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评估煤矿井下安全风险的一种方法
克尼拉克迪R拉力格雷森
美国宾夕法尼亚州立大学州立学院能源和矿业工程
摘要：2008年作者开发了一种评估地下煤矿重大风险灾害事件的方法。

它主要侧重于高危险条件下违反安全标准的重大危险源。

对31个煤矿使用相同的分层实验方法，损伤的措施和矿山安全健康管理局（MSHA）的引文数据共同组成一个安全性能指数（SPI）。

实验采用了2009年的数据，该数据库扩大到107个矿山，这是所有地下煤矿30%的抽样。

安全性能指数用来评估包括矿井大小在内的与安全相关的风险关系。

这种方法可用来协助公司，煤矿安全与健康管理局，或国家机构针对造成严重事故事件的矿山进行整治。

关键词：矿井安全性能指数安全违规安全风险
1.引言
继美国2006年煤矿井下灾害后，美国国会通过了煤矿改善与新应急响应法（矿业法，P.L.109-236）。

这种方法的制定主要是为了解决在应急准备和响应上的几个缺点：帮助幸存的矿工在紧急的情况下逃生，并且增加了矿井的安全执法强度。

2006年国家矿井协会创立了一个独立的三方委员会（矿井安全技术培训委员会），发表了一份报告旨在防止未来煤矿井下灾害和实现零伤亡、零损失工时这一目标。

报告共包含75项建议，如果这些建议得到实施，矿山预防文化将设置安全性能标准，包括风险评估，并指出不能满足报告中规定的安全要求水平的煤矿不应该允许开采煤炭。

《矿业法》，矿山安全健康管理局（MSHA）加大了有关部门的执法强度，罚款大约比2006年高出3.5倍。

直到2009年《矿井法》的基本规定才得到实施，矿井中的紧急突发事件除极少数外基本得到了有效的响应，从而提高了对矿工的保护。

煤矿安全专业人士希望：将在今后避免相关重大灾害。

然而，尽管联邦政府和一些国家政府已经做出了许多努力，2010年4月5日40年来最严重的矿难还是发生在了Upper Big Branch-South。

煤矿安全技术培训委员会（MSTTC）报告公布之后，国家职业安全健康研究所（NIOSH）紧随其建议“用一系列的案例来研究--矿井可以作为风险评估的模板使用，
并举办研讨会，以使这种安全方法弥漫在整个行业”。

国家职业安全健康研究所完成这项研究，但是参加研讨会的行业对此种方法几乎没有反应。

因此，煤矿安全技术培训委员会报告的重要组成部分，在很大程度上仍然没有得到解决，他是建立安全文化预防系统的关键，是后续正确治理重大危险源有关风险的基础。

除了通风和顶板控制计划，矿山安全健康管理局多年来一直从事着风险管理。

停止查找分析和管理(SLAM), 违规模式（POV）和生活规则是最近的一个例子。

违规模式中最近的两部程序开始于2007年6月。

今天的问题仍然存在于违规模式的过程，这就要看最后的引文，其中包括那些高层次的程序。

这个过程也是个不透明的安全社区，由复杂计算和繁琐的执行程序在内的10部分组成，特别是参考文献和订单有很大的比例，操作者通过煤矿安全卫生审查委员会这种正当程序是一种挑战。

2007年的夏天，作者通过对31个煤矿的大小、状态、煤矿的分层进行实验研究，分析了他们之间的相对风险。

安全性能指数（SPI）是开发的工具之一，这是一个通过结合一个从没有发生过矿难的矿井的经验来确定它的安全水准或者风险（2009）。

对环境绩效指数的模拟，安全性能指数的目的是为矿井提供一个比违规模式的程序更直接、更透明、更容易理解确定相对危险性的方法。

在计算中，环境绩效指数所带来的伤害程度更加的严重。

它可以用来更好的校准安全性能，包括开采矿山的大小和类型，矿山的屏蔽。

安全性能指数的发展细节和分析结果将在未来得出。

2.试点抽样调查
表一是格雷森在2009年对31个矿井试点进行的风险探索性研究。

试点样本矿井的建立是用来研究矿山安全健康管理局引文的数据，这是第一次尝试使用矿山安全健康管理局引文的数据对风险的评估进行研究，而不是在矿山安全健康管理局中使用违规模式计算。

