煤矿安全生产预警分析研究
作者:匿名网友
2010-05-27 09:00
来源:www.alkalizemylife.com
孙超 煤炭信息研究院 北京市朝阳区芍药居35号
摘要:煤炭行业是我国重要的能源基础产业,但也是安全事故多发的高危行业。我国历来非常重视煤矿的安全工作,也相应的制定了一系列配套的煤矿安全生产法规,使得我国大多数煤矿的安全生产条件得到了很大的改善,在煤炭产量持续稳定增长的同时有力的保证了煤矿安全事故发生率不断下降。虽然近些年我国煤矿安全生产显著的好转,但仍然存在重大事故隐患和重大危险源大量存在以及煤矿安全技术标准体系有待完善等种种问题,严峻的煤矿安全生产形势已成为社会关注的焦点问题。基于此点,本文根据主成分分析原理,分析研究煤矿安全生产现状,建立煤矿安全事故的影响模型,对降低我国煤矿安全事故发生率,促进煤矿安全可持续发展具有重要的现实意义。
关键字:煤矿安全生产 预警 主成份分析 聚类分析
1 我国煤矿安全生产现状
煤矿安全是我国安全生产的重中之重。近年来,在党和政府的坚强领导下,国家煤监局开展煤矿瓦斯治理和小煤矿整顿关闭两个攻坚战等各项有力措施,使得我国煤矿安全生产状况逐年好转2005年到2008年全国煤矿事故起数、死亡人数由3306起、5938人减少到1954起、3215人,分别减少1352起、2723人,下降40.1%、45.6%。2008年我国煤炭产量占全球的比重超过了40%,煤矿百万吨死亡率约为美国的60倍、南非的15倍、印度的8倍、波兰的6倍、俄罗斯的5倍。安全生产形势依然严峻。
图1-1 2001~2008年世界主要产煤国安全生产发展趋势
图1-2 2002-2008年我国煤炭安全生产发展趋势
2 煤矿安全生产危机预警的运行模式
煤矿安全危机预警管理是指为降低煤矿生产过程中可能发生的安全事故,保证煤矿生产处于一种可靠、可控状态的一种安全管理行为管理模式。其运行模式主要围绕人的因素、环境影响、物的不安全状态和管理失误这几个方面展开。
失效 |
正确 |
煤矿安全生产预警 |
预警信息 |
物的不安全状态 |
环境影响 |
管理失误 |
安全状态 |
危机状态 |
安全生产危机 |
煤矿危机 |
正确 |
正确 |
人的因素 |
失效 |
失效 |
图2-1煤矿安全生产预警运行模式图
由上图可知,煤矿安全生产预警管理可以对危机采取“危机管理”方式,此种状态下,预警活动的成功结果是安全生产重新转入安全状态。在煤矿安全生产危机预警管理的运作中,无论安全生产是由一般的非安全状态还是由危机状态转入安全状态,其活动和结果的参数都将反馈输入到预警管理中的信息库和对策库中,以合理调整和优化下一过程的预警活动。
3 煤矿安全生产预警指标的主成分分析
主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。本文利用主成分分析法构建煤矿安全生产危机预警模型的总体思路的步骤如下:
第一,选择确定模型采用的煤矿安全生产状况指标;
第二,确定合适的研究样本;
第三,运用计算软件进行主成分分析,构建主成分模型;
第四,建立综合模型并进行评价。
3.1 设定模型指标
根据前面的理论以及煤矿的实际情况,本文将煤矿安全生产模型指标列表如下:
表3-1 煤矿安全生产危机预警指标体系
目标层 |
指标层 |
准则层 |
获取数据方式 |
煤
矿
安
全
生
产
危
机
预
警
指
标
体
系
A |
人
的
因
素
B1 |
违反纪律C1 |
|
违章操作C2 |
矿工的违章操作次数/井下矿工总数 | ||
违章指挥C3
|
违章指挥的人数/井下指挥总人数 | ||
作业技术达标率C4 |
技术达标作业矿工数/井下作业矿工总数 | ||
物
的
不
安
全
状
态
B2
|
维修保养费用C5 |
调查统计 | |
设备带病作业率C6 |
带病作业设备数量/设备总台数 | ||
设备更新率C7 |
煤矿一定时期内设备更新台数/同期煤矿拥有设备总数 | ||
安全防护设备C8 |
调查统计 | ||
设备故障发生率C9 |
设备因故障发生的停机时间/设备正常生产运转时间 | ||
环
境
影
响
B3 |
灾害事故率C10 |
勘察统计 | |
瓦斯爆炸发生率C11 | |||
矿井透水事故C12 | |||
煤尘爆炸指数C13 | |||
顶板冒落事故发生率C14 | |||
管
理
失
误
B4 |
|||
安全教育培训投入C17 |
调查统计
| ||
安全管理制度完善率C18 |
运用安全管理制度数/安全管理制度总数 |
