基于WSR-TSS模型的煤矿顶板事故风险评估

周 栋，叶义成,2，胡南燕，崔旭阳，谭文侃，黄兆云(.武汉科技大学资源与环境工程学院，湖北 武汉 4008；2.湖北省工业安全工程技术研究中心，湖北 武汉 4008；.湖北景深安全技术有限公司，湖北 宜昌 44000)

在煤矿生产过程中，顶板事故发生的概率较大，造成死亡人数多。据统计，2008—2017年，我国煤矿顶板事故占煤矿总事故数量的48.09%，造成的死亡人数占煤矿事故总死亡人数的34.01%[1]。近年来，我国虽然加大了安全管理的力度，但顶板事故仍然频发，仅2020年2月就发生2起[2]。因此，为降低顶板事故风险，减少生命财产损失，对煤矿顶板事故风险进行评估具有重要意义。

煤矿是一个复杂的系统，顶板事故的发生是系统内多种因素共同作用的结果，具有整体性、相关性和动态性等特征。近年来，国内外专家学者对顶板事故风险评估进行了大量研究。国外专家方面，DUZGUN[3]提出了一种决策树法用于降低顶板事故风险，但只考虑了支护方式一种因素对顶板事故风险概率的影响；GHASEMI等[4]将影响顶板事故的风险因素分为地质因素、设计因素、运行因素三大类，但忽略了人为因素在系统中的作用；PALEI等[5]用Logistic回归模型预测顶板事故风险，只对单因素不同状态风险大小进行了比较，无法比较不同因素之间风险大小。而在国内专家方面，廖敬龙等[6]以曙光矿顶板事故为背景分析冒顶原因，认为地质构造是冒顶的重要因素；牛福龙[7]对一起特大冒顶事故进行分析，得到顶板事故发生的原因有支护设计不合理、岩层活动和开采扰动等；高平等[8]通过统计分析得到工程质量差是顶板事故发生的主要原因。以上研究通过案例分析总结了顶板事故发生的原因，但由于统计样本少，尚不能完整地描述顶板事故发生的原因。

随着现代安全管理的发展，有多种评价方法应用于顶板事故风险评估，常用的有贝叶斯网络模型、灰色关联、模糊理论等。李贤功等[9]利用贝叶斯网络模型分析得到了顶板事故的直接影响因素，但只考虑了单因素变化对顶板事故的影响，没有确定耦合因素的影响；李博杨等[10]基于灰色关联和集对分析建立顶板风险评估模型，解决了单一集对分析联系度不确定的问题，但只能从整体上确定顶板系统的安全等级，未分析各种因素对顶板事故的影响；李奇薇[11]选用事故树评价方法和主成分分析法进行顶板事故安全评价，考虑了因素对顶板事故风险的影响程度和各因素之间的相关性，但只对因素影响程度进行排序，没有确定因素对顶板事故发生概率的大小；佟瑞鹏等[12]提出一种模糊Bow-tie模型定量分析方法，定量分析各因素发生概率，但没有分析各因素耦合情景对顶板事故风险的影响；李海丽等[13]融合事故树、模糊数学和系统动力学分析顶板事故，针对薄弱事件提出改进措施，但事故树分析的顶板事故因素较复杂，没有分析耦合风险因素的影响；李世科[14]采用K-均值聚类与贝叶斯判别对顶板事故进行安全评价，定量描述顶板事故风险，但没有考虑因素之间的耦合；赵革等[15]采用和谐度理论方法体系建立了顶板冒落因素综合评价模型，但确立的综合指标体系较为片面。上述方法在顶板事故安全评价时，达不到系统地分析导致顶板事故的风险因素的目的，且未考虑耦合风险因素发生的情景，与实际情况有一定差距。