试验研究的31个煤矿被随机选择和分层基于煤矿的大小和它们的物理性质及状态。

2006年，煤矿井下生产大于等于10000吨的有421个。

这421个矿井，112个是非常小的矿井，143个是小规模的矿井，78个是中型矿井，49个是大矿井，39个是规模非常大的矿井。

在试验样品有8个非常小煤矿，10个小型煤矿，6个中等大小的矿井，4个大型煤矿，和3个非常大的矿井，其中比例代表各种煤矿大小类别和9个不同的州（阿拉巴马州，科罗拉多州，伊利诺伊州，印第安纳州，肯塔基州，宾夕法尼亚州，犹他州，弗吉尼亚州，西弗吉尼亚州）。

因此，抽样的31个矿井满
足尺寸分布，州分布的要求。

一般情况下，31个样本代表了整个采矿业的情况。

矿山安全健康管理局2006年最后的损失，雇佣和引用的数据都可以从这31个样本矿井中获得。

应用了三种方法来检测煤矿的安全性能，这三种工具是：
·每个矿井重大灾害条件下使用相关的重大危险源引用数据- 计算风险评估相当于引文和处罚（美元）的发生频率的产品对它们的评估（格雷森等，2009）。

·矿山安全健康管理局的引用的可靠性没有得到审查员访问。

·安全性能指标。

本文的其余部分重点是安全性能指标的发展和其结果应用的细节。

3.安全性能指标实验研究的计算
矿山安全健康管理局2006年的数据在31个矿山的分层随机抽样试验中得到了应用。

项目开始时，2007年的数据尚未公布。

表1给出了样品矿的基本安全数据。

“督察小时”字段包含总督察小时，主要是因为冲突过程模式（史密斯，2010）尚未实施。

没有人死亡的试验数据表明死亡率低的矿井在某一年中会有一个人死亡（概率是4%）。

计算性能指数（PI）和更高的安全性能指数所使用的措施，包括2006年的损伤标准数据，即无天发病率（NDL红外），非致命的天数发病率（NFDL IR），和严谨性测量（SM），和相关的引用措施，即每100名督察小时文献（C/100中转），每督察100小时的重大和大量的参考文献（SS/100中转），和撤回订单并不能保证每100名督察小时故障（O/100中转）。

表2是31个样本矿所示的上述数据。

表1 试验研究煤矿的矿山安全健康管理局的安全数据
煤矿序号使用
数
净长吨
事故数
长吨事
故数.
限制与失去
的工作日
使用时间
/h
奖励
数
有效实质的
奖励数
订单
数
检查时
间/h
1 15 0 0 0 36,004 16 3 0 237.50
2 1
3 0 0 0 8429 11 6 0 101.50
3 7 0 0 0 12,285 11
4 0 307.75
4 20 7 3 8 54,692 51 1
5 0 740.50
5 20 0 1 354 38,214 150 84 0 518.00
6 15 2 2 162 36,060 65 2
7 2 435.00
7 14 0 0 0 27,067 7 1 0 212.25
8 15 0 1 120 14,608 13 1 0 156.50
9 49 8 2 146 135,414 512 228 76 2740.50
10 35 2 2 51 79,853 54 23 1 434.00
11 21 0 2 60 36,708 46 18 0 301.75
12 25 2 2 6 40,880 47 20 0 356.75
13 21 0 0 0 38,274 73 39 1 408.25
14 30 2 0 0 67,958 55 11 2 1092.8
15 36 2 4 326 69,822 9 5 0 181.50
16 42 0 1 9 106,095 48 27 2 445.75
17 22 0 0 0 29,166 84 32 3 416.00
18 37 2 5 384 93,419 72 28 0 681.75
19 67 1 0 0 178,226 107 53 0 825.75
20 72 4 2 16 71,977 48 9 0 492.00
21 56 5 2 229 122,416 65 20 0 364.00
22 72 15 11 1435 170,692 96 41 4 619.75
23 63 6 23 1188 152,847 141 45 1 1162.3
24 58 7 1 62 169,469 86 57 10 588.00
25 142 10 5 47 278,557 133 31 8 1556.5
26 107 13 3 165 257,958 154 53 2 858.75
27 103 19 10 176 309,759 167 92 2 845.00
28 231 10 4 428 499,328 196 69 12 2088.0
29 390 30 8 658 894,791 370 100 5 2861.5
30 303 13 12 392 655,104 103 33 1 1706.5
31 383 29 16 1541 794,802 517 128 5 2969.0
安全性能指数是计算的第一步，性能指数是安全措施的计算总和。