3.2 选取样本
本文取贵州省抽取40座煤矿作为样本,对以上18项指标进行调查,按评分标准并统一量纲,得出数据如下:
表3-2 煤矿安全生产标准化指标
|
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
X7 |
X8 |
X9 |
X10 |
X11 |
X12 |
X13 |
X14 |
X15 |
X16 |
X17 |
X18 |
1 |
81 |
82 |
73 |
76 |
22 |
65 |
86 |
81 |
64 |
82 |
41 |
83 |
87 |
92 |
89 |
81 |
87 |
82 |
2 |
69 |
84 |
74 |
65 |
18 |
77 |
54 |
84 |
51 |
68 |
37 |
63 |
74 |
90 |
76 |
69 |
76 |
62 |
3 |
65 |
38 |
31 |
78 |
14 |
57 |
81 |
63 |
71 |
53 |
4 |
61 |
72 |
51 |
49 |
64 |
49 |
78 |
4 |
71 |
69 |
52 |
82 |
4 |
72 |
81 |
73 |
82 |
68 |
17 |
61 |
73 |
78 |
72 |
77 |
81 |
65 |
5 |
59 |
23 |
18 |
71 |
4 |
39 |
48 |
64 |
78 |
61 |
2 |
66 |
81 |
50 |
49 |
78 |
59 |
71 |
6 |
51 |
81 |
69 |
74 |
21 |
89 |
65 |
73 |
73 |
71 |
38 |
65 |
77 |
91 |
82 |
89 |
79 |
76 |
7 |
65 |
64 |
51 |
71 |
6 |
61 |
67 |
56 |
74 |
65 |
20 |
57 |
69 |
78 |
76 |
88 |
72 |
64 |
8 |
79 |
56 |
41 |
76 |
4 |
76 |
49 |
67 |
48 |
72 |
11 |
53 |
58 |
67 |
84 |
57 |
73 |
63 |
9 |
86 |
71 |
59 |
84 |
10 |
84 |
56 |
64 |
65 |
76 |
18 |
54 |
68 |
79 |
81 |
88 |
89 |
63 |
10 |
80 |
27 |
15 |
74 |
4 |
56 |
62 |
71 |
53 |
66 |
3 |
48 |
54 |
49 |
72 |
64 |
81 |
65 |
11 |
63 |
74 |
62 |
79 |
6 |
74 |
71 |
82 |
79 |
54 |
25 |
50 |
59 |
87 |
76 |
85 |
67 |
81 |
12 |
75 |
86 |
70 |
86 |
10 |
56 |
68 |
69 |
81 |
66 |
37 |
67 |
78 |
94 |
81 |
77 |
75 |
81 |
13 |
68 |
62 |
46 |
68 |
4 |
63 |
57 |
49 |
54 |
73 |
16 |
53 |
58 |
73 |
61 |
56 |
78 |
76 |
14 |
77 |
53 |
45 |
53 |
6 |
76 |
81 |
62 |
57 |
66 |
9 |
61 |
74 |
67 |
62 |
76 |
53 |
80 |
15 |
49 |
33 |
26 |
78 |
8 |
46 |
49 |
65 |
77 |
76 |
3 |
75 |
82 |
59 |
80 |
79 |
75 |
43 |
16 |
54 |
51 |
42 |
73 |
6 |
58 |
68 |
59 |
72 |
63 |
7 |
51 |
58 |
66 |
59 |
59 |
54 |
67 |
17 |
91 |
76 |
65 |
89 |
20 |
63 |
67 |
83 |
81 |
64 |
27 |
75 |
84 |
83 |
75 |
90 |
56 |
71 |
18 |
68 |
89 |
80 |
76 |
12 |
78 |
59 |
82 |
77 |
84 |
36 |
61 |
69 |
94 |
84 |
76 |
61 |
80 |
19 |
59 |
44 |
35 |
54 |
8 |
65 |
