基于组合赋权雷达图的矿井热环境评价

为科学评价矿井热环境，采用层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)、熵权和改进雷达图模型相结合的方法对矿井热环境进行综合评价。在矿井热环境评价及人体热舒适度分级标准研究成果基础上，以风温、相对湿度、风速等气候环境作为影响矿井热环境的主要因素，构建矿井热环境评价体系。将AHP和熵权法耦合以确定各评价指标权重，并基于改进的雷达图模型确定矿井热环境各评价等级的评估区间和评价对象的评估值。最后，以孟村煤矿401101采煤工作面上隅角为实例进行热环境评价，得到401101采煤工作面上隅角热环境综合评价值为0.205 0,评价等级属于“等级Ⅴ很不舒适”,评价结果与现场情况相符。基于组合赋权雷达图的矿井热环境评价模型能够准确、定量、直观地展示矿井热环境状况，可为矿井优化井下热环境提供参考。     

AHP耦合TOPSIS的煤矿安全评价模型及其应用

为客观评价煤矿安全现状,并实现对安全隐患的及时排查,建立基于层次分析法(AHP)耦合逼近理想解排序法(TOPSIS)的煤矿安全综合评价模型。首先,以事故致因理论为基础,从人、物、环境和管理等4个方面选取影响矿井安全的20个评价指标,并根据指标临界值构建安全现状级别评判标准;其次,基于AHP法确定各层指标重要度,计算得出各指标权重,同时利用TOPSIS方法计算得出样本贴近度矩阵;最后,将权重与贴近度结合,确定出矿井安全现状等级。以义马煤业某矿为例,利用AHP-TOPSIS模型计算得出矿井安全现状等级,同时根据计算结果逆序分析找出存在的安全隐患,分析结果与现场实际情况基本一致。     

基于物元分析与PCA的部队汽车分队安全评价模型

为改善部队汽车分队的安全状况,建立了基于主成分分析与BP神经网络的部队汽车分队安全评价模型。在利用层次分析法建立分队系统的安全评价指标体系的基础上,将专家作为样本,进行物元分析,两者联合确定指标权重,进而得到相对客观的评价样本。对样本提取主成分,使输入变量降维且相互独立,以提高网络训练和预测效果。结果表明,其预测精度优于不采用主成分分析的BP网络模型,且相对误差在4%以内,模型具有可行性。因此,结合了物元分析与主成分分析的BP网络耦合模型能更加客观、准确地评价和预测被评价对象的实际安全状况。     

基于模糊物元的岩溶隧道开挖稳定性评价

为准确评价岩溶隧道开挖稳定性,提出一种基于模糊物元的评价方法。首先,分析岩溶隧道开挖稳定性影响因素;然后,建立岩溶隧道开挖稳定性评价指标体系,其中评价指标权重采用层次分析法(AHP)和熵值法综合确定;最后,采用模糊物元的评价方法评价某轨道交通隧道开挖稳定性。结果表明:采用模糊物元对岩溶隧道开挖稳定性的评价结果与实际工程情况相符;该评价方法综合考虑影响开挖稳定性的各因素,并简化评价过程,使评价结果更合理。     

基于FAHP-MODM的矿井通风系统可靠性综合评价

为了提高矿井通风系统可靠性评价的准确性,结合模糊层次分析法和多目标决策理论对矿井通风系统可靠性进行综合评价。基于人-机-环-管理系统构建评价指标并确定评价策略,确定各指标主观权重和客观权重,利用线性加权法确定综合评价值并通过实例分析矿井通风系统各观测点的可靠性,对其进行优劣排序并得出可靠性等级。评价结果表明,FAHP-MODM可对矿井通风系统可靠性做出准确的评价。     

基于可拓学理论的矿山人员安全综合评价

矿山人员安全状况与矿山安全生产休戚相关。运用可拓学理论及方法,以矿山人员安全综合评价体系中的"人员"因素为例,构建了矿山人员安全评价的经典物元和节域物元,利用层次分析法确定各因素权重,进行了综合评价。该方法为矿山人员安全的多因素定量评价提供了全新的思路。     

广东省水资源可持续利用评价研究

将影响水资源可持续开发利用的主要评价指标组成模糊物元,同时各开发利用阶段作为物元的对象,以各项评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元,运用层级分析法(AHP)确定各评价指标的权重,最后计算其欧化距离相似贴近度.通过广东省水资源可持续开发利用评价验证了该分析方法的科学性和有效性.     