性能指数从而给出了一个综合指标：矿井中价值最高的是“最差”的执行者，最差的就是“最好”的执行者。

由于性能指数有一个多元化的价值观，大家都认为它所给出的这个0到1的性能指数范围是有价值的。

因此，规范化的性能指数是一个煤矿的性能指数除以当中所有煤矿性能指数的最高值。

安全性能指数的计算多加了100次，在最后的结果之中要减去100次。

从而，表现最好的矿山给出了零伤亡和零引用的理论数据，从理论上来讲，用满分100去评价，表现最差的矿山得分为零分。

最终的结算结果如表3所示。

表2 安全性能指数的安全计算
_________________________________________________________________________________________________ 矿井编号NDL ir Nfdl IR sm 0/100 ih ss0/100 i C/100 h
1 0.00 0.00 0.00 6.74 1.26 0.00
2 0.00 0.00 0.00 10.84 5.91 0.00
3 0.00 0.00 0.00 3.57 1.30 0.00
4 25.60 10.97 29.2
5 6.89 2.03 0.00
5 0.00 5.23 1852.72 28.9
6 16.22 0.00
6 11.09 11.09 898.50 14.94 6.21 0.46
7 0.00 0.00 0.00 3.30 0.47 0.00
8 0.00 13.69 1642.94 8.31 0.64 0.00
9 11.82 2.95 215.64 18.68 8.32 2.77
10 5.01 5.01 127.73 12.44 5.30 0.23
11 0.00 10.90 326.90 15.24 5.97 0.00
12 9.78 9.78 29.35 13.17 5.61 0.00
13 0.00 0.00 0.00 17.88 9.55 0.24
14 5.89 0.00 0.00 5.03 1.01 0.18
15 5.73 11.46 933.80 4.96 2.75 0.00
16 0.00 1.89 16.97 10.77 6.06 0.45
17 0.00 0.00 0.00 20.19 7.69 0.72
18 4.28 10.70 822.10 10.56 4.11 0.00
19 1.12 0.00 0.00 12.96 6.42 0.00
20 11.11 5.56 44.46 9.76 1.83 0.00
21 8.17 3.27 374.13 17.86 5.49 0.00
22 17.58 12.89 1681.39 15.49 6.62 0.65
23 7.85 30.10 1554.50 12.13 3.87 0.09
24 8.26 1.18 73.17 14.63 9.69 1.70
25 7.18 3.59 33.75 8.54 1.99 0.51
26 10.08 2.33 127.93 17.93 6.17 0.23
27 12.27 6.46 113.64 19.76 10.89 0.24
28 4.01 1.60 171.43 9.39 3.30 0.57
29 6.71 1.79 147.07 12.93 3.49 0.17
30 3.97 3.66 119.68 6.04 1.93 0.06
31 7.30 4.03 387.77 17.41 4.31 0.17
表3 计算性能指数、正常性能指数和安全性能指数煤矿序号PI 标准化PI SPI
1 8.00 0.00 100
2 16.75 0.01 99
3 4.87 0.00 100
4 74.74 0.04 96
5 1903.13 1.00 0
6 942.29 0.50 50
7 3.77 0.00 100
8 1665.58 0.88 12
9 260.18 0.14 86
10 155.72 0.08 92
11 359.01 0.19 81
12 67.69 0.04 96
13 27.67 0.01 99
14 12.11 0.01 99
15 958.70 0.50 50
16 36.14 0.02 98
17 28.60 0.02 98
18 851.75 0.45 55
19 20.50 0.01 99
20 72.72 0.04 96
21 408.92 0.21 79
22 1734.62 0.91 9
23 1608.54 0.85 15
24 108.63 0.06 94
25 55.56 0.03 97
26 164.67 0.09 91
27 163.26 0.09 91
28 190.30 0.10 90
29 172.16 0.09 91
30 135.34 0.07 93
31 420.99 0.22 78
4.使用2009年的数据对安全性能指标进行改进
试验完成后，2009年的数据主要是审查31个矿的安全性能指数的波动。