38 |
67 |
37 |
61 |
7 |
49 |
55 |
57 |
41 |
89 |
47 |
62 |
20 |
71 |
67 |
56 |
86 |
4 |
74 |
73 |
78 |
69 |
61 |
21 |
69 |
80 |
76 |
77 |
72 |
57 |
54 |
21 |
49 |
25 |
16 |
42 |
14 |
69 |
64 |
58 |
81 |
71 |
1 |
53 |
68 |
48 |
81 |
79 |
59 |
63 |
22 |
80 |
63 |
49 |
66 |
8 |
47 |
56 |
61 |
63 |
71 |
15 |
54 |
65 |
71 |
63 |
66 |
63 |
77 |
23 |
74 |
75 |
65 |
89 |
8 |
57 |
76 |
73 |
54 |
84 |
20 |
63 |
77 |
81 |
85 |
68 |
85 |
74 |
24 |
76 |
41 |
34 |
73 |
4 |
65 |
37 |
44 |
78 |
77 |
6 |
51 |
70 |
57 |
62 |
88 |
59 |
76 |
25 |
75 |
66 |
54 |
73 |
8 |
51 |
62 |
72 |
59 |
59 |
16 |
66 |
79 |
72 |
72 |
67 |
65 |
54 |
26 |
37 |
58 |
51 |
74 |
4 |
78 |
37 |
39 |
84 |
64 |
14 |
32 |
51 |
67 |
56 |
77 |
39 |
52 |
27 |
56 |
75 |
66 |
73 |
4 |
61 |
80 |
54 |
76 |
76 |
24 |
51 |
64 |
82 |
84 |
78 |
78 |
63 |
28 |
58 |
31 |
22 |
69 |
8 |
55 |
54 |
60 |
66 |
49 |
2 |
53 |
59 |
43 |
76 |
59 |
64 |
72 |
29 |
42 |
43 |
33 |
39 |
4 |
68 |
33 |
57 |
63 |
47 |
5 |
34 |
48 |
51 |
39 |
58 |
48 |
58 |
30 |
52 |
77 |
61 |
83 |
4 |
82 |
61 |
53 |
71 |
68 |
23 |
42 |
53 |
84 |
69 |
60 |
57 |
84 |
31 |
59 |
65 |
56 |
74 |
6 |
54 |
56 |
63 |
82 |
54 |
17 |
52 |
64 |
73 |
66 |
55 |
55 |
80 |
32 |
69 |
23 |
14 |
72 |
12 |
68 |
71 |
66 |
65 |
52 |
2 |
73 |
82 |
46 |
63 |
89 |
74 |
68 |
33 |
78 |
66 |
54 |
74 |
6 |
86 |
65 |
81 |
74 |
56 |
19 |
61 |
76 |
76 |
83 |
68 |
59 |
76 |
34 |
39 |
47 |
39 |
64 |
4 |
49 |
47 |
39 |
72 |
45 |
6 |
43 |
51 |
56 |
78 |
91 |
34 |
61 |
35 |
69 |
73 |
67 |
77 |
6 |
78 |
86 |
73 |
69 |
55 |
26 |
72 |
81 |
86 |
79 |
81 |
63 |
55 |
36 |
59 |
59 |
50 |
78 |
6 |
78 |
69 |
61 |
53 |
55 |
14 |
56 |
64 |
70 |
57 |
81 |
68 |
59 |
37 |
81 |
36 |
29 |
43 |
10 |
43 |
79 |
58 |
75 |
49 |
3 |
41 |
59 |
47 |
80 |
82 |
73 |
62 |
38 |
84 |
60 |
44 |
69 |
8 |
54 |
52 |
58 |
53 |
79 |
15 |
52 |
56 |
69 |
67 |
81 |
48 |
67 |
39 |
82 |
54 |
43 |
81 |
10 |
84 |
76 |
75 |
81 |
73 |
12 |
75 |
81 |
63 |
84 |
