基于系统动力学的衰老矿井群体不安全行为评价与预警控制体系构建

基于系统动力学的衰老矿井群体不安全行为评价与预警控制体系构建一、引言1.1研究背景与意义煤炭作为我国重要的基础能源，在国民经济发展中占据着举足轻重的地位。在煤炭开采领域，衰老矿井是指经过长时间开采，煤炭资源接近枯竭，同时矿井设备、设施老化严重的矿井。这类矿井通常具有开采深度大、地质条件复杂、瓦斯含量高、水患严重等特点，安全生产风险高。我国衰老矿井数量众多，分布广泛，安全生产形势严峻。随着煤炭资源的逐渐枯竭，衰老矿井的关闭和转型已成为必然趋势。加强衰老矿井安全生产管理，不仅关系到员工的生命安全和企业的可持续发展，也对维护社会稳定和推动煤炭行业的健康发展具有重要意义。在衰老矿井的生产过程中，诸多因素威胁着安全生产。从地质条件来看，煤层赋存不稳定，厚度变化大，地质构造复杂，断层、褶皱等地质现象发育，水文地质条件复杂，矿井涌水量大，瓦斯、煤尘等自然灾害严重。这些复杂的地质条件使得开采难度大幅增加，对矿井开拓和巷道布置产生不利影响，也增加了排水难度和成本，极大地威胁着矿井安全生产。设备设施老化也是一个突出问题。主要生产设备如采煤机、掘进机等磨损严重，维修成本高且效率低下；矿井提升、运输系统设备老化，存在安全隐患；通风系统设备设施陈旧，通风效果差，难以满足安全生产需求；排水系统设备老化，排水能力下降，易引发水害事故。这些老化的设备设施严重影响了矿井的生产效率和安全性。人员素质方面同样不容乐观。井下作业人员年龄偏大，体力、精力不足，难以适应高强度、高风险的井下作业；专业技术人才匮乏，难以满足矿井安全生产的技术需求；部分作业人员安全意识淡薄，违章操作现象时有发生；管理人员素质参差不齐，部分管理人员缺乏管理经验和专业知识。这些人员素质问题为矿井安全生产埋下了隐患。管理制度上也存在缺陷。安全生产责任制未得到有效落实，各级管理人员职责不明确；安全监督检查不到位，对违章指挥、违章操作等行为监督不力；安全管理制度不健全，存在漏洞和缺陷，难以有效指导安全生产工作；事故应急救援预案不完善，应急响应能力不足。这些管理制度的不完善使得矿井在面对安全问题时难以有效应对。在上述诸多影响衰老矿井安全生产的因素中，群体不安全行为是导致事故发生的关键因素之一。据相关研究和大量事故案例分析表明，人的不安全行为在各类事故原因中占比极高。在衰老矿井中，由于工作环境复杂、劳动强度大、人员素质参差不齐等因素，群体不安全行为更容易发生，且一旦发生，往往会引发严重的事故，造成巨大的人员伤亡和财产损失。因此，对衰老矿井群体不安全行为进行深入研究，具有极其重要的现实意义。本研究对保障衰老矿井安全生产具有重要意义。通过对群体不安全行为的评价，可以准确识别出矿井中存在的不安全行为类型和风险程度，为采取针对性的预防和控制措施提供科学依据，从而有效降低事故发生的概率，保障员工的生命安全。从提高衰老矿井安全管理水平角度来看，研究成果有助于完善安全管理制度，加强安全监督检查，明确各级管理人员职责，提高安全管理的科学性和有效性。同时，通过建立预警控制系统，能够及时发现潜在的安全隐患，提前采取措施进行处理，将事故消灭在萌芽状态。从推动煤炭行业可持续发展层面出发，加强衰老矿井安全生产管理，能够提高煤炭资源的回收率，延长矿井服务年限，减少资源浪费，促进煤炭行业的健康、可持续发展。此外，本研究对于其他类似矿山企业的安全生产管理也具有一定的借鉴和参考价值，有助于提升整个矿山行业的安全生产水平。1.2国内外研究现状在衰老矿井安全管理方面，国外发达国家如美国、澳大利亚、德国等，凭借先进的技术和成熟的管理经验，构建了较为完善的安全管理体系。美国在煤矿安全管理中，高度重视法律法规的制定与执行，严格的安全标准和监管机制有效降低了事故发生率。澳大利亚则侧重于采用先进的监测技术和自动化设备，实时监测矿井的安全状况，及时发现并处理安全隐患。德国在矿井安全管理中，注重员工培训和技术创新，提高员工的安全意识和操作技能，不断推动矿井安全技术的发展。这些国家在衰老矿井治理方面的成功经验，为我国提供了有益的借鉴。国内学者也针对衰老矿井安全管理展开了广泛研究。[具体学者1]深入剖析了衰老矿井安全生产面临的地质条件复杂、设备设施老化、人员素质参差不齐、管理制度不完善等问题，并提出了一系列针对性的解决措施，如加强地质勘探与预测预报、更新改造设备设施、加强人员培训与教育、完善管理制度等。[具体学者2]则从提高资源回收率、优化开采工艺等方面入手，探讨了衰老矿井可持续发展的途径，为衰老矿井的安全管理提供了新的思路。在群体不安全行为评价研究领域，国外学者从心理学、行为学等多学科角度出发，建立了多种评价模型。[具体学者3]运用行为科学理论，对群体行为进行深入分析，构建了基于行为特征的评价模型，能够较为准确地识别群体不安全行为。[具体学者4]利用数据分析技术，对大量的安全事故数据进行挖掘和分析，建立了基于数据驱动的评价模型，提高了评价的准确性和可靠性。国内学者结合我国矿山企业的实际情况，在群体不安全行为评价方面也取得了显著成果。[具体学者5]采用层次分析法、模糊综合评价法等方法，对矿山企业群体不安全行为进行综合评价，确定了评价指标体系和评价模型，为矿山企业的安全管理提供了科学依据。[具体学者6]基于神经网络、支持向量机等人工智能技术，构建了智能化的群体不安全行为评价模型，实现了对群体不安全行为的实时监测和预警。关于预警系统研究，国外在传感器技术、数据分析与处理技术等方面具有明显优势。先进的传感器能够实时、准确地监测矿井的各种参数，为预警系统提供可靠的数据支持。高效的数据分析与处理技术则能够对监测数据进行快速分析，及时发现潜在的安全隐患。如美国的某煤矿预警系统，利用先进的传感器和数据分析技术，实现了对瓦斯浓度、顶板压力等参数的实时监测和预警，有效降低了事故发生率。国内学者在煤矿预警系统研究方面也进行了大量工作。[具体学者7]研究了煤矿智能监测与预警技术，包括传感器技术、数据采集与传输技术、数据处理与分析技术、预警模型与方法等，提出了构建煤矿智能监测与预警系统的方案。[具体学者8]通过对煤矿安全事故的分析，建立了基于事故案例的预警系统，能够根据历史事故数据预测未来可能发生的事故，为煤矿安全生产提供了有力的保障。尽管国内外在衰老矿井安全管理、群体不安全行为评价和预警系统研究方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。现有研究在针对衰老矿井的特殊性，全面、系统地考虑影响群体不安全行为的因素方面存在欠缺。对于衰老矿井中设备老化、地质条件复杂等因素对群体不安全行为的影响机制研究不够深入，尚未形成完善的理论体系。在群体不安全行为评价指标体系的构建上，部分指标的选取缺乏充分的理论依据和实际验证，导致评价结果的准确性和可靠性有待提高。评价方法的选择也存在一定的局限性，难以全面、准确地反映群体不安全行为的本质特征。在预警系统方面，现有预警模型对复杂多变的矿井环境适应性不足，预警的及时性和准确性有待进一步提升。数据的实时采集和传输也存在一定的问题，影响了预警系统的运行效率。此外，国内外研究成果在实际应用中的推广和转化还存在一定的困难，未能充分发挥其应有的作用。本研究将针对现有研究的不足，深入剖析衰老矿井群体不安全行为的形成机理，综合考虑各种影响因素，构建更加科学、完善的评价指标体系和预警模型。运用先进的信息技术和数据分析方法，提高评价和预警的准确性、及时性，为衰老矿井的安全生产提供更加有效的支持。同时，注重研究成果的实际应用，加强与矿山企业的合作，推动研究成果的转化和推广，切实提升衰老矿井的安全管理水平。1.3研究内容与方法本研究聚焦于衰老矿井群体不安全行为评价及预警控制系统，主要涵盖以下研究内容：衰老矿井群体不安全行为评价指标体系构建：全面分析影响衰老矿井群体不安全行为的因素，包括人员因素、设备因素、环境因素和管理因素等。从这些因素出发，构建科学、合理、全面的评价指标体系。运用层次分析法、专家调查法等方法，确定各评价指标的权重，为群体不安全行为评价提供量化依据。