随着这一进程在2010年年初展开，Upper Big Branch-South矿难的发生以及与矿难发生有关的一些问题一直是媒体所关注的焦点和美国国会所强调的侧重点。

（史密斯，2010）。

这引发了作者拿试点样本矿和长壁矿进行比较。

添加到列表中的煤矿被矿山安全健康管理局作为危险煤矿给予众议员米勒（美国众议院教育和劳工委员会主席）。

有针对性的对那些地下存在危险的矿进行特殊的检查。

最后，形成了由107个矿井组成的一个数据库。

这为检查和确定所有地下高风险矿井（30%的矿井）提供了一个强大而且具有整体性的数据库。

表4由2009年矿山安全健康管理局107个矿井之中的数据组成，上部的5%，中间5%，下部的5%，分别代表表现最好的，表现一般的，表现差的。

表4 矿山安全健康管理局2009年107个地下煤矿表现
最好的、表现普通的和表现最差的各前6个的安全数据煤矿
序号使用数
净长吨
事故数
长吨
事
故数.
限制与失
去的工作
日
使用时
间/h
奖励
数
有效实
质的奖
励数
订单数
检查时
间/h
试验煤矿3 0 0 0 0 15,925 13 0 0 306.25 LW-19 17 0 0 0 370,524 47 16 0 2225.50
LW-26 1 1 148 0 482,319 80 12 0 1064.50 LW-25 2 1 27 0 772,482 178 38 1 1807.00 LW-14 15 4 60 0 893,530 160 37 0 1522.00 试验煤矿
2 0 0 0 26,612 24 9 0 485.75
14
LW-11 26 9 418 0 414,021 355 71 10 1635.75 MB-13 6 4 97 0 166,376 229 66 5 850.50 ML-15 13 13 471 0 451,091 360 147 5 1584.25 LW-7 7 14 801 0 343,844 250 28 0 965.00 ML-8 3 0 0 0 266,533 715 205 36 2384.00 MB-28 16 5 152 0 204,501 582 241 3 1890.75 LW-31 15 9 286 0 482,132 517 202 56 1848.00 MB-22 6 6 179 0 169,676 125 64 12 481.00 MB-16 8 4 3064 0 254,779 437 85 4 2110.75 ML-2 15 11 6062 0 541,880 619 198 14 2001.75 MB-12 13 12 6616 0 470,964 322 134 2 2148.75 MB-9 6 13 6658 1 476,391 362 138 3 2087.75 LW=长壁煤矿；MB=矿山安全健康管理局的突出煤矿；ML—矿山安全健康管理局给众议员米勒列出的煤矿
最新的数据库，根据需要更好地反应死亡、全部和部分残疾的影响，对一些严重程度进行了修改，包括：那些在法定工作日内受到更严重伤害的人。