76 |
83 |
86 |
40 |
78 |
79 |
68 |
88 |
10 |
59 |
76 |
61 |
63 |
54 |
21 |
53 |
66 |
85 |
72 |
64 |
79 |
73 |
3.3 主成分分析
1)相关系数阵的排序后的特征根和贡献率见表3-3。
表3-3 特征根和贡献率
主成分 |
特征值 |
方差贡献率 |
累计贡献率 |
主成分 |
特征值 |
方差贡献率 |
累计贡献率 |
1 |
6.7488 |
0.374931 |
0.3749 |
10 |
0.4676 |
0.025978 |
- |
2 |
2.4433 |
0.135738 |
0.5107 |
11 |
0.4020 |
0.022333 |
- |
3 |
1.5023 |
0.083461 |
0.5941 |
12 |
0.3007 |
0.016705 |
- |
4 |
1.2127 |
0.067372 |
0.6615 |
13 |
0.2530 |
0.014055 |
- |
5 |
1.1155 |
0.061972 |
0.7235 |
14 |
0.2111 |
0.011728 |
- |
6 |
0.9625 |
0.053472 |
0.7770 |
15 |
0.0482 |
0.002678 |
- |
7 |
0.8418 |
0.046766 |
0.8237 |
16 |
0.0289 |
0.001606 |
- |
8 |
0.7621 |
0.042339 |
0.8661 |
17 |
0.0183 |
0.001017 |
- |
9 |
0.6755 |
0.037528 |
- |
18 |
0.0058 |
0.000322 |
- |
从上表看,前8个主成分是显著的,特征值累计贡献率已达86.61%,说明前8个主成分基本包含了全部指标具有的信息。
2)构建主成分模型
由上面计算结果可以得出前8个主成分如下:
Z1=0.1991X1+0.3087X2+0.3080X3+0.2379X4+0.2085X5+0.1523X6+0.2223X7
+0.2706X8+0.0446X9+0.1858X10+0.3327X11+0.2587X12+0.2507X13
+0.0671X14+0.2540X15+0.3281X16+0.2253X17+0.1411X18
Z2= 0.2350X1-0.3589X2-0.3468X3+0.3922X4+0.1916X5-0.2227X6+0.2032X7
-0.0318X8+0.0277X9-0.0216X10+0.1929X11+0.1827X12-0.2555X13
-0.3046X14+0.0744X15+0.1597X16+0.3877X17-0.0447X18
Z3= -0.4062X1-0.0040X2+0.0546X3-0.0353X4+0.1639X5+0.0872X6-0.0239X7
-0.0961X8+0.5702X9-0.1734X10+0.0862X11+0.0744X12+0.1784X13
+0.0389X14+0.0598X15+0.5145X16-0.2920X17-0.1772X18
Z4= 0.0016X1-0.0072X2-0.0189X3+0.3425X4-0.3336X5-0.2320X6+0.3167X7
-0.1520X8+0.5313X9-0.1885X10-0.1033X11-0.0437X12+0.0068X13
-0.0144X14+0.1109X15-0.3448X16+0.0254X17+0.3624X18
Z5= -0.0207X1-0.0317X2-0.0531X3+0.2008X4-0.3030X5-0.1160X6-0.1649X7
-0.3061X8+0.0884X9+0.5179X10-0.0783X11-0.0671X12-0.0473X13
+0.0166X14+0.3777X15+0.1891X16+0.3434X17-0.3792X18
Z6= 0.1000X1-0.0789X2-0.0961X3-0.2719X4+0.3200X5+0.0222X6-0.1434X7
-0.2145X8+0.1920X9+0.4389X10+0.0114X11-0.1421X12-0.1202X13
-0.0824X14+0.0397X15+0.1542X16+0.0227X17+0.6589X18
