基于SPA-VFS耦合模型的瓦斯爆炸风险评价

为了全面客观地对煤矿瓦斯爆炸风险进行评价，本文采用三类危险源理论、事故致因理论、层次分析法、集对分析-可变模糊集耦合(Set Pair Analysis theory-Variable Fuzzy Set theory, SPA-VFS)方法，选取“人-机-环-管”4个方面共20个指标，建立了煤矿瓦斯爆炸风险评价模型，并通过实例验证该模型的可行性。实例煤矿评价结果显示，SPA-VFS耦合评价方法和置信度识别准则计算的风险评价等级均为较低风险，且与煤矿实际情况相符，具有评价结果精确、实用性强的优点。     

煤与瓦斯突出危险性的未知权重多属性综合评价模型

将集对分析理论和变异系数法相结合,构建煤层突出危险性综合评价模型。首先,模型选取煤的破坏类型、瓦斯放散初速度指标△P、煤的坚固性系数f、煤层瓦斯压力队综合指标D和综合指标K作为评价指标。其次,为避免权重赋值的主观性,采用变异系数法确定指标权重,以提高权重的客观性和适应性。然后,利用综合评价准则判断煤与瓦斯突出危险性等级。研究结果表明：采用该模型的评价结果与实际情况基本一致,从而验证了模型的合理性与可行性。     

基于熵权物元可拓模型的隧道瓦斯等级评价

为准确预测穿越煤层的隧道瓦斯等级,以有助于降低隧道施工过程中瓦斯事故的风险。通过分析国内外大量瓦斯隧道工程案例,选取地层岩性、地质构造、煤层厚度、隧道埋深、水文地质条件等5个分级指标作为隧道瓦斯等级评价指标,将熵权法引入可拓学理论中,建立熵权物元可拓模型,并应用该模型对10条穿越煤层的隧道进行瓦斯等级评价。结果表明:应用该模型得到的隧道瓦斯等级与其实际等级完全吻合,准确率达到100%。     

支持向量机法在煤与瓦斯突出分析中的应用研究

通过分析采煤工作面煤与瓦斯涌出量与地质构造指标的对应关系,应用支持向量机(SVM)方法对煤与瓦斯涌出类型及涌出量进行分析。建立两类突出识别的SVM模型、多类型突出识别的H-SVMs模型以及预测瓦斯涌出量的支持向量回归模型。研究结果表明:SVM方法能够很好地对煤与瓦斯突出模式进行识别,所建立的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型的精度高于应用BP神经网络预测精度;SVM理论基础严谨,决策函数结构简单,泛化能力强,并且决策函数中的法向量W可以反映突出模式识别的地质结构指标的权重。     

基于属性识别的高速公路交通安全评价模型

针对高速公路交通安全问题,利用属性数学中的识别理论对其进行研究。在对影响高速公路交通安全因素综合分析基础上,构建了高速公路交通安全评价的指标体系;在利用五级标度法确定评价指标权重系数的情况下,建立了基于属性识别的高速公路交通安全评价模型;评价模型根据单指标的属性测度值与多指标的综合属性测度值,利用置信度准则来识别高速公路交通安全的现状水平。应用实例表明:利用属性评价模型,可以找出影响高速公路交通安全的问题成因和限制因素,为高速公路规划和改造提供科学决策依据。     

基于AHP-TOPSIS的冲击型煤与瓦斯突出倾向性预测

为了更加合理地评价冲击型煤与瓦斯突出,采用指标临界值及分级数方式,从地应力、煤层瓦斯、煤岩物理力学性能3方面,研究冲击型煤与瓦斯突出指标等级判据;建立基于层次分析法(AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)冲击型煤与瓦斯突出倾向性等级评判模型,并用实际工程案例验证模型的合理性。研究表明:基于AHP-TOPSIS的冲击型煤与瓦斯突出预测结果为中等危险性,与实际案例评价相符;地应力条件为冲击型突出发生的主要原因,瓦斯因素次之,煤岩物理力学性能影响最小;煤岩结构、瓦斯压力、瓦斯动力现象、煤岩破坏类型及煤体坚固性系数对冲击型煤与瓦斯突出影响较大。     

