贵州煤矿瓦斯突出事故统计分析及风险评估流程模型研究

本研究针对贵州省2013-2024年煤矿瓦斯突出事故开展多维度统计分析，结合熵权法-G1法构建风险评估流程模型。研究人员通过事故等级、地域分布、时间特征等维度揭示周期性规律（3-4年波动周期），识别设备风险因子（权重0.265）为最关键影响因素，提出包含机械化改造、超前探测等四方面防控对策，为深部开采条件下的瓦斯灾害防控提供科学依据。

　　

贵州作为我国南方重要产煤省份，煤矿瓦斯突出事故长期威胁安全生产。尽管近年防控力度加大，但随着开采深度增加，这类"煤矿第一杀手"仍呈现周期性爆发特征——轻则造成人员窒息，重则引发爆炸摧毁矿井。2013-2024年间，贵州省平均每年发生1.75起事故，造成14.92人死亡，其中六盘水地区单次事故平均致死人数高达12.67人，防控形势严峻。

贵州大学联合六盘水师范学院的研究团队在《Scientific Reports》发表最新成果，通过系统动力学方法揭示了瓦斯突出事故的内在规律。研究首先建立包含人员、设备、环境、管理4个一级指标和18个二级指标的风险评估体系，采用熵权法-G1法组合赋权，构建包含21个反馈回路的流程模型。关键技术包括：1）基于12年事故数据的时空分布统计；2）结合专家评分的组合权重计算；3）Vensim-PLE软件的系统动力学仿真。

事故统计特征

时间维度显示3月为事故高发期（占全年24.02%），2月、9月零事故；地域分析表明毕节市事故数最多（42.86%），六盘水市死亡率最高；等级统计发现重大事故虽仅占33.33%，但致死量达55.87%。

风险评估模型

设备风险子系统影响最大（变化率5.70%），其中智能监控系统配置度（权重0.327）是关键；人员风险次之（5.30%），安全管理人员能力（权重0.319）是核心；环境风险中井下工程布局（权重0.258）最敏感。

防控对策

研究提出四维体系：1）强化安全培训与人才建设；2）推进煤矿机械化改造（如引入Deepseek AI技术）；3）以超前探测为核心的地质保障措施；4）落实安全生产主体责任。特别指出2018年梓木嘎煤矿事故暴露的虚假参数报告问题，强调监管数据真实性。

该研究首次将系统动力学应用于贵州瓦斯突出风险评估，揭示设备因素的主导影响颠覆了传统"重管理轻技术"的认知。提出的组合赋权方法解决了主观权重（G1法）与客观权重（熵权法）的融合难题，为西南地区高瓦斯矿井的风险预警提供了量化工具。随着开采深度每年增加10-25米，这套动态评估模型对预防深部开采诱发的复合型瓦斯灾害具有重要实践价值。