不确定性下岩爆风险评估的多准则决策框架：集成故障树-贝叶斯网络-模糊灰色关联方法

《Modelling》：Multi-Criteria Decision-Making Framework for Rock Burst Risk Assessment Under Uncertainty: An Integrated Fault Tree–Bayesian Network–Fuzzy Grey Relational Approach

　　

研究人员开发了一个集成的风险评估框架，以追踪从多因素耦合到系统性失效的演化过程，以煤矿岩爆为例。首先，基于2010年至2024年事故案例的统计分析，建立了一个包含56个基本事件（BEs）的故障树（FT）。然后，结合专家判断与模糊理论，为基本事件分配概率，并通过贝叶斯网络（BN）进一步分析。接下来，计算多层次的差异化重要性度量，包括Birnbaum重要性（BI）和Fussell-Vesely重要性（FV），并使用灰色关联分析（GRA）识别最关键的基本事件。结果表明，管理相关因素，特别是监测不足和危害识别不充分，在风险传播中起主导作用。随后应用蝴蝶结模型（Bow-Tie model）深入检查危害识别不充分，并提出针对性预防措施。最后，通过将综合事故模型与混沌理论（Chaos Theory）结合，从人、机、环境、管理四个维度，揭示了多因素耦合下灾害演化的内在机制。与客观数据的验证确认了概率分配和关键事件识别的可靠性。

论文解读文章

**研究背景与问题**

煤炭是中国能源安全的基石，但随着开采深度增加，岩爆（rock burst）风险显著上升。岩爆是煤岩体瞬间释放弹性应变能的现象，导致支护失效、巷道堵塞、设备损坏甚至人员伤亡。2010-2024年间，中国煤矿岩爆事故频发，如2018年山东龙云煤矿事故造成21人死亡。现有研究多聚焦于监测预警（如电磁辐射、微震监测）和预防措施（如钻孔卸压、水力压裂），但存在以下不足：单一方法效果有限，多因素耦合机制不明确，管理因素（如监测不足、隐患排查不充分）常被忽视。事故统计显示，管理缺陷在岩爆演化中起关键作用，但缺乏系统性分析框架来揭示从多因素耦合到灾难性失效的完整链条。因此，亟需一种集成不确定性处理、因果推理和关键因素识别的风险评估方法，以支持精准预防决策。

**研究内容与结论**

研究人员开发了一个多准则决策框架，集成故障树（FT）、贝叶斯网络（BN）、模糊概率估计、灰色关联分析（GRA）、蝴蝶结模型（Bow-Tie model）和混沌理论（Chaos Theory），以中国煤矿岩爆为案例。基于2010-2024年22起事故调查报告，构建了包含56个基本事件（BEs）的故障树，通过20位专家模糊评价赋值概率，并利用贝叶斯网络推理顶事件概率。通过计算Birnbaum重要性（BI）等五个指标，结合灰色关联分析识别关键因素。随后用蝴蝶结模型深入分析危害识别不充分事件，并用混沌理论解释多因素非线性放大机制。结论表明：管理因素（尤其是监测不足和隐患排查不充分）在风险传播中占主导地位；地质条件、开采技术和安全管理四因素耦合触发事故；客观数据验证了概率分配的可靠性（相对误差7.6%）。该框架为岩爆风险的系统性评估和精准防控提供了理论支持与实践工具。论文发表在《Modelling》期刊。

**关键技术方法**

研究人员主要采用以下关键技术方法：（1）故障树分析（FTA）构建逻辑因果模型，包含56个基本事件和23个逻辑门，以事故调查报告为数据来源（2010-2024年中国22起煤矿岩爆事故）。（2）贝叶斯网络（BN）基于GeNIe软件进行概率推理，实现前向预测和反向诊断。（3）模糊理论结合专家判断，通过三角模糊数处理不确定性，采用质心法去模糊化得到模糊可能性分数（FPS），再经Onisawa公式转化为概率。（4）灰色关联分析（GRA）综合Birnbaum重要性（BI）、Fussell-Vesely重要性（FV）、风险降低值（RRW）、风险成就值（RAW）和风险降低（RR）五个指标，计算综合重要性排序。（5）蝴蝶结模型（Bow-Tie model）以关键事件为中心，左侧用故障树分析原因，右侧用事件树分析后果，并制定预防与缓解措施。（6）混沌理论（Chaos Theory）解释初始微小偏差通过正反馈放大导致事故的动力学机制。

