引 言

　　由于我国煤炭分布范围广泛，埋藏地形复杂，煤炭生产一直受到瓦斯、水害、火灾、煤尘及顶板等灾害的威胁，虽然采用各种措施抑止事故的发生，百万吨死亡率正逐年下降，但我国目前煤矿安全生产仍面临严峻的挑战，与发达国家的差距很大，事故总量和死亡人数均远高于其他主要产煤国家。矿井通风是矿井安全工作的基础，是稀释和排除矿井瓦斯与粉尘最有效、最可靠的方法，也是创造良好劳动环境的重要途径，而合理的通风又是抑制煤炭自燃和火灾发展的重要手段。

　　评价矿井通风系统安全性的目的在于及时发现矿井通风系统中存在的问题和安全隐患，调整和改造系统；优化通风设计，准确编制应急预案，指导通风安全管理。因此，准确地对矿井通风系统作出科学合理的评价、发现存在的事故隐患并及时处理以抑止事故的发生成为防范的关键。

　　对矿井通风系统的评价可采用安全检查表和专家打分法。安全检查表属于定性评价，不能对整个系统的安全性给出确定的结果，专家打分法虽然属于定量评价，但专家各自的权重很难确定，操作起来也较为困难。该类方法作为安全管理的手段之一是可行的，但是作为对系统危险程度的评价，以各指标的得分值作为评价依据，主观性比较强，多人评价时结论难收敛，评价结果不统一，其结果缺乏说服力。

　　随着矿业的发展，对矿井通风系统进行安全评价也得到了人们的关注，国内学者对矿井通风系统的评价方法及评价标准作了大量的研究，提出了多种多样的评价方法。笔者在总结国内研究成果的基础上，介绍常用的矿井通风系统安全评价方法，并对其进行分析和探讨。

　　1 矿井通风系统安全评价方法

　　1.1 模糊综合评价

　　模糊综合评价最早是由我国学者汪培庄教授提出的，是指对多个涉及模糊相关因素影响的事物或方案进行总评决策的方法，能很好地解决在生产和生活中存在的大量内涵和外延都不明确的模糊概念，并用定量的方式表达出来，提高定性评价的客观性。在矿井通风系统安全评价中常常采用模糊综合评价。

　　模糊综合评价方法对多因素、多层次的较复杂问题进行模型的建立和评价，实现指标定性和定量有效结合，解决判断的模糊性和不确定性，克服传统数学方法中“惟一解”的弊端，方法简单、容易掌握，适应性广。缺点是不能解决评价指标间相关造成的信息重复问题，各因素权重带有一定主观性，多目标模型确定隶属度繁琐。

　　1.2 层次分析法

　　层次分析法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂(T. L. Saaty) 于1973年提出的，1982年引入国内。该方法建立在系统工程理论基础上，在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析后，构建一个层次结构模型，然后利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，从而求解多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题。

　　层次分析法能够统一处理评价中的定性与定量因素，具有实用性、系统性、简洁性等优点，因而，在矿井通风系统安全评价中得到应用。

　　1.3 灰色关联度分析法

　　灰色理论是我国学者邓聚龙教授于1982年首创，现已广泛应用并取得较大成果。基于灰色系统理论评价方法主要有灰色关联度分析法和灰色聚类分析法。

　　灰色关联度分析法的基本思想是根据系统动态过程发展态势，即有关数据的几何关系及其相似程度来判断其关联程度，认为数据列所构成的曲线形状越接近，则变化态势越接近，关联度越大。灰色关联分析法能够处理信息部分明确、部分不明确且相关性大的系统，客观给出评价对象所属等级。物理概念清晰、直观，计算简单。

　　1.4 未确知测度理论的评价方法

　　未确知测度理论是研究未确知信息的一种数学方法，用未确知集合描述“不确定性”或“边界不清”现象，满足非负有界性、可加性、归一性等测量准则，并提供比较合理的置信度识别准则。未确知测度理论的关键在于根据背景、领域知识、实测数据及决策者的经验去构造合理的未确知测度函数。

　　在矿井通风系统安全评价中存在有模糊信息和灰信息，受主客观条件的限制、知识的缺乏，决策者得到的信息通常具有不完整性、不确定性，必然存在大量的未确知信息，因此，未确知测度理论也进行了应用。

　　1.5 人工神经网络评价方法

　　人工神经网络起源于20世纪40年代，以1987年首届国际人工神经网络学术会议为开端，迅速在全世界范围内掀起了人工神经网络的研究应用热潮，在各学科领域得到了很大发展和应用。人工神经网络是指利用工程技术手段模拟人脑神经网络的结构与功能的一种技术系统，是一种大规模并行的非线性动力学系统，是人工智能的一个前沿研究领域。图1为人工神经网络的基本结构，其中“○”表示一个神经元，又称处理单元或节点。

　　各个神经元之间互相连接形成一个网络拓扑，网络不仅有输入层节点，输出层节点，而且有隐含层节点(可以是一层或多层)。输入信号先向前传播到隐含层节点，经过作用函数后，再把隐含层节点的输出信息传播到输出层节点，最后给出输出结果。

　　人工神经网络具有自学习、自适应和大规模并行处理信息的能力，能自行领悟训练样本的内在规律，并把这些规律存储于网络之中。

　　影响系统安全性的基本因素多，关系复杂，数据干扰大，因素测度难以确定，将高度非线性的人工神经网络模型应用于系统安全分析评价，通过不同层之间神经元之间的学习、组织和推理，以网络输出层的评价模式作为分析评价的结果，为系统安全分析与评价提供了新思路。

　　基于人工神经网络的矿井通风系统安全评价方法充分运用了神经网络的非线性、容错性、自学习及实时处理等特点，解决了矿井通风系统安全评价的非结构性问题。该方法具有较强的学习和联想功能，人工干预少，精度较高，能够“提炼”评价对象本身的客观规律进行对相同属性评价对象的评价。

　　2 评价方法的综合集成

　　综合集成的评价方法是将两种或两种以上的方法加以改造并结合，以便在评价方法中能考虑到更多的评价因素，综合利用各种方法所提供的信息，从而尽可能地提高评价水平和精度，使评价结果更客观。对同一评价问题，不同的评价方法提供不同的有用信息，而且每一种方法都有自己固有的缺陷，把多种评价方法进行适当组合，有利于弥补这些缺陷，使评价结果更为精确。

　　矿井通风系统安全评价属于多属素综合评价范畴，不少学者在安全评价过程中，为克服单一数学模型存在的缺陷，在综合各方法优点基础上，相继开发了多种方法相结合的复合评价模型。

　　2.1 层次分析法、模糊理论与灰色理论结合

　　在评价过程中经常会遇到定性指标和定量指标混合的情况，为了使评价更加精确就需要注意定性指标量化的问题，这就使得单一的评价方法必须在指标量化方面作出改进。灰色多层次评判方法能够比较容易地定量描述评价分级的模糊界限。同时，通风系统的安全可靠性决定于多项指标，各指标可分为若干个层次，当评判对象的各指标之间由不同的层次结构时，就必须进行多层次综合评判。

　　多层次评判是在单层次综合评判的基础之上进行的，其评判方法相似，但在处理数据方面不相同，第一层次的数据完全借助于第二层次的数据，不需再进行数据的无量纲化处理。