Z7= -0.0550X1-0.0578X2-0.0683X3-0.3597X4+0.0110X5+0.4486X6+0.4320X7
+0.0368X8+0.0240X9-0.2452X10-0.0556X11-0.2513X12-0.2281X13
-0.0857X14+0.4133X15+0.0254X16+0.3294X17-0.0629X18
Z8=-0.0234 X1-0.1436X2-0.1627X3+0.3120X4-0.2769X5+0.7634X6-0.1562X7
+0.1156X8+0.0545X9+0.1513X10-0.1688X11+0.1277X12+0.1283X13
-0.0920X14-0.2012X15+0.0050X16-0.0392X17+0.1418X18
通过计算,我们发现在第一主成分的表达式中第二(违章操作)、第三(违章指挥)、第十一(瓦斯爆炸发生率)、第十六(安全管理制度执行率)这四项指标的系数较大,这四个指标起主要作用,我们可以把第一主成分看成是反映煤矿安全生产的综合影响;
在第二主成分中,第四(作业技术达标率)、十七(安全教育培训收入)项指标的系数较大,可以将之看成是反映安机械设备情况和环境因素的综合影响;
在第三主成分中,第九(设备故障发生率)、十六(安全管理制度执行率)项指标的系数较大,可以将之看成是反映机械设备和管理制度的综合影响;
在第四主成分中,第九项(设备故障发生率)指标的系数最大,可以将之看成是反映机械设备的影响;
在第五主成分中,第十(灾害事故率)项指标的系数最大,可以将之看成是反映管理制度的影响;
在第六主成分中,第十八(安全管理制度完善率)项指标的系数最大,可以将之看成是反映管理制度的影响;
在第七主成分中,第六(设备带病作业率)、七(设备更新率)、十五(安全管理制度标准率)项指标的系数较大,可以将之看成是反映机械设备和管理制度的综合影响;
在第八主成分中,第六(设备带病作业率)项指标的系数较大,可以将之看成是反映机械设备的影响。
3)构建综合模型
F=0.374931Z1+ 0.135738Z2+ 0.083461Z3+0.067372 Z4
0.061972Z5+0.053472Z6+0.046766Z7+0.042339Z8
这里F 为样本煤矿的综合值,具体见表3-4。
表3-4 综合值和排名
综合值 |
名次 |
综合值 |
名次 |
综合值 |
名次 |
综合值 |
名次 | ||||
F1 |
2.198772 |
1 |
F11 |
0.544081 |
11 |
F21 |
-0.39521 |
22 |
F31 |
-0.40951 |
24 |
F2 |
-0.46865 |
27 |
F12 |
1.300185 |
5 |
F22 |
-0.44728 |
25 |
F32 |
0.066008 |
18 |
F3 |
-0.4587 |
26 |
F13 |
-0.66121 |
30 |
F23 |
0.992709 |
7 |
F33 |
0.541593 |
12 |
F4 |
0.793051 |
9 |
F14 |
-0.20883 |
20 |
F24 |
-0.52967 |
29 |
F34 |
-1.44964 |
38 |
F5 |
-0.68859 |
31 |
F15 |
0.172804 |
17 |
F25 |
-0.03399 |
19 |
F35 |
0.887835 |
8 |
F6 |
1.549677 |
2 |
F16 |
-0.7874 |
34 |
F26 |
-1.37564 |
37 |
F36 |
-0.4069 |
23 |
F7 |
0.255561 |
16 |
F17 |
1.41598 |
3 |
F27 |
0.501482 |
14 |
F37 |
-0.74556 |
33 |
F8 |
-0.47155 |
28 |
F18 |
1.214259 |
6 |
F28 |
-0.98981 |
36 |
F38 |
-0.7021 |
32 |
F9 |
0.720082 |
10 |
F19 |
-1.71737 |
39 |
F29 |
-2.48985 |
40 |
F39 |
1.371934 |
4 |
F10 |
-0.86265 |
35 |
F20 |
0.536826 |
13 |
F30 |
-0.25842 |
21 |
F40 |
0.295469 |
15 |
4)对比图