先前的安全性能指数模型计算审议显示：对那些较大的样本，修改后的重大措施和一些小程度的措施将会严重影响组成部分措施的结合。

为了解决这种情况，应该调成每个部分的措施让其拥有相同的途径（5.00）；重要的是保持分散数据的不变。

一旦平等的手段得到实现，重要的因素将用于去权重对安全影响最严重的组件，例如，严重性Measure/100和Orders/100中转。

以下是用于分配适当的权重安全措施的标准。

美国矿山安全健康管理局的检查员每个季节都要对每一个地下煤矿是否符合法定的安全健康标准做检查。

在检查中，矿山安全健康管理局检查员将会对违反健康和安全标准的矿山进行询问，并且依照所提交的标准和他们的判断来进行判别矿山的严重程度。

根据判别法（矿山安全健康管理局，2010A），显著和实质性的违规是更加严重的，必须具备四个因素证明：
·潜在违规强制性标准。

·违规导致离散的安全隐患存在。

·危险可能导致受伤。

·伤害可能是一个相当严重的性质。

”
如果一次违规是由不能保证的故障造成，矿山安全健康管理局认为“煤矿经营者指挥行为比普通的过失情节更加严重”，于是一般发出撤退命令和“合理数量的惩罚性收费”（矿山安全健康管理局，2010）。

因此，0.05重量的东西被应用于Citations/100中转，0.15应用于SS/100中转，和0.30应用于Orders/100中转。

为了平衡矿山的安全性能应考虑事故和引文。

事故伤害的安全措施（NDLIR,NFDLIR和SM/100）与加权因素的类似都是分配在事故严重性的基础上。

为了得到适当的权重因子，他们的总和一定要等于1.于是安全性能指数将加权因素总和的倍数作为组成部分的措施。

表5显示了表4给出措施的结果。

表5 2009年矿山安全健康管理局对107个煤矿数据采样中表现最好的、表现普通的和表现最差的各前6个的煤矿的安全性能指数组成的换算值煤矿序号NDLIR NFDLIR SM/100 C/100IH SS/100IH O/100IH
试验煤矿3 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00
LW-19 7.14 0.00 0.00 0.50 0.51 0.00
LW-26 0.32 0.62 0.60 1.76 0.81 0.00
LW-25 0.40 0.38 0.07 2.31 1.50 0.32
LW-14 2.61 1.33 0.13 2.47 1.74 0.00
试验煤矿14 11.70 0.00 0.00 1.16 1.32 0.00
LW-11 9.77 6.45 1.98 5.09 3.10 3.59
MB-13 5.61 7.13 1.15 6.32 5.54 3.45
ML-15 4.49 8.55 2.05 5.33 6.63 1.85
LW-7 3.17 12.08 4.58 6.08 2.07 0.00
ML-8 1.75 0.00 0.00 7.04 6.14 8.86
MB-28 12.18 7.26 1.46 7.23 9.10 0.93
LW-31 4.84 5.54 1.17 6.57 7.81 17.77
MB-22 5.50 10.49 2.07 6.10 9.50 14.63
MB-16 4.89 4.66 23.63 4.86 2.88 1.11
ML-2 4.31 6.02 21.98 7.26 7.07 4.10
MB-12 4.30 7.56 27.60 3.52 4.45 0.55
MB-9 1.96 8.10 27.46 4.07 4.72 0.84
注意：每个指标的换算是换算成5。

