基于前兆情景推演的煤矿外因火灾应急决策研究

作     者：霍颖楠 

作者单位：西安科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王莉;徐磊

授予年度：2022年

学科分类：0819[工学-矿业工程] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学] 

主      题：煤矿外因火灾 前兆情景推演 动态贝叶斯网络 应急决策 

摘      要：煤矿火灾具有突发性、后果严重性,一旦发生极易引起重特大事故,往往还伴随着一系列衍生事件的发生。而事故发生之前都会有前兆因素,从前兆情景的角度探究事故发展的演变规律,有利于快速、高效进行应急决策,从而将事故消灭在萌芽状态或减轻事故带来的损失。因此,探究基于前兆情景推演的煤矿外因火灾应急决策模型与方法,对煤矿火灾应急决策具有重要的意义。首先,本文从情景分析着手,探讨了煤矿火灾事故的发生规律,依据煤矿外因火灾事故的致因分类进行前兆情景要素的划分,利用jieba分词提取关键的前兆情景,收集了2002-2020年间88例煤矿火灾事故,从机械摩擦、电气设备、明火、爆破、煤尘瓦斯爆炸等方面详细分析事故致因,构建了煤矿外因火灾前兆情景要素的三级指标体系。其次,按照时间顺序研究煤矿外因火灾应急决策前兆情景演变规律,提出将情景要素分为情景状态、前兆要素、应急活动,进行事故的情景推演,分别探讨积极和消极方向上的情景演变路径。再次,借用动态贝叶斯网络方法,确定网络节点概率,建立煤矿外因火灾情景演化动态贝叶斯网络,进而构建煤矿外因火灾情景推演应急决策模型,利用netica软件计算情景节点概率;针对关键情景依据专家经验生成应急决策方案,运用多属性决策的方法,构建煤矿外因火灾事故应急决策综合评价指标体系,构建决策矩阵、确定属性权重,运用基于熵权法改进的TOPSIS法进行应急决策方案的优选。最后,通过重庆松藻煤矿“9·27重大火灾事故进行实例分析,构建事故情景的贝叶斯网络推演路径图,研究基于情景的动态应急决策过程并进行优选。本文通过建立前兆情景分析的动态贝叶斯网络模型,对煤矿外因火灾事故的情景演变路径与情景推演应急决策模型进行分析,结合概率帮助决策者清晰直观的从图中看出事故未来发展的趋势、影响事故发展趋势的因素等,基于熵权法-TOPSIS法可辅助应急决策的优选,为决策者在煤矿外因火灾事故的应急决策提供了参考和依据。