衰老矿井群体不安全行为评价模型研究：根据构建的评价指标体系，选择合适的评价方法，如模糊综合评价法、灰色关联分析法等，建立衰老矿井群体不安全行为评价模型。对评价模型进行验证和优化，确保其准确性和可靠性。运用评价模型对衰老矿井群体不安全行为进行评价，得出评价结果，明确群体不安全行为的风险等级。衰老矿井群体不安全行为预警模型研究：深入研究衰老矿井群体不安全行为的发展趋势和规律，分析群体不安全行为与事故之间的内在联系。基于系统动力学、神经网络等理论，建立衰老矿井群体不安全行为预警模型。确定预警指标的阈值和预警等级，实现对群体不安全行为的有效预警。对预警模型进行测试和验证，不断提高其预警的准确性和及时性。衰老矿井群体不安全行为预警控制系统实现：基于上述研究成果，开发衰老矿井群体不安全行为预警控制系统。该系统应具备数据采集、数据分析、评价与预警、信息发布等功能。采用先进的信息技术，如物联网、大数据、云计算等，实现系统的高效运行和数据的实时共享。建立系统的运行维护机制，确保系统的稳定运行和数据的安全可靠。在研究方法上，本研究综合运用多种方法，确保研究的科学性和可靠性：文献研究法：广泛查阅国内外相关文献，包括学术论文、研究报告、政策法规等，了解衰老矿井安全管理、群体不安全行为评价和预警系统研究的现状和发展趋势，为研究提供理论基础和参考依据。案例分析法：选取典型的衰老矿井案例，深入分析其群体不安全行为的表现形式、发生原因和后果，总结经验教训，为评价指标体系的构建和评价模型、预警模型的建立提供实践支持。系统动力学建模法：运用系统动力学原理，建立衰老矿井群体不安全行为的系统动力学模型，分析各因素之间的相互关系和动态变化，揭示群体不安全行为的形成机理和发展规律，为预警模型的建立提供理论支持。层次分析法：在评价指标体系构建过程中，运用层次分析法确定各评价指标的权重，将定性分析与定量分析相结合，提高评价结果的科学性和准确性。模糊综合评价法：采用模糊综合评价法对衰老矿井群体不安全行为进行评价，将多个评价指标的评价结果进行综合，得出全面、客观的评价结论，准确反映群体不安全行为的风险程度。神经网络算法：在预警模型建立过程中，运用神经网络算法对大量的历史数据进行学习和训练，建立群体不安全行为与各影响因素之间的非线性关系模型，提高预警的准确性和实时性。1.4技术路线本研究的技术路线旨在构建一个科学、系统且具有实践指导意义的衰老矿井群体不安全行为评价及预警控制系统。其核心思路是从理论基础出发，通过多维度的研究方法，深入剖析群体不安全行为的内在机制，进而建立起精准有效的评价模型和预警系统。具体技术路线如下：理论研究：广泛收集和整理国内外关于衰老矿井安全管理、群体不安全行为、预警系统等方面的文献资料，深入分析相关理论和研究成果。对衰老矿井的特点、安全生产现状进行详细阐述，明确群体不安全行为在衰老矿井事故中的关键作用。梳理群体不安全行为的相关理论，如行为科学理论、安全心理学理论等，为后续研究奠定坚实的理论基础。影响因素分析：运用文献研究和案例分析的方法，全面梳理影响衰老矿井群体不安全行为的因素。从人员因素来看，考虑井下作业人员年龄、体力、专业技术水平、安全意识等；设备因素涉及主要生产设备的磨损程度、提升运输系统和通风排水系统的老化状况；环境因素涵盖地质条件的复杂性、瓦斯煤尘等自然灾害的威胁；管理因素包含安全生产责任制的落实情况、安全监督检查的力度以及安全管理制度的完善程度等。通过对这些因素的深入分析，揭示群体不安全行为的形成机理。评价指标体系构建：基于影响因素分析的结果，遵循科学性、全面性、可操作性等原则，筛选出具有代表性的评价指标，构建衰老矿井群体不安全行为评价指标体系。运用层次分析法，邀请相关领域的专家对各指标的相对重要性进行判断，构建判断矩阵，通过计算得出各评价指标的权重，确定各指标在评价体系中的重要程度。评价模型建立：根据构建的评价指标体系和确定的权重，选用模糊综合评价法建立衰老矿井群体不安全行为评价模型。对评价指标进行量化处理，将定性指标转化为定量数据，确定评价指标的隶属度函数。通过模糊变换计算出群体不安全行为的综合评价结果，明确其风险等级。运用实际案例数据对评价模型进行验证，分析评价结果与实际情况的符合程度，对模型进行优化和改进，提高其准确性和可靠性。预警模型研究：深入分析衰老矿井群体不安全行为的发展趋势和规律，探讨群体不安全行为与事故之间的内在联系。基于系统动力学理论，建立衰老矿井群体不安全行为的系统动力学模型，分析各因素之间的因果关系和动态变化。运用神经网络算法，收集大量的历史数据，包括群体不安全行为的发生情况、各影响因素的状态数据等，对神经网络进行训练，建立群体不安全行为预警模型。通过多次试验和调整，确定预警指标的阈值和预警等级，实现对群体不安全行为的有效预警。预警控制系统设计与实现：根据预警模型的研究成果，设计衰老矿井群体不安全行为预警控制系统。该系统采用物联网技术，实现对矿井生产现场各种数据的实时采集，包括人员行为数据、设备运行数据、环境参数数据等；利用大数据技术对采集到的数据进行存储、管理和分析，挖掘数据背后的潜在信息；借助云计算技术实现系统的高效运行和数据的快速处理。开发系统的软件平台，实现数据采集、数据分析、评价与预警、信息发布等功能模块。建立系统的运行维护机制，定期对系统进行检测和维护，确保系统的稳定运行和数据的安全可靠。应用与验证：将建立的评价模型和预警控制系统应用于实际的衰老矿井中，选择具有代表性的衰老矿井作为研究对象，收集现场数据，对群体不安全行为进行评价和预警。对应用效果进行跟踪和分析，验证评价模型和预警控制系统的准确性和实用性。根据实际应用中出现的问题，及时对系统进行优化和改进，不断完善评价指标体系和预警模型，提高系统的性能和可靠性。结论与展望：对研究成果进行总结和归纳，阐述衰老矿井群体不安全行为评价及预警控制系统的研究意义和应用价值。分析研究过程中存在的不足之处，提出未来的研究方向和发展趋势，为进一步深入研究衰老矿井安全生产提供参考。二、衰老矿井群体不安全行为相关理论2.1衰老矿井特征分析衰老矿井在资源、开采条件、设备设施和人员结构等方面呈现出独特的特征，这些特征对安全生产和群体行为产生着深远的影响。从资源角度来看，衰老矿井的煤炭资源储量逐渐减少，接近枯竭状态。随着开采的持续进行，可采煤层的厚度变薄，煤质下降，开采难度显著增加。这不仅导致煤炭产量逐年递减，企业经济效益下滑，还使得员工在开采过程中面临更大的困难和挑战，容易产生焦虑、疲惫等负面情绪，进而影响工作积极性和注意力，增加了群体不安全行为发生的可能性。例如，在某些衰老矿井中，由于煤炭资源的减少，员工需要花费更多的时间和精力去寻找和开采煤炭，长时间的高强度工作容易导致员工疲劳，从而出现操作失误等不安全行为。在开采条件方面，随着开采深度的不断增加，地压、地温逐渐升高，瓦斯涌出量增大，矿井涌水量增多，地质构造也更加复杂。这些恶劣的开采条件给安全生产带来了极大的威胁。地压增大可能导致巷道变形、顶板垮落，地温升高会使员工身体不适，影响工作效率和判断力，瓦斯涌出量增大和矿井涌水量增多则增加了瓦斯爆炸和水害事故的风险。复杂的地质构造如断层、褶皱等，增加了开采的难度和不确定性，要求员工具备更高的技术水平和应变能力。然而，在实际生产中，部分员工可能由于经验不足或技术不熟练，无法应对这些复杂情况，从而引发群体不安全行为。例如，在面对突然出现的断层时，员工可能因为判断失误或操作不当，导致巷道坍塌，危及自身和他人的生命安全。设备设施老化是衰老矿井的又一显著特征。经过长时间的运行和使用，矿井的主要生产设备如采煤机、掘进机等磨损严重，故障率高，维修成本大，且维修难度不断增加。矿井提升、运输系统设备老化，可能出现卡顿、滑落等故障，通风系统设备设施陈旧，通风效果差，难以满足井下通风需求，排水系统设备老化，排水能力下降，容易引发水害事故。这些老化的设备设施不仅影响了矿井的生产效率，还严重威胁着员工的生命安全。员工在操作老化设备时，需要时刻关注设备的运行状态，精神高度紧张，一旦出现疏忽或判断失误，就可能引发安全事故。