唐山市岩溶塌陷安全评价

岩溶塌陷是一种对城市建设构成很大威胁的地质灾害 ,安全评价的关键是找到各种影响因素与岩溶塌陷的关联关系。笔者通过分析岩溶塌陷的成因模式与主要影响因素 ,依据唐山市的具体情况 ,研究了唐山市岩溶塌陷的评价因素 ;应用人工神经网络方法 ,根据已知的第四系厚度、地下水位埋深和水位标高数据 ,建立了岩溶塌陷安全性评价数学模型 ;进而预测了唐山市岩溶塌陷危险性分布。根据安全性评价数学模型计算的结果 ,对城市规划工作提出了几点建议。     

采空区危险性评价的集对模型

为了快速准确的评价采空区危险性,针对影响采空区失稳的各种非线性指标,运用熵权法和集对分析理论建立了采空区危险性评价模型。选取岩体结构、地质构造等14个指标作为评价指标体系,基于集对理论与模糊数学方法对采空区危险性评价指标与相应指标标准建立集对联系度表达式,并用熵权法确定各指标的客观权重,依照置信规则法进行等级判定,最后得出采空区危险性的评价结果。将建立的模型评价广东省大宝山矿区12个采空区的危险性,并与其它评价方法结果和实际情况进行了对比。研究结果表明,集对模型简单实用,准确性高,该方法可作为采空区危险性评价的一种辅助方法。     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。     

矿区岩溶地表塌陷神经网络预测模型研究

针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采集并分析某岩溶矿区大量岩溶地表塌陷历史数据,应用Matlab神经网络工具箱,采用构建的矿区岩溶地表塌陷BP神经网络预测模型,对上述矿区岩溶地表塌陷区域分布情况进行非线性预测。研究结果表明,采用训练的神经网络预测模型可以实现对矿区岩溶地表塌陷危险性的合理预测。     

城市埋地燃气管道危险性SPA-Markov链评价预测模型

为对城市埋地燃气管道系统危险性进行动态评价及预测,为管理者提供更客观的、可靠的管理依据,将集对分析(SPA)理论和马尔科夫链相结合用于城市埋地燃气系统的动态评价中。针对城市埋地燃气管道系统存在不确定性和动态变化的特点,提出集状态评价和预测分析于一体的城市埋地燃气系统动态危险性评价预测方法。该方法利用SPA的多元联系数对系统的危险等级进行划分,运用马尔科夫链的遍历性,并将结果与集对势相结合,预测城市埋地燃气管道系统最终的危险水平。     

基于熵权法和物元分析的采空区危险性评价研究

为了更精确合理地评价采空区危险性,针对采空区危险性评价中涉及的各因素复杂性和不相容性特点,运用熵权法与物元分析建立采空区危险性评价模型。从地质条件和工程实际出发,考虑采空区稳定性的14项影响因素,基于多指标优化融合的思想,通过物元变换建立采空区危险性评价的物元体系,计算评价指标对评价等级的关联度,引入熵权法确定评价指标的权重,然后根据采空区危险性对评价等级的关联度确定采空区危险性等级。将该方法用于评价湖南冷水江锡矿山8个采空区的危险性,得出其危险性等级分别为Ⅲ级、Ⅲ级、Ⅲ级、Ⅱ级、Ⅱ级、Ⅱ级、Ⅳ级和Ⅳ级,该评价结果与实际情况相符。     

基于未确知测度理论的煤层底板突水危险性评价

运用未确知测度理论,建立煤矿奥灰岩岩溶水类底板突水评价模型。选取煤层底板的地质构造(断裂构造密度、褶皱、断层导水性、岩体的裂隙发育情况)、水文地质条件(水压、含水性、岩溶含水层发育情况、强水源补给情况)、底板隔水层条件(隔水层厚度、岩石力学强度以及隔水岩层的完整性)、开采条件(采厚和采深)4个一级指标、13项二级指标作为未确知测度模型的判别指标;根据指标值的类型采用定量或定性的方法对其进行分级和赋值,建立评判集,进而构建单指标测度函数。将13个突水评价指标值代入单指标测度函数计算得到单指标测度评价矩阵。利用信息熵理论获得各判别指标的权重,依照置信度识别准则进行等级判定,最后得出煤层底板突水危险性评价结果。利用该方法对肥城矿区14个地质块段的煤层底板突水危险性进行评价,结果表明,该评价结果与矿山实际情况相符。     

