基于未确知测度模型的硫化矿山炸药自爆危险性评价新方法

罗凯^{1, 2}，阳富强³，吴超¹

(1. 中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙，410083；

2. 江西理工大学 建筑与测绘学院，江西 赣州，341000；

3. 福州大学 环境与资源学院，福建 福州 350108)

摘 要：

理论，建立硫化矿山开采过程中炸药自爆的危险性评价模型。以硫化矿石中的水溶性Fe²⁺+Fe³⁺含量、硫化矿石的含水量、硫化矿石水分的pH、硫化矿石中黄铁矿的含量、采场的环境温度、炮孔温度、安全装药技术、炸药类型、装药时间、采场的通风条件，以及现场管理水平等11项因子作为判别指标。基于实测数据建立各个指标的未确知测度函数，利用信息熵理论计算出各对应指标的权重，并依据置信度识别准则进行等级划分。将该方法运用于国内4座典型高硫矿山的炸药自爆危险性评价中。研究结果表明：所得评价结果与矿山实际情况基本相符，并解决了评价中的某些不确定性问题，表明这种新方法可以有效地评价硫化矿山生产过程中炸药自爆的危险性。

关键词：

未确知测度模型；硫化矿山；炸药自爆；危险性评价；

中图分类号：TD75          文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2014)08-2817-07

Risk assessment on self-blasting of explosive in sulfide mine based on uncertainty measurement model

LUO Kai^{1, 2}, YANG Fuqiang³, WU Chao¹

(1. School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha, 410083;

2. School of Architectural and Surveying Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China;

3. College of Environment and Resources, Fuzhou University, Fuzhou 350108 China)

Abstract: Based on uncertainty measurement theory, self-blasting of explosive assessment model in sulfide mines was established. 11 main factors that influence self-blasting of explosive were taken into account, including water soluble Fe²⁺+Fe³⁺, water content, water pH, pyrite content of ores, environmental temperature in mining stope, temperature in blasting hole, explosive-filling technology, explosive types, explosive-filling time, ventilation conditions, and locale management level. The uncertainty measurement function was obtained based on the in-situ data; entropy theory was used to calculate the index weight of all indexes, and the assessment results were obtained by using the rules of credible recognition criteria. The self-blasting of explosive risk in four typical high-sulfur mines was evaluated. The results show that assessment results are consistent with the actual instances; this new risk assessment method can solve some uncertainty problems in self-blasting of explosive risk assessment on sulfide mines, and can be usefully applied to evaluate the self-blasting of explosive risk quantitatively in any place containing sulfide ores.

Key words: uncertainty measurement model; sulfide mine; self-blasting of explosive; risk assessment

硫化矿山爆破作业过程中，炸药自爆事故时有发生，铜坑锡矿、水口山铅锌矿、青山硫铁矿等矿山均发生过不同程度的炸药自爆事故^[1-4]。炸药自爆事故不仅给爆破人员的生命安全和矿山生产带来威胁，而且给企业造成巨大的经济损失。随着全球矿产资源的贫乏，矿山向深部开发是大势所趋，深部开采的高温问题必将加剧高硫矿床开采中炸药自爆事故的高发。因此，在高硫矿山生产中，对炸药自爆的危险性进行合理评价，从而指导企业安全生产，减少企业经济损失，保证工人的生命安全。硫化矿山爆破的安全技术问题一直受到国内外学者和矿山企业的普遍关注，各国对炸药自爆机理及炸药自爆危险性评价方法都进行了大量的研究^[5-11]。硫化矿山炸药自爆的危险性评价方法有多种^[1,3,11]，如三要素法，即矿样中黄铁矿的质量分数大于30%，矿样中水溶性Fe²⁺+Fe³⁺的质量分数＞0.3%，矿石中的水分质量分数为3%~14%；酸度差别法，即炸药与硫化矿石接触能否发生反应，关键取决于pH的高低，而并非水溶性铁离子的含量，并以矿样的水溶性pH极限值4.40~1.32作为炸药发生自爆的判据。叶晓晖等^[5-7]提出了临界温度判别法，认为临界温度能反映炸药与矿石反应的难易程度；陈寿如等^[12-13]简化了炸药自爆判据，认为矿样中的水溶性铁离子含量与溶液的pH存在一定关系，检测过程中只需测定溶液的pH即可。由此可知，以上有关炸药自爆的危险性评价都是侧重于其中的某几个定量指标，片面强调了炸药自爆的某几个影响因素。实际上，炸药自爆是受多种因素综合作用的结果，既有定量的因素，也包含定性的影响因素，而且各因素相互影响、相互作用。只有在充分考虑多种因素的基础上才能对炸药的自爆破危险性进行科学合理的评价。因此，必须选择一种综合性的评价方法，不但能够减少评价过程中的人为主观性，还能进行定量分析。鉴于硫化矿山炸药自爆的危险性评价过程中存在有许多不确定性因素，本文作者将未确知数学理论运用到炸药自爆的危险性评价当中。