**研究结果**

**4.1 岩爆事故的故障树分析**：通过构建故障树，发现OR门占69.57%，表明因素多样分散；AND门占30.43%，表明事故需多个条件同时满足。结论：岩爆是煤岩冲击倾向性、地质条件、安全管理、开采技术四因素耦合的结果。

**4.2 基本事件发生概率的模糊分析**：通过20位专家模糊评价，计算各基本事件概率，并用客观数据验证X₁（煤岩具有冲击倾向性）的概率（3.29×10^-2）与专家结果（3.54×10^-2）相对误差仅7.6%，验证了模糊概率方法的可靠性。

**4.3 岩爆事故的贝叶斯网络分析**：将故障树转换为贝叶斯网络，输入基本事件先验概率，计算顶事件（TE）概率为9.16×10^-12。通过模拟遗漏基本事件，发现AND门靠近顶事件时对遗漏高度敏感，OR门敏感性随层次下降而降低，表明全面覆盖基本事件的重要性。

**4.4 基本事件的重要性分析**：通过灰色关联分析综合五个重要性指标，获得综合重要性排名。前15个基本事件中，地质条件占53.33%，开采技术占26.67%，安全管理占20%。管理方面综合重要性排序为：X₁₇（未建立矿压监测组织）> X₁₉（矿压监测结果不准确）> X₂₀（危害识别不充分）> X₁₈（无法理解岩体运动规律）> X₂₁（煤矿监管不足）。结论：安全管理是预防岩爆的关键切入点。

**4.5 提出框架的敏感性分析**：通过调整模糊区间（缩减20%）和专家权重（增加前25%权重10%），计算顶事件概率变化和Spearman相关系数。所有扰动场景下Spearman系数均>0.99，且前五个关键基本事件保持不变，表明框架对专家偏好和模糊概率表征的不确定性具有强稳健性。

**4.6 X₂₀的蝴蝶结分析**：以X₂₀（危害识别不充分）为中心节点，左侧故障树分析列出5个原因因素，右侧事件树分析列出3种后果（直接事故、次生灾害、管理崩溃）。模型提出11项预防措施（如完善监测体系）和10项缓解措施（如应急响应方案），为煤矿企业提供系统性风险防控策略。

**4.7 岩爆事故的混沌分析**：引入混沌理论解释非线性放大机制。以山东龙云煤矿事故为例，说明初始微小偏差（如安全奖励不一致）通过正反馈影响矿工状态，导致不安全行为，最终放大为灾难。研究发现管理疏忽（如监管不足）与开采技术、地质因素相互作用，通过正反馈显著增加系统不稳定性，体现了蝴蝶效应。

**4.8 岩爆事故综合事故模型分析**：构建了从基础原因（地质、社会文化、国家政策）到间接原因（组织缺陷、管理问题、安全文化薄弱）再到直接原因（不安全行为、物体不安全状态、环境突变）的三层因果模型，揭示了岩爆事故是系统性失效的产物，超越了单因素线性分析。

**总结讨论与结论**

讨论部分指出：传统研究多聚焦直接原因，但综合事故模型表明组织错误源于社会因素，需通过国家法规和政策约束企业安全行为。混沌理论定性揭示了多因素耦合的非线性特征，但缺乏定量动态建模。蝴蝶结模型右侧的屏障可靠性受人为因素影响，未来需整合人因可靠性分析。研究结论（翻译自Section 5）如下：本研究集成模糊概率理论与灰色关联分析，结合蝴蝶结模型、混沌理论和综合事故模型，构建了岩爆事故全过程风险评估框架。主要发现：第一，基于专家判断的模糊方法获得各基本事件概率，建立的FT-BN模型（56个BEs，22个中间事件）计算出顶事件概率为9.16×10^-12。第二，灰色关联分析综合重要性排名表明，管理方面关键事件为X₁₇、X₁₉、X₂₀，应作为重点防控对象。第三，首次用蝴蝶结模型分析危害识别不充分，列出11项预防和10项缓解措施。第四，混沌理论揭示岩爆事故对初始条件敏感，需早期干预；综合事故模型表明组织错误源于社会因素，政府应通过国家政策法规确保企业安全生产。局限性包括：数据仅覆盖2010-2024年中国煤矿，需跨区域验证；混沌理论仅定性描述，未来需结合动态监测数据量化；蝴蝶结模型屏障可靠性未考虑人为因素，未来需引入人因可靠性分析。