将40家煤矿安全生产的八个主成分计算值和最终的综合值绘制在同一张图上,得对比图3-1。
图3-1 主成分和综合值对比图
从图中可以很容易比较各个煤矿的各个主成分得分的情况和综合值状况,使煤炭行业中不同煤矿安全生产指标的各个方面情况得到对比,分析与最优煤矿的最佳实践之间的差距,努力的方向比较明确。
4 煤矿安全生产危机的聚类分析
4.1 不同煤矿安全生产危机聚类分析
聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种多元统计方法。在一般情况下,用不同的方法聚类的结果是不完全一致的,本文采用对用主成分分析后得到的主成分值和综合值用五种系统聚类分析方法进行最优分割,把样本依照安全度的高低进行分类。聚类方法选用的是聚类分析中的Q型系统聚类法,分别用最近距离法、最远距离法、中间距离法、离差平方和法和重心距离法。
五种方法的树状聚类图见图4-1到图4-5:
14
36
08
13
22
38
16
31
28
10
11
33
04
20
35
07
27
40
25
02
09
23
03
39
05
06
18
12
17
30
01
21
37
24
32
26
34
19
29
15
图4-1 最近距离法
08
13
22
38
14
36
02
25
16
31
30
26
34
24
19
29
21
37
10
28
03
05
32
15
07
27
09
23
04
40
11
33
20
35
39
12
17
06
18
01
图4-2 最远距离法
03
05
32
15
21
37
08
13
22
38
16
31
14
36
02
10
28
30
26
34
24
19
29
07
27
09
23
20
35
04
11
33
25
40
39
12
17
06
18
01
图4-3 中间距离法
26
34
24
19
29
08
13
22
38
14
36
02
16
31
30
03
05
32
15
21
37
10
28
04
40
11
33
39
20
35
25
07
27
09
23
12
17
06
18
01
图4-4 离差平方和法
14
36
08
13
22
38
16
31
10
28
02
03
05
32
24
21
37
26
34
07
27
09
11
33
04
20
35
40
25
23
06
18
12
17
39
30
15
19
29
01
图4-5 重心距离法
经过对以上五种树状聚类图进行对比分析,把样本分为五类比较合适。各类所包含的样本煤矿如下:
第一类:﹛1、6、12、17、18﹜
第二类:﹛4、7、9、11、20、23、25、27、33、35、39、40﹜
第三类:﹛3、5、10、15、21、28、32、37﹜
第四类:﹛2、8、13、14、16、22、30、31、36、38﹜
第五类:﹛19、24、26、29、34﹜
可以把煤矿安全生产警级分为五等:安全、亚安全、低度危机、危机和严重危机。评价如下:
第一类样本煤矿的警级为安全。这些煤矿在违章操作、违章指挥、瓦斯爆炸发生率和安全管理制度执行等方面安全度比较高,设备故障较少发生,安全管理制度也能很好的执行。
第二类样本煤矿的警级为亚安全。这些煤矿在设备更新率、作业技术达标和安全管理制度等方面安全度较高。违章操作、违章指挥、瓦斯爆炸发生率和安全管理制度执行等方面较第一类煤矿稍差一点。
第三类样本煤矿的警级为低度危机。这些煤矿在设备故障发生、灾害事故发生等方面做的很好,但其他方面做不到位,从而整个安全生产受到影响。
第四类样本煤矿的警级为危机。这些煤矿除了设备配置和安全管理制度这两个方面安全度一般外,其他几个方面都不理想。
第五类样本煤矿的警级为严重危机。这类煤矿中尽管有个别身背配置和管理制度方面做的比较好,但违章操作、违章指挥、瓦斯爆炸发生率、安全管理制度执行和安全投入等方面都比较差,致使整个安全生产处于严重危机状态。
可以看出,第五类和第四类样本煤矿需紧急预警;第三类样本煤矿也需要重视其警级的原因;第一类和第二类样本煤矿需要维护和提高其安全生产。
所以在实际工作中,需要及时把握变化,对数据进行更新,对煤矿安全生产进行及时预警。
4.2 同一煤矿安全生产危机的有序聚类分析
在此本文选取了一家煤矿作为有序聚类分析的对象,调查收集了该煤矿从1999年到2008年的连续十年的资料,得到其八个主成分值和综合值如表5-2所示。
表4-1主成分值和综合值
年份 |
Z1 |
Z2 |
Z3 |
Z4 |
Z5 |
Z6 |