1  未确知测度理论

未确知数学理论^[14]是由王光远教授于20世纪90年代初提出来的一种不同于模糊信息、随机信息和灰色信息的不确定性信息理论。该理论已应用到各个学科领域当中，其中成果最多的是未确知测度评价模型的应用^[15-20]。

设评价对象组成的集合为评价对象空间X，X={X₁，X₂，X₃，…，X_n}。若某评价对象有m个评价指标，分别记为I₁，I₂，…，I_m，相应的指标空间为 I = {I₁，I₂，…，I_m}，若x_ij表示第i个评价对象X_i关于第j个评价指标I_j的测量值，则X_i可用m维向量X_i=(x_i1，x_i2，…，x_im)表示。

对x_ij有P个评价等级C₁，C₂，…，C_p，记评价等级空间为U，U={C₁，C₂，…，C_p}；设第k级比第k+1级危险性大(或安全程度高)，记为C_k＞C_k+1；若C₁＞C₂＞…＞C_p或C₁＜C₂＜…＜C_p，则称{C₁，C₂，…，C_p}是评价等级空间U上的一个有序分割类^[14]。在采场硫化矿山炸药自爆危险性评价中，评价等级空间表示前一个等级比后一个等级的危险程度大。若表示测量值x_ij属于第k个评价等级C_k的程度，且μ满足式(1)~(3)，则称μ为未确知测度^[14]：

；

i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；k=1，2，…，p

(1)

；i=1，2，…，n；j=1，2，…，m  (2)

；k=1，2，…，p  (3)

1.1  单指标未确知测度

由前述定义构造单指标测度函数μ()，(i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；k=1，2，…，p)，以便获得某个评价因素x_i的各个指标测度μ_ijk，称 (μ_ijk)_m×p为单指标测度评价矩阵^[19]，即

        (4)

1.2  指标权重及多指标未确知测度

设w_i表示测量指标x_ij与其他指标相比具有的相对重要程度，要求w_i满足：0≤w_i≤1，，则W={w₁，w₂，…，w_n}称为指标权重向量。在此，利用熵确定权重^[21]，即

           (5)

               (6)

由于单指标测度评价矩阵(4)是已知的，故可以通过式(5)和(6)求得w_i。

若表示评价对象X_i属于第k等级的程度，则有

；k=1，2，…，p        (7)

显然有0≤w_ik≤1，。所以，由式(7)所确定的(μ_ik)_n×p是未确定测度矩阵，称向量μ_k=(μ₁，μ₂，…，μ_p)为x_i的多指标综合测度评价向量^[20]。

1.3  置信度识别准则

引入“置信度”评价准则^[20]，以确定最终评价结果。设λ为置信度(λ≥0.5，通常取λ=0.6或0.7)，若C₁＞C₂＞…＞C_p，且满足

       (8)

