煤炭企业市场风险预警指标体系研究

 本文从对市场风险的界定和市场风险国内外研究现状的研究入手,通过对我国煤炭消费需要结构和影响煤炭需求的促进因素和制约因素的分析,结合我国煤炭企业市场风险特征,设立我国煤炭企业市场风险的预警指标体系,为大中型煤炭企业识别和防范市场风险提供参照依据。     

基于改进的WBS-RBS与FHAP方法的煤炭企业管理信息化项目建设关键风险识别

煤炭企业管理信息化项目建设涉及范围广,风险因素比较多,结合煤炭企业管理信息化项目建设特点,对传统的WBS-RBS方法进行改进,构建WBS-RBS与管理相关方组合矩阵,可以系统识别企业管理信息化项目建设过程中的风险因素及管理相关方,在此基础上进一步构建煤炭企业管理信息化项目建设关键风险识别模型,通过FHAP方法对煤炭企业管理信息化项目建设关键风险进行识别,并确定其在煤炭管理信息化项目建设阶段的权重分布情况及管理相关方,从而提升管理信息化项目建设风险管理的针对性和有效性。     

国有煤炭企业全面风险特征分析与内涵界定

随着宏观经济结构的变化,煤炭工业遇到了严峻的挑战,尤其是国有煤炭企业面临着更为复杂的风险情景。针对国有煤炭企业全面风险管理问题,探讨"全面风险"的特征和内涵界定,是研究煤炭企业全面风险管理所面临的首要问题。为此,对国有煤炭企业全面风险特征和内涵进行了讨论,在回顾煤炭企业风险研究的基础上,运用比较法、诠释法等分析了国有煤炭企业全面风险的重要特征:生产安全风险特征、资产运营风险特征、社会责任风险特征以及风险交互传染特征,并在此基础上提出国有煤炭企业全面风险内涵模型,该模型指出国有煤炭企业全面风险的主要诱因中某一方面出现的局部风险,可能发生相互作用、进而演化形成全面风险。     

大中型煤炭企业R&D投资效率评价

利用中国大中型煤炭企业技术创新(R&D)投入样本,构建了我国大中型煤炭企业R&D投资效率输入指标和输出指标评价体系,通过数据包络分析方法,对我国大中型煤炭企业R&D投资效率进行测算评价。研究结果发现,2009年～2016年我国大中型煤炭企业R&D投资效率处于较高水平,但仍有提升空间,并据此提出相关建议,以期对煤炭企业的后期发展能做出相应贡献。     

煤炭企业内部控制对财务风险的影响研究

采用多元线性回归模型对43家深沪两市煤炭企业内部控制各要素进行研究,提出内部控制对财务风险影响的8个研究假设,并检验内部控制对财务风险的影响,结果说明:对于我国煤炭上市公司而言,监控、控制活动、风险应对、风险评估、事项识别,以及目标设定越有效,企业的财务风险越小,对煤炭企业防范财务风险具有重要的现实意义。     

基于DEA模型的我国煤炭企业技术创新效率研究

利用DEA模型对2001-2011年我国煤炭企业技术创新效率的相对有效性进行了测算和比较,利用SPSS分析输入输出指标间的独立性并利用因子分析法将具有关联性的输入指标合并为大中型煤炭企业技术创新综合输入指标。结果表明,近年来我国煤炭企业技术创新效率较高,其中2001年、2003年最有效;未来我国煤炭企业在科研院所数量、科研人数、科研经费等技术创新投入方面还有一定的增加空间。     

煤炭企业风险多级模糊综合评价方法的研究

根据相关的法律法规和技术标准,结合煤炭企业的实际情况,建立了煤炭开采自然风险、安全管理风险、安全技术风险和市场风险4个一级指标、21个二级指标和142三级指标组成的煤炭企业风险评价指标体系.采用层次分析法确定煤炭企业风险评价指标的权重,并建立了煤炭企业多级模糊综合风险评价模型,确定煤炭企业的风险等级.     