例如，采煤机在运行过程中突然出现故障，员工如果不能及时采取正确的措施进行处理，就可能导致采煤机损坏，甚至引发瓦斯爆炸等严重事故。人员结构方面，衰老矿井井下作业人员年龄普遍偏大，体力和精力相对不足，难以适应高强度、高风险的井下作业环境。专业技术人才匮乏，新员工缺乏足够的实践经验和技术指导，在面对复杂的生产情况时，容易出现操作失误等不安全行为。部分作业人员安全意识淡薄，对安全规章制度的重视程度不够，存在侥幸心理，认为偶尔的违章操作不会引发事故，从而导致违章行为时有发生。管理人员素质参差不齐，部分管理人员缺乏先进的管理理念和专业知识，难以有效地组织和管理生产，对员工的不安全行为监督和纠正不力。例如，在一些衰老矿井中，由于管理人员对安全管理工作的重视程度不够，对员工的安全培训和教育不到位，导致员工安全意识淡薄，在工作中经常出现违章操作的现象。2.2群体不安全行为概念及分类群体不安全行为是指在特定的工作环境中，由多个个体组成的群体所表现出的违反安全规章制度、操作规程或安全准则的行为。这些行为往往具有群体性、一致性和相互影响性的特点，对安全生产构成严重威胁。群体不安全行为并非个体不安全行为的简单叠加，而是在群体环境中，个体之间相互作用、相互影响，形成的一种具有共同特征的不安全行为模式。在衰老矿井中，由于工作环境复杂、劳动强度大、人员之间的协作紧密，群体不安全行为更容易发生，且一旦发生，其危害程度往往比个体不安全行为更大。例如，在进行采煤作业时，若一个班组的成员都忽视安全规定，未对顶板进行及时支护，就可能导致顶板垮落事故，造成多人伤亡。根据行为的性质和表现形式，群体不安全行为可分为以下几类：违章指挥：主要是指管理人员在指挥生产过程中，违反国家安全生产法律法规、行业标准以及企业内部安全管理制度的行为。例如，强令员工在不具备安全生产条件的情况下进行作业，如在瓦斯浓度超标的区域强行组织生产；未按照规定进行安全技术交底，使得员工对工作中的安全风险和操作要求缺乏了解；盲目追求生产进度，缩短必要的安全检查和设备维护时间，导致安全隐患得不到及时发现和排除。在某衰老矿井中，管理人员为了赶产量，在未对通风系统进行检查和维护的情况下，就命令工人下井作业，结果导致瓦斯积聚，引发了瓦斯爆炸事故，造成了严重的人员伤亡和财产损失。违章作业：指作业人员在操作过程中，违反操作规程和安全规定的行为。常见的表现有未正确佩戴个人防护用品，如在粉尘浓度高的区域作业不佩戴防尘口罩，在有物体打击风险的场所不佩戴安全帽；违规操作设备，如在设备运行过程中进行维修、调试，未按照设备操作规程进行启动、停止和运行操作；擅自更改作业流程，为了图方便或节省时间，不按照既定的作业流程进行作业。在一些衰老矿井中，部分作业人员为了节省时间，在提升设备运行时，就提前进入井底，准备装卸煤炭，这种行为极易导致人员伤亡事故的发生。违反劳动纪律：涵盖员工不遵守企业劳动纪律和工作秩序的行为。比如迟到、早退，擅自离岗，在工作时间内从事与工作无关的事情，如在工作岗位上玩手机、睡觉等；不服从工作安排，对上级的工作指令拒不执行或消极对待；私自串岗，随意进入自己职责范围以外的工作区域。在某衰老矿井中，部分员工在工作时间擅自离岗，导致设备无人看管，出现故障后未能及时发现和处理，最终引发了生产事故，影响了矿井的正常生产。2.3群体不安全行为影响因素分析群体不安全行为的产生是一个复杂的过程，受到个体、管理、环境和社会等多层面因素的综合影响。深入剖析这些影响因素，对于揭示群体不安全行为的形成机理，进而采取有效的预防和控制措施具有重要意义。从个体层面来看，心理因素对群体不安全行为有着显著影响。在衰老矿井中，由于工作环境恶劣、劳动强度大，员工容易产生焦虑、恐惧、疲劳等负面情绪。这些负面情绪会影响员工的注意力和判断力，使其难以集中精力进行工作，从而增加了不安全行为的发生概率。当员工长时间处于焦虑状态时，可能会在操作设备时出现失误，或者忽视安全规定，冒险进行作业。侥幸心理也是导致群体不安全行为的重要因素之一。部分员工存在侥幸心理，认为偶尔的违章操作不会引发事故，从而在工作中放松了对安全的警惕。在进行爆破作业时，有些员工可能为了节省时间，不按照规定的程序进行操作，心存侥幸地认为不会发生意外，但这种行为往往会引发严重的安全事故。技能因素同样不容忽视。衰老矿井中，部分员工由于年龄偏大，学习能力和接受新事物的能力较弱，对新技术、新设备的掌握程度不足，难以适应现代化矿井安全生产的要求。这使得他们在操作设备时，容易出现操作不当的情况，进而引发不安全行为。一些老员工对新型采煤机的操作不熟练，在操作过程中可能会出现误操作，导致设备损坏或人员伤亡。新员工缺乏实践经验，在面对复杂的工作情况时，往往不知所措，容易做出错误的判断和决策。在处理顶板事故时，新员工可能由于缺乏经验，无法及时采取有效的措施，导致事故扩大。在管理层面，制度因素起着关键作用。安全生产责任制是企业安全生产的核心制度，但在一些衰老矿井中，安全生产责任制未能得到有效落实。各级管理人员职责不明确，在出现安全问题时，相互推诿责任，导致安全管理工作无法有效开展。安全监督检查制度不完善，对员工的不安全行为监督不力，无法及时发现和纠正员工的违规操作。在某衰老矿井中，由于安全监督检查不到位，员工长期存在违规操作的行为，最终引发了严重的事故。监督因素直接关系到制度的执行效果。安全监督人员的专业素质和责任心对监督工作的质量有着重要影响。如果安全监督人员专业素质不高，对安全隐患的识别能力不足，就无法及时发现员工的不安全行为。部分安全监督人员责任心不强，在工作中敷衍了事，对员工的违规行为视而不见，这无疑为安全事故的发生埋下了隐患。一些安全监督人员在检查过程中，只是走走过场，没有认真检查设备的运行情况和员工的操作行为，导致安全隐患得不到及时排除。环境层面，作业条件是一个重要因素。衰老矿井的地质条件复杂，瓦斯、水、火等自然灾害频繁发生，这给员工的安全生产带来了极大的威胁。在瓦斯浓度超标的环境中作业，员工容易发生瓦斯中毒或瓦斯爆炸事故；在有水患威胁的区域作业，可能会发生透水事故。恶劣的作业环境还会影响员工的心理状态，使他们产生恐惧、紧张等情绪，从而影响工作效率和操作的准确性。在高温、高湿的环境中工作，员工容易感到疲劳，注意力不集中，增加了不安全行为的发生概率。社会层面，文化因素对群体不安全行为有着潜移默化的影响。安全文化是企业在长期生产经营过程中形成的，全体员工共同认可并遵循的安全价值观、安全理念和安全行为准则。在一些衰老矿井中，安全文化建设薄弱，员工对安全的重视程度不够，缺乏主动参与安全管理的意识。部分员工认为安全工作是管理人员的事情，与自己无关，在工作中对安全规定置若罔闻。这种不良的安全文化氛围容易导致群体不安全行为的发生。经济因素也会对群体不安全行为产生影响。随着衰老矿井煤炭资源的逐渐枯竭，企业经济效益下滑，可能会减少在安全方面的投入。安全设备的更新换代不及时，安全培训的经费不足，这些都会影响员工的安全保障和安全素质的提升。由于缺乏必要的安全设备，员工在工作中可能会面临更大的安全风险；安全培训不到位，员工对安全知识和技能的掌握不足，容易出现不安全行为。2.4行为形成机理理论事故致因理论从宏观角度揭示了群体不安全行为与事故之间的内在联系，为理解群体不安全行为的形成提供了基础框架。海因里希因果连锁理论认为，事故的发生是一个由遗传及社会环境、人的缺点、人的不安全行为或物的不安全状态、事故、伤害等因素构成的连锁反应过程。在衰老矿井中，员工长期处于艰苦的工作环境和复杂的社会环境中，可能会形成一些不利于安全生产的个人缺点，如安全意识淡薄、责任心不强等。这些缺点容易导致员工在工作中出现不安全行为，如违章操作、违反劳动纪律等，进而引发事故，造成人员伤亡和财产损失。某衰老矿井中，由于员工长期受到不良安全文化的影响，安全意识淡薄，在进行爆破作业时，未按照规定进行操作，导致爆炸事故的发生，造成了严重的人员伤亡。能量意外释放理论指出，事故是由于能量或有害物质的意外释放所导致的。群体不安全行为可能引发能量的异常释放，从而增加事故发生的风险。