则将评价对象归为第k₀个等级。

2  炸药自爆危险性评价指标体系

要准确评价炸药在开采过程中是否存在自爆危险性，必须充分考虑多种因素的综合影响。采用分级标准量化法对各个指标进行分级和取值，每个指标划分Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ和Ⅳ4个级别，分别表示自爆危险性极大、自爆危险性大、自爆危险性一般、自爆危险性小；相应的评判集设为{C₁，C₂，C₃，C₄}。整个评价体系结构^{[8-12, 22]}见表1和表2。

由单指标测度函数的定义和表1、表2关于各指标的赋值标准，建立炸药自爆危险性的指标测度函数。图1~6所示分别为硫化矿石的水溶性铁离子含量、矿石含水量、矿石中的黄铁矿含量、矿石水分的pH、采场环境温度、炮孔温度等定量指标的单指标测度函数；图7所示为安全装药的技术水平、炸药类型、采场的通风条件、装药时间、采场爆破管理水平等定性指标的单指标测度函数。

表1  炸药自爆危险性评价的定量指标分级标准

Table 1  Classification criterion of quantitative indexes in self-blasting of explosive risk evaluation

表2  炸药自爆危险性评价的定性指标分级标准

Table 2  Classification criterion of qualitative indexes in self-blasting of explosive risk evaluation

图1  水溶性铁离子质量分数的单指标测度函数

Fig. 1  Uncertainty measurement function of water soluble Fe²⁺+ Fe³⁺

图2  含水量的单指标测度函数

Fig. 2  Uncertainty measurement function of water content

图3  黄铁矿质量分数的单指标测度函数

Fig. 3  Uncertainty measurement function of pyrite content

图4  水分pH的单指标测度函数

Fig. 4  Uncertainty measurement function of water pH

图5  采场环境温度的单指标测度函数

Fig. 5  Uncertainty measurement function of environmental temperature in stope

图6  炮孔温度的单指标测度函数

Fig. 6  Uncertainty measurement function of blasting hole temperature

图7  装药技术水平、炸药类型、装药时间、通风条件、爆破管理水平的单指标测度函数

Fig. 7  Uncertainty measurement function of explosive-filling technology level, explosive type, explosive-filling time, ventilation conditions, and locale management level

3  实例应用

据文献[1, 23-24]，许多矿山都开展过炸药自爆的实验及现场研究工作，从中选择最具有代表性的4座高硫矿山，包括铜官山铜矿天马山矿区、水口山铅锌矿、老庙基山、铜山前山区。结合矿山当时的实际开采条件，运用未确知测度模型评价其炸药自爆的危险性，4座矿山相应的指标统计值见表3。

将表3中的各个指标值，分别代入图1~7对应的单指标未确知测度函数中，可计算出4座矿山的单指标评价矩阵。式(10)和(11)分别为天马山矿、水口山铅锌矿的单指标评价矩阵。

由式(5)~(6)来确定各评价指标的权重，求得天马山矿区、水口山铅锌矿、老庙基山、铜山前山区这4座矿山中各个评价指标的权重分别为：W₁ = {0.053 83，0.055 30，0.104 62，0.104 62，0.053 83，0.104 62，0.104 62，0.104 62，0.104 62，0.104 62，0.104 62}；W₂ = {0.099 58，0.099 58，0.099 58，0.099 58，0.049 78，0.054 02，0.099 58，0.099 58，0.099 58，0.099 58，0.099 58}；W₃ = {0.099 46，0.055 04，0.099 46，0.099 46，0.099 46，0.049 85，0.099 46，0.099 46，0.099 46，0.099 46，0.099 46}；W₄ = {0.094 59，0.054 13，0.094 59，0.094 59，0.094 59，0.094 59，0.094 59，0.094 59，0.094 59，0.094 59，0.094 59}。

     (10)

      (11)

由多指标测度评价向量式(7)求出相应的多指标综合测度评价向量，取λ=0.6，并结合置信度评价准则式(8)，获得4座矿山发生炸药自爆事故的综合未确知测度及评价结果，见表4。