Z7 |
Z8 |
F |
1999 |
-5.26672 |
-2.01562 |
-2.03265 |
-3.06321 |
-2.89788 |
-2.65645 |
-2.45689 |
-2.99856 |
-3.18776 |
2000 |
-4.68987 |
-1.39863 |
-1.86984 |
-2.13653 |
-2.50238 |
-2.63345 |
-1.78561 |
-2.01346 |
-2.71287 |
2001 |
-2.32152 |
1.12263 |
-1.33223 |
0.23899 |
0.71026 |
-0.10566 |
-0.00546 |
0.00221 |
-0.77491 |
2002 |
-2.16981 |
1.32265 |
-1.16564 |
0.4567 |
0.99569 |
0.00771 |
0.13542 |
0.18741 |
-0.62413 |
2003 |
-1.71133 |
1.65461 |
-0.7844 |
0.81245 |
1.01469 |
0.11455 |
0.25466 |
0.25632 |
-0.33622 |
2004 |
1.59863 |
2.68512 |
1.79521 |
1.96368 |
1.81233 |
0.55461 |
0.69823 |
0.75643 |
1.45262 |
2005 |
2.49124 |
2.72046 |
1.83465 |
2.56441 |
1.87813 |
0.69713 |
0.78356 |
0.79812 |
1.85330 |
2006 |
3.12981 |
2.79821 |
1.94560 |
2.77436 |
1.96583 |
0.79562 |
0.83472 |
0.82371 |
2.14086 |
2007 |
4.26484 |
3.14862 |
2.35891 |
3.25694 |
2.28937 |
1.24567 |
1.21004 |
1.34579 |
2.76476 |
2008 |
4.76732 |
3.34128 |
2.42311 |
3.33557 |
2.29746 |
1.29763 |
1.30046 |
1.37561 |
2.99873 |
在进行有序聚类时,采用最远距离聚类法和街区距离。其有序聚类树状图如图5-6所示。
95
96
97
98
99
00
01
02
03
04
图5-6 有序聚类树状图
从上面有序聚类图可以明显地得出,应该把这十个样本分割成四类。
第一类:﹛1999、2000﹜
第二类:﹛2001、2002、2003﹜
第三类:﹛2004、2005、2006﹜
第四类:﹛2007、2008﹜
与企业生命周期理论相联系,1999年该煤矿开始投产,处于创业期,1995和1996年煤矿安全生产意识还很差;1997—1999年随着管理经验的增长,进入了成长期阶段前期,慢慢意识到安全生产的重要性;2000—2002年按照进入了成长期阶段后期,安全生产得到了改善;2003—2004年煤矿发展进入成熟期,安全生产不断提高。从上图可以预测随着该煤矿的持续发展,其安全生产度会更加得到提高,但需要注意维护。
可以看出,对煤矿连续某几个阶段的安全生产度进行有序聚类分析可以较好地预测紧接着的阶段的安全生产状况,有很好的预警作用。
参考文献
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[2] Donald A. Fishman. Valujet Flight 592: Crisis Communication Theory Blended and Extended,Comm- unication Quarterly, V01.47, No.4, Fall 2006:43-45.
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[7] 黄继鸿,雷战波,凌超.经济预警方法研究综述[J].系统工程.2007(2):34-36.
[8] 谢德林.煤矿安全程度评估与安全事故防范实务全书[M],哈尔滨:黑龙江人民出版社,2008.
[9] 王小波.经济周期与预警研究:理论、方法、应用[M].北京:冶金出版社,2006.
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