金属非金属地下矿山安全管理：风险评估与预警模型构建

1 金属非金属地下矿山安全风险分析

金属非金属地下矿山的安全风险因素识别是构建有效预警模型的基础环节。通过系统分析典型事故案例和行业实践，可将主要风险源归纳为地质条件、设备设施、人为操作和管理体系四大类，这些因素相互作用形成了复杂的安全风险网络。

地质条件风险是地下矿山特有的基础性风险源。金属矿山因矿体赋存条件复杂，常面临岩层破碎、地下水渗漏等地质危害；非金属矿山虽以露天开采为主，但地下开采时仍存在顶板冒落、岩爆等威胁。研究表明，地质构造变异带和软弱夹层区域的事故发生率显著高于稳定岩层区域。

设备设施风险主要包括机械故障、电气系统缺陷和支护结构失效三类。随着开采深度增加，矿山设备长期处于高负荷运转状态，液压系统泄漏、钢丝绳断裂等机械故障频发。电气系统在潮湿环境下易引发短路事故，而支护结构的腐蚀变形可能直接导致巷道坍塌。

人为操作风险表现为作业人员的不安全行为和技术失误。具体包括违章指挥、违规操作、防护缺失等情况，这类风险与人员培训程度和安全意识呈显著负相关。特别是在交接班时段和疲劳作业状态下，人为失误率明显上升。研究显示，超过 60%的矿山事故直接或间接与人为因素相关，说明加强人员行为管理的重要性。

管理漏洞风险涉及制度缺陷和执行失效两个层面。制度缺陷表现为安全标准不完善、应急预案可操作性差等问题；执行失效则包括监管缺位、培训流于形式等现象。这类风险具有明显的累积效应，管理体系的薄弱环节会放大其他风险因素的危害程度。有效的风险管理需要建立“识别-评估-控制”的闭环机制。

2 风险评估与预警模型构建

2.1 基于模糊综合评价法的风险评估模型

在金属非金属地下矿山安全管理中，风险评估是预防事故的关键环节。传统评估方法难以处理风险因素的模糊性和不确定性，而模糊综合评价法通过引入隶属度函数，能够有效量化这类复杂问题。本节构建的风险评估模型整合了层次分析法与模糊数学原理，形成“指标分层-权重计算-模糊评判”的三步评估框架。

模型构建首先需要建立层次化指标体系。根据第二章风险分析结果，将目标层确定为矿山安全风险等级，准则层对应地质条件、设备设施、人为操作和管理体系四大类风险，指标层则细化出 12 个具体评价指标。这种分层结构既覆盖了主要风险源，又避免了指标间的交叉重叠。层次分析法（AHP）用于确定各层指标的权重，通过构造判断矩阵并计算特征向量，得到准则层权重向量W=(w₁,w₂,w₃,w₄) ，满足 。研究表明，该方法能有效处理专家判断的主观性与客观数据间的矛盾。

模糊综合评价的核心是建立隶属度矩阵。针对每个底层指标，邀请安全专家组成评估小组，根据预设的评语集（如“低风险”“中风险”“高风险”）进行独立评判。通过统计专家评价结果，得到单因素评价向量 r_i=(r_i1,r_i2,r_i3) ，其中 r_ij 表示该指标属于第j 个风险等级的隶属度。将所有单因素评价向量组合，形成模糊关系矩阵 R 。采用最弱T 范数算子进行模糊合成运算，确保评估结果保守可靠，其计算过程可表示为：

式中B 为综合评价结果向量， 表示模糊合成算子。

模型应用分为三个实施阶段：一是数据采集阶段，通过现场检测、设备监测和人员访谈获取原始数据；二是量化处理阶段，将定性描述转化为模糊评价值；三是综合研判阶段，根据最大隶属度原则确定最终风险等级。实践表明，该方法能显著改善传统评估中“非此即彼”的刚性划分缺陷，更贴合矿山风险的实际特征。例如对某铁矿的评估显示，当设备老化与地质构造风险并存时，模糊模型能准确反映两者的协同效应，而传统方法则可能低估复合风险等级。

2.2 基于机器学习的矿山安全预警模型

在金属非金属地下矿山安全管理中，预警模型的智能化升级是提升事故预防能力的关键突破点。基于机器学习的预警模型通过挖掘历史数据中的风险规律，能够实现对安全隐患的早期识别和动态预警。本节构建的模型整合了多源监测数据与算法优势，形成“数据驱动-特征提取-风险预测”的闭环预警机制。

模型构建首先需要解决数据融合问题。矿山安全数据具有多模态特性，包括地质传感器采集的岩体位移、应力数据，设备监测系统记录的振动、温度参数，以及人工巡检报告等结构化与非结构化信息。通过设计特征工程框架，将异构数据转化为统一的特征向量 X=(x₁,x₂,…,x_n) ，其中每个特征对应一个标准化后的风险指标。研究表明，采用滑动时间窗口技术处理时序数据，能有效捕捉风险演变的动态特征。

算法选择上采用集成学习策略提升预测鲁棒性。基础模型包含随机森林、支持向量机和长短时记忆网络（LSTM）三类：随机森林擅长处理高维离散特征，适用于设备故障预警；支持向量机在样本量有限时仍能保持较好性能，适合地质风险分类；LSTM 则能建模风险因素的时序依赖关系，对渐进式风险如顶板变形具有独特优势。通过加权投票机制整合各模型输出，最终预警结果可表示为：

式中 f 为子模型预测函数， α_i 为经交叉验证确定的权重系数。这种混合架构既保留了单一算法的特长，又通过集成降低了过拟合风险。

模型训练采用两阶段优化方法。第一阶段使用历史事故案例数据完成离线训练，重点学习风险特征与事故等级的映射关系；第二阶段通过在线学习机制持续更新模型参数，利用实时监测数据调整预测边界。实践表明，这种训练方式能使模型适应矿山开采条件的动态变化，预警准确率随时间推移呈现稳步提升趋势。特别对于外包工程等管理薄弱环节，模型通过分析人员流动记录与违规操作频次的关联规律，可提前识别高风险作业时段。

模型部署后形成三级预警响应机制：一级预警对应可容忍风险，触发自动日志记录；二级预警需现场核查并制定整改方案；三级预警则要求立即停产并启动应急预案。系统界面设计采用红-黄-绿三色标识风险等级，并支持多终端访问，满足不同层级管理人员的决策需求。某铁矿的应用案例显示，该模型对岩爆事故的预警时间较传统方法平均提前，为应急处置争取了关键窗口期。

结语

首先，基于事故案例分析识别出地质条件、设备故障、人为操作和管理漏洞四类核心风险源，揭示了多因素耦合作用下的风险传导机制，特别是“地质-设备-管理”技术型路径与“人为-管理”行为型路径的交叉影响规律。其次，提出的模糊综合评价模型通过层次分析法确定权重，结合隶属度函数处理风险模糊性，实现了风险等级的精准划分，实证应用表明该方法能有效识别复合风险场景。最后，开发的机器学习预警模型整合随机森林、支持向量机和 LSTM 算法优势，构建了三级响应机制，显著提升了隐患识别的时效性和准确性。

参考文献

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