在“物理-事理-人理”系统方法论(WSR)研究方面，顾基发等[16]基于前人的研究首次提出并阐释WSR理论，WSR理论具有传统的哲学思想，被广泛应用于各个领域；周晓阳等[17]以WSR方法论为指导思想分析了群决策中的重要因素，并通过案例证明了所提出方法的有效性；金占勇等[18]将WSR方法论应用于智慧校园可持续发展综合评价；雷帅等[19]利用WSR方法论给出了一种基于系统论的国防科技战略情报研究方法。在情景构建理论(TSS)研究方面，国外最先将TSS理论应用于风险评估，经过几十年的发展，TSS理论已成为风险管理的重要方法；夏登友等[20]利用TSS理论对危化品储罐区事故的关键情景及演变过程进行了表示；王起全等[21]利用TSS理论探讨在不同应急处置措施的应对下，火灾爆炸事故的不同演化进程，分析事故情景消失的有效应急措施。为全面识别煤矿顶板事故风险因素，考虑耦合风险因素发生的情景并定量化，本文结合WSR理论和TSS理论，建立WSR-TSS理论模型，首先基于WSR理论识别煤矿顶板事故影响因素，然后基于TSS理论构建顶板事故多维风险情景，从而形成WSR-TSS理论风险评估体系，对煤矿顶板事故风险进行评估，以期为煤矿顶板事故风险评估提供新思路。

1 WSR-TSS理论与方法

1.1 基本理论

WSR-TSS理论模型的核心是基于“物理-事理-人理”理论(WSR)和情景构建理论(TSS)的融合，互为补充。WSR理论方法论由系统科学专家顾基发教授等提出，大量成功应用证明其是解决复杂系统问题的有力工具，其核心思想是系统实践活动由物质世界、系统组织和人类活动的动态统一，其实践准则是“懂物理、明事理、通人理”[18]。TSS理论对可能发生的事故展开科学的假定，分析情景的变化过程和情景的灾害影响，是近年来我国支撑应急准备能力建设的一种方法和思路，广泛应用于公共安全领域应急准备行动[22]。

WSR-TSS理论模型可以将复杂的系统问题清晰地表示出来，更好地应用于事故风险评估。通过物理层、事理层和人理层三个层面对事故进行分析，能够较全面地识别事故风险因素。 构建多维风险情景能够清晰地梳理出耦合风险因素发生的情景，对风险较高的情景提出针对性措施，可以有效地降低事故风险。

1.2 WSR-TSS理论模型

WSR-TSS理论模型原理如图1所示，进行顶板事故风险评估的逻辑过程和步骤如下所述。①基于WSR理论方法进行风险因素识别。基于“物理-事理-人理”三方面构建顶板事故风险识别框架，为风险评价提供基础。 ②基于TSS理论的顶板事故风险情景构建，分别构建二维风险情景和三维风险情景。 ③风险概率计算。运用贝叶斯理论计算不确定风险因素发生的概率。④风险分析与管理。从多维度对顶板事故风险进行分析，得到风险评估结论并提出相应的事故预防措施和建议。

图1 WSR-TSS理论模型原理图Fig.1 Schematic diagram of WSR-TSS model

2 基于WSR理论的顶板事故风险评估模式

通过物理、事理、人理三个方面对顶板事故风险过程进行分析，并参考以往研究，得到顶板事故风险影响因素，从而构建顶板事故风险评估模式。

物理是自然存在的不以人的意志为转移的基本规律。巷道在开挖支护完成后处于特定的地质环境系统中，系统中围岩性质、地压和水等要素影响巷道的稳定性，各要素相互联系并相互影响。廖敬龙等[6]研究得到顶板事故的主要影响因素有围岩性质、地下水和地质构造带等；田苗等[23]通过现场调研得到顶板事故影响因素有直接顶板的岩性、直接顶板的厚度和顶板裂缝情况等；佟瑞鹏等[12]基于Bow-tie模型确定顶板事故影响因素有顶板破碎度、围岩压力和周期来压等。通过分析和总结，选取6个顶板事故物理层影响因素，包括直接顶板的厚度(w1)、直接顶板的岩性(w2)、地质构造(w3)、地压大小(w4)、顶板破碎度(w5)和含水率(w6)，设物理层的顶板事故风险影响因素集为W={w1,w2,…,wi}(i=1,2,…,m)，表示物理层风险因素个数。

事理是基于物理有效处理事务的方法。根据巷道存在的地质环境选择合理的支护方式可以有效地减小顶板事故的风险，王宁等[24]针对极近距离煤层综采工作面穿过空巷时围岩变形特点提出了相应的控制措施，有效地控制了围岩变形。合理的技术方案可以降低顶板事故风险概率，这里的技术方案是指巷道的断面形状和断面大小及走向等，路沙沙等[25]研究得到矩形、圆形和直墙拱形等不同巷道断面形状对冲击荷载作用的响应程度存在显著差别；殷帅峰等[26]基于巷道尺寸效应研究了矩形巷道围岩稳定性；武旭等[27]基于Unwedge程序对巷道块体稳定性及巷道轴线方向进行分析，不同地质条件下巷道轴线方向影响巷道稳定性。通过分析和总结，选取2个顶板事故事理层影响因素，包括支护方式(s1)和技术方案(s2)。设事理层的顶板事故风险影响因素集为S={s1,s2,…,sj}(j=1,2,…,n)，表示事理层风险因素个数。

