煤矿井下安全风险识别与评价研究

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1、致谢在论文完成之际，我的硕士学习生活也即将结束。在此，首先要特别感谢对我教诲最深和关怀最多的导师仲维清教授！师从三载，收获颇丰。在不断的跟随导师学习过程中得到了很多锻炼和学习机会，使我增长知识、开阔视野并培养了良好的科研精神。在论文写作期间，老师多次耐心指导和教诲使我的专业思维豁然明朗。在此，我再一次向我的导师仲维清教授表示最诚挚的谢意！同时，要感谢工商管理学院和研究生学院给我提供的学习深造机会和良好的学习环境，各位亲切老师渊博的知识和踏实严谨的作风，使我终身受益。其中最要感谢我寝室的姐妹们，在我的生活和学习中给予各方面的关心和帮助，让我从心底感到温暖。与他们共同学习和生活的经历，将成为我

2、人生中最精彩的一部分。最后，感谢我的家人对我的鼓励和支持，做我最坚强的后盾，使我全身心投入学习，顺利完成硕士学业。在今后的人生道路上，我将更加努力要把他们给我无私的爱加倍的回报给他们。摘要我国能源结构以煤炭为主，煤炭行业的安全生产对国民经济的发展有着十分重要的作用。但是，近年来伴随着煤炭开采量的增大，煤矿事故频频发生，煤矿安全状况不理想，已得到社会各界的密切关注。况且由于煤矿企业生产具有特殊的作业环境，使得生产过程中潜藏着比普通行业更大的不安全与危险性因素，尽管煤矿安全的问题早已经受到重视，但是对这方面的研究起步较晚，对煤矿安全风险的评价基础薄弱，本文正是在这种背景下开展的。首先，总结了国

3、内外煤矿安全风险识别与评价的研究现状，介绍了煤矿安全风险评价的理论基础与评价方法；其次，通过对我国煤矿生产特点及现有的煤矿安全风险识别研究的分析，对煤矿井下安全风险影响因素进行识别，识别的主要风险因素有人员安全风险、管理安全风险、设备安全风险、技术装备保障安全风险、煤矿固有安全风险、环境安全风险、事故及职业伤害安全风险，通过识别的因素构建了煤矿安全风险评价指标体系；第三，利用层次分析法对各个安全风险指标进行风险指标的排序，选取BP神经网络作为评价方法，构建了基于AHP与BP神经网络组合的煤矿井下安全风险评价模型；最后，结合具体的案例对构建的评价模型进行网络的仿真与实证，并针对矿井实际给出风

4、险对策。关键词：煤矿安全；风险识别；风险评价-I-AbstractThefocusofChineseenergystructureiscoal.Safeproductionofcoalindustryisveryimportanttothedevelopmentofthenationaleconomy.However,inrecentyears,alongwiththeincreaseoftheamountofcoalmining,accidentsoccurfrequently,Thissituationhasbeenthefocusofthesociety.Becauseofthesp

5、ecialworkingenvironment,coalproductionhasmoreinsecurityandriskfactorsthanordinaryindustry.Althoughhadattention,Buttheresearchofcoalproductionsafetyisstillless,theriskanalysisaboutitisrare.Thisarticleiscarriedoutinthiscontext.Firstly,thearticleintroducethecurrentsituationandtherelatedtheoryoftheint

6、ernationalminesafetyriskidentificationandevaluation.Secondly,throughtheanalysisofthecharacteristicsofourcountry'scoalproduction,thearticledeterminethatthemainriskfactorsofcoalminesafetyincludespersonnelsafetyrisk,managementsafetyrisk,equipmentsafetyrisk,technicalequipmentsafeguardsafetyrisk,inhere

7、ntsafetyrisk,environmentalsafetyriskandaccidentsoccupationalhazardsafetyrisk.Thesefactorsconstructthecoalminesafetyriskassessmentindexessystem.Thirdly,useAHPtoarrangementtotalorderofriskfactors,thearticlechosethe