基于安全投入水平的煤矿安全预警指标及模型构建

通过实际调研,分别搜集安全状况不同的煤炭企业数据,建立基本的安全预警指标体系,通过对样本数据进行K-S检验,得出样本的总体规律;通过两独立样本Mann-Whitney检验初步筛选出反映煤矿安全状况具有显著差异的指标;通过主成分因子分析方法,得出影响煤矿安全的指标,形成最终的预警指标。最后,构建Logistic预警模型,对煤炭企业安全建立预警机制,从而为煤炭企业安全提供预警警示和控制。     

基于熵理论的我国煤炭企业国际化风险评估研究

文章首次将熵理论引入我国煤炭企业国际化风险的评估研究中。基于我国煤炭企业国际化风险辨识理论框架,通过对煤炭企业国际化路径、发展阶段和面临风险的系统性分析,建立了我国煤炭企业国际化风险指标体系,结合实地调研、问卷调查等方法对风险指标进行赋值。在此基础上,利用熵权分析法对我国煤炭企业的国际化风险进行评估分析,完成煤炭企业国际化风险评估由定性到定量的研究,旨在为我国煤炭企业的国际化发展提供一些经验借鉴。     

基于效率与公平的国有煤炭企业公司治理变革探析

对国有煤炭企业公司治理变革的主要问题进行了辨析和总结.基于对我国不同历史阶段下效率与公平特征的认识,阐明了我国国有煤炭企业公司治理变革的效率与公平内涵,进一步提出了国有煤炭企业变革的双因素模型,说明了建设效率与公平并重的国有煤炭企业公司治理模式是我们在新的历史阶段的必然选择.     

大型煤制甲醇项目动态经济风险预测模型的构建研究

 本文根据大型煤制甲醇项目的风险特性,确定了影响煤制甲醇项目动态收益的主要风险因素——煤炭价格和甲醇价格,建立了预测煤炭价格和甲醇价格的数学模型,并对建立的模型进行验证,旨在为投资企业提供一个可靠性较高的风险评估依据,做出合理的投资决策。     

基于三维图像特征的矸石含煤率在线检测方法

矸石含煤率是选煤生产的关键指标之一,目前还不能在线检测。因此,提出一种基于机器视觉和粒子群支持向量机的新方法来检测矸石含煤率。首先将采集到的矸石胶带上的单目图像进行分割,识别出属于煤和矸石类别的各个区域。从各区域中提取出尺寸特征参数和密度特征参数,分别得到煤和矸石的特征参数,再将矸石的特征参数除以煤的特征参数,得到样本图片的二维特征参数。同时在胶带上采集双目图像,获取图像的高度信息,计算高度比三维图像特征,通过计算Pearson相关系数筛选出八个最优特征,最后利用支持向量机预测矸石含煤率并通过粒子群优化算法对模型进行优化。建立平面特征模型与三维特征模型,对比分析两个模型的预测结果,三维特征模型的性能明显优于平面特征模型,平均相对误差为7.57%。     

债务风险约束下的页岩气投资收益研究

美国页岩气的发展得益于高油气价格,在此背景下,美国页岩气公司通过大量借款来扩大生产。在高油价时期,页岩气产业的高负债经营得以维持,随着油气价格下跌,债务风险开始显现,债务已经成为制约页岩气发展的重要因素。在评价方法上,基于Stine模型,量化了债务风险水平,并在此基础上构建了投资收益模型,以此来分析不同类型的页岩气公司在债务约束下的投资收益。在参数选择上选择了32家页岩气公司为样本,选取最近七年的财务报表数据来量化债务风险,同时调研了页岩气开发成本、页岩气区块储量、页岩气区块历史产量、单井产量特征以及融资成本等内容。经过分析发现,在目前较低的天然气价格水平下,美国大型页岩气公司更容易存活下来,中型公司将面临严重的挑战,小型公司很可能被市场所淘汰。如果气价长期维持在该价格水平,页岩气产业很可能从以中小型公司为主体的市场结构向以大型公司为主体的市场结构转变。     

基于JSP的煤炭运销管理系统设计

在煤炭企业的信息化设计中,煤炭运销管理系统的建设和开发是十分重要的一个环节。运销主要是负责企业生产煤炭的运输和销售,涉及到企业中的运输部门和销售部门。由于煤炭企业产量大,仓储容量有限,所以一旦运销环节出现问题,那企业将承受巨大的损失。文章将分析煤炭企业现有运销管理系统的一些缺陷,提出基于JSP技术开发煤炭运销管理系统的设计方案,对煤炭企业信息化建设中运销管理系统的开发具有现实的操作意义。     

基于突变理论的煤与瓦斯突出危险性预测的研究

将突变理论引入到煤与瓦斯突出危险性预测的研究中,进行了将突变理论和模糊数学结合的突变级数法进行突出预测的研究,从而构建了煤与瓦斯突出危险性预测的评价模型.基于突变理论的煤与瓦斯突出危险性的预测研究,综合考虑了不同指标对突出危险性的影响程度,通过实例分析计算表明,该方法预测结果能较好地与实际相吻合.     