人理是指管理对象和过程中人与人的关系和人处理事的观念和态度。顶板事故中人为因素起着关键性的作用，即使物理层和事理层因素增加了顶板事故风险，若矿山建有完善的管理制度、作业人员经常参加安全培训、实践经验足、安全意识高，也能够减少顶板事故带来的损失并保障人员的生命安全。高平等[8]研究得到人的不安全行为是顶板事故发生的主要原因；李奇薇[11]分析顶板事故的因素有疏忽大意、作业人员队伍素质较低、作业人员经验不足、管理工作不到位、管理制度不完善等。通过分析和总结，选取4个顶板事故人理层影响因素，包括管理制度(r1)、安全培训(r2)、实践经验(r3)和安全意识(r4)，设人理层的顶板事故风险影响因素集为R={r1,r2,…,rk}(k=1,2,…,p)，表示人理层风险因素个数。

由此得到12个煤矿顶板事故风险影响因素，其中，6个物理层，2个事理层，4个人理层，建立煤矿顶板事故风险识别框架如图2所示。

3 基于TSS理论的顶板事故多维风险情景构建

安全事故的发生通常是由两个或多个因素交叉耦合作用导致的[28]，因此需要对多维风险情景下风险耦合，对同一层面的风险不需再进行耦合。基于TSS情景理论，结合顶板事故风险因素，构建多维度风险耦合过程，多个风险情景下的风险耦合示意图如图3所示。

图2 煤矿顶板事故风险识别框架Fig.2 Risk identification framework of roof accident in coal mine

图3 顶板事故多维风险情景下的风险耦合示意图Fig.3 Risk coupling under multi-dimensional risk scenario of roof accidents

情景构建的过程实际是理论与实践、科研与决策、相关方之间开展风险沟通的过程[29]。对于煤矿顶板事故多维风险情景而言，二维风险情景就是从“物理-事理-人理”中的风险因素选择2个进行耦合，例如，二维风险情景下，顶板破碎度(w5)和实践经验(r3) 2个风险因素耦合成1个二维风险情景，当顶板较为破碎时，由于工人的实践经验不足很可能导致顶板事故，这比单一因素的风险度要高。三维风险情景是从“物理-事理-人理”3个层面各选1个因素构成，例如，三维风险情景下，地质构造(w3)、支护方式(s1)和安全意识(r4)耦合构成新的风险情景，存在地质构造如断层时，支护方式不当加之工人安全意识淡薄，则很容易造成顶板事故。

在构建顶板事故风险情景时，一维风险情景表示为W/S/R，二维风险情景表示为WΘS/WΘR/SΘR，三维风险情景表示为WΘSΘR。 地下煤矿顶板事故风险的二维情景共44个，三维风险情景共48个。

4 实证研究

以2020年8月某煤矿顶板事故为例[30]，对WSR-TSS模型进行风险评估的实证研究。某煤矿采煤机在距工作面下出口约70 m处割煤，滚筒上方有一顶板离层矸石滑落至刮板输送机溜槽，被运至3号段时将1根贴帮临时柱顶倒，导致该处破碎顶板冒落，将正在附近攉煤的作业人员砸中。事故工作面采用走向长壁采煤法、高档普采采煤工艺，顶板管理采用全部跨落法；设计顶板支护形式为单体液压支柱加金属铰接顶梁；工作面直接顶为石灰岩，坚硬、不易破碎，厚1.6～2.5 m，部分区域有伪顶，伪顶为泥岩，易碎、易冒落，厚0.1～0.4 m，底板为细砂岩或泥岩。

(1)

表1 某煤矿顶板事故风险因素发生概率Table 1 Probability of roof accident risk factors in a coal mine

图4 某煤矿顶板事故风险因素发生概率图Fig.4 Probability diagram of roof accident risk factorsin a coal mine

多维风险情景下耦合风险因素发生的概率是耦合的各风险同时发生的概率，因此多维风险因素下风险因素发生概率等于各耦合风险概率的乘积，二维风险情景下某煤矿顶板事故风险值见表2，三维风险情景下某煤矿顶板事故风险值见表3。