在衰老矿井中，设备老化、维护不当等问题可能导致能量的意外释放，如瓦斯泄漏、电气短路等。员工的不安全行为，如在瓦斯浓度超标的区域吸烟、违规操作电气设备等，可能成为能量意外释放的触发因素，引发爆炸、火灾等事故。在某衰老矿井中，由于设备老化，瓦斯泄漏，而员工在该区域吸烟，引发了瓦斯爆炸事故，造成了巨大的人员伤亡和财产损失。轨迹交叉理论强调人的不安全行为和物的不安全状态在事故发生过程中的相互作用。在衰老矿井中，设备设施老化、地质条件复杂等物的不安全状态，与员工安全意识淡薄、操作技能不足等人的不安全行为相互交织，当两者在时间和空间上发生交叉时，就容易引发事故。例如，在某衰老矿井中，巷道支护设备老化，出现松动现象，而员工在进行巷道维修作业时，未对支护设备进行检查，也未采取有效的安全措施，最终导致巷道坍塌，造成人员伤亡。行为科学理论从人的行为动机、需求和心理等微观层面，深入剖析了群体不安全行为的形成原因。马斯洛的需求层次理论认为，人的需求由低到高可分为生理需求、安全需求、归属与爱的需求、尊重需求和自我实现需求。当员工的基本需求得不到满足时，可能会影响其工作积极性和注意力，从而导致不安全行为的发生。在衰老矿井中，由于工作环境恶劣、劳动强度大，员工的生理需求和安全需求可能无法得到充分保障，这会使员工产生焦虑、恐惧等负面情绪，进而影响其行为，增加不安全行为的发生概率。某衰老矿井中，员工长期在高温、高湿的环境中工作，身体疲劳，且安全设施不完善，导致员工的安全需求得不到满足，从而出现了一些冒险行为，如在没有防护措施的情况下进行高空作业。赫茨伯格的双因素理论将影响员工工作积极性的因素分为保健因素和激励因素。保健因素包括工作环境、薪酬待遇、人际关系等，激励因素包括工作成就、认可、晋升机会等。当保健因素得不到满足时，员工会产生不满情绪，影响工作效率和安全行为；而激励因素的缺乏则会导致员工工作积极性不高，缺乏主动遵守安全规定的动力。在衰老矿井中，若薪酬待遇较低、工作环境恶劣，员工可能会对工作产生不满，从而忽视安全规定，出现不安全行为。同时，若缺乏有效的激励机制，员工即使遵守安全规定也得不到相应的奖励和认可，也会降低其遵守安全规定的积极性。某衰老矿井中，由于薪酬待遇低，员工工作积极性不高，在工作中对安全问题不够重视，经常出现违规操作的现象。社会学习理论认为，个体的行为是通过观察、模仿和学习他人的行为而形成的。在群体环境中，员工会受到周围同事的影响，若身边存在不安全行为，员工可能会模仿这些行为，从而导致群体不安全行为的扩散。在衰老矿井中，如果部分员工存在违章操作、违反劳动纪律等不安全行为，且没有得到及时纠正和制止，其他员工可能会认为这些行为是被允许的，从而纷纷效仿，形成群体不安全行为。某班组中，部分老员工经常在工作时间吸烟，新员工看到后也跟着吸烟，导致整个班组在工作场所吸烟的现象较为普遍，严重违反了安全规定。系统动力学理论从系统的角度出发，研究群体不安全行为的动态演变过程，分析各影响因素之间的相互关系和反馈机制。在衰老矿井中，人员、设备、环境和管理等因素构成了一个复杂的系统，这些因素之间相互关联、相互影响。设备老化可能导致生产效率降低，员工为了完成生产任务，可能会采取一些不安全的操作方式；而员工的不安全行为又可能进一步损坏设备，加剧设备老化的程度。管理不善可能导致安全制度执行不力，员工的安全意识得不到提高，从而增加不安全行为的发生概率；而不安全行为的增加又会给管理带来更大的困难，形成恶性循环。通过建立系统动力学模型，可以清晰地展示各因素之间的因果关系和动态变化，预测群体不安全行为的发展趋势，为制定有效的预防和控制措施提供科学依据。利用系统动力学模型分析衰老矿井中安全管理投入与群体不安全行为之间的关系，发现增加安全管理投入可以提高员工的安全意识，减少不安全行为的发生；而不安全行为的减少又可以降低事故发生率，提高企业的经济效益，从而为企业加大安全管理投入提供了决策支持。三、衰老矿井群体不安全行为评价指标体系构建3.1评价指标选取原则在构建衰老矿井群体不安全行为评价指标体系时，需遵循一系列科学合理的原则，以确保评价指标能够全面、准确地反映群体不安全行为的特征和影响因素，为后续的评价工作提供可靠的依据。科学性原则是构建评价指标体系的首要原则。评价指标应基于科学的理论和方法，能够准确反映衰老矿井群体不安全行为的本质特征和内在规律。指标的定义、计算方法和数据来源都应具有科学依据，避免主观随意性。在选取人员因素指标时，应依据安全心理学、行为科学等理论，选择能够客观反映人员心理状态、行为能力和安全意识的指标，如员工的疲劳程度、安全知识掌握水平等。对于设备因素指标，应根据设备的工作原理、运行状态和故障模式，选择能够准确衡量设备安全性和可靠性的指标，如设备的故障率、维修率等。全面性原则要求评价指标体系能够涵盖影响衰老矿井群体不安全行为的各个方面。不仅要考虑人员、设备、环境和管理等直接因素，还要考虑社会文化、经济等间接因素。人员因素方面，要综合考虑员工的年龄、性别、工作经验、技能水平、安全意识等；设备因素要包括设备的类型、使用年限、维护状况、运行稳定性等；环境因素涵盖地质条件、工作场所的温度、湿度、通风情况、噪声等；管理因素涉及安全管理制度的完善程度、安全监督的力度、安全培训的效果等。只有全面考虑这些因素，才能全面、准确地评价群体不安全行为。可操作性原则强调评价指标应具有实际可操作性。指标的数据应易于获取，计算方法应简单明了，评价过程应切实可行。在选取指标时，要充分考虑衰老矿井的实际情况和数据收集的难易程度，尽量选择能够通过现场观察、测量、统计等方法直接获取数据的指标。对于一些难以直接获取数据的指标，可以采用间接指标或替代指标。对于员工的安全意识，可以通过问卷调查、安全知识考试等方式间接获取相关数据。同时，评价指标的计算方法应避免过于复杂，以确保评价工作能够高效、准确地进行。针对性原则要求评价指标体系紧密围绕衰老矿井群体不安全行为这一研究对象，突出衰老矿井的特点和实际需求。衰老矿井与其他类型矿井相比，具有资源逐渐枯竭、开采条件恶化、设备设施老化、人员结构不合理等独特特点。在构建评价指标体系时，应针对这些特点，选取能够反映衰老矿井特殊情况的指标。在设备因素中，要重点关注设备的老化程度和维修难度；在人员因素中，要考虑员工年龄偏大、体力和精力不足等问题；在环境因素中，要突出地质条件复杂、自然灾害频繁等特点。通过选取针对性强的指标，能够更准确地评价衰老矿井群体不安全行为，为制定针对性的预防和控制措施提供有力支持。3.2初始指标集确定基于对衰老矿井群体不安全行为的深入研究，从人员、管理、环境和设备四个关键方面入手，构建初始指标集，全面、系统地反映影响群体不安全行为的各种因素。在人员因素方面，安全意识是衡量员工对安全重视程度的重要指标。通过问卷调查、安全知识考试等方式，可以了解员工对安全规章制度的熟悉程度、对安全风险的认知水平以及在工作中是否具有主动防范安全事故的意识。在某衰老矿井的调查中发现，部分员工对安全知识的掌握较为薄弱，对一些常见的安全风险认识不足，这反映出他们的安全意识有待提高。技能水平直接关系到员工在工作中的操作能力和应对突发情况的能力。不同岗位的员工需要具备相应的专业技能，如采煤工需要熟练掌握采煤设备的操作方法，电工需要具备电气设备维修和故障排除的能力。通过技能考核、实际操作评估等方式，可以准确评估员工的技能水平。在某衰老矿井中，由于部分员工技能水平不足，在操作设备时经常出现失误，增加了事故发生的风险。工作经验丰富的员工在面对复杂的工作情况时，往往能够凭借以往的经验迅速做出正确的判断和决策。可以通过员工的工作年限、参与的项目数量等指标来衡量其工作经验。在一些衰老矿井中，新员工由于缺乏工作经验，在遇到突发情况时容易惊慌失措，无法采取有效的应对措施，从而导致不安全行为的发生。管理因素中，制度完善度是指安全管理制度是否健全、合理，是否涵盖了安全生产的各个环节。完善的安全管理制度应包括安全生产责任制、安全操作规程、安全检查制度、事故应急预案等。