本发明涉及煤矿安全风险评价技术领域，特别涉及一种应用于煤矿安全管理风险因素评价方法。
背景技术：
由于煤矿安全管理力度的加大，近几年全国煤矿安全事故呈大幅下降趋势(表1所示)。但与英、美等国家相比，事故总量依然偏大。据研究显示，在引起煤矿安全事故的诸多因素中，由于管理失范导致的人因问题是关键性的风险因素。
基于以上背景，本文拟进行煤矿安全管理风险因素识别，准确找出煤矿安全管理中各种潜在风险因素，建立风险因素评价模型，研究它们之间的影响关系，并对安全管理的失误进行预防预控，避免或减少煤矿安全事故的发生。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是提供应用于煤矿安全管理风险因素评价方法，获取对煤矿安全管理后果影响最大的风险因素，以便进行管理，提高煤矿安全程度。
为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案，包括：一种煤矿安全管理风险因素评价方法，所述方法包括步骤：
根据煤矿的风险因素对煤矿安全管理后果所产生的影响，将其划分为五类直接效应：安全管理组织、安全管理模式、安全管理能力、安全管理要素和安全管理监控，以及根据五类直接影响效应之间的互相影响所产生的第一目标数量个间接效应，并根据五类一级指标提炼出第二目标数量关键风险因素；
根据pr-sem模型、所述第二目标数量个关键风险因素及所产生的后果，构建外源潜变量测量方程、内源潜变量测量方程；
根据所述的外源潜变量测量方程、内源潜变量测量方程，构建目标方程模型；
对所述目标方程模型进行拟合和修正，并根据拟合指数和评价标准确定修正后模型；
基于所述第二目标数量个关键风险因素的参数，对所述修正后模型进行求解，获得煤矿安全管理风险因素评价结果。
可选的，所述的外源潜变量测量方程、内源潜变量测量方程的具体表达分别为：
(21)确定smo、smm、sma、smf和smcf作为内源潜变量，且内源潜变量smo、smm、sma、smf和smcf中分别包含的关键风险因素个数为：3、4、4、4、3，确立外源潜变量测量方程：
其中，x1-x18为外源指标向量的因子，λx1.1-λx18.5对应的外源指标与外源潜变量之间的关系，smo为所述安全管理组织、smm为所述安全管理模式、sma为所述安全管理能力、amf所述安全管理要素、所述smc为安全管理监控；σ1-σ18分别为外源指标对应的残差项；
(22)内源潜变量测量方程的构建
安全管理风险后果smr包含3观测指标，根据y＝λyη+ε，确立内生潜变量测量方程：
其中，y1-y3为内源指标向量因子，smr为所述安全管理风险后果，λy1.1-λy3.1是内源指标与内源潜变量之间的关系，ε1-ε3为误差项。
可选的，所述目标方程模型的具体表达为：
其中，β11-β31内源潜变量smr之间的回归系数、γ11-γ35分别表示smr与smo、smm、sma、smf、smc之间的回归系数，ζ1-ζ3表示残差项。
可选的，所述拟合指数包括：绝对拟合度指标和相对拟合度指标，所述绝对拟合度指标包括：卡方值比自由度、近似误差均方根、调整的拟合优度指数，所述相对拟合度指标包括：比较拟合度指标、增值拟合度指标、常规拟合度指标；
分别对于每一个指标确定模型接受标准参数，并基于所述模型接受参数确定模型是否可以使用。
本发明提供的应用于煤矿安全管理风险因素评价方法，具有如下有益效果：
1、本发明中提供的一种应用于煤矿安全管理风险因素评价方法，能够确切的找到对煤矿安全管理后果影响最大的风险因素，从而便于进行该风险因素的管控，提高煤矿安全管理的针对性；
2、本发明中提供的一种应用于煤矿安全管理风险因素评价方法，在煤矿安全管理过程中，既要注重各种风险因素对煤矿安全管理的直接影响，又要注意各种风险因素间的相互影响作用。只有充分重视各种风险因素对风险后果的影响路径及影响程度，及时采取措施，消除风险因素的影响作用，切断风险传导路径，才能将煤矿安全管理风险概率降到最低，真正实现煤矿安全的精细化与本质化管理；
3、本发明中提供的一种应用于煤矿安全管理风险因素评价方法，设置18个关键风险因素，其中包括每一个直接效应对应的风险因素，这样得到的模型可以在煤矿环境发生变化时，直接调整对应的风险因素指标，仍然可以进行风险因素评价，而不需要重新进行模型变更，因此模型的适应性较强。
附图说明
图1是本发明的应用于煤矿安全管理风险因素评价方法的流程示意图。
具体实施方式
为使发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中及实施例，对本发明技术方案进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明技术方案，并不用于限制本发明技术方案的范围。
