我国煤炭开采是一个高风险的行业。煤矿事故灾害严重,给国家和人民带来了巨大的生命和财产损失。在煤矿各类事故中,瓦斯事故危害最为严重,一直被认为是煤矿生产的“头号杀手”。作为一个复杂的社会技术系统,导致煤矿瓦斯事故发生的各类影响因素众多,事故致因及条件发生的不确定性对瓦斯事故的管控带来了困难。本文从概率推理角度对导致煤矿瓦斯事故发生的不确定性因素、条件以及概率变化进行分析,运用概率图模型和情景分析方法进行研究,深入挖掘煤矿瓦斯事故潜在规律,研究新形势下煤矿瓦斯事故的管控对策。研究内容主要包含如下几个方面:(1)论文从历史的角度对我国煤矿事故总体概况进行分析,阐述了我国自建国以来各阶段煤矿事故的发生特点、变化趋势及原因,重点从多维度对瓦斯事故特征进行了统计剖析,指出瓦斯事故在事故类型、矿井类型、发生地域、发生时间等属性中所表现的特点及原因;结合当前煤矿安全形势和趋势,指出瓦斯事故在环境、人员、装备和管理方面存在的问题。从分析结果来看,瓦斯事故具有灾害后果的严重性、地域分布的广泛性、发生时间的随机性等不确定性特点。致因要素的动态变化和不确定性给煤矿安全管理带来了难度。在煤矿安全投入和管理资源有限的情况下,需要充分利用数据信息研究瓦斯事故致因及条件的不确定性,从而改善传统安全管理模式,提高事故管控的针对性。(2)论文以煤矿系统在生产过程中瓦斯事故发生的不确定性作为研究对象,根据瓦斯事故发生的物理机理,结合事故致因分类模型进行研究。首先,运用事故树方法从大量最新瓦斯事故案例中探究人员、机器、环境、管理等方面导致事故发生的内外部因素及其之间的逻辑条件,建立瓦斯事故致因条件依赖模型,明确事故发生的主要因素;其次,运用收集的案例数据采用机器学习和专家经验相结合的方法构建具有煤矿瓦斯事故特征的贝叶斯网络模型,并进行模型有效性的验证;最后,基于瓦斯事故概率图模型进行事故推理,找到煤矿瓦斯事故发生的最大致因链和敏感性因素排序。通过确定不同因素影响下的事故节点的后验概率,进而有效地确定瓦斯事故发生的概率;根据瓦斯事故发生的最大致因链,可以快速找到导致瓦斯事故的因果链;对事故因果链上的敏感性因素进行分级管控,可以有效降低事故发生的概率。分析结果表明:瓦斯事故发生的随机性规律可以从概率角度进行认知。贝叶斯网络较传统事故分析方法,在复杂不确定性问题的表达和推理方面具有优势,将贝叶斯网络运用到瓦斯事故不确定性研究中,构建瓦斯事故特征的贝叶斯网络模型,能够有效融合瓦斯事故先验知识和当前信息,实现基于概率推理的瓦斯事故风险预判和致因分析,为事故的有效防治与管控明确重点和途径。(3)为了将构建的瓦斯事故贝叶斯网络模型应用到事故分析和预防中,本文依据条件变化和煤矿生产可能出现的情况建立情景。结合瓦斯事故特征,本文提出了基于“煤矿特性-影响因素-因素状态-事件”的瓦斯事故情景网络模型(CFSE),并进行概率情景分析,以此确定了区别于传统方式的瓦斯事故管控流程,并从决策层、管理层和操作层提出了融合贝叶斯思想的瓦斯事故管控策略。分析结果表明:通过构建瓦斯事故情景网络模型,可以确定事故预防中所对应的每个情景,在任何一个情景下,借助贝叶斯网络研究在不同情景条件下事故发生的概率。在瓦斯管控策略中,本文提出基于概率推理和情景分析的瓦斯事故管控模式。充分利用瓦斯事故贝叶斯网络的推理和信息更新机制,建立瓦斯事故概率推理预警平台,细化瓦斯事故危险源的可能性度量,充分感知系统致因要素及条件的变化,从全局的角度进行决策和判断进而采取针对性的措施提高管控效果。综上所述,本文研究以数据为驱动,基于贝叶斯网络和情景分析等理论,通过概率推理方法定量研究瓦斯事故的不确定性,系统提出不同情景条件下瓦斯事故的管控策略,以提高我国瓦斯事故管控的针对性和有效性,最大程度上遏制我国瓦斯事故的发生。该论文有图63幅,表32个,参考文献201篇。