通过对安全管理制度的文本审查和实际执行情况的调查，可以评估制度的完善程度。在某衰老矿井中，安全管理制度存在漏洞，对一些关键岗位的职责界定不明确，导致在工作中出现推诿扯皮的现象，影响了安全生产的正常进行。执行力度体现了安全管理制度在实际工作中的落实情况。可以通过检查安全制度的执行记录、对员工的访谈等方式，了解制度的执行力度。在一些衰老矿井中，虽然制定了完善的安全管理制度，但由于执行力度不够，员工对制度的遵守情况较差，违章行为时有发生。安全培训的效果直接关系到员工安全意识和技能水平的提升。可以通过培训后的考核成绩、员工在实际工作中的表现等指标来评估安全培训的效果。在某衰老矿井中，安全培训内容与实际工作脱节，培训方式单一，导致员工对培训内容不感兴趣，培训效果不佳。环境因素里，地质条件的复杂性对衰老矿井的安全生产具有重要影响。复杂的地质构造如断层、褶皱等，会增加开采的难度和风险。通过地质勘探报告、现场地质观测等方式，可以获取地质条件的相关信息。在某衰老矿井中，由于地质条件复杂，在开采过程中经常出现顶板垮落、瓦斯突出等事故，严重威胁着员工的生命安全。工作场所的温度、湿度、通风情况等环境参数会影响员工的身体健康和工作效率。适宜的工作环境能够提高员工的舒适度和工作积极性，减少不安全行为的发生。通过环境监测设备，可以实时监测工作场所的环境参数。在一些衰老矿井中，工作场所温度过高、通风不良，导致员工容易疲劳、中暑，从而影响工作效率和操作的准确性。噪声、粉尘等污染物会对员工的听力、呼吸系统等造成损害，降低员工的工作质量和安全意识。可以通过噪声监测仪、粉尘采样器等设备，监测工作场所的噪声和粉尘浓度。在某衰老矿井中，由于粉尘浓度过高，员工长期暴露在这样的环境中，容易患上尘肺病等职业病，同时也会影响员工的视线和注意力，增加不安全行为的发生概率。设备因素方面，设备的老化程度可以通过设备的使用年限、维修次数等指标来衡量。老化严重的设备容易出现故障，影响生产效率和安全性。在某衰老矿井中，一些主要生产设备使用年限较长，经常出现故障，维修成本高，且维修后仍难以保证设备的正常运行，给安全生产带来了极大的隐患。设备的故障率是衡量设备可靠性的重要指标。通过对设备故障记录的分析，可以了解设备的故障发生频率和故障类型。在一些衰老矿井中，设备故障率较高，频繁的设备故障不仅影响了生产进度，还增加了员工的操作风险。设备的维护状况直接关系到设备的性能和使用寿命。定期的设备维护和保养能够及时发现和解决设备的潜在问题，确保设备的正常运行。可以通过检查设备的维护记录、维护计划的执行情况等方式，评估设备的维护状况。在某衰老矿井中，由于设备维护不及时，一些设备在运行过程中出现了严重的故障，导致生产中断，同时也对员工的安全造成了威胁。3.3指标筛选与优化在构建衰老矿井群体不安全行为评价指标体系时，初始指标集虽全面，但可能存在冗余和不相关指标，这会影响评价的准确性和效率。因此，需运用科学方法进行筛选与优化。专家咨询法是一种常用的指标筛选方法。邀请煤炭行业的资深专家，包括安全管理专家、矿井技术专家、一线管理人员等，组成专家咨询小组。向专家们详细介绍衰老矿井群体不安全行为的相关概念、研究背景和初始指标集，让专家们对每个指标的重要性、相关性和可操作性进行评价。通过问卷调查、座谈会等形式，收集专家们的意见和建议。在问卷调查中，设计合理的问卷，采用李克特量表法，让专家对每个指标在评价体系中的重要程度进行打分，如1-5分，1分为极不重要，5分为极其重要。同时，设置开放性问题，让专家提出对指标的修改意见和补充建议。在座谈会上，组织专家们深入讨论，针对专家们提出的不同意见和观点进行交流和分析，达成共识。根据专家们的反馈意见，对初始指标集中得分较低、相关性较弱的指标进行初步筛选和剔除。若多数专家认为某一关于设备维护记录详细程度的指标对评价群体不安全行为的重要性较低，且与其他设备因素指标存在一定的重叠，就可考虑将其剔除。相关性分析是从数据层面进一步筛选指标的有效方法。收集大量衰老矿井的相关数据，包括人员行为数据、设备运行数据、环境参数数据、管理数据等，这些数据应具有代表性和可靠性。利用统计分析软件，如SPSS、R语言等，对初始指标集中的各项指标进行相关性分析。计算指标之间的相关系数，常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。若两个指标之间的相关系数过高，如大于0.8，说明这两个指标之间存在较强的相关性，可能存在信息冗余。对于存在高度相关性的指标，保留其中一个代表性较强的指标，剔除其他指标。在人员因素中，安全知识掌握程度和安全培训次数这两个指标可能存在较高的相关性，通过分析发现安全知识掌握程度更能直接反映员工的安全意识和能力，就可保留安全知识掌握程度指标，剔除安全培训次数指标。经过专家咨询法和相关性分析的筛选与优化，得到更为精简、科学的评价指标体系。优化后的指标体系不仅减少了冗余信息，提高了评价的效率，还能更准确地反映衰老矿井群体不安全行为的本质特征和影响因素，为后续的评价工作提供更可靠的依据。通过对优化前后的指标体系进行对比分析，利用实际案例数据进行验证，发现优化后的指标体系在评价的准确性和稳定性方面都有显著提升，能够更好地满足衰老矿井群体不安全行为评价的实际需求。3.4评价指标体系确立经过上述严格的筛选与优化过程，最终构建出适用于衰老矿井群体不安全行为评价的指标体系，该体系涵盖人员安全素质、安全管理制度、作业环境安全和设备安全状态四个一级指标，以及若干具有针对性和代表性的二级指标，具体内容如下表所示：一级指标二级指标指标解释人员安全素质安全意识通过问卷调查、安全知识考试等方式评估员工对安全规章制度的熟悉程度、对安全风险的认知水平以及主动防范安全事故的意识技能水平根据员工在各自岗位上的专业技能考核成绩、实际操作表现，判断其操作能力和应对突发情况的能力工作经验依据员工的工作年限、参与的项目数量以及处理复杂问题的经验等，衡量其在工作中的经验丰富程度安全管理制度制度完善度审查安全管理制度是否涵盖安全生产责任制、安全操作规程、安全检查制度、事故应急预案等各个环节，评估其健全性和合理性执行力度通过检查安全制度的执行记录、对员工的访谈以及实际观察，了解制度在实际工作中的落实情况安全培训效果依据培训后的考核成绩、员工在实际工作中的安全行为表现，评估安全培训对员工安全意识和技能水平提升的实际效果作业环境安全地质条件参考地质勘探报告、现场地质观测数据，评估地质构造的复杂程度、瓦斯含量、水患威胁等对安全生产的影响工作场所环境利用环境监测设备，获取工作场所的温度、湿度、通风情况、噪声、粉尘浓度等数据，判断其对员工身体健康和工作效率的影响设备安全状态设备老化程度根据设备的使用年限、维修次数、磨损情况等，评估设备的老化程度设备故障率通过对设备故障记录的统计分析，计算设备在一定时间内的故障发生频率，衡量设备的可靠性设备维护状况检查设备的维护记录、维护计划的执行情况，以及设备的日常保养情况，评估设备的维护水平该评价指标体系全面且系统地反映了影响衰老矿井群体不安全行为的关键因素。在人员安全素质方面，安全意识决定了员工在工作中对安全的重视程度，技能水平和工作经验则直接影响员工的操作能力和应对复杂情况的能力。例如，在面对突发的瓦斯泄漏事故时，安全意识强、技能水平高且经验丰富的员工能够迅速做出正确的判断，采取有效的措施进行处理，从而避免事故的扩大。安全管理制度的完善度和执行力度是保障安全生产的重要基础，完善的制度能够规范员工的行为，而严格的执行则能确保制度的有效落实。安全培训效果直接关系到员工安全素质的提升，通过有效的培训，员工能够更好地掌握安全知识和技能，提高安全意识。作业环境安全中的地质条件和工作场所环境对员工的工作状态和安全行为有着直接的影响。复杂的地质条件增加了开采的难度和风险，恶劣的工作场所环境会影响员工的身体健康和工作效率，进而增加不安全行为的发生概率。设备安全状态方面，设备老化程度和故障率反映了设备的可靠性，设备维护状况则直接关系到设备的正常运行和使用寿命。