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    內(nèi)蒙古地區(qū)煤礦事故對策及關(guān)系模型研究

    2020-03-28 03:15:12周天墨陳佳林胡卓瑋
    煤炭工程 2020年1期
    關(guān)鍵詞:死亡數(shù)內(nèi)蒙古頂板

    周天墨,陳佳林,胡卓瑋

    (1.應(yīng)急管理部信息研究院 信息技術(shù)研究所,北京 100029;2.首都師范大學(xué) 資源環(huán)境與旅游學(xué)院,北京 100048)

    內(nèi)蒙古礦產(chǎn)資源豐富,原煤產(chǎn)量占全國能源生產(chǎn)總量的比重居全國首位[1,2]。但內(nèi)蒙古同時(shí)為全國煤礦事故的五個(gè)主要發(fā)生地之一[3],且2011—2018年間該區(qū)煤礦事故數(shù)與死亡數(shù)占全國總量的比重均呈明顯上升趨勢,2018年兩數(shù)所占比重與2011年相比,漲幅分別為150.21%和101.45%,可見內(nèi)蒙古煤礦安全生產(chǎn)形勢依然嚴(yán)峻。

    通過煤礦事故統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)展開分析,發(fā)掘指定區(qū)域或類別煤礦事故特征與規(guī)律,并以此為基礎(chǔ)提出應(yīng)對措施,是煤礦安全生產(chǎn)領(lǐng)域的主要研究方法之一。近年來,多位學(xué)者先后發(fā)表對煤礦事故的研究成果:蔣星星等基于2013—2017年數(shù)據(jù)對全國煤礦事故發(fā)生規(guī)律和特點(diǎn)展開分析[4],殷文韜等對2001—2012年全國重特大瓦斯爆炸事故特征及發(fā)生規(guī)律進(jìn)行分析[5]、張暢等基于2011—2014年煤礦數(shù)據(jù)對事故原因進(jìn)行擬合,提出煤礦安全事故致因模型[6]、程磊對2014年全國煤礦事故情況展開分析并提出響應(yīng)對策[7]。

    但全國各地煤礦生產(chǎn)條件、所面臨的問題與挑戰(zhàn)不盡相同,內(nèi)蒙古作為當(dāng)前我國原煤產(chǎn)量第一的省份,通過深入剖析事故特征與規(guī)律、探究事故原因,并借助數(shù)理分析模型發(fā)現(xiàn)不同事故類型間的定量關(guān)系,提出相應(yīng)的對策建議,對提升內(nèi)蒙古煤礦安全管理以及事故防范具有重要意義。

    1 事故特征與規(guī)律

    1.1 事故類型

    2011—2018年內(nèi)蒙古煤礦事故數(shù)及死亡數(shù)構(gòu)成如圖1所示,由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知:研究期內(nèi)運(yùn)輸事故累計(jì)發(fā)生量與死亡量占比分別為43.4%和35.83%,顯著高于其他事故類型,且雙數(shù)每年所占比重呈現(xiàn)較明顯的上升趨勢。頂板事故數(shù)次之,約占全區(qū)事故總數(shù)的22.64%。機(jī)電事故作為全區(qū)事故發(fā)生量第三的類別,事故數(shù)和死亡數(shù)占比均呈現(xiàn)較明顯的增長趨勢,漲幅分別為18%和15.65%,是全區(qū)雙數(shù)增長最快的事故類型。瓦斯事故數(shù)占比僅為3.77%,但造成的人員死亡量比重卻高達(dá)20%。放炮和透水事故發(fā)生量較低且呈明顯下降趨勢。其他事故(即灼燙、高處墜落、坍塌、火藥爆炸和其他)的事故數(shù)及死亡量所占比重較穩(wěn)定,在8%上下浮動。