基于熵权法和灰靶理论的突出危险性评价方法及其应用

煤与瓦斯突出灾害是当前威胁矿井安全生产的最为严重的动力灾害之一。以当前瓦斯突出预警指标众多、危险程度评价标准不同这一现象为背景,基于熵权法、灰靶决策理论研究和现场实践,通过优选确立突出危险性评价因子,对灰靶决策理论进行了改进,提出了利用熵权法确立评价因子权重的改进灰靶决策方法,并构建了相应的突出危险程度评价模型。同时,提出以灰靶环数对评价结果进行优劣排序,增强了评价结果的可信度和直观性。以贵州若干矿井为例,对上述方法进行了应用实践和现场验证。结果表明,改进多指标决策理论能较准确地评价煤与瓦斯突出危险程度,应用结果验证了所建模型的合理性和可行性。     

直觉模糊集TOPSIS在边坡地震稳定性评价中的应用

为准确评价岩土边坡地震稳定性,建立基于直觉模糊集逼近理想解排序(TOPSIS)法的边坡地震稳定性评价模型。首先综合考虑定量与定性指标,选取岩土体特征、新构造运动特性、坡高、坡角、年降水量、场地地震烈度等6个因素为边坡地震稳定性评价指标;然后针对定性指标与指标权重的模糊性,利用直觉模糊集对其进行表示,并结合TOPSIS构建边坡地震稳定性评价模型;最后利用模型对16处边坡地震稳定性进行评价,结果与实际相符。研究结果表明:基于直觉模糊集TOPSIS法的岩土边坡地震稳定性评价模型可用来处理指标权重和定性指标的模糊性,与突变级数法、属性数学、灰色聚类法、综合指标法、模糊因素法等方法相比,用其得到的评价结果更准确。     

基于未确知测度的矿井瓦斯防治管理体系评价

为反映煤矿瓦斯灾害防治工作的整体状态,针对煤矿瓦斯防治管理系统存在未确知信息的特点,筛选影响煤矿安全的相关因素,建立矿井瓦斯防治管理系统安全等级评价指标体系。基于未确知测度理论、方法和矿井瓦斯防治管理系统指标体系中诸多不确定性因素,运用层次分析法确定各级指标的权重值;通过计算各评价指标的未确知测度向量,建立未确知测度函数向量模型;依据置信度识别结果,最终确定矿井瓦斯防治管理系统的评价等级,并将所构建的模型应用于新疆某煤矿。实践表明,用该模型得到的评价结果与现场实际吻合。     

煤与瓦斯突出预测综合指标F临界值研究

为了更加准确的预测掘进工作面煤与瓦斯突出,防止灾害事故的发生,针对“三率”各评价指标与掘进工作面煤与瓦斯突出预测综合指标具有区间型属性特性,运用灰靶决策理论,提出了基于熵值加权法与多指标加权灰靶相耦合的决策模型。该模型引入“奖优罚劣”变换算子,对样本矩阵进行无量纲初始化处理,结合改进的熵值法确定指标权重,构建了综合指标F临界值的决策模型,将综合指标F值在200~400内以10为步长形成了21个评价方案,对综合指标F的临界值进行研究。最后,通过在章村煤矿的现场实际应用,证实了该模型的有效性与实用性。     

平煤集团煤与瓦斯突出强度预测的模糊综合评判

依据平煤集团历年煤与瓦斯突出事例的统计数据,应用7±2心理极限概念,合理选定模糊评判因素集,采用层次分析法确定各因素对突出强度的贡献度权重;采用定性数据定量化理论建立了各因素隶属于大型突出、中型突出和小型突出的隶属度;采用二级模糊综合评判方法和“加权平均型”评判数学模型,在国内外首次建立了煤与瓦斯突出强度预测模糊综合评判方法,按最大隶属度判别准则实现对突出强度的定量预测。对平煤集团91次突出事例突出强度预测验证表明,验证正确率为94 .5 % ,说明提出的煤与瓦斯突出强度预测方法在技术上是可行的,对突出矿井煤与瓦斯突出预测具有重要的指导意义。     