老化严重、故障率高且维护不善的设备容易出现故障，导致生产中断，甚至引发安全事故。在实际应用中，该评价指标体系具有重要的作用。通过对各指标的量化评估，可以全面了解衰老矿井群体不安全行为的现状和风险程度，为制定针对性的预防和控制措施提供科学依据。可以根据评价结果，针对安全意识薄弱的员工开展专项安全培训，加强对设备老化严重区域的设备维护和更新，完善安全管理制度并加大执行力度等。该评价指标体系还可以用于对衰老矿井安全管理工作的持续改进和效果评估，通过定期对各指标进行评估和分析，及时发现安全管理工作中存在的问题和不足，采取相应的改进措施，不断提高衰老矿井的安全管理水平。四、衰老矿井群体不安全行为评价模型构建4.1评价方法选择在衰老矿井群体不安全行为评价中，合理选择评价方法至关重要，不同评价方法各有其特点和适用范围。层次分析法（AHP）作为一种系统性分析方法，能够将复杂问题分解为目标、准则、方案等多个层次，通过两两比较的方式确定各指标的相对重要性权重，实现定性与定量分析的有机结合。在构建衰老矿井群体不安全行为评价指标体系时，运用层次分析法，可将评价目标分解为人员安全素质、安全管理制度、作业环境安全和设备安全状态等准则层，再进一步细分到具体的二级指标。通过专家打分的方式构建判断矩阵，计算各指标的权重，从而明确各指标在评价体系中的重要程度。这种方法充分考虑了各指标之间的相对关系，能够较好地反映评价者的主观判断，为评价提供了量化依据。然而，层次分析法在构建判断矩阵时依赖专家的主观判断，可能存在一定的主观性和偏差。当指标数量较多时，数据统计量增大，权重的确定也会变得更加复杂。模糊综合评价法基于模糊数学理论，能够有效处理评价指标之间的模糊性和不确定性。在衰老矿井群体不安全行为评价中，许多指标难以进行精确的量化描述，如员工的安全意识、工作环境的舒适度等，具有一定的模糊性。模糊综合评价法通过建立模糊关系矩阵，将模糊的评价信息进行量化处理，再结合各指标的权重，得出综合评价结果。该方法灵活性高，能够适应不同领域的评价问题，为处理衰老矿井群体不安全行为评价中的模糊信息提供了有效的手段。但它对专家的经验和知识依赖较大，计算过程相对复杂，且权重的确定也具有一定的主观性。灰色关联分析法主要用于处理评价指标之间的非线性和不完备信息，对数据缺失和噪声具有较好的鲁棒性。在衰老矿井实际生产中，由于监测设备故障、数据传输问题等原因，可能会出现数据缺失或不准确的情况。灰色关联分析法能够通过对数据序列的几何形状相似程度进行分析，确定各指标与参考序列之间的关联程度，从而对群体不安全行为进行评价。它不需要大量的数据样本，能够在数据有限的情况下进行有效分析。但该方法对数据的预处理要求较高，结果对数据的变化较为敏感，容易受到噪声的影响。综合考虑衰老矿井群体不安全行为评价的特点和需求，本研究选择层次分析法确定指标权重，模糊综合评价法进行评价。层次分析法能够充分发挥其在确定指标相对重要性方面的优势，通过专家的经验和判断，合理确定各评价指标的权重，为后续的评价提供基础。模糊综合评价法则能够有效处理评价过程中的模糊性和不确定性，对衰老矿井群体不安全行为进行全面、客观的评价。将两者结合，能够充分发挥各自的优点，弥补彼此的不足，提高评价结果的准确性和可靠性。在确定人员安全素质、安全管理制度、作业环境安全和设备安全状态等一级指标以及各二级指标的权重时，运用层次分析法，邀请煤炭行业的专家，包括安全管理专家、矿井技术专家、一线管理人员等，对各指标的相对重要性进行判断，构建判断矩阵并计算权重。在进行群体不安全行为评价时，采用模糊综合评价法，将各指标的评价信息进行模糊化处理，建立模糊关系矩阵，结合层次分析法确定的权重，计算出综合评价结果，从而准确判断衰老矿井群体不安全行为的风险程度。4.2基于层次分析法的指标权重确定运用层次分析法确定衰老矿井群体不安全行为评价指标权重，首先要构建科学合理的层次结构模型。该模型分为目标层、准则层和指标层三个层次。目标层为衰老矿井群体不安全行为评价，这是整个评价体系的核心目标，旨在全面、准确地评估衰老矿井中群体不安全行为的状况和风险程度。准则层包含人员安全素质、安全管理制度、作业环境安全和设备安全状态四个方面，它们是影响群体不安全行为的关键因素类别，从不同角度反映了衰老矿井安全生产的重要特征。指标层则由各准则层下具体的二级指标构成，如人员安全素质准则层下的安全意识、技能水平、工作经验等指标，这些具体指标是对准则层因素的进一步细化和具体化，能够更准确地衡量和评价群体不安全行为。通过这样的层次结构模型，将复杂的群体不安全行为评价问题分解为多个层次，便于后续的分析和处理。在构建判断矩阵时，邀请煤炭行业内经验丰富的专家，包括安全管理专家、矿井技术专家以及长期在一线工作的管理人员等，他们凭借丰富的专业知识和实践经验，对同一层次各指标的相对重要性进行判断。采用1-9标度法，对任意两个指标进行两两比较，判断其相对重要程度。若认为指标A与指标B同样重要，则标度为1；若A比B稍微重要，标度为3；若A比B明显重要，标度为5；若A比B强烈重要，标度为7；若A比B极端重要，标度为9；若A比B稍微不重要、明显不重要、强烈不重要、极端不重要，则标度分别为1/3、1/5、1/7、1/9。以此方式，针对准则层对目标层的影响，构建判断矩阵，如人员安全素质、安全管理制度、作业环境安全和设备安全状态这四个准则层因素对衰老矿井群体不安全行为评价目标层的相对重要性判断矩阵。对于每个准则层下的指标层，也按照同样的方法构建判断矩阵，如在人员安全素质准则层下，安全意识、技能水平、工作经验这三个指标之间的相对重要性判断矩阵。计算权重的过程中，以准则层对目标层的判断矩阵为例，运用特征值法。首先计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。通过数学计算，得到最大特征值以及对应的特征向量。然后对特征向量进行归一化处理，使其各元素之和为1，从而得到各准则层因素相对于目标层的权重向量。对于指标层对准则层的权重计算，也采用相同的方法，分别计算出各指标层指标相对于其所属准则层的权重向量。假设通过计算得到人员安全素质、安全管理制度、作业环境安全和设备安全状态相对于目标层的权重分别为0.3、0.25、0.2、0.25。在人员安全素质准则层下，安全意识、技能水平、工作经验相对于人员安全素质的权重分别为0.4、0.3、0.3。权重计算完成后，需要进行一致性检验，以确保判断矩阵的合理性和权重的可靠性。计算一致性指标CI，公式为CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中\lambda_{max}为判断矩阵的最大特征值，n为判断矩阵的阶数。查找对应的平均随机一致性指标RI，RI的值可通过标准的随机一致性指标表获取，该表根据判断矩阵的阶数给出了相应的RI值。计算一致性比例CR，公式为CR=\frac{CI}{RI}。当CR<0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性，权重是合理可靠的；若CR≥0.1，则需要重新调整判断矩阵，重新计算权重，直到一致性检验通过为止。假设在对准则层对目标层的判断矩阵进行一致性检验时，计算得到CI=0.05，RI根据判断矩阵阶数查得为0.90，那么CR=0.05/0.90≈0.056<0.1，说明该判断矩阵具有满意的一致性，计算得到的权重是合理的。4.3基于模糊综合评价法的评价模型建立在构建衰老矿井群体不安全行为评价模型时，基于模糊综合评价法，需明确评价等级，构建模糊关系矩阵，并进行模糊合成运算以得出评价结果。首先确定评价等级，这是对群体不安全行为风险程度的一种划分，有助于直观地判断其安全状况。结合衰老矿井的实际情况和安全管理需求，将评价等级划分为五个等级，分别为“低风险”“较低风险”“中等风险”“较高风险”“高风险”。每个等级都有其对应的特征描述和风险程度界定。“低风险”表示群体不安全行为发生的可能性极小，对安全生产的威胁较小；“高风险”则意味着群体不安全行为发生的可能性极大，极有可能引发严重的安全事故，对矿井安全生产构成重大威胁。