论文部分内容阅读
当事故发生的时候,科学合理的预防、准备、响应和恢复是抵御事故蔓延并减缓危害后果的有效、有力措施。国内关于矿井应急组织结构特征,应急响应分级技术,响应动态演化规律及应急主体行为的研究已经成为研究热点,是优化和完善应急响应机制的关键,也是提升应急演练及应急预案制定科学性的重要途径。本文通过分析总结2013-2018年中澳政府部门公开的数据和实地调研情况,对TARP-ICS(触发行动响应预案-事件指挥系统)矿井应急响应机制的适用性进行研究,得出73.7%的总体客观适用度和较强的主观适用性。提取了 TARP-ICS矿井应急组织特征,建立了矿井应急组织的复杂网络模型,并实现可视化,利用复杂网络相关理论对网络模型进行计算和分析,实现了对不同时期矿井应急组织网络的性能评价和重要性排序。提出了 TARP-ICS矿井应急响应分级标准,创建了 SOFM神经网络响应分级模型,以澳大利亚昆士兰州矿井火灾案例数据库为基础,对神经网络模型进行训练、测试和评价,计算结果证明SOFM神经网络方法可以用于TARP-ICS应急响应的分级。基于系统动力学相关理论及方法,建立了应急响应过程的系统流图和系统动力学方程,提出了构建TARP-ICS应急机制所需的作业人员撤离比例、作业人员响应比例、人均应急能力、救援能力等参数。建立了应急响应参数值测定实验平台,并对部分应急响应参数进行了测定。分析了关键参数对应急过程的影响,为应急能力建设、应急预案构建、桌面演练和救援方案推演提供依据和方法。结合ABM相关理论和方法,建立了基于TARP4级情况下,矿井火灾人员疏散ABM模型。利用Pyrosim软件求解矿井火灾区域烟气和消光系数分布,得出了烟气在火灾区域巷道的扩散情况,并通过比例为1:10的相似实验验证。通过对比分析,得出火灾烟气对整体疏散时间的影响情况,从而为相关应急预案的制定、自救装备的选型、避险设施的布置以及被困人员位置的预测提供参考。本文建立了基于TARP-ICS的矿井应急组织结构复杂网络模型,获得了矿井火灾分级神经网络预测模型,建立了矿井应急响应动力学流图和方程,揭示了矿井应急响应动态演化特征,提出了构建应急响应机制的方法和技术手段。上述成果在中国安全生产科学研究院矿山试验基地进了模拟验证,在国家矿山救援基地进了现场验证。