    圖1 2011—2018年內(nèi)蒙古煤礦事故數(shù)及死亡數(shù)構(gòu)成

    1.2 所有制類型

    不同所有制事故數(shù)及死亡數(shù)分布如圖2所示。由圖 2可知,國有重點(diǎn)煤礦累計(jì)事故量約占事故總量的49.69%,顯著高于其他類型,且每年的事故量和死亡量整體表現(xiàn)為上升趨勢,事故類型以運(yùn)輸為主,分別占該類型事故數(shù)和死亡數(shù)的50.63%和55.21%。國有地方煤礦事故累計(jì)發(fā)生量和死亡量均為最低,每年的事故發(fā)生量維持在3起左右,2017年起事故數(shù)量減為0。鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦以2012年和2016年為節(jié)點(diǎn),逐年事故量表現(xiàn)為階段性下降特征,事故類型以運(yùn)輸、頂板和放炮事故為主,瓦斯事故是鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦死亡人數(shù)最高的類別,同時(shí)也是導(dǎo)致鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦事故累計(jì)死亡量第一的原因。

    圖2 不同經(jīng)濟(jì)類型煤礦事故數(shù)及死亡數(shù)分布

    1.3 區(qū)域特征

    2011—2018年內(nèi)蒙古煤礦事故分布在10個(gè)地區(qū),如圖3所示。鄂爾多斯煤礦事故量居全區(qū)首位,并從2015年起轉(zhuǎn)降為升呈現(xiàn)緩慢上升趨勢,主要為國有重點(diǎn)煤礦運(yùn)輸事故。赤峰次之,但事故數(shù)和死亡數(shù)均以2016年為拐點(diǎn),從快速上升變?yōu)榭焖傧陆?,主要事故類型為頂板事故。呼倫貝?011—2014年間事故數(shù)均為5起,此后呈現(xiàn)逐年下降狀態(tài),但單起事故造成的死亡數(shù)增加,且該市50%的煤礦事故為運(yùn)輸事故。烏?;緸闄C(jī)電和運(yùn)輸事故,每年事故發(fā)生量較穩(wěn)定,死亡人數(shù)波動較大,但整體呈下降趨勢。通遼以運(yùn)輸和頂板事故為主,事故數(shù)與死亡數(shù)起伏不定,但整體呈上升趨勢。

    2 事故原因與對策

    2.1 原因統(tǒng)計(jì)

    為了更好地獲取導(dǎo)致事故的主要原因,有針對性地提出對策與建議,依據(jù)事故調(diào)查報(bào)告對事故直接原因和間接原因進(jìn)行梳理(見表1)。作業(yè)人員違規(guī)違章作業(yè),生產(chǎn)作業(yè)場所環(huán)境不良,安全意識不足、培訓(xùn)不到位,設(shè)備設(shè)施的不足等是導(dǎo)致內(nèi)蒙古煤礦事故發(fā)生的主要原因。

    圖3 各市不同所有制類型下、不同類別事故數(shù)

    表1 2011—2018年內(nèi)蒙古煤礦事故原因統(tǒng)計(jì)表

    2.2 對策與建議

    結(jié)合前文已知的事故特征規(guī)律與事故原因統(tǒng)計(jì)結(jié)果,從政策要求、人、機(jī)、環(huán)、管、應(yīng)急需求、信息化建設(shè)等角度對內(nèi)蒙古煤礦事故防范提出如下建議:

    2.2.1 穩(wěn)步推進(jìn)煤礦改革,分區(qū)分類重點(diǎn)防范

    結(jié)合近年來去產(chǎn)能的政策要求[8]可知,內(nèi)蒙古自治區(qū)“十三五”期間大力關(guān)停小煤礦,將年產(chǎn)能在60萬t以下的煤礦有序退出或兼并重組,故自2016年起內(nèi)蒙古國有地方煤礦和鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦事故數(shù)均顯著下降。因此,國有重點(diǎn)煤礦成為內(nèi)蒙古煤礦安全生產(chǎn)管控的核心,并以運(yùn)輸事故為主,同時(shí)加強(qiáng)頂板、機(jī)電和其他類別事故的防治。鑒于鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦生產(chǎn)安全事故致亡率顯著高于其他類型,且普遍存在過分追求經(jīng)濟(jì)利益、對事故存在僥幸心理、未開展隱患排查工作或流于形式、無證上崗、安全生產(chǎn)投入不足、機(jī)械化程度低等問題[9,10],仍不能放松對鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦的監(jiān)管,且事故預(yù)防的側(cè)重點(diǎn)為頂板、運(yùn)輸及放炮事故。