通过明确的评价等级划分，为后续的评价和决策提供了清晰的参考标准。构建模糊关系矩阵是模糊综合评价法的关键步骤之一。模糊关系矩阵反映了各评价指标与评价等级之间的模糊关系，它通过对各评价指标的隶属度进行确定来构建。隶属度表示评价指标属于某个评价等级的程度，取值范围在0-1之间。确定隶属度的方法有多种，常见的有模糊统计法、专家评价法、隶属函数法等。对于“安全意识”这一指标，若采用专家评价法，邀请多位专家对员工的安全意识进行评价，判断其属于各个评价等级的程度。假设有5位专家参与评价，其中2位专家认为某矿井员工的安全意识属于“低风险”等级，3位专家认为属于“较低风险”等级，那么该指标对于“低风险”等级的隶属度可计算为2÷5=0.4，对于“较低风险”等级的隶属度为3÷5=0.6。以此类推，对每个评价指标针对不同评价等级进行隶属度计算，从而构建出模糊关系矩阵R。假设评价指标体系中有n个评价指标，评价等级有m个，那么模糊关系矩阵R为一个n行m列的矩阵，其元素r_{ij}表示第i个评价指标对第j个评价等级的隶属度，i=1,2,\cdots,n;j=1,2,\cdots,m。在得到模糊关系矩阵R和通过层次分析法确定的权重向量W后，进行模糊合成运算。模糊合成运算的目的是将各评价指标的权重与模糊关系矩阵相结合，得出群体不安全行为的综合评价结果。采用模糊合成算子进行计算，常见的模糊合成算子有“主因素决定型”“主因素突出型”“加权平均型”等。在衰老矿井群体不安全行为评价中，考虑到各评价指标的综合影响，选择“加权平均型”模糊合成算子更为合适。设权重向量W=(w_1,w_2,\cdots,w_n)，模糊关系矩阵R=(r_{ij})_{n\timesm}，则综合评价结果向量B=W・R，其中“・”表示模糊合成运算。具体计算时，b_j=\sum_{i=1}^{n}w_ir_{ij}，j=1,2,\cdots,m，b_j为综合评价结果向量B中第j个元素，表示群体不安全行为对第j个评价等级的隶属度。通过上述计算得到综合评价结果向量B后，可依据最大隶属度原则确定衰老矿井群体不安全行为的评价等级。最大隶属度原则是指在综合评价结果向量B中，选择隶属度最大的元素所对应的评价等级作为最终的评价结果。若b_k=\max\{b_1,b_2,\cdots,b_m\}，则群体不安全行为的评价等级为第k个评价等级。假设综合评价结果向量B=(0.2,0.3,0.35,0.1,0.05)，其中0.35最大，对应的评价等级为“中等风险”，那么该衰老矿井群体不安全行为的评价结果为“中等风险”。这表明该矿井群体不安全行为处于中等风险水平，需要引起足够的重视，采取相应的措施进行预防和控制，以降低安全风险，保障矿井的安全生产。4.4评价模型的应用与验证为了验证所构建的衰老矿井群体不安全行为评价模型的有效性和实用性，选取某具有代表性的衰老矿井作为研究对象。该矿井开采历史悠久，煤炭资源逐渐枯竭，开采深度不断增加，地质条件复杂，设备设施老化严重，人员结构也存在一定问题，具有典型的衰老矿井特征。数据收集工作从人员安全素质、安全管理制度、作业环境安全和设备安全状态四个方面展开。在人员安全素质方面，通过问卷调查的方式收集员工的安全意识数据，共发放问卷200份，回收有效问卷180份，问卷内容涵盖对安全规章制度的熟悉程度、对安全风险的认知水平等方面。通过技能考核和实际操作评估获取员工的技能水平数据，组织了针对不同岗位的技能考核，邀请专业技术人员对员工的实际操作进行现场评估。查阅员工档案，统计工作年限和参与项目数量，以此确定员工的工作经验数据。在安全管理制度方面，审查安全管理制度的文本，评估制度的完善度，从制度的完整性、合理性、可操作性等多个维度进行打分。通过检查安全制度的执行记录、对员工的访谈以及现场观察，了解制度的执行力度，记录安全制度在实际工作中的执行情况，包括违规行为的发生次数、处理结果等。统计安全培训的次数、内容和考核成绩，评估安全培训效果，分析培训内容是否符合实际工作需求，培训后的考核成绩是否达到预期目标。针对作业环境安全，收集地质勘探报告和现场地质观测数据，评估地质条件的复杂性，包括断层、褶皱等地质构造的分布情况，瓦斯、水患等自然灾害的威胁程度。利用环境监测设备，获取工作场所的温度、湿度、通风情况、噪声、粉尘浓度等数据，实时监测工作场所的环境参数，记录一段时间内的环境数据变化情况。设备安全状态方面，查阅设备档案，统计设备的使用年限、维修次数和磨损情况，评估设备的老化程度。分析设备故障记录，计算设备在一定时间内的故障发生频率，确定设备的故障率。检查设备的维护记录、维护计划的执行情况以及设备的日常保养情况，评估设备的维护状况，了解设备维护工作是否按时进行，维护质量是否达标。将收集到的数据进行整理和预处理，确保数据的准确性和可靠性。根据前面确定的评价指标体系和权重，运用模糊综合评价法进行计算。确定各评价指标的隶属度，构建模糊关系矩阵。结合层次分析法确定的权重向量，进行模糊合成运算，得到综合评价结果向量。根据最大隶属度原则，确定该衰老矿井群体不安全行为的评价等级。经计算，综合评价结果向量为B=(0.15,0.25,0.3,0.2,0.1)，其中0.3最大，对应的评价等级为“中等风险”。将评价结果与该矿井的实际安全管理情况进行对比分析。在实际生产中，该矿井曾发生过一些因员工违章操作和安全管理制度执行不力导致的小型事故，日常安全检查中也发现存在部分员工安全意识淡薄、设备维护不及时等问题，这些实际情况与评价结果“中等风险”相符合，验证了评价模型的有效性和准确性。通过对该衰老矿井的应用与验证，表明所构建的评价模型能够较为准确地评估衰老矿井群体不安全行为的风险程度，为矿井的安全管理提供了科学、可靠的依据。五、衰老矿井群体不安全行为预警控制系统设计5.1系统设计目标与原则衰老矿井群体不安全行为预警控制系统旨在实现对群体不安全行为的实时监测、早期预警和有效控制，从而提升衰老矿井的安全管理水平，降低事故风险。实时监测是系统的基础功能。通过多种数据采集手段，全面收集矿井生产过程中的各类数据，包括人员行为数据、设备运行数据、环境参数数据以及管理数据等。利用先进的传感器技术，实时监测设备的运行状态，如采煤机的转速、温度、振动等参数；通过视频监控系统，捕捉员工的工作行为，及时发现违规操作和异常行为；借助环境监测设备，获取工作场所的瓦斯浓度、一氧化碳浓度、温度、湿度等环境参数。确保数据的准确性和及时性，为后续的分析和预警提供可靠依据。早期预警是系统的核心功能之一。基于对监测数据的深入分析，运用科学的预警模型和算法，提前预测群体不安全行为的发生可能性。当监测数据超出预设的安全阈值时，系统能够迅速发出警报，提醒相关人员采取措施进行干预。根据历史数据和经验，设定瓦斯浓度的预警阈值为1%，当监测到瓦斯浓度达到0.8%时，系统即发出预警信号，以便及时采取通风、瓦斯抽采等措施，防止瓦斯事故的发生。通过早期预警，能够将安全隐患消灭在萌芽状态，有效降低事故发生的概率。有效控制是系统的最终目标。在发出预警后，系统能够提供相应的控制策略和措施建议，帮助管理人员及时采取行动，纠正群体不安全行为，避免事故的发生。根据预警情况，系统可以自动启动相关的安全设备，如通风机、瓦斯抽放泵等，以改善工作环境；向相关人员发送通知，要求其对违规行为进行整改；提供事故应急预案，指导管理人员在事故发生时迅速、有效地进行应对。通过有效控制，能够最大限度地减少事故造成的损失，保障矿井的安全生产。为确保系统的高效运行和功能实现，在设计过程中遵循一系列原则。可靠性原则是系统设计的首要原则。系统应具备高可靠性，能够在复杂的矿井环境下稳定运行，确保数据的准确采集、传输和处理。采用冗余设计，对关键设备和数据进行备份，当主设备出现故障时，备用设备能够立即投入使用，保证系统的不间断运行；加强数据的校验和纠错机制，确保数据的完整性和准确性。先进性原则要求系统采用先进的技术和方法。引入物联网、大数据、人工智能等前沿技术，提高系统的智能化水平和性能。