煤与瓦斯突出影响因素评价分析的模糊层次分析方法

采用模糊层次分析法(FAHP),建立煤与瓦斯突出模糊层次分析模型,并进行分析计算。依据模糊层次分析法,选择影响平煤集团12矿己组煤层煤与瓦斯突出的主要因素,确定各因素的权重系数,并对其进行分析、排序,最后进行综合评定煤与瓦斯突出的影响因素。结果表明:地应力D,地质构造T,煤层瓦斯压力P等是影响该矿己组煤层煤与瓦斯突出的主要因素。该FAHP的应用为制定相应的煤与瓦斯突出防治措施,提供了科学的理论依据和切合实际的评价方法。     

模糊支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的研究

模糊支持向量机(FSVM)综合了模糊理论和支持向量机(SVM)的学习理论,不仅继承了SVM在小样本情况下所具有的较强识别能力的特点,并且比SVM拥有更好的学习能力。在FSVM算法中,每个样本被赋予一个隶属度值,使得构造目标函数时不同的样本有不同的贡献,达到最大限度的消除噪声或者孤立点的效果。运用了灰色关联分析(GRA)对煤与瓦斯突出指标进行提取,引入了一个合适的模糊隶属度函数,并在此基础上提出了基于FSVM的煤与瓦斯突出预测的模型,通过实际数据的验证和其他预测方法的对比,证明了FSVM模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。最后,将FSVM和传统SVM对同一组数据进行训练,证明了FSVM相比较传统SVM拥有更高的精确度。     

地质动力区划预测煤与瓦斯突出

为了确定煤与瓦斯突出矿井的突出危险区域,威胁区域和安全区域,提出基于地质动力区划的多因素模式识别概率预测方法预测煤与瓦斯突出的新思路。以鸡西滴道矿立井为研究对象,利用地质动力区划方法确定不同尺度和级别构造运动的特征,建立板块构造学说与矿井工程实际的联系,将对矿井煤与瓦斯突出产生影响的因素为参数,采用多因素模式识别概率预测方法划分研究区域内的危险区域。研究表明该方法对煤与瓦斯突出区域预测的合理性与有效性,可以在实际工程中应用推广。     

预抽煤层瓦斯消突效果评价FTA及综合指标优选

针对预抽煤层瓦斯这一区域性防治煤与瓦斯突出措施的消突效果评价,应用事故树分析法(FTA),可根据导致预抽煤层瓦斯后发生煤与瓦斯突出事故的各种可能途径,以及各个诱导因素对事故发生的影响程度,找到可用于消突效果评价的关键因子,进一步分析出评价指标和评价方案.本文构造出了预抽煤层瓦斯后发生煤与瓦斯突出的事故树模型,通过FTA定性分析,得出了预抽煤层瓦斯消突效果评价因子的客观排序,为区域防突措施消突效果评价提供了一种新的理论方法.     

矿井煤与瓦斯突出危险性预测的模式识别研究

在查明多个突出影响因素与突出危险性之间内在联系的基础上,应用地质动力区划方法确定区域地质构造模型,并结合地应力测量方法和数值模拟,综合应用VB、VC完成模式识别系统设计和应用软件开发,在地理信息系统(GIS)支持下建立多因素模式识别模型.用多因素模式识别预测方法进行煤与瓦斯突出危险性的区域预测,划分淮南矿务局谢一矿井田的煤与瓦斯突出危险区、突出威胁区和无突出危险区,对煤与瓦斯突出危险性做出评估.     

煤与瓦斯突出预测的支持向量机(SVM)模型

基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分为无突出、小型突出、中型突出和大型突出4个等级,进而使其评判结果更为细化。以实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。通过算例分析,表明该模型的方法对煤与瓦斯突出预测的合理性与有效性,可以在实际工程中推广。     

Fisher判别法在煤与瓦斯突出危险程度预测中的应用

为了提高煤与瓦斯突出的预测精度,根据煤与瓦斯突出的综合作用假说,选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的普氏系数以及煤体破坏类型作为判别指标。利用国内典型突出矿井20个实测数据作为训练样本,建立煤与瓦斯突出危险程度预测的Fisher判别分析模型,并应用于其他待判样本的预测。结果表明:Fisher判别分析模型能够反映多因素对煤与瓦斯突出的影响,分类性能良好,误判率低,借助SPSS软件实现,具有计算简单的特点,是煤与瓦斯突出预测的一种有效方法。