    通過前文可知,由于不同地區(qū)煤礦事故類別不同,需因地制宜地開展事故預(yù)防工作。鄂爾多斯市應(yīng)加強(qiáng)對國有重點(diǎn)煤礦及鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦運(yùn)輸事故、鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦頂板事故的防范;赤峰市側(cè)重點(diǎn)為頂板事故,并加強(qiáng)對國有重點(diǎn)煤礦運(yùn)輸事故的監(jiān)管;呼倫貝爾市主要為國有重點(diǎn)煤礦運(yùn)輸事故及其他類別事故;通遼市當(dāng)前的側(cè)重點(diǎn)仍為鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦事故以及國有重點(diǎn)煤礦運(yùn)輸事故的防范;烏海市需要加強(qiáng)對國有重點(diǎn)煤礦機(jī)電相關(guān)的管理;錫林郭勒盟事故預(yù)防重點(diǎn)為運(yùn)輸類事故。

    2.2.2 增強(qiáng)員工技能素質(zhì),提高危險(xiǎn)辨識與自救能力

    由表1可知,有81.46%的煤礦事故是由“違規(guī)操作、違章作業(yè)”,“安全意識不足、培訓(xùn)不到位”,“錯(cuò)誤指揮、缺乏現(xiàn)場檢查”三類原因?qū)е碌?,尤以通遼鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦、鄂爾多斯國有重點(diǎn)煤礦為主。基于事故調(diào)查報(bào)告,對由上述原因?qū)е碌氖鹿蔬M(jìn)一步分析可知,日常煤礦安全培訓(xùn)不到位,加之思想上的懈怠與放松,導(dǎo)致作業(yè)人員對危險(xiǎn)因素辨識不足,不能準(zhǔn)確判斷并對危險(xiǎn)情況做出響應(yīng),職工相互之間監(jiān)護(hù)不到位,對于違章行為不能及時(shí)制止,自?;ケR庾R淡薄。

    針對上述問題,應(yīng)結(jié)合崗位特點(diǎn)嚴(yán)格遵從上崗人員要求,選取心理素質(zhì)、身體素質(zhì)、技能常識均符合標(biāo)準(zhǔn)的從業(yè)人員。其次,加強(qiáng)對員工個(gè)人操作技能以及指揮人員的定期培訓(xùn)與全面考察,并結(jié)合當(dāng)?shù)孛旱V事故特點(diǎn)與易發(fā)類型,有針對性地開展風(fēng)險(xiǎn)辨識與應(yīng)急救援方面的培訓(xùn),提升員工對隱患的辨識與處置能力。同時(shí),加強(qiáng)對不安全行為的處罰力度,強(qiáng)化職工間相互監(jiān)督、互保聯(lián)保的意識,有效降低或杜絕由于人為原因引發(fā)事故的概率。

    2.2.3 定期巡檢防護(hù)設(shè)備,重視應(yīng)急裝備升級研發(fā)

    煤礦井下作業(yè)環(huán)境復(fù)雜,空間狹小,完善有效的安全防護(hù)設(shè)施是維護(hù)井下人員安全,以及面對突發(fā)事件時(shí)最重要的防護(hù)手段。通過表1可知,2011—2018年全區(qū)共有26.49%的煤礦事故是由于防護(hù)或安全設(shè)施,設(shè)備、設(shè)施、工具、附件有缺陷而導(dǎo)致的,另有22.52%的事發(fā)原因主要為生產(chǎn)環(huán)境不良。但進(jìn)一步分析可知:生產(chǎn)環(huán)境發(fā)生異變并引發(fā)危險(xiǎn)時(shí),防護(hù)措施的缺失或不足,使作業(yè)人員不能及時(shí)得到有效地保護(hù)或緩沖,直接導(dǎo)致事故的發(fā)生。因此,需加強(qiáng)對井下及個(gè)人防護(hù)設(shè)施定期檢查與維修工作的重視,及時(shí)更換存在質(zhì)量問題或效果較差的防護(hù)設(shè)備,避免或減少事故損失。此外,重視應(yīng)急救援設(shè)備的升級換代,加強(qiáng)核心技術(shù)和裝備的研發(fā),也是提升事故應(yīng)對能力與應(yīng)急處置效率的重要方式。