采用原始的方法来检查安全性能指数计算，研究发现每个矿的性能指数为表现最差的矿山除以一个非常高的性能指数会过分的夸大安全性能指数值。

由于这个夸大，很少有矿山的安全性能指数值低于50，即使一些矿山有一个或多个相对较差的安全措施。

因此，要达到一个合理的安全性能指数值，这个措施要应用于贫困地区几乎所有的矿山，于是选用15个矿山作为参考值来规定所有矿井的安全性能指数值。

在安
全性能指数的计算中，那些表现差的矿山性能指数值低于15的将会获得不乐观的评价；他们的性能指数值将得到最低的0。

使用的安全措施和15的比例意味着正常化性能指数的5个固定值，采用透明直线前进的方法因此区别那些比较差的矿山。

通过这种方法，每个利益相关的群体在计算安全性能指数值时将会使用相同的方法。

表6列出了表4和表5的计算结果。

表6 表4、表5列出的煤矿的性能指数、正常性能指数和安全性能指数值
煤矿序号标准化
PI PI SPI
试验煤矿3 0.05 0.00 99.7
LW-19 0.46 0.03 96.9
LW-26 0.50 0.03 96.7
LW-25 0.54 0.04 96.4
LW-14 0.75 0.05 95.0
试验煤矿14 0.84 0.06 94.4
LW-11 3.85 0.26 74.4
MB-13 3.88 0.26 74.2
ML-15 3.94 0.26 73.7
LW-7 3.96 0.26 73.6
ML-8 4.02 0.27 73.2
MB-28 4.14 0.28 72.4
LW-31 8.25 0.55 45.0
MB-22 8.59 0.57 42.7
MB-16 9.04 0.60 39.7
ML-2 10.37 0.69 30.9
MB-12 10.64 0.71 29.1
MB-9 10.71 0.71 28.6
5.结果讨论
分析107个实验矿井的结果，各种比较的指标均取于所有矿井最靠前的10%（表现最好的），中部的10%（表现一般的），后部的10%（表现最差的）。

表7列出了表现最好的10%的安全性能指数矿山的特点：
·所有这些NFDLIR和SM/100远远低于所有煤矿的平均值。

·其中的十一分之十SS/100IH和所有这些O/100IH比所有煤矿的平均数少。

·11个煤矿中有10个没有撤退的命令或不能保证故障引文。

·五个试点矿井和六个长壁矿在清单中。

·值得注意的是，矿山安全健康管理局具有针对想检查的清单中只有1个矿井制作了名单
表7 靠前10%是安全性能指数表现最好的煤矿
煤矿序号SPI NDLIR NFDLIR SM/100 C/100IH SS/100IH O/100IH 试验煤矿3 99.7 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 LW-19 96.9 7.14 0.00 0.00 0.50 0.51 0.00 LW-26 96.7 0.32 0.62 0.60 1.76 0.81 0.00 LW-25 96.4 0.40 0.38 0.07 2.31 1.50 0.32 LW-14 95.0 2.61 1.33 0.13 2.47 1.74 0.00 试验煤矿14 94.4 11.70 0.00 0.00 1.16 1.32 0.00 试验煤矿12 94.0 3.97 0.00 0.00 4.21 3.25 0.00 LW/试验煤矿28 92.3 2.52 1.44 1.82 2.51 0.91 0.00 LW-18 92.3 3.71 3.20 0.63 1.44 1.51 0.00 MB-17 91.9 3.42 0.00 0.00 6.07 4.92 0.00 试验煤矿27 91.1 5.00 1.91 0.09 4.20 3.70 0.00 规模平均值73.2 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00
表现一般的10%安全性能指数矿山他们的预计特点如表8所示。

他们的特点如下：
·三个矿山（LW- 7，MB- 25，MB- 28）有一个单一的度量比例超过两次的措施，但在每一种情况下，两个或两个以上指标均显着高于其他指标，其中包括一些较重要的因素。

·在一个案例中（MB- 1），该矿有四个指标比他们的措施高出15-36％，但最高的加权因子度量是非常低，从而保持矿山接近平均矿山的数据。

·三个矿山（LW- 6，LW- 9，和ML- 22）有四个或五个指标低于各自的指标，其中包含了一个严重超标的数据，从而抵消另一个严重超标的数据，都显著高于矿山各自的平均数据。

