环境恶化 ） Ｈ
Ｈ１ 广 ＿ —＿ 上 — —１ Ｈ２
机具处于 Ｉ ｌ煤岩处于 Ｉ Ｉ 宏观环 Ｉ １微观环 不安 全状态 ｌ ｌ 不安 全状态 ｌ ｌ 境恶化 ｌ ｝ 境恶化
④
决策层失误 管理层失误
Ｉ
人 员
伤
事 故 发 生
煤 矿 事故 人 失误模 型 及 系统 动 力学分析
口文 ／龚永 超 王成 元 肖 琳
（ 江西理工大 学经济管理学 院 江西 ・ 赣州）
一
、
概述
误模型” ， 见图 １ 。（ 图１ ）
作层 ３ 类； 将物 分为机具 和煤岩 ２类 ； 环境 恶
近年来我 国煤矿重 大恶性伤亡事故频发 ，
本原因。人是生产活动 的主体 ， 但也是激 发事 红线 区域 内的部分从 微观上详 细表征 了事 故 二者造成 的事 故称 为 Ｂ类 事故 ； 仅 由人 、 环 境 故的必要 因素 。基于上 述思路 ， 结合前人所提 不 同的发生过程 ， 及 最后的事故分类 。物 失当 共同作用造成 的事故称为 Ｃ类事 故；把 由人、 出各种模 型 的大量分 析， 对煤矿 各类 事故 （ 不 与环境恶化均是 由人 失误导致的 ， 红线 区域 即 物、 环境三者共同作用造成的事故归 为 Ｄ类 事 包含突发 自然灾害造成 的事故） 的实 际调 查研 方框 内的部分是对上述 部分的细化 ， 即以煤矿 故 。 可见 ， 各类事故起因均少不了人失误， 这正 究， 以失误理论 为依托 ， 构建 了 “ 煤矿事故 人失 行业为研究对象 ， 将人分为决策层 、 管理 层、 操 体现 了煤矿事故人失误模型的本质 。
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有关煤矿安全问题的随机事故分析模型摘要煤矿频频发生事故，造成的大量的人员丧亡和损失，虽然各级政府和相关的管理部门一再强调安全生产的重要性，但还是不能有效地遏制煤矿各种事故的发生，这是什么原因？有没有什么办法可以使这些事故尤其是重大安全得到遏制、减少？本文从事故发生的机理方面进行研究表明最优检测成本与损失成本相等；最坏情形下发生事故的概率分布函数是时间t的单调增的函数，不仅是随时间增加的，而且随时间的增长有加速的趋势,安全运行的时间越长，发生意外事故的可能性越大；我们只有全力防范，加大检测密度，尽可能采用先进检测装备，降低每次的检测成本，才可以最大限度的减少事故的发生。
1．问题的提出近年来，煤矿频频发生事故，造成的大量的人员丧亡和损失，虽然各级政府和相关的管理部门一再强调安全生产的重要性，但还是不能有效地遏制煤矿各种事故的发生，这是什么原因？有没有什么办法可以使这些事故尤其是重大安全得到遏制、减少？我们将从事故发生的机理方面进行研究以求得到一些有用的结论。
目前我国大多数煤矿的生产条件和环境都很不理想，有的一些中小煤矿的生产环境甚至可以用“恶劣”来描述，即便是生产环境较好的一些矿山，由于煤层地质构造的复杂性，随时都有发生安全事故的可能性。
有鉴于此，我们希望每一个矿山用最大的力量去检查每一个影响矿山安全的因素，尽一切可能消除事故隐患；有些人在这样做，有些人这样做过，一个月，两个月，。
，一年过去了，安然无事，于是不再在这些方面下工夫，投入减少，力量削弱，。
起结果自不待言。
他们只看到了事物的一方面，就是矿山安全事故因素的检测成本，他们不愿意花费太多的成本在这些在他们看来没有任何“收益”的事情上；殊不知还有另外一个方面，就是因为没有检测到而发生的损失和相关的费用。
事实上我们不可能花费超额的成本去进行高密度的检察，那样人们将无法生产，一个可以接受的原则是寻求一种检察规则，使得检测成本与因未检测到而发生的损失费用之和最小。
2．最优化模型的建立假定对矿山的所有有关安全的因素检测诊断（好或不好）一次的成本为c. 可以设想检测周期（相临两次检测的时间间隔）T越厂，因为没有检测到相关事故隐患而发生的损失)(T L就越大；检测的频率越高，因为没有检测到相关事故隐患而发生的损失)(T L 就越小但是检测成本就会增高。
