基于三阶段DEA模型的煤矿企业安全投入产出效率研究

运用三阶段DEA模型对2016年我国17家煤炭上市公司的安全投入产出效率进行实证分析。研究结果表明,企业规模、从业人员劳动生产率以及受教育程度3个环境变量均正向影响安全效率;剔除环境变量和随机误差的影响后,煤矿企业安全投入产出的综合技术效率与纯技术效率的均值都上升,而规模效率的均值下降,企业安全投入产出效率整体较高;规模效率偏低是制约安全投入产出效率提高的主要原因。煤矿企业应该改善自身规模配置能力,优化安全资金的投入结构,提高技术效率和管理水平。     

基于DEA的煤矿职业健康管理效率评价研究

职业健康作为煤矿管理的重要方面,为了发现煤矿职业健康管理存在的问题,通过梳理相关法律法规、相关文献和采用实地访谈的方法,构建了包括员工生产防护、员工健康参与、经费投入力度、生产健康管理、作业环境管理5个一级指标和未佩戴相关防护设备处罚金额、生产过程中违规操作处罚金额等19个二级指标的煤矿职业健康管理评价指标体系,在此基础上,获取了内蒙古地区、山东、山西等地区23家煤矿的职业健康方面的数据,利用超效率DEA模型对煤矿职业健康管理进行效率评价。结果表明:8个煤矿的效率值大于1,平均的效率值为0.759,大多煤矿仍然存在着员工生产防护、健康参与力度、管理重视不够等问题。     

基于DEA模型的安全投资分析

从分析企业的安全投资现状入手,对安全投资的分类以及安全效益的计算进行了界定。将DEA模型引入企业的安全投资分析中,对模型建立的步骤进行了阐述,并对结果进行了分析。通过实例验证了DEA模型应用的有效性,解决了该企业安全投资的合理比例问题,为安全投资决策提供了理论指导。     

基于证据融合理论的煤矿顶板安全评价模型

针对顶板监测数据来源的复杂性及不确定性,由各监测系统的传感器获得不同信息,根据设定的阈值产生对顶板安全状态的度量,通过构造的基本概率分布函数,对所有的命题赋予一个可信度,应用基于Dempster-Shafer证据理论的合成法则进行多证据融合后,即可凸显顶板安全状态。通过与历史数据对比分析,发现该模型能显著降低监测系统的虚警率,提高顶板安全状态判定的准确性。     

基于DEA的建筑企业知识管理能力的评价方法研究

知识管理是企业利用知识资源实现企业目标的过程。在知识经济环境下,知识管理越来越成为建筑企业发展壮大的基础和动力,那么建筑企业知识管理能力也成为直接反应企业竞争力的重要因素。文章利用DEA方法构建了建筑企业知识管理能力的评价模型,采用定量和定性指标相结合的方式对企业知识管理能力进行评价,并通过实例验证模型的合理性和科学性。     

煤矿通风安全评价与确保通风安全的方法

煤炭行业生产建设中具备较大的安全隐患,对此应重视安全风险评价工作,制定更多的保障措施,保证通风安全性。基于此,文章分析了煤矿通风安全评价项目,指出了安全通风的基本措施,以期为此后煤矿生产工作提供更多借鉴依据。     

基于可拓理论与区间赋权的煤矿水害安全评价

提出一种基于模糊网络分析法(F-ANP)的煤矿突水危险的评价模型,构建了科学、全面的煤矿突水危险性评价指标体系,该体系网络层包含人、机、环境、管理4个一级指标,涵盖了地表水、地下水等16个二级指标;基于模糊网络分析法建立模糊加权矩阵,计算矩阵得到权重向量,并最终根据最大隶属度原则判断突水危险等级。将该评价模型应用于南山煤矿突水危险性评价,评价结果为较安全等级,符合工程实际。对比实例分析与评价结果发现,模糊网络分析法在突水危险性评价中能更好地考虑指标的模糊性和不确定性,评价精度更高,科学性更强。

     

基于AHP-TOPSIS的煤矿机电安全评价模型及应用

针对煤矿机电安全状态影响因素众多且复杂,安全隐患难以识别的问题,提出基于AHP-TOPSIS的煤矿机电安全综合评价模型。依据机电事故致因理论,选取引起煤矿机电安全风险的20个评价指标,构建煤矿机电设备安全状态评价指标体系;然后采用AHP法计算各指标权重,并结合TOPSIS法计算样本与理想解的相对贴近度,将各指标权重与相对贴近度进行耦合,最终预测煤矿机电设备安全等级。将该模型应用于国家能源投资集团某矿,计算得出矿井机电安全等级为II级,根据预测结果逆序分析识别安全隐患,分析结果符合现场实际情况。     

煤矿本质安全管理评价指标研究

在分析现有煤矿本质安全管理评价指标不足的基础上,提出了改进的评价指标体系,又通过问卷调查的形式确认了指标的准确性,从而指出煤矿企业本质安全管理评价指标分为内部评价指标和外部评价指标,并设计了评价指标之间的关联图.     