    2.2.4 提升現(xiàn)場管理水平,加強(qiáng)運(yùn)輸頂板專項(xiàng)治理力度

    通過統(tǒng)計(jì)可知,由于技術(shù)和設(shè)計(jì)有缺陷,沒有安全操作規(guī)程或不健全,勞動組織不合理等原因?qū)е碌氖鹿始s占事故總數(shù)的11.26%,因此切實(shí)提升煤礦現(xiàn)場安全管理水平刻不容緩。一是充分落實(shí)煤礦企業(yè)安全生產(chǎn)主體責(zé)任,明確并不斷優(yōu)化各崗位、各工種的作業(yè)規(guī)程與標(biāo)準(zhǔn),切實(shí)把一線工作抓嚴(yán)、抓細(xì)和抓實(shí),從班前會到現(xiàn)場作業(yè)、交接班管理等層層落實(shí)崗位責(zé)任。二是加強(qiáng)對現(xiàn)場的管控與風(fēng)險(xiǎn)防控,充分調(diào)動與員工間相互監(jiān)督的意識,及時(shí)查找現(xiàn)場問題與不安全行為,對安全規(guī)程、安全措施等不能準(zhǔn)確落實(shí)到位的情況予以及時(shí)處理,消除事故隱患和風(fēng)險(xiǎn)。三是有針對性規(guī)化與執(zhí)行安全生產(chǎn)督查工作,尤其是針對運(yùn)輸管理、頂板治理等方面的專項(xiàng)整治。

    2.2.5 運(yùn)用信息化手段,提升煤礦智能管理水平

    安全生產(chǎn)環(huán)境的營造與維持,不能僅依靠人工方法,基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,事故高發(fā)時(shí)段為0時(shí)、7時(shí)、11時(shí)、14時(shí)和23時(shí),主要是因?yàn)榻唤影嗲昂笮膽B(tài)趨于放松或尚未進(jìn)入工作狀態(tài),或中午及深夜人體生物鐘影響等原因,對隱患的警惕性與敏感性下降。在無法克服生理疲憊,不能保證長時(shí)間警醒狀態(tài)的情況下,利用信息化手段實(shí)現(xiàn)煤礦生產(chǎn)設(shè)備的7×24小時(shí)監(jiān)管,以及人員不安全行為的及時(shí)辨識具有重要意義。通過關(guān)聯(lián)已有的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防控系統(tǒng),組建井上井下一體化的應(yīng)急響應(yīng)體系,全天候?qū)撛陲L(fēng)險(xiǎn)及隱患進(jìn)行監(jiān)控與篩查,并根據(jù)高發(fā)時(shí)段、人員狀態(tài)、作業(yè)特點(diǎn)等有針對性的加強(qiáng)監(jiān)管力度,及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并啟動相應(yīng)預(yù)案。

    3 模型構(gòu)建與結(jié)果分析

    3.1 模型構(gòu)建

    為更好地把握內(nèi)蒙古煤礦事故規(guī)律,做好事故預(yù)防,利用SPSS以2011—2018年每月事故總數(shù)為因變量,以每月各類型事故數(shù)為自變量展開多元線性回歸分析。由于本次主要為探究事故總數(shù)與7類事故間的定量關(guān)系,故回歸方法選擇為輸入,并進(jìn)行DW檢驗(yàn)。