·在一个矿山中（ML- 8），矿山的伤害指标都是良好的，从而抵消了那些高于各个矿山平均值的指标。

·最后的三个矿山(LW-11, MB-13, and ML-15), 指标有所上升，但较低的加权抵消了最高的加权指标均明显高于各个矿山的指标。

·直观上看，这些类型预期都是处在中间10%的群体。

权衡指标的发生时，没有更高的权重指标比他们的方法更加有效。

表8 中部10%是安全性能指数表现一般的煤矿
煤矿序号SPI NDLIR NFDLIR SM/100 C/100IH SS/100IH O/100IH LW-6 74.9 2.51 3.83 0.86 3.44 2.71 7.43 LW-11 74.4 9.77 6.45 1.98 5.09 3.10 3.59 MB-13 74.2 5.61 7.13 1.15 6.32 5.54 3.45 ML-15 73.7 4.49 8.55 2.05 5.33 6.63 1.85 LW-7 73.6 3.17 12.08 4.58 6.08 2.07 0.00 ML-8 73.2 1.75 0.00 0.00 7.04 6.14 8.86 MB-28 72.4 12.18 7.26 1.46 7.23 9.10 0.93 ML-22 72.2 4.43 0.00 0.00 5.81 4.88 9.75 LW-9 72.2 2.96 4.70 0.96 5.54 2.70 7.83 MB-1 70.9 5.74 3.52 0.91 6.21 6.82 6.50 MB-25 70.5 0.93 0.00 0.00 6.07 6.34 10.42 规模平均值73.2 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00
表现最差的10%安全性能指数矿山他们的预计特点如表9所示。

他们的特点如下：
·矿井之中的6个（LW- 22，LW- 31，MB- 2，MB- 14和MB- 20|）在清单中SS/100IH and/or O/100IH比较高的比例
·矿井中的5个矿井SM/100率非常高了。

·4个矿井为了达到指标，已经提套了矿井中的5个指标数据。

然而3个矿山提高了他们的4个指标。

表9 后部10%是安全性能指数表现最差的煤矿
煤矿序号SPI NDLIR NFDLIR SM/100 C/100IH SS/100IH O/100IH LW-22 51.4 4.65 8.87 3.04 5.99 3.51 13.30 LW-31 45.0 4.84 5.54 1.17 6.57 7.81 17.77 MB-22 42.7 5.50 10.49 2.07 6.10 9.50 14.63 MB-16 39.7 4.89 4.66 23.63 4.86 2.88 1.11 ML-2 30.9 4.31 6.02 21.98 7.26 7.07 4.10 MB-12 29.1 4.30 7.56 27.60 3.52 4.45 0.55 MB-9 28.6 1.96 8.10 27.46 4.07 4.72 0.84 MB-14 2.6 3.85 14.69 1.02 8.37 12.45 32.09 MB-2 0.0 18.92 18.04 0.36 16.52 24.45 61.35 MB-8 0.0 7.41 0.00 280.48 7.03 6.84 15.80 MB-20 0.0 8.27 5.26 0.07 14.17 21.48 88.86 规模平均值73.2 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00 5.00
因此，在事故经验或者引用的经验表现不好可能会干预目标的实现，或者低于平
均水准的执行能力可能会获得更大的审议。

众议员米勒在办公室同几位副总裁共同讨论了煤矿井下的安全，在7月13日美国众议院教育和劳工委员会的证词中得到了安全性能指标和不良矿井执行能力应用的结果。

采用类似的指标，设计一个新的筛选方法以取代现有的在由罗伯特C.伯德2010年列入违规模式中的《矿工安全和健康法》，曾经通过对加权因素的确定时通过了美国国会临时规定法案的进程。

目前，该法案并没有被美国众议院通过，在2011年初由美国参议院推出。

这种方法针对表现欠佳的煤矿加强执法行动，将会作为有效的筛选工具。

6.结论
在2007-2009年期间，作者抓住了一个机会，对31个分层实验矿井的安全性能指数进行了研究，它采用了矿山安全管理局的事故数据和引文数据来评估与矿井安全相关的风险。

使用2009年的数据，数据库已经扩大到107个矿井，这107个矿井是所有产量超过10000吨的矿井中的30%。

实验分析表明，该方法可用于协助企业、矿山安全健康管理局或国家机构针对造成严重事故事件的矿山进行整治。

分析的结果由美国众议院和劳工委员会在一次听众会上公布，并且类似的方法应用了较差的矿山来加强他们的执法强度。

直到2010年罗伯特C.伯德矿工安全和健康法颁布才会被应用。