表2 二维风险情景下某煤矿顶板事故风险值Table 2 Risk value of roof accident in a coal mineunder 2D risk scenario

续表2

表3 三维风险情景下某煤矿顶板事故风险值Table 3 Risk value of roof accident in a coal mineunder 3D risk scenario

二维风险情景概率热图见图5。由图5可知，风险值较高的有35号(w5Θr4)、40号(r4Θs1)和5号(w5Θs1)，风险值分别为0.598、0.592和0.506。风险值最高的是顶板破碎度(w5)和安全意识(r4)的耦合，其次是安全意识(r4)和支护方式(s1)，再次是顶板破碎度(w5)和支护方式(s1)，二维风险情景中顶板破碎度(w5)和安全意识(r4)耦合风险率最高，与实际相符。案例中工作面顶板破碎、漏顶严重，此时顶板已经处于较危险的状态，加之作业人员的安全意识较差，未意识到危险，违章进入危险区作业，导致顶板事故的发生。顶板破碎属于物理层因素，是客观存在的，若能增强作业人员的安全意识，意识到危险的情况下作业人员便不会违章进入危险区冒险作业，便能预防此次事故的发生。

三维风险情景概率热图如图6所示。由图6可知，风险值较高的有36号(w5Θs1Θr4)、33号(w5Θs1Θr1)和40号(w5Θs2Θr4)，风险值分别为0.423 1、0.353 3和0.266 9。风险值最高的是顶板破碎度(w5)和支护方式(s1)和安全意识(r4)的耦合，其次是顶板破碎度(w5)和支护方式(s1)和管理制度(r1)，再次是顶板破碎度(w5)和技术方案(s2)和安全意识(r4)，三维风险情景中顶板破碎度(w5)和支护方式(s1)和安全意识(r4)的耦合风险率最高，与实际相符。三维风险情景相对二维风险情景增加了事理层因素支护方式(s1)，即使顶板破碎和人员的安全意识较差，若能对采取有效措施加强支护，也能预防此次事故的发生。

图5 二维风险情景下某煤矿顶板事故概率热力图Fig.5 Probability thermal diagram of a coal mine roofaccident under two-dimensional risk scenario

图6 三维风险情景下某煤矿顶板事故概率热力图Fig.6 Probability thermal diagram of roof accident ina coal mine under 3D risk scenario

基于上述分析，WSR-TSS理论模型能够较好地评估煤矿顶板事故风险，构建二维风险情景44个，三维风险情景48个，将复杂的系统问题清晰地梳理出来，并定量表示了各风险情景发生的概率。多维风险情景下某煤矿顶板事故中物理层的因素风险较高的有顶板破碎度(w5)、支护方式(s1)和安全意识(r4)，物理层因素是客观存在不可控的，可以通过事理层和人理层进行改善，案例中矿山在顶板破碎时若能加强支护或者增强作业人员的安全意识，则能够减小事故发生的概率，避免此次伤亡事故。

5 结 论

1) WSR-TSS理论模型能较全面地识别煤矿顶板事故风险因素。基于WSR-TSS理论模型识别煤矿顶板事故风险因素12个，包括直接顶板的厚度、直接顶板的岩性、地质构造、地压大小、顶板破碎度、含水率等6个物理层因素；支护方式和技术方案等2个事理层因素；以及管理制度、安全培训、实践经验、安全意识等4个人理层因素。

2) WSR-TSS理论模型考虑了耦合风险因素发生的情景。基于WSR-TSS理论模型对各种风险进行耦合，构建了煤矿顶板事故二维风险情景44个和三维风险情景48个，能够全面多视角地分析顶板事故风险。

3) WSR-TSS理论模型能定量地表示风险因素发生的情景。将WSR-TSS理论模型应用于某煤矿顶板事故，二维风险情景下顶板破碎度(w5)和安全意识(r4)的耦合风险值最高，风险值为0.598；三维风险情景下顶板破碎度(w5)、支护方式(s1)和安全意识(r4)的耦合风险率最高，风险值为0.423 1，风险分析结果与实际相符，证明WSR-TSS理论模型的有效性。将风险因素发生的情景定量化，根据评估结果提出相应的预防措施，物理层的因素不可控制，通过事理层和人理层的防控可降低事故发生的概率。