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煤矿采掘作业人员情景意识可靠性影响因素分析
  • ISSN号:2095-3852
  • 期刊名称:《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》
  • 时间:0
  • 分类:X936[环境科学与工程—安全科学]
  • 作者机构:[1]太原科技大学经济与管理学院,山西太原030024, [2]太原科技大学工业与系统工程研究所,山西太原030024, [3]中北大学计算机与控制工程学院,山西太原030051
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41272374); 教育部人文社会科学青年基金项目(15YJC630012); 山西省自然科学青年基金项目(2015021098); 太原科技大学研究生创新基金项目(20151033)
中文摘要:

为研究煤矿采掘作业人员情景意识(SA)的主要影响因素,以煤矿操作规程为依据,分别构建感知、理解、预测的贝叶斯网络模型,并利用层次分析法、语义数字概率估计法及三角模糊法等方法确定节点的条件概率分布。然后,利用串联系统的可靠性向量法对SA可靠性进行定量分析与比较,从而得到影响煤矿作业人员SA可靠性的主要因素。结果表明:培训是影响感知、理解的主要因素,而心智模式是影响预测的主要原因。心智模式对于整个SA串联系统的影响最大,个人素质和经验次之,然后是培训。该模型可以为煤矿领域个体作业人员SA可靠性研究提供支持。

英文摘要:

To explore the main factors influencing the situation awareness of coal mine excavator,the Bayesian network model of situation awareness is established which is coalesced by three sub-models: perception,comprehension and projection based on the coal mining operation procedures. Then,the Analytic Hierarchy Process( AHP),verbal-numerical probability method and triangle fuzzy are combined to elicit the conditional probability of the Bayesian network model. Furthermore,the reliability vector method of series system is used to quantitative analysis the main factors that affect the reliability of SA for coal mining operators. The results show that training is the most important factor that influences the perception and comprehension; mental model is the main factor influencing the projection. The mental model is most important factor that impacts the entire SA series system for coal mine operators,the second most important is personal qualities and experience,and the third is training. The model can provide support for the research of SA reliability of individual workers in the field of coal mine.

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期刊信息
  • 《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:武汉理工大学
  • 主编:程森成
  • 地址:湖北武汉洪山区珞狮路205号东院学报
  • 邮编:430070
  • 邮箱:xuebao@whut.edu.cn
  • 电话:027-87859055 87658078
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-3852
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1825/TP
  • 邮发代号:38-91
  • 获奖情况:
  • 第三届中国高校优秀科技期刊奖,教育部优秀科技期刊二等奖,全国机械行业优秀期刊三等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊
  • 被引量:11385