不妨设单位时间的检测密度函数（单位时间的检测次数）为)(t u , 于是)(/1t u 就是两次检测之间的时间间隔，而 )(2/1t u 就是出现的可以造成事故的隐患因素而没有被检测出来的期望（平均）时间，由此而造成的期望损失是))(2/1()(t u L T L =，并且0",0'>>L L 是严格凸函数。
假定第一次发生事故的时间是t ，定义⎰=tds s u t x 0)()(于是 )()('t u t x =,)(t x 为直到时刻t 为止的累计检测次数，在此期间发生的检测成本将是)(0t x c .令 )(t F 为在时间间隔[0 ， t ]发生事故的已知概率分布函数（通过长期的观察分析和研究可以得到这种分布函数）, 于是 )('t F 就是发生事故的概率密度函数，当然)(t F 是不减的且满足1)(,0)0(1==t F F （此假设表示，该矿山系统将必在时间1t （可以很长）发生事故，尽管我们不希望事实如此，但是我们必须做这样的设想以预防一切可能发生的事故）. 在第一次发生事故前的这段时间里，矿山应承担的检测成本与损失费用的期望值是dt t F t u L t x c t )(')])(21()([001+⎰(1)即在时间 t 发生的成本费用之和与时刻 t 出现故障的概率密度的乘积在第一次事故前的时间区间上的积分（累积效应） , 我们将要确定一个检测密度函数)(t u 使这个期望值最小。
由前述讨论，得到我们研究的问题为如下的优化模型：dt t F t u L t x c t )('))](2/1()([m in1+⎰ (2)S.T: )()('t u t x =，0)0(=x , )(1t x 不确定是自由的。
3． 主要结论 1）最优检测计划)(t u 的一个隐函数形式的解是)('/))(1(2)(/))(2/1('02t F t F c t u t u L -=。
2） 当损失函数是线形函数，即cT T L =)(, 最优检测规划为 (9)式时, 检测成本与损失成本相等=⎰dt F t u L t '))(2/1(1dt F t u L t '))(2/1(1⎰。
3）最坏情形下发生事故的概率分布函数是时间t 的单调增的函数，并且0)('>t F ，0)(">t F ，不仅是随时间增加的，而且随时间的增长有加速的趋势，安全运行的时间越长，发生事故的可能性越大。
4）最坏情形下明智的选择是采用最优的检测规划2/10)))](1(2/()('[)(t F c t cF t u -==2/)(/10t t c c -可以发现，0)('>t u ，并且0)(">t u ，以预防随时可能发生的不测之情况。
4．结论的证明几有关讨论 1）。
由（2）式描述的这个问题的 哈密尔顿函数[1]是 u F u L x c H λ++=')]2/1([0 从 02')2/1('2=+-=λu F u L H u 有 dt uF u L d /}2')2/1('{'2=λ但是'/'0F c x H -=∂-∂=λ， 且0)(1=t λ，于是 dt F c '0 }2')2/1('{2u F u L d -=，两边对t 积分]2/)(')2/1('[)('2011u t F u L d dt t F c t tt t⎰⎰-= (3)利用1)(1=t F 和02/')2/1(')(21==u F u L t λ at 1t (4) 对式（3）积分得 2002/)(')2/1(')(u t F u L t F c c =-于是我们得到关于最优检测计划)(t n 的一个隐函数形式表示的解)('/))(1(2)(/))(2/1('02t F t F c t u t u L -= (5)对于损失函数是检测间隔的线形函数的特殊情形，cT T L =)( , (5) 式给出一个显式解 2/10)))](1(2/()('[)(t F c t cF t u -= (6)可见，发生矿山事故的直到时刻t 为止的条件概率密度)1/('F F -越大， 每次的检测成本0c 越小，因检测不到而发生的损失 c 越大，检测频率就越高。
