[发明专利]一种基于大数据的煤矿安全风险评估方法

说明书

本发明提供一种基于大数据的煤矿安全风险评估方法，评估方便，且准确有效，所述方法包括以下步骤：S1，采用层次分析法，对煤矿企业的管理层、技术层、班组层三个评价组的评估权利进行权重确定；S2，采用层次分析法，对多个风险因素评价指标的重要性进行权重确定；S3，由三个评价组分别对各个风险因素评价指标利用CESK法进行风险评估，得到初始风险数据；S4，由联合大数据的AHP‑CESK风险评估系统，根据三个评价组的权重、多个风险因素评价指标的权重、三个评价组得到的初始风险数据进行分析，得出风险评估结果与处置建议。

技术领域

本发明涉及煤矿风险评估管理技术领域，具体涉及一种基于大数据的煤矿安全风险评估方法。

背景技术

煤矿企业自身具有特殊性，水文地质复杂、煤炭开采复杂艰难、煤矿生产事故频繁、后果严重、经济损失大、伤亡严重等，尤其是煤矿企业分为井上井下两个系统，同样的风险因素处于不同的系统内会有不同的影响。进行风险评估是一场从上到下、从总体到细节的活动，内容流程繁琐，又由于在工作活动中的评估理应简单方便而又具有足够的科学性。但如今煤矿常用的传统的模糊理论、灰色理论等在风险评估的系统评价中虽有很好的收获，可是对于日常或较频繁煤矿风险自身评估而言，程序过于复杂，其他评估方法如LEC评价法使用简单，但其作为一种半定量方法，科学性不足，不够准确有效。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供了一种基于大数据的煤矿安全风险评估方法，评估方便，且准确有效。

本发明采用的技术方案如下：一种基于大数据的煤矿安全风险评估方法，包括以下步骤： S1，采用层次分析法(AHP，Analytic Hierarchy Process)，对煤矿企业的管理层、技术层、班组层三个评价组的评估权利进行权重确定；S2，采用层次分析法，对多个风险因素评价指标的重要性进行权重确定；S3，由所述三个评价组分别对各个风险因素评价指标利用CESK法进行风险评估，得到初始风险数据；S4，由联合大数据的AHP-CESK风险评估系统，根据所述三个评价组的权重、所述多个风险因素评价指标的权重、所述三个评价组得到的初始风险数据进行分析，得出风险评估结果与处置建议。

步骤S1和S2均包括：运用层次分析法构造比较判断权重矩阵，以计算权重。

在步骤S1和S2后，还分别包括：对比较判断权重矩阵进行一致性检验；如果不满足一致性，则对权重进行修正；如果满足一致性，则将权重输入AHP-CESK风险评估系统。

步骤S3包括：确定风险防范控制措施失效的概率C、人身暴露于事故波及范围的概率E、事故严重程度S、潜在因素补偿系数K；根据公式R＝CESK计算得到初始风险数据R。

步骤S4包括：AHP-CESK风险评估系统将各个初始风险数据按照对应的评价组的权重、对应的风险因素评价指标的权重进行处理，得出企业各风险等级和企业风险评估结果；将得出的企业各风险等级和企业风险评估结果上传至云端，由云端的大数据系统处理各个企业上传的数据，通过内部系统的拟合，给出各种风险的参考真值；大数据系统综合评价组的权重、风险因素评价指标的权重、初始风险数据、煤矿水文地质地貌情况进行比较和分析，对风险的参考真值进行优化；将优化后的风险的参考真值下发至对应的企业。

本发明的有益效果：本发明首先采用层次分析法，对煤矿企业的管理层、技术层、班组层三个评价组的评估权利进行权重确定，并对多个风险因素评价指标的重要性进行权重确定，再由三个评价组分别对各个风险因素评价指标利用CESK法进行风险评估得到初始风险数据，然后由联合大数据的AHP-CESK风险评估系统，根据三个评价组的权重、多个风险因素评价指标的权重、三个评价组得到的初始风险数据进行分析，得出风险评估结果与处置建议，评估方便，且准确有效。

附图说明

图1为本发明实施例的基于大数据的煤矿安全风险评估方法的流程图；

图2为本发明一个实施例的CESK风险体积表示图；