需要说明的是，煤矿全管理组织风险是影响煤矿安全管理的关键风险因素，着重从煤矿安全管理组织结构、组织行为、组织文化等方面对煤矿安全管理组织风险因素进行分析；安全管理模式是煤矿为解决安全管理问题而制定的一整套安全管理方法、程序及制度体系；安全管理能力(包括行政管理能力、行为管理能力、信息及创新管理能力等)则是风险后果的直接影响因素；安全信息是煤矿安全管理决策的基础，信息的时效性、信息来源及质量直接决定了安全管理决策的正确性；安全管理监控系统能对安全管理活动中的各个环节进行动态监控，以便能提前发现安全管理过程中可能存在的风险因素。
s101：根据煤矿的风险因素对煤矿安全管理后果所产生的影响，将其划分为五类直接效应：安全管理组织、安全管理模式、安全管理能力、安全管理要素和安全管理监控，以及根据五类直接影响效应之间的互相影响所产生的第一目标数量个间接效应，并根据五类后果提炼出第二目标数量关键风险因素。
安全管理组织(smo)、安全管理模式(smm)、安全管理能力(sma)、安全管理要素(amf)及安全管理监控(smc)，这五个方面存在的风险因素对煤矿安全管理风险后果(smr)均具有直接显著影响。其中，
h1表示smo对smr的影响所产生的风险后果，
h2是smm对smr的影响所产生的风险后果，
h3是sma对smr的影响所产生的风险后果，
h4是smf对srm的影响所产生的风险后果，
h5是smc对smr的影响所产生的风险后果。
smo、smm、sma、amf、smc这5个方面的风险因素之间是相互影响的，煤矿安全管理组织结构不明确，组织职责不清晰，组织行为不规范都等会对煤矿安全管理能力和安全管理模式产生一定影响；安全管理模式、安全管理要素、安全管理监控等会对安全管理能力也会产生影响；安全管理监控因素会对安全管理能力、安全管理要素产生影响。
基于以上分析，本文又提出如下h6-h11的假设：
h6安全管理组织风险可能会增加安全管理能力并导致风险后果。
h7安全管理组织风险可能会增加安全管理模式的风险概率并导致风险后果。
h8：安全管理模式风险可能会增加安全管理能力风险概率并导致风险后果。
h9：安全管理要素风险可能会增加安全管理能力风险概率并导致风险后果。
h10-h11：安全管理监控风险可能会增加安全管理能力和安全管理要素的风险概率并导致风险后果。
h10安全管理监控风险可能会增加安全管理能力并导致风险后果。
h11：安全管理监控风险可能会增加安全管理要素的风险概率并导致风险后果。
其中，h1-h5是直接影响效应，h6-h11是间接效应对煤矿安全管理产生影响效应。
为解决现有技术问题，本发明提供了如图1所示的实施例，根据理论分析和以上研究假设，h1-h5分别对应外源潜变量，煤矿安全管理后果对应内源潜变量，h1-h11为外源潜变量和内源潜变量之间有11条传输路径，以问卷调查题目的协方差矩阵为基础数据进行建模。假设一目标数量为6，第二目标数量为18。
s102：根据pr-sem模型、所述第二目标数量个关键风险因素及所产生的后果，构建外源潜变量测量方程、内源潜变量测量方程。
需要说明的是，pagerank算法的基本思想是借鉴传统的学术文献的引文分析方法，即一篇文献的重要性可以通过其他文献对其引用情况来衡量。根据每篇文献的pr值来判断文献的重要性。如果一个文献被许多文献引用，那么它可能获得很高的pr值；如果一个文献被一个本身pr值很高的文献所引用，那么它同样可能具有很高的pr值。目前pagerank算法在很多领域得到了广泛的推广应用。
pr值的具体算法：
这里pr(a)为文献a的pr值，pr(t1),...,pr(tn)为引用文献a的pr值，c(t1),...,c(tn)为文献a引用其他文献的次数。通常设定初始pr＝1，使用幂迭代法进行求解，直到pr值趋于稳定为止。
另外，结构方程(structuralequationmodel，sem)是瑞典统计学家karlg.joreskog于20世纪60～70年代提出的，它可以同时处理多个因变量，结构方程模型包括两个部分。
(1)测量模型(measurementmodel)。主要表示潜变量与观测变量之间的关系。
x＝λxξ+δ
y＝λyη+ε
式中：x为p×1阶外源指标向量；y为q×1阶内源指标向量；λx表示外源指标与外源潜变量之间的关系；λy表示内源指标与内源潜变量之间的关系；δ为x的误差项；ε为y的误差项。
(2)结构模型(structuralmodel)，主要表示潜变量之间的关系。
η＝bη+γξ+ζ
式中：ξ为m×1阶外源潜变量向量；η为n×1阶内源潜变量向量；b为内源潜变量η之间的回归系数；γ为ξ与η间的回归系数；ζ为残差项。
根据以上分析结果，smo、smm、sma、smf和smcf对应的5个外源潜变量中包含的风险因素个数分别为：3、4、4、4、3，共计18个观测指标，并根据x＝lxx+s，确立外源潜变量测量方程。
根据步骤s101中设定的第二目标数量为18、第一目标数量为6，确定smo、smm、sma、smf和smcf作为内源潜变量，且内源潜变量smo、smm、sma、smf和smcf中分别包含的关键风险因素个数为：3、4、4、4、3确定外源潜变量测量方程，根据上述测量模型中x和y的表达，确定如下：