基于AHP-FPR模型的矿井通风系统优化方案评价

矿井通风系统优化方案的评价涉及到许多模糊的、不确定因素.从安全、技术、经济角度出发,选取15个技术指标,建立了评价指标体系.将层次分析法(AHP)与模糊模式识别(FPR)理论相结合,采用层次分析法确定指标权重,多级模糊模式识别法构造最优相对隶属度矩阵以判断样本级别,在此基础上建立了AHP-FPR评价模型.通过对平煤八矿通风系统优化改造方案的评价实例证明,该模型实用性较强,可为管理者提供决策依据.     

基于组合权重的有限空间作业风险物元评价

为了对工贸企业的有限空间作业风险情况进行准确评估,统计了2017—2020年全国有限空间事故数量和事故原因,结合人、物、环、管安全管理4因素,列举了影响有限空间作业安全的15项指标。运用物元分析法建立有限空间作业风险物元评价体系,并计算评价指标对评价等级的关联度。引入AHP(层次分析法)和熵权法分别确定各评价指标的主、客观权重,并结合欧式距离函数确定偏好系数从而计算组合权重。并使用该方法对某工贸企业有限空间作业情况进行安全等级评定,能够得出合理的评价结果。     

VW-UM模型在采场稳定性评价中的应用

为避免地下采场稳定性常权分析时容易出现"状态失衡"的问题,将变权重理论(VW)引入其中,结合未确知测度理论(UM)建立采场稳定性VW-UM评价模型。基于对采场稳定性影响最大的14项指标,计算其未确知测度(UM)函数,运用层次分析法(AHP)确定各指标常权重,再通过VW理论细化各指标权重的取值,最后根据置信度识别准则预测采场风险等级。用VW-UM模型分析新桥矿和焦家矿5个采场的稳定性,得出各采场的风险等级。实例分析表明,指标权重在常权重的基础上需根据指标值确定,这样使得分析结果的准确度比传统评价模型要高。     

基于二元语义和AHP法的矿山职业危害综合评价方法

为科学评价矿山企业职业危害风险,提出一种基于二元语义和层次分析法(AHP)的矿山职业危害风险综合评价方法。首先,在分析企业生产活动的过程和相关文献的基础上,应用相关性分析方法,优化建立地下矿山职业危害风险评价体系;其次,在分析二元语义理论的基础上,给出原始数据标准化处理方法和详细的建模步骤;最后,通过实例进行应用。实例分析结果表明:利用语言短语处理定性信息的准确性高;职业危害风险的负面因素主要为粉尘等致灾因子,通过提高作业者素质和安全管理水平可大大降低其风险。     

煤矿水害风险量化评价方法

为提高煤矿防治水管理水平,预防和消除矿井水害,在层次分析法的基础上建立中性值作为参照对象对矿井水害风险进行实时评判的方法。根据《煤矿防治水细则》建立以矿井水文地质类型、矿井涌水量标准分数、突水预兆、采掘面位置、探水结果为准则层的层次结构模型,并对各评价指标赋权。依据制定的水害风险评价指标的评分细则和监测监控数据并结合其权重得到水害评价总得分。通过总得分与中性参照分数比较得出预测结果:水害评价总得分大于中性参照分数,证明水害的威胁小,分数越高越安全;反之则水害的威胁较大,分数越低越危险,这时需要加强防治水的力度,令评价分数管控大于中性参照分数。这种方法依赖于井下监测监控数据进行量化评价,能实时、客观、全面且准确地反映煤矿水害的风险情况。     