基于集对分析法的煤矿危险性评价

煤矿危险性评价包含因素较多导致评价是一个比较复杂的过程,评价方法已经成为一个关键问题。讨论了集对分析相关理论,并将集对分析引入煤矿危险性评价中,建立了煤矿危险性评价指标体系,针对不考虑煤矿评价指标权重与考虑指标权重两种情况,通过联系度与集对势综合判断煤矿危险性态势,并对某煤矿的危险性进行评价,在不考虑指标权重与考虑指标权重两种情况下均处于"一般安全"等级,但后者的安全等级程度更低,两种情况的态势均属于微同势,也说明了该煤矿存在安全隐患,需要采取相关的安全措施并加强安全管理,该方法为煤矿危险性评价提供了一条新的方法和手段。     

矿区疏干诱发岩溶塌陷特征分析及预测

针对某矿山疏干诱发岩溶塌陷的现状,分析其塌陷分布特征。提出6个影响塌陷的控制参数。采用相关分析方法量化各控制参数对塌陷的影响。相关性分析结果表明,塌陷的主要影响因素是第4系土层厚度、水位变幅及岩溶含水层渗透系数,其中岩溶含水层渗透系数对塌陷的影响最显著。应用Logistic回归方法,建立岩溶塌陷预测模型。划分出矿区塌陷危险区的具体空间位置,共有3个区域:高危区(渗透系数大于5 m/d);危险区(渗透系数为2.5～5 m/d);活跃区(渗透系数小于2.5 m/d)。     

预测冲击地压危险性等级R型因子Fisher判别

为提高小样本预测冲击地压危险性等级精度,提出一种R型因子分析Fisher判别的预测模型。以砚石台煤矿为例,利用R型因子分析处理冲击地压危险性评价指标,提取原有指标特征信息,用少量主因子代替原有评价指标,定性分析冲击地压危险性等级;采用Fisher判别法分析R型因子分析处理结果,确定评价集与不同危险等级冲击地压的距离,并回判训练集,提高判断矩阵精确度;再根据判断矩阵预测冲击地压危险性等级。结果表明:该模型可弱化指标间的相互影响,明显提高小样本预测准确度。     

煤矿瓦斯爆炸危险性的灰类-IAHP评价

为评价煤矿瓦斯爆炸的危险性,建立区间层次分析法(IAHP)与灰色理论相结合的方法。以阳泉一矿、二矿、三矿的5个工作面为实例,对包括人、机、环境、管理4个方面20个致灾因素构成的综合评价指标体系,以不安全、较不安全、一般安全、较安全、安全5个等级为评价标准进行评价;采用IAHP建立一级、二级两两比较矩阵,根据区间特征根法(IEM)确定指标体系的权重矩阵,运用改进的中心点型三角白化权函数求解各评价指标所属灰类的灰色评价矩阵及其聚类系数,保证各指标灰色聚类系数之和严格为1,将权重矩阵与灰色评价矩阵相乘,以取得分排序第一的等级为最终的瓦斯爆炸危险性评价结果。结果表明,5个工作面的瓦斯爆炸危险性等级均为较安全,与实际相符,表明该评价方法有效。     

GRA-SPA熵权决策模型在冲击地压风险评价中的应用

为量化评价冲击地压风险,运用灰色关联(GRA)和集对分析(SPA)相关理论,构建基于GRA-SPA的熵权(EW)多属性决策模型。将各指标与危险等级通过建立集对,确定联系式,计算绝对关联度及综合联系度;采用EW法确定各指标权重,构建最佳和最差方案同一度矩阵,得到综合评价集,确定评判等级;选取某典型煤矿的5个工作面,评价各工作面的冲击地压风险。结果表明:该模型综合考虑评价对象各指标因子的同一性、差异性和对立性,将联系度系数量化,并通过EW多属性决策凸显评价对象的差异性。     

基于NRS-ACPSO-SVM的冲击地压危险性预测模型

为快速、准确地预测冲击地压危险性,提出基于NRS-ACPSO-SVM的冲击地压危险性预测模型。首先,在综合分析冲击地压危险性影响因素的基础上,以重庆砚石台煤矿为例,选取煤层厚度、倾角、埋深等10个影响因素作为冲击地压危险性的特征指标;然后,基于邻域粗糙集(NRS)理论对特征指标进行降维,提取出影响冲击地压危险性的关键属性构成约简集;最后,为避免支持向量机(SVM)模型受惩罚因子C和核函数参数σ随机性影响,采用自适应混沌粒子群算法(ACPSO)优化SVM模型参数,将约简集作为ACPSO-SVM模型的输入进行训练,利用训练好的ACPSO-SVM模型预测样本,并对比其他模型的预测结果。研究表明:NRS能有效地约简属性,简化模型结构,模型预测精度与运行效率均有明显提高;利用ACPSO优化SVM模型能避免结果陷入局部极值,提高收敛速度及预测精度,用该模型可有效地预测冲击地压危险性等级,其预测错误率为0。     