利用物联网技术实现设备之间的互联互通，实时采集设备的运行数据；借助大数据技术对海量的监测数据进行存储、管理和分析，挖掘数据背后的潜在信息；运用人工智能算法对数据进行深度分析，实现对群体不安全行为的精准预测和预警。实用性原则强调系统要符合衰老矿井的实际需求。系统的功能设计应紧密围绕衰老矿井群体不安全行为的特点和安全管理的实际需要，操作界面应简洁明了，易于使用和维护。在设计过程中，充分考虑矿井工作人员的技术水平和操作习惯，避免系统过于复杂，确保工作人员能够快速上手，熟练使用系统。可扩展性原则是指系统应具备良好的扩展性，能够适应矿井未来的发展变化。随着矿井生产技术的进步和安全管理要求的提高，系统需要不断升级和完善。在系统设计时，采用模块化的架构，便于添加新的功能模块和扩展系统的性能；预留数据接口，方便与其他系统进行集成，实现数据的共享和交互。5.2系统架构设计衰老矿井群体不安全行为预警控制系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据处理层、预警分析层和用户界面层，各层之间相互协作，实现系统的各项功能。数据采集层是系统的基础，负责收集各类与衰老矿井群体不安全行为相关的数据。该层通过多种数据采集手段，实现对人员行为、设备运行、作业环境和管理信息等多方面数据的全面采集。在人员行为数据采集方面，利用智能穿戴设备，如智能安全帽、智能手环等，实时获取员工的位置信息、运动状态、心率等数据，通过分析这些数据，可以判断员工是否存在疲劳作业、违规进入危险区域等不安全行为。借助视频监控系统，对井下工作区域进行实时监控，通过图像识别技术，自动识别员工的操作行为，及时发现违规操作和异常行为。在设备运行数据采集方面，在采煤机、掘进机、通风机等主要设备上安装传感器，实时监测设备的运行参数，如温度、压力、转速、振动等，通过对这些参数的分析，可以判断设备是否运行正常，是否存在故障隐患。利用设备管理系统，收集设备的维护记录、维修历史等数据，为设备的安全状态评估提供依据。对于作业环境数据采集，运用环境监测设备，如瓦斯传感器、一氧化碳传感器、温湿度传感器等，实时监测井下的瓦斯浓度、一氧化碳浓度、温度、湿度、风速等环境参数，及时发现环境异常情况。通过地质监测设备，获取地质构造、顶板压力等数据，为分析地质条件对安全生产的影响提供数据支持。在管理信息数据采集方面，从矿井的安全管理系统中获取安全管理制度、安全培训记录、安全检查报告等数据，了解安全管理工作的执行情况。通过办公自动化系统，收集管理人员的工作安排、指令传达等信息，分析管理行为对群体不安全行为的影响。数据处理层对采集到的数据进行清洗、转换和存储，为后续的分析和预警提供高质量的数据支持。数据清洗是去除数据中的噪声、错误和重复数据，提高数据的准确性和完整性。通过设定数据质量规则，对采集到的数据进行校验，如检查数据的格式是否正确、数据值是否在合理范围内等，对于不符合规则的数据进行修正或删除。数据转换是将采集到的原始数据转换为适合分析和处理的格式。将不同设备采集到的不同格式的数据统一转换为标准格式，便于后续的数据整合和分析。对数据进行归一化处理，将不同量纲的数据转换为具有相同量纲的数据，以便于比较和计算。数据存储是将处理后的数据存储到数据库中，以便后续的查询和分析。采用分布式数据库技术，如Hadoop、Cassandra等，实现对海量数据的高效存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。预警分析层是系统的核心层，负责对处理后的数据进行分析，运用预警模型预测群体不安全行为的发生，并发出预警信号。该层采用多种数据分析技术，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，对数据进行深度分析。在数据挖掘方面，通过关联规则挖掘、聚类分析等方法，从大量的数据中发现潜在的模式和规律，找出与群体不安全行为相关的因素和特征。利用关联规则挖掘算法，分析设备运行参数与群体不安全行为之间的关联关系，发现当设备的某个参数超出正常范围时，可能会引发群体不安全行为的规律。在机器学习方面，运用分类算法、回归算法等，对数据进行训练和建模，预测群体不安全行为的发生概率。使用支持向量机算法，对历史数据进行训练，建立群体不安全行为的分类模型，根据当前的数据特征，预测是否会发生群体不安全行为。在人工智能方面，采用神经网络、深度学习等技术，对复杂的数据进行分析和处理，提高预警的准确性和可靠性。利用卷积神经网络对视频监控数据进行分析，自动识别员工的不安全行为；运用循环神经网络对时间序列数据进行分析，预测设备的故障发生时间。根据分析结果，结合预警模型，判断群体不安全行为的风险等级，并发出相应的预警信号。预警模型可以根据不同的风险等级设置不同的预警阈值，当数据指标超过预警阈值时，系统自动发出预警信息，提醒相关人员采取措施进行处理。用户界面层是系统与用户交互的接口，负责将预警信息和分析结果以直观、易懂的方式呈现给用户，同时接收用户的操作指令。该层采用Web应用程序、移动应用程序等多种形式，方便用户随时随地访问系统。在Web应用程序方面，通过浏览器访问系统，用户可以查看实时监测数据、预警信息、历史数据报表等，还可以进行系统设置、参数调整等操作。采用可视化技术，如柱状图、折线图、地图等，将数据以直观的图表形式展示给用户，便于用户快速了解矿井的安全状况。在移动应用程序方面，用户可以通过手机或平板电脑下载安装移动应用，实现对系统的移动访问。移动应用提供简洁的操作界面，方便用户随时随地接收预警信息，查看关键数据，进行应急处理等操作。用户界面层还具备用户权限管理功能，根据用户的角色和职责，分配不同的操作权限，确保系统的安全性和数据的保密性。不同权限的用户可以看到不同级别的数据和功能，如管理人员可以查看所有的监测数据和预警信息，并进行决策和指挥；而普通员工只能查看与自己工作相关的数据和预警信息。5.3预警指标与预警阈值确定预警指标是预警系统的关键要素，它能够准确反映衰老矿井群体不安全行为的特征和变化趋势。在确定预警指标时，充分参考评价指标体系，从中筛选出与群体不安全行为密切相关、具有代表性和敏感性的指标。人员安全素质方面，选取安全意识、技能水平、工作经验作为预警指标。安全意识能够体现员工对安全的重视程度，安全意识淡薄往往是引发群体不安全行为的重要因素；技能水平反映了员工的工作能力和应对突发情况的能力，技能不足可能导致操作失误，进而引发不安全行为；工作经验丰富的员工在面对复杂情况时，通常能够做出更合理的判断和决策，工作经验的缺乏则可能增加不安全行为的发生概率。安全管理制度方面，选择制度完善度、执行力度、安全培训效果作为预警指标。制度完善度体现了安全管理制度的健全性和合理性，完善的制度能够规范员工的行为，减少不安全行为的发生；执行力度反映了制度在实际工作中的落实情况，执行不力会使制度形同虚设，无法有效约束员工的行为；安全培训效果直接关系到员工安全意识和技能水平的提升，培训效果不佳会导致员工对安全知识和技能掌握不足，增加不安全行为的风险。作业环境安全方面，地质条件和工作场所环境被确定为预警指标。地质条件的复杂性对矿井安全生产具有重要影响，复杂的地质构造、高瓦斯含量、严重的水患等都可能引发群体不安全行为；工作场所环境如温度、湿度、通风情况、噪声、粉尘浓度等，会影响员工的身体健康和工作效率，恶劣的工作环境容易导致员工疲劳、注意力不集中，从而引发不安全行为。设备安全状态方面，设备老化程度、设备故障率和设备维护状况被选作预警指标。设备老化程度反映了设备的使用年限和磨损情况，老化严重的设备容易出现故障，增加不安全行为的发生概率；设备故障率是衡量设备可靠性的重要指标，故障率高表明设备存在较多问题，可能会引发安全事故；设备维护状况直接关系到设备的正常运行和使用寿命，维护不善的设备容易出现故障，威胁员工的安全。预警阈值是预警系统发出警报的临界值，合理确定预警阈值对于预警系统的准确性和可靠性至关重要。采用历史数