模糊神经网络技术在矿山安全评价中的研究一

会计考友

1．引言
矿山生产系统是一个极其复杂的灾害系统。瓦斯、煤尘、水、火、顶板以及机电事故等是存在的主要灾害。虽然这些事故的发生机理各异，但引发事故的因素即相互关联，相互影响。因此，根据矿山灾害系统的结构特点，对系统的危险状态进行评价，寻求并建立科学、合理的矿山安全评价模型，是矿山安全管理与控制的关键问题。
2．矿山安全评价
矿山安全评价是矿山安全管理工程的重要组成部分，它是按照科学的程序和方法，运用系统工程方法对系统中的危险因素、发生事故的可能性及损失与伤害程度进行调查研究与分析论证，并以既定的指数、等级或概率值作出表示，再针对存在的问题，根据当前科学技术水平和经济条件，提出有效的安全措施，以便消除危险或将危险降低到最小的程序，以寻求最低事故率，最少的损失和最优的安全投资效益，从而达到保证矿山安全的目的。作为现代矿山安全生产的关键，矿山安全评价在矿山安全管理的现代化、科学化中起着积极的推进作用。
3．矿山安全评价的现状
随着现代应用数学、计算机科学、人工智能、神经网络以及其它交叉学科的迅速发展，国内外其它行业安全评价技术研究和应用的进展，建立矿山安全评价模型及其它方法已有了理论和技术方面的基础。
3.1 国外的研究和应用背景
国外矿山企业的安全评价是随着其它行业的安全评价技术的发展而逐步建立起来的，其研究、应用的深度和广度，都不如核工业、化工、航天以及航空等领域。矿山安全评价主要集中在以概率风险评价为基础，把矿山生产系统中隐患导致事故的概率与隐患造成的损害的乘积作为系统状态的危险度。隐患发生的概率和造成的损害经过统计数据获得，但是对隐患发生的概率和损害统计不够细致，缺乏实用性，且只讨论了这些数据的模糊性问题。其他的安全评价方法，如R.V.罗曼尼教授提出的以韦布尔分布确定事故平均周期、每天的危险率、安全性指数法 澳大利亚的A.R.格材提出的煤矿操作安全评价法；波兰M.费利卫皮提出的以人-机为主的安全评价和灾害预测方法以及日本的隧道安全评价方法等。国外的矿山安全评价尚停留在研究阶段，既没有达到实用阶段，也比不上其他行业的应用和发展水平。