2）。
现在我们证明，当损失函数是线形函数，即cT T L =)(, 最优检测规划为 (6)式时, 检测成本与损失成本相等，即=⎰dt F t x c t ')(10dt F t u L t '))(2/1(1⎰且最小的期望成本是 ⎰-12/12/10))](1)(('[)2(t dt t F t F c c .由（6）及 cT T L =)(,知']'1)))(1(2[(2)(2''))(2/1(2/10F cF t F c c t u cF F t u L -===')1(20F F cc - 从而 =⎰dt F t u L t '))(2/1(10dt F F cc t ')1(2001-⎰(7) 但是 =⎰dt F t x c t ')(001⎰⎰⎰⎰-=11010000)()(0)()(')(t tt tdt t F t u c t t dsF s u c t dsF s u c=-⎰ds s u c t )(100⎰100)()(t dt t F t u c =dt t F t u c t ))(1)((100-⎰ =dt t F F c cF c t ))(1()1(2'1000--⎰=dt F F cc t ')1(2100-⎰ (8) 故=⎰dt F t u L t '))(2/1(1dt F t u L t '))(2/1(1⎰因此，期望成本为dt t F t u L t x c t )(')])(21()([001+⎰=2dt F F c c t ')1(2100-⎰ =dt F F c c t ')1(210-⎰. (9)3）。
我们设想在最坏的情形，有一只“黑手”要选择一个发生事故的概率分布函数F 使期望成本(9)最大。
下面将讨论这只“黑手”将要选择一个什么样的概率分布函数 )(t F , 设事故在时间1t 发生，这里的问题是如次的规划问题：dt F F c c t ')1(2max 100-⎰S.T: 1)(,0)0(1==t F F由于被积函数不显含t ，所以有[2]'2/]')1[(2/')1(']')1[(2/12/12/12/1c F F F F F F F =-=---- 此即k F F =-')1( 从而⎰⎰=-tt kdt dF F 0)1(积分之并注意到0)0(=Fkt t F =--2/))(1(2/12/1 于是 kt t F =--2/1))(1(1注意到 1)(1=t F 可得 1/1t k =, 代入上式有2/11)/1(1)(t t t F --=这就是最坏情形下发生事故的概率分布函数。
它是一个与系统特征无关的时间t 的单调增的函数，并且0)('>t F ，0)(">t F ，不仅是随时间增加的，而且随时间的增长有加速的趋势，这里揭示了一个非常重要的事实：随着时间t 接近1t 的程度的提高（1/t t 接近1），发生故障的可能性迅速地趋向1，亦即安全运行的时间越长，发生故障的可能性越大。
这一点应该引起人们的高度重视，安全运行的时间越长，人们越是容易麻疲而轻视了安全工作的重要性，这种时候离发生事故的时间就不会很远了，这不是因为别的原因，而是客观的情形如此，须知0)('>t F 并且0)(">t F ！！4）。
在上述最坏情形，明智的选择是采用最优的检测规划，由（6）式2/10)))](1(2/()('[)(t F c t cF t u -==2/)(/10t t c c - （10）可以发现，0)('>t u ，并且0)(">t u ，正所谓魔高一尺，道高一丈！！表1、2给出了部分情况下的最优检测次数和最坏情形下发生故障的概率，由此我们可以看到故障概率随时间增加的强烈趋势。