煤与瓦斯突出预测敏感指标及其临界值研究进展

煤与瓦斯突出预测是突出煤层2个"四位一体"综合防突措施的关键环节,对确定突出预测敏感指标及其临界值具有重要意义。以往突出预测敏感指标及临界值的确定,包括地应力指标和瓦斯指标,是通过现场反复测试、试验确定的;而现今的突出防治管理模式不支持这种方法,故只能采取实验室试验研究,主要是针对瓦斯相关指标的研究,结合部分现场验证来确定。选取大隆矿12煤、芦岭矿8煤、祁南矿3煤、朱仙庄矿10煤、童亭矿7煤和新景3煤等6个煤样,煤种涉及中等变质程度的气肥煤到高等变质程度的无烟煤,试验研究了各煤样瓦斯压力P与瓦斯含量W,瓦斯压力P与钻屑瓦斯解吸指标K_1和Δh_2,以及钻屑瓦斯解吸指标K_1与Δh_2之间的关系规律。结果表明:突出预测的瓦斯指标之间具有单值对应关系,但各煤样的这种对应关系是变化的,国家相关标准给出的突出预测指标建议临界值之间并不对应,也不能完全反映煤层的实际突出危险性与突出严重程度,不同变质程度煤层很难存在统一的临界值;应用煤层瓦斯相关指标之间的对应关系,结合突出煤层的实际,如始突深度、突出动力现象、钻孔动力现象等,可间接确定突出预测敏感指标的临界值。同时,未来精细化的突出防治对突出预测敏感指标有更高的要求,进一步研究的方向应包含反映地应力状况、小构造影响下煤层赋存、预测煤层潜在突出强度的指标,以及适应突出灾害差异性的新突出预测方法及措施效果检验方法。     

煤炭企业内部物资配送模式选择研究

文章结合煤炭企业的实际情况,以降低配送成本的角度研究其内部物资配送模式的选择问题。综合考虑输送成本和时间成本建立成本模型,分析比较煤炭企业主流的2种配送模式—自营配送模式和供应商配送模式。依照物资的特点及煤炭企业对其的需求程度,制定配送模式的选择标准,为煤炭企业内部物资配送模式的选择提供科学合理的决策参考。     

煤与瓦斯突出预测的SOFM模型及应用

煤与瓦斯突出是煤矿生产活动中常见的一种动力灾害之一,其危险性等级评价是煤矿安全生产的必要前提和保证。文章综合考虑煤与瓦斯突出发生的地应力、瓦斯和煤的物理力学性质等条件,选取地质破坏程度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及开采深度作为煤与瓦斯突出危险性预测的评价指标。基于此,文章借签一种自组织特征映射(SOFM)神经网络,建立煤与瓦斯突出危险性预测的SOFM神经网络模型,将SOFM神经网络模型应用于国内26个典型矿井的煤与瓦斯突出危险性预测。研究表明,SOFM神经网络模型预测效果较好,其正判率为92.31%。说明该模型可为小样本、多指标的煤与瓦斯突出预测提供一种新的思路。     

基于PSO-LSSVM的矿井冲击地压分级预测研究

为准确预测煤矿冲击地压灾害,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)预测方法,即冲击地压分级预测的PSO-LSSVM方法。该方法综合考虑煤矿开采深度、地质构造、煤的坚固性系数、最大主应力、煤层倾角变化、煤厚变化、顶板岩层厚度、开采工艺、顶板和底板岩石强度共10项指标因素,构建冲击地压预测指标体系。利用PSO搜索方法对LSSVM模型的核参数σ和惩罚因子f快速寻优,再将优化参数输入LSSVM模型中,构建基于PSO-LSSVM方法的冲击地压危险性分级预测方法,并进行工作面实例预测。研究结果表明:与其他预测方法相比,PSO-LSSVM方法具有计算效率高、准确性高、操作简便等特点,现场应用效果良好。     

基于鲸鱼算法优化支持向量机的露天煤矿边坡稳定性预测

边坡的稳定性对露天矿山的安全影响重大，为了快速地对露天煤矿边坡稳定状态进行判断，提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化支持向量机(SVM)的露天煤矿边坡稳定性预测模型，该方法使用WOA对SVM模型的惩罚系数及核函数参数的取值进行了优化，解决了SVM模型的初始参数值选取困难的缺点。利用WOA优化后的SVM模型对收集到的边坡数据进行预测，并与RF、BP、SVM模型的预测结果进行对比。结果表明，WOA优化后的SVM模型具有更高的预测精度，该模型对确定露天煤矿边坡稳定状态有一定的参考价值。