人工神经网络在矿井多水源识别中的应用

以焦作矿区水化数据为例,选用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO2-4、HCO-36种水化离子浓度作为识别矿井水源的依据,运用Matlab软件分别建立BP神经网络与Elman神经网络的矿井多水源识别模型。应用结果表明:与静态的BP神经网络相比,在结构上增加承接层的Elman神经网络在训练和仿真中拟合能力更强,识别精度更高和泛化能力更好;矿井地下水随着地下开采与扰动具有动态性,将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于矿井多水源的识别,对准确判断突水来源和分析地下水运移规律具有一定的辅助和指导意义。     

基于博弈论组合赋权灰靶模型的煤矿安全综合评价

为了合理准确地评价煤矿安全现状,建立了基于博弈论组合赋权耦合灰靶决策的煤矿安全评价模型。运用层次分析法、熵权法和神经网络算法单独计算出各个指标的权重,再根据最优线性组合系数确定博弈论组合赋权。以河南义马煤业5组矿井安全现状为例,运用博弈论组合赋权耦合灰靶决策计算矿井偏离靶心度,同时将该模型的评价结果与层次分析法耦合灰靶决策模型、熵权灰靶决策模型和神经网络算法耦合灰靶决策模型的评价结果进行对比分析。结果表明:博弈论组合赋权耦合灰靶决策模型的评价结果与煤矿实际安全情况基本一致,且该模型相较其他模型的评价结果更加精准简便。     

残矿回采地压安全预警系统的构建方法与应用研究

为提高矿山的安全生产水平,针对地下矿山复杂环境下残矿回采过程潜在的安全问题,并基于安全系统工程的观点与粗糙集理论的属性约简功能,提出残矿回采地压安全预警系统的构成内容与构建流程,建立地压监测数据的神经网络灰色Verhulst算法组合预测模型和安全评价模型。据此,构建国内某矿山残矿回采中段的地压安全预警系统,该地压安全预警系统为本矿山的残矿回采过程提供了安全保障。残矿回采地压安全预警系统能指导矿山循序渐进的构建符合残采系统工程实际的安全预警系统。     

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BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

基于小波神经网络的瓦斯涌出量预测研究

准确地预测瓦斯涌出量对于指导矿井设计和安全生产有重要意义,而瓦斯涌出量是一个与自然因素及开采技术等多因素有关的非线性建模问题。鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,笔者提出一种既充分利用小波变换的时频局部化性质,又能结合神经网络的自学习能力的小波神经网络预测瓦斯涌出量的方法,并建立了预测模型。在此基础上,采用Delphi语言,设计了小波/BP神经网络仿真器。通过实例分析表明该方法较传统神经网络收敛迅速,预测精度高。     

基于改进AHP的地下矿突水风险评价

地下矿突水风险的有效评价是矿井水害防治与安全开采的基本前提与重要基础。为了科学有效地评价地下矿突水事故风险,在深入研究分析与归纳地下矿突水因素的基础上,构建了较为全面的矿井突水事故风险评价指标体系,体系包括7个一级指标,各一级指标有与之对应的二级指标。应用德尔菲法对各项指标进行统一打分并求平均值,对层次分析法进行改进并应用于确定各项指标的权重,然后根据风险评价模型计算出评价结果。最后,结合国内某典型矿山进行实际的应用,所得结果与实际情况一致性较好,说明该方法可以提高矿井突水风险评价的有效性与准确性,具有较好的可行性。     

金属矿山地表沉陷的可拓评价预警

针对金属矿山地表沉陷灾害的预警问题,应用可拓学理论,建立基于物元和关联函数的矿山沉陷评价预警模型。选取沉陷密度、沉陷面积率、断层密度、覆层强度指标、深厚比、下沉系数6个预警指标,划分4级预警模式。根据各指标特征建立关联函数并计算关联度,结合德尔菲-层次分析法确定指标权重。选取我国4个典型金属矿山开展模型验证,获得各矿山地表沉陷的预警等级,与矿山实际情况对比分析认为评价结果具有较好的可信度。该方法操作简单,结果直观,为金属矿山的地表沉陷预警提供了新的思路。