多元联系数的集对分析法在城市燃气埋地管道系统危险性评价中的应用

城市燃气埋地管道系统中存在诸多不确定因素,集对分析是处理不确定性问题的系统分析方法,它将系统中确定与不确定因素作为一个整体进行处理。针对多元联系数集对分析评价方法存在的不足,讨论其使用条件,运用集对分析的多元联系数对系统的危险等级进行划分。为了减轻评价者的主观影响,根据评价专家的综合素质,对评价专家进行权重赋值。最后将评价结果与集对势相结合对系统的危险性进行综合分析,使得评价结果更符合系统的发展变化特点。     

基于云模型的SPA模型在石化装置危险性评价中的应用

针对现有石化装置危险性评价模型未能充分反映评价指标模糊性和随机性的不足,提出了一种基于云模型的SPA模型,用于石化装置的危险性评价。首先利用云模型中的逆向云发生器计算云权重Wcloud=(Ex,En,He)。然后将云权重应用于五元联系数的集对分析中,进行综合评判可以得到综合评价云模型。通过MATLAB编程将其与标准评语云模型进行比较,确定评价对象的危险等级。结果表明,该模型对石化生产装置的危险性评价能够充分体现评价指标的随机性与模糊性,评价结果更为符合实际。     

集对分析在山区农村公路路侧危险等级评价中的应用

为反映山区农村公路危险性的实际情况,筛选影响交通安全的相关因素,建立山区农村公路路侧危险等级评价体系。基于集对分析(SPA)方法,引入能够体现系统确定性与不确定性的同异反联系度(IDC)的计算公式,并建立山区农村公路路侧危险等级评价的集对分析模型(SPAM)。模型从3个层次阐明评价过程中SPA的具体意义,并将多指标表示成一个能从总体上衡量道路危险性的n元联系数。用层次分析法(AHP)确定指标权重,从主观和客观两方面定量计算山区农村公路危险程度。承德某山区农村公路的模型应用实例表明:SPAM模型充分利用研究问题所包含的不确定性信息,将辩证认识与定量描述有机结合起来,是山区农村公路复杂系统综合评价的一种新方法。     

基于偏序集的采空区塌陷危险性评价研究

针对采空区塌陷危险性评价方法中的赋权争议问题,基于偏序集理论提出偏序集评价模型。首先阐明评价指标并确定其分级标准;然后应用偏序集评价模型得到Hasse图,并通过图展现的层集信息判别采空区塌陷危险程度;最后应用该模型对大宝山矿11个采空区的塌陷程度进行判别,评价结果准确合理。研究结果表明:该模型避免了以往研究中的赋权争议问题,克服了样本量不足致使模型无法应用的问题,而且能够应用更多的赋权方法识别排序的稳定程度,体现出样本间的分层信息。     

基于AGA-BP神经网络的采空区危险性评价

针对采空区危险性评价的影响因素众多且关系复杂的特点,提出了基于AGA-BP神经网络算法评价采空区危险性。将岩体结构、地质构造、岩石抗压强度等13个影响因子作为神经网络输入,采空区危险性等级作为输出,建立一个采空区危险性评价的BP神经网络模型;采用自适应遗传算法(AGA)对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优,将寻优结果回代入网络中进行训练并预测得出采空区危险性等级;利用其它智能算法与该预测结果做出比较,以验证AGA-BP算法的有效性及优越性。结果表明:该算法的优化效果明显,同时在训练时间与预测精度上较其它智能算法有突出的优势,是一种在采空区危险性评价方面值得推广的新方法。     

人工电磁辐射源固有危险性指数法评价研究

在总结现有安全评价方法基础上,结合电磁辐射中对污染危害有影响的因素建立了电磁辐射源固有危险性评价的指数法评判模型.在该模型里,就电磁辐射源固有危险性评判的评价指标与等级选取、评价指标标准以及权重确定等进行了研究.     

基于网络分析和联系熵的煤与瓦斯突出预测研究

以煤与瓦斯突出预控为目的,将网络分析法和联系熵理论相耦合,建立了煤与瓦斯突出预测的ANP-CE模型。该模型运用网络分析法建立了煤与瓦斯突出预测指标网络模型并计算预测指标权重分布,划分了突出危险性等级及其相应的指标临界值,确定了各危险等级的联系熵范围。结合工程实例,预测结果与工程实际情况相符,表明了该预测模型在计算预测指标权重分布和煤与瓦斯突出危险性预测上具有可行性和合理性,为煤与瓦斯突出预测方法提供了一种新的途径。