其中，x1-x18为外源指标向量的因子，λx1.1-λx18.5对应的外源指标与外源潜变量之间的关系为已知条件的输入；σ1-σ18分别为外源指标对应的残差项，可以根据外部条件和模型的不同进行残差项值的预设；
安全管理风险后果smr包含3观测指标，根据y＝λyη+ε，确立内生潜变量测量方程：
其中，y1-y3为内源指标向量因子，smr为所述安全管理风险后果，λy1.1-λy3.1是内源指标与内源潜变量之间的关系，为已知的输入量，ε1-ε3为误差项，可以根据外部条件和模型的不同进行残差项值的预设。
s103：根据所述的外源潜变量测量方程、内源潜变量测量方程，构建目标方程模型。
根据结构模型(structuralmodel)η＝bη+γξ+ζ和测量模型，确定目标方程模型的具体表达为：
其中，β11-β31内源潜变量smr之间的回归系数、γ11-γ35分别表示smr与smo、smm、sma、smf、smc之间的回归系数，ζ1-ζ3表示残差项。
本发明实施例中，设置18个关键风险因素，其中包括每一个直接效应对应的风险因素，这样得到的模型可以在煤矿环境发生变化时，直接调整对应的风险因素，仍然可以进行风险因素评价，而不需要重新进行模型变更，因此模型的适应性较强。而且，经过多次试验表明，挑选18个关键的风险因素可以代表每一个直接效应的关键风险因素，关键风险因素数量越大模型的计算越复杂，这样在提高模型适应性的同时，还能够进一步降低计算量。
s103：对所述目标方程模型进行拟合和修正，并根据拟合指数和评价标准确定修正后模型。
本文通过模型整体拟合度和内在结构拟合度两个标准对模型的拟合度进行评价。各项拟合指标的评价标准见表1，运用amos17.0对初始模型进行拟合检验，修正前后对比结果如表2所示，具体的拟合过程为现有数学模型拟合过程，本发明实施例在此不对其进行赘述。
表1
表2
由表2可以看出，模型修正后各变量的显著性概率均大于0.05。χ2/df为2.321，表示模型很好，模型修正后的rmsea(近似误差均方根)是0.0584，nfi(赋范拟合指数)为0.919，nnfi(非范拟合指数)为0.918，ifi(增值拟合优度指数)为0.921，均大于0.9的标准，说明是好的拟合，因此，能够分别对于每一个指标确定模型接受标准参数，并基于模型接受参数确定模型是否可以使用。
s104：基于所述第二目标数量个关键风险因素的参数，对所述修正后模型进行求解，获得煤矿安全管理风险因素评价结果。
本发明的一个具体实施例中，结构方程模型及运算结果显示：
h1：
h2：
h3：
h4：
h5：
所以，对于h1—h5，均为影响显著，通过检验，h1—h5成立；
h6：
h7：
h8：
h9：
h10：
h11：
同样，h6—h11均为影响显著，通过检验，h6—h11成立。
根据路径系数计算值，5个潜变量对煤矿安全管理风险后果的直接作用路径系数分别为：0.79、0.78、0.98、0.82、0.73。对安全管理风险后果的影响直接效用排序为：安全管理能力>安全管理要素>安全管理组织>安全管理模式>安全管理监控。
同时，安全管理组织又通过安全管理能力，安全管理模式2条间接路径作用于风险后果，总路径系数等于直接影响效应的路径系数和间接路径系数之和。
式中，pi表示第i个外源潜变量对内源潜变量的作用路径系数，pij表示第i个外源潜变量通过j条路径对内源潜变量产生的效应。各级评价指标的路径系数如表3所示。
表3
安全管理组织通过一条直接路径和2条间接路径作用于煤矿安全管理风险后果，路径系数分别为0.79、0.70、0.75。综合路径系数值为：
psmo＝0.79+0.98(0.70×0.75+0.59)＝1.88
同理，依次计算出安全管理模式、安全管理要素、安全管理监控的综合路径系数值分别为：
psmm＝0.78+0.98×0.75＝1.52
psmf＝0.82+0.98×0.68＝1.37
psmc＝0.79+0.98(0.72×0.68+0.61)＝1.87
煤矿安全管理能力对煤矿安全管理风险后果的路径系数为0.98，呈直接显著效应。通过综合计算，归一化处理后，得到5个一级风险指标对风险后果的影响路径系数值为：
w＝(0.247,0.199,0.179,0.245,0.130)，
所以影响大小总排序为：煤矿安全管理组织>煤矿安全管理监控>煤矿安全管理模式>煤矿安全管理要素>煤矿安全管理能力。
所以，应用本发明的实施例，在煤矿安全管理过程中，既要注重各种风险因素对煤矿安全管理的直接影响，又要注意各种风险因素间的相互影响作用。只有充分重视各种风险因素对风险后果的影响路径及影响程度，及时采取措施，消除风险因素的影响作用，切断风险传导路径，才能将煤矿安全管理风险概率降到最低，真正实现煤矿安全的精细化与本质化管理。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。