基于云模型和D-S理论的煤矿突水危险性综合评价模型

由于地质条件的复杂和试验材料的欠缺,影响因子存在随机性、模糊性、灰性、未知性等不确定性,导致突水危险性评价结果不准确。针对此问题,引入新方法,基于云的定性不确定性度量模型和D-S理论的冲突证据合成规则,利用云模型兼顾评价中模糊性和随机性,实现评价指标由定性到定量的不确定性转化;利用D-S理论的冲突证据合成方法,消除融合数据之间的冲突性确定评价指标更合理的权重;综合考虑水源因素、排水因素、人员因素以及管理因素,构建煤矿突水危险性综合评价体系,对南山煤矿突水危险性综合评价。评价结果为"较安全"等级,符合工程实际。工程实例表明:基于云模型和D-S理论的煤矿突水危险性综合评价准确、可靠,精度较高,具有较高的应用价值。     

基于管理方格理论的安全管理模式分析

从安全管理的2个主要维度—人本化管理和强制性管理出发,构建了安全管理方格图。通过对安全管理方格图分析,提出要建立理想的管理模式必须遵循安全管理两维度理念;必须提高员工的素质,使其正确认识人本化与强制性管理的辩证关系;加强安全文化建设,以推进人本化管理;创新强制性管理手段,实现煤矿企业的安全生产。     

基于模糊数学的煤矿安全管理评价

针对煤矿在生产过程中受到各种危险因素的制约且各影响因素大都具有模糊性特点这一问题,通过对各因素指标的总结和分类,运用模糊数学的方法,建立了二级煤矿安全综合评价模型,并以平顶山十三矿为例对瓦斯突出风险进行安全评价,结果表明该模型具有实用性和可操作性。     

煤矿安全管理信息系统模糊综合评价模型

针对煤矿安全管理信息系统中定性指标难以量化,无法对系统做出合理评价的问题,采用模糊综合评价模型的方法对煤矿安全管理信息系统进行评价。首先运用层次分析法确定各级指标的权重,并建立相对于结果的评语集; 然后通过调查法得到模糊综合评价矩阵,进而将各级指标的权重值与相对应的评价矩阵进行关系合成,得到各级评价向量; 再将各向量做归一化处理得到指标量化后的评价结果。通过某一煤矿安全管理信息系统对该模型进行了实证分析,其结果表明,应用模糊综合评价模型能够实现指标由定性向定量的转化,使评价更加科学、合理。     

基于突变理论的煤矿安全状态评价研究

为准确评价煤矿安全状态、提高煤矿安全水平,提出了基于突变理论的煤矿安全状态评价方法。通过分析煤矿安全状态的影响因素,从人员因素、物的因素、环境因素和管理因素4个方面构建了煤矿安全状态评价指标体系;结合该评价指标体系,在突变理论的基础上,确定了煤矿安全状态评价的突变模型及评价过程;通过对评价方法进行优化,提高了评价结果的准确性。基于此评价模型及过程,针对实例煤矿进行安全状态评价分析,评价结果与该煤矿实际安全状态相符,证实了该评价方法的合理可行性。该方法可用于煤矿安全状态评价,为制订安全对策措施提供依据。     

基于博弈论的煤炭企业安全管理分析

安全既是保证煤炭企业生产正常进行的重要因素,也是煤矿职工生命安全的重要保障,更是我国能源产业高速持续发展的重要保证。绝大部分的安全问题归根到底是人的问题,对于人的问题,管理是最好的解决方式。通过因果分析图分析了制约煤矿安全生产的因素,介绍了安全管理的概念。然后基于博弈论理论分析了煤炭企业和地方政府及安全监管部门之间的博弈,从而进一步分析了管理环境中引发生产安全问题的因素,并提出相应的应对策略。     

基于局部变权理论的煤矿安全综合评价研究

对煤矿的安全状况进行综合评价多采用固定权重的方式,该方式不能动态反映各指标状态值在综合评价中的重要性,对危险指标状态值的反映不灵敏。为此,引入局部变权的形式,使指标的权重值不仅能够随着指标状态值的变化而相应地发生变化,实现动态赋权,同时还能对较小和较大的指标状态值都具有较高的灵敏度,以突出该指标在煤矿安全综合评价中的减分和加分效应,使综合评价结果得以优化。     

基于熵值法—突变理论的煤矿自燃火灾安全评价研究

针对我国煤矿自燃火灾影响因素多、发生过程复杂多样的问题,提出熵值法和突变理论相结合的煤矿自燃火灾安全评价方法,建立了4级煤矿自燃火灾安全评价指标体系,包含3个二级指标：人的因素、物的因素、环境与管理,7个三级指标和19个四级指标。根据贵州松河煤矿的实际情况,运用该评价方法对其进行了自燃火灾评价,得到该矿总突变隶属值为0.612,属于一般安全煤矿,且在环境与管理指标中采空区漏风较为严重、聚热散热条件较差、遗煤落煤较多是造成煤矿安全性较低的主要原因,符合该矿基本安全状况,验证了该评价方法的实用性。     

关于煤矿安全管理的几点思考

有效的安全管理能够预防和减少各类煤矿事故的发生,确保煤矿的安全生产,从而为改善行业整体安全奠定基础。以木桶原理和马斯洛的需求层次理论为基础,说明了其在煤矿安全管理当中的应用,旨在为煤矿安全管理者指出切实有效的安全管理途径和方法。     

煤炭企业安全管理状况的灰色综合评价研究

介绍了用灰色单层次综合评价模型对煤炭企业安全状况进行评价,使煤炭企业安全评价更科学、更符合实际,为煤炭企业的安全评估提供参考。     

基于灰色理论的煤矿安全形势预测研究

根据灰色理论中的GM(1,1)模型,采用国家煤矿安全监察局统计的2004年到2013年煤矿安全生产事故起数为原始数据,建立了煤矿生产事故发生起数的灰色模型,对2014年到2017年煤矿安全生产事故起数进行预测研究。据预测,2017年煤矿安全生产事故起数相比2013年会减少67.2%。分析了煤矿安全生产形势持续好转但形势依然严峻的原因,为煤矿安全管理的正确决策提供科学依据。