    3.2 結(jié)果分析

    模型匯總表見表2。通過表2可知,調(diào)整后R2達(dá)到0.936,證明模型擬合效果較好,DW檢驗(yàn)結(jié)果為2.02表明無自相關(guān)現(xiàn)象。變異數(shù)分析結(jié)果見表3,表3中顯著性小于0.05認(rèn)為本次分析擬合的回歸方程可用。模型系數(shù)見表4,由表4可知,顯著性均明顯小于0.05即結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,各自變量VIF值均小于10說明不存在多重共線性。此外,因?yàn)槌?shù)項(xiàng)的顯著性系數(shù)大于0.05,表明該參數(shù)對因變量并未造成顯著影響,且本次研究的主要目標(biāo)是探索因變量與各自變量間的定量關(guān)系,故采用標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)完成關(guān)系表達(dá)式的編制,即用Beta系數(shù)表示每個(gè)自變量(放炮事故數(shù)Xfp,頂板事故數(shù)Xdb,運(yùn)輸事故數(shù)Xys,瓦斯事故數(shù)Xws,其他事故數(shù)Xqt,透水事故數(shù)Xts)對因變量(事故總數(shù)Ysg)的影響程度見式(1)。

    Ysg=0.199Xfp+0.425Xdb+0.54Xys+0.254Xws+0.298Xqt+0.227Xjd+0.095Xts

    (1)

    通過模型擬合結(jié)果可知,運(yùn)輸和頂板對事故數(shù)的影響程度最大,其次為其他、瓦斯及機(jī)電事故,放炮與透水事故對事故總數(shù)的影響程度最小,符合內(nèi)蒙古事故類型分布特征。

    表2 模型匯總表

    注:a為預(yù)測值:(常數(shù)),透水,瓦斯,運(yùn)輸,機(jī)電,放炮,頂板,其他。

    表3 變異數(shù)分析結(jié)果

    注:因變量為事故數(shù);b為預(yù)測值:(常數(shù)),透水,瓦斯,運(yùn)輸,機(jī)電,放炮,頂板,其他。

    表4 模型系數(shù)

    注:因變量為事故數(shù)。

    4 結(jié) 論

    1)運(yùn)輸和頂板事故是控制內(nèi)蒙古煤礦事故數(shù)和死亡數(shù)的關(guān)鍵,機(jī)電事故是研究期內(nèi)全區(qū)雙數(shù)占比增長最快的類型。國有重點(diǎn)煤礦仍是內(nèi)蒙古煤礦安全生產(chǎn)管控的核心,并以運(yùn)輸事故為主,同時(shí)需加強(qiáng)頂板和機(jī)電事故的防治。鄉(xiāng)鎮(zhèn)煤礦事故致亡率顯著高于其他經(jīng)濟(jì)類型,事故預(yù)防的側(cè)重點(diǎn)為頂板、運(yùn)輸及放炮事故。鄂爾多斯和呼倫貝爾是內(nèi)蒙古煤礦事故高發(fā)區(qū)域,通遼事故數(shù)與死亡數(shù)呈上升趨勢,三地事故類型均以運(yùn)輸和頂板事故為主。赤峰和烏海的事故數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢,赤峰以頂板、烏海以機(jī)電和運(yùn)輸事故為重點(diǎn)管控對象。

    2)事故發(fā)生的誘因具有相似性且相關(guān)性較強(qiáng)。違反操作規(guī)程或勞動紀(jì)律,生產(chǎn)場所環(huán)境不良,教育培訓(xùn)不夠、缺乏安全操作知識,設(shè)備設(shè)施的不足等是導(dǎo)致內(nèi)蒙古煤礦事故發(fā)生的主要原因??芍?,安全意識淡薄、思想上的懈怠和放松,仍是事故頻發(fā)的首要原因,而防護(hù)設(shè)備不足與技術(shù)缺陷,也亟需改進(jìn)與完善。

    3)采用多元線性回歸方法,基于2011—2018年每月煤礦事故總數(shù)及分類事故數(shù)進(jìn)行分析,獲得內(nèi)蒙古煤礦事故總數(shù)與7大類型事故之間的定量化關(guān)系。擬合結(jié)果表明,運(yùn)輸、頂板、其他、瓦斯、機(jī)電、放炮、透水事故對事故總數(shù)的影響程度依次減小,符合內(nèi)蒙古事故類型分布特征,為研判事故防范側(cè)重點(diǎn)提供參考。

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