从表4可以看出，天马山矿区发生炸药自爆的危险等级为Ⅲ级，即危险性一般；水口山铅锌矿发生炸药自爆的危险等级为Ⅰ级，即危险性极大；老庙基山矿发生炸药自爆的危险等级为Ⅱ级，即危险性大；铜山前山区矿发生炸药自爆的危险等级为Ⅰ级，即危险性极大。因此，必须针对水口山铅锌矿、铜山前山区矿、老庙基山矿采取相应的防炸药自爆技术与措施^{[23, 25]}，包括使用安全炸药，向炮孔内撒入石灰或石灰水，以降低炮孔内的酸性，提高安全装药技术水平，尽量缩短装药时间，向高温炮孔灌水降温，甚至还要考虑使用防自爆型炸药等措施。对于天马山矿区发生炸药自爆危险性一般的评价结果，仍不能麻痹大意，要从防自爆的技术及管理2方面要求爆破作业，保证炸药自爆事故发生的概率降到最低。

根据历史资料，水口山铅锌矿、老庙基山矿、铜山前山区矿在生产中均发生过炸药自爆事故，而天马山矿区高硫矿床未有炸药自爆事故的相关报道。即采用未确知测度模型评价高硫矿山炸药自爆危险性的结果与矿山实际相符。

表3  矿山相应指标的测定值

Table 3  Measured data of risk evaluation indexes of four mines

表4  未确知测度模型评价结果与矿山现状的对比

Table 4  Comparison of results of uncertainty measurement evaluation and actuality

4  结论

(1) 硫化矿山炸药自爆危险性评价受诸多不确定性因素影响，系统考虑硫化矿石及炸药自身的物理化学性质、采场环境条件，以及现场管理水平等主、客观因素，建立了炸药自爆的未确知测度评价模型。

(2) 以硫化矿石中的水溶性铁离子含量、黄铁矿含量、水分pH、环境温度、炮孔温度、安全装药技术、炸药类型、采场通风状况、装药时间，以及现场管理水平等因子作为判别指标，保证了整个评价体系结构的合理性；运用信息熵理论获取相应的指标权重，以减小主观因素的影响；依据评价结果决定矿山是否需要采取有效的防炸药自爆技术与措施。

(3) 4座典型高硫矿山的炸药自爆危险性评价结果表明，采用未确知测度模型评价硫化矿山炸药自爆的危险性科学合理，这为硫化矿山的安全生产提供了一条新思路。

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(编辑  赵俊)

收稿日期：2013-08-02；修回日期：2013-10-12

基金项目：国家自然科学基金资助项目(51304051)；江西省教育厅资助项目(2013GJJ13404)；江西省自然科学基金资助项目(20132BAB203021)；福建省自然科学基金资助项目(2012J05088)；福州大学科技发展基金资助项目(2013-XQ-18)

通信作者：罗凯(1977-)，男，湖南湘潭人，博士研究生，讲师，从事矿山安全、矿山环保等研究；电话：13907971002；E-mail：luokai008@126.com

摘要：基于未确知测度理论，建立硫化矿山开采过程中炸药自爆的危险性评价模型。以硫化矿石中的水溶性Fe²⁺+Fe³⁺含量、硫化矿石的含水量、硫化矿石水分的pH、硫化矿石中黄铁矿的含量、采场的环境温度、炮孔温度、安全装药技术、炸药类型、装药时间、采场的通风条件，以及现场管理水平等11项因子作为判别指标。基于实测数据建立各个指标的未确知测度函数，利用信息熵理论计算出各对应指标的权重，并依据置信度识别准则进行等级划分。将该方法运用于国内4座典型高硫矿山的炸药自爆危险性评价中。研究结果表明：所得评价结果与矿山实际情况基本相符，并解决了评价中的某些不确定性问题，表明这种新方法可以有效地评价硫化矿山生产过程中炸药自爆的危险性。