多源信息融合和犹豫模糊决策视域下煤矿高概率险兆事件识别与仿真研究

High-probability near-miss is the cornerstone of accidents and the early-warning signal before the loss.Research on near-miss is an important and practical means to improve the safeguard in coal mine and other high risk areas. High-probability near miss is the accident under the shadow, the derived consequence is more serious. With the achievements of previous project of NSFC, human factors accidents and the characteristics of coal mine, this study will do the following works. Using semi-structured interview and grounded theory, to construct the influence factors of the high-probability near-miss concept model in coal mine. Combing Multi-Pass data clustering algorithm with Bias analysis method to construct a high probability near-miss recognition model with the foundation of Multi-Source information fusion. Applied hesitancy fuzzy decision-making to build a high-probability near-miss Multi-Attribute model to evaluate the high-probability near-miss. Using CAS theory and Multi-Agent to get the simulation of the occurrence and evolution of high-probability near-miss. By using Multi-Source information fusion and hesitancy fuzzy decision-making, this study focus on the identification and simulation of high-probability near-miss. It will provides new ideas and methods for further study meanwhile renew the construction of high reliability safeguard in high risk areas such as coal mine.

高概率险兆事件是事故形成的基础，是损失发生前的预警信号。险兆事件研究对煤矿等高危领域提高安全保障可靠性是重要而实用的手段。煤矿高概率险兆事件，作为“阴影中的事故”衍生后果危险性更大。基于前人和本课题组已结题国家基金险兆事件研究以及前期人因事故、危险源等相关成果，针对煤矿特点，运用半结构化访谈和扎根理论等，构建煤矿高概率险兆事件影响因素概念模型；运用Multi-Pass数据聚类算法和贝叶斯分析法，构建基于多源信息融合的煤矿高概率险兆事件识别模型；运用犹豫模糊决策方法，构建高概率险兆事件犹豫模糊多属性分级决策模型，开展煤矿高概率险兆事件评价分级；运用CAS理论，Multi-Agent方法，实现直观展示煤矿高概率险兆事件发生与演化规律的仿真研究。本研究通过多源信息融合和犹豫模糊决策，聚焦煤矿高概率险兆事件识别与仿真研究，为进一步提升煤矿等高危领域高可靠性安全保障建设提供新的思路和方法。

预防事故保障安全是人类社会永恒的主题，事故往往先有险兆。高概率险兆事件（以下简称：高概险兆）通常是事故形成的前提。由于煤矿高概险兆风险程度的模糊性，其影响因素、演化机理模糊不清，对煤矿高概险兆的认知、识别及管控，远远落后于安全管理的需要。通过定量分析高概险兆范式的机制与判据，提出信息融合识别模型，构建煤矿高概险兆犹豫模糊多属性分级评价模型、演化系统模型，实现煤矿高概险兆演化系统的仿真模拟，相关技术的成熟及应用将更有效提升煤矿安全高可靠性和安全管理水平，显著降低险兆演化为事故的可能性。.本研究重要成果包括：1）构建了煤矿高概险兆概念模型，明确了煤矿高概险兆定义，厘清了高概险兆界定标准，采用扎根理论构建了煤矿高概险兆影响因素指标体系，明晰了煤矿高概险兆影响因素；2）基于D-S证据理论，引入基于混淆矩阵的BPA构建方案，构建了煤矿高概险兆多源信息融合识别模型，提出了煤矿高概险兆判别准则；3）融合AHP和熵权法，应用犹豫模糊集和ELCTREⅡ方法，构建了煤矿高概险兆犹豫模糊多属性分级评价模型，提出了煤矿高概险兆分级评价犹豫模糊数计算方法，实现了煤矿高概险兆评价分级；4）构建了基于CAS理论的煤矿高概险兆MAS仿真模型，明确了各要素间的信息传递与交互关系，基于Netlogo平台实现了煤矿高概险兆演化系统的仿真模拟，揭示了煤矿高概险兆与事故的密切关系，助力提升煤矿高可靠性保障建设。.综上，本项目资助期间完成了申请书提出的研究内容，解决了煤矿高概险兆的判据、煤矿高概险兆犹豫模糊数、煤矿高概险兆复杂适应性研究等关键科学问题，达到了预期研究目标。研究通过多源信息融合和犹豫模糊决策，聚焦煤矿高概险兆识别与仿真研究，充分认识和克服识别管控煤矿高概险兆的瓶颈问题，为实现“关口前移”预防事故提供了有力支撑，有助于指导和提升煤矿高可靠性安全保障，为新时代煤矿事故预防水平、安全管理水平提升提供新思路和方法。

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