基于贝叶斯判别准则的地下矿山开采安全评价法

借助贝叶斯判别明显的统计优势,全面考虑矿山安全生产自身实际特点与标准规范,选取23项矿山安全危险源作为评价因子,建立矿山地下开采安全评价的贝叶斯判别分析(BDA)模型。以18组地下矿山的特征参数值作为学习样本集进行训练和检验,利用训练好的BDA模型对其余4组测试集样本进行测试,预测结果与实际情况一致。研究结果表明,BDA回判估计误判率为0,判别性能稳健可靠,对评价地下矿山安全管理现状及水平的方法进行了验证和补充。     

基于Fisher判别法的金属矿山投资风险评价

传统的金属矿山投资风险评价方法具有程序复杂、推理速度慢、精度较低等问题。根据金属矿山投资实际情况,综合考虑投资的地质、生产、市场、社会和管理风险,应用Fisher判别理论,选取13项投资风险评价指标作为判别因子,建立金属矿山投资风险评价的Fisher判别分析(FDA)模型。将定量化处理后的18组金属矿山投资风险实际数据作为训练样本并进行回判估计检验,误判率为0。将4组未参加训练的数据作为预测样本输入模型测试,预测结果与矿山实际投资风险情况相符。结果表明,该模型回代估计的误判率低,预测精度高,可为金属矿山投资风险评价提供一条新的途径。     

煤巷围岩分类的Bayes判别分析法

选用影响煤巷围岩分类的主要6项指标作为Bayes判别分析模型的判别因子,以15组煤巷围岩实测数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应的线性判别函数,并利用回代估计方法对训练后的判别模型进行检验,其回判估计的误判率为0。利用该模型对3组煤巷围岩实测数据情况进行识别,其结果与实际情况完全一致,并与神经网络和支持向量机的预测结果进行对比。结果表明：Bayes判别分析法判别能力强,交叉确认估计的误判率低,是解决煤巷围岩分类的一种有效方法。     

基于Fisher方法的滑坡稳定性预测

采用Fisher判别分析法,将影响滑坡失稳的外形特征、滑面特征等4项内在因素和河流作用、暴雨强度等5项外在因素作为判别因子,建立基于Fisher理论的滑坡稳定性预测的判别分析模型。以国内典型滑坡工程发生失稳的实测资料作为学习样本进行训练,建立相应线性判别函数对待判样本进行预测。研究结果表明,Fisher判别分析模型预测性能良好,预测精度高,回判估计的误判率为零,是滑坡稳定性预测的一种有效方法,可以在实际工程中应用。     

边坡稳定性预测的Fisher判别分析模型

将Fisher判别分析法应用于边坡稳定性预测问题中,建立了边坡稳定性预测的Fisher判别分析模型,选取岩石重度、粘聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力6项指标作为Fisher判别分析模型的判别因子,以边坡工程实测数据作为学习样本进行训练,建立相应的判别函数对待判样本进行分类。研究结果表明Fisher判别分析模型分类性能良好,预测精度高,回判估计的误判率很低,是边坡稳定性预测的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。     

冲击地压危险性等级预测的Fisher判别分析方法

应用统计学理论并结合工程实际,选取影响冲击地压的主要因素如煤厚、倾角、埋深、构造情况、倾角变化、煤厚变化、瓦斯浓度、顶板管理、卸压、响煤炮声作为判别因子,建立冲击地压危险性分级预测的Fisher判别分析模型(FDA)。利用重庆砚石台煤矿23组实测数据作为学习样本进行训练和检验,建立相应线性判别函数并利用回代估计方法进行回检,误判率为0。利用该模型其他12组现场数据作为预测样本进行测试,预测结果与实际情况吻合较好。     

用Fisher判别法评价矿井通风系统安全可靠性

针对传统的通风系统安全可靠性评价方法存在的问题,应用统计学理论并结合对矿井通风系统经济性、安全性的要求,选取16项矿井通风系统评价指标作为判别因子,建立矿井通风系统安全可靠性的Fisher判别分析(FDA)模型.以15组具体数据作为学习样本进行训练和检验,建立相应线性判别函数并利用回代估计方法进行回检,误判率为0;并对3组检测样本进行评判,识别率100%.此外利用该模型对3个实际生产矿井通风系统测定数据作为预测样本进行测试,预测结果与实际情况吻合较好,并与神经网络结果一致.研究结果说明:该模型在研究矿井通风系统的安全可靠性中具有较高的可信度,从而为评价矿井通风系统的安全可靠性探索了一条新思路.     

基于统计学方法的矿山工程岩体质量评价方法

通过运用统计学方法,提出一种适用于矿山工程岩体质量分级的综合评价方法。首先,分析多元统计分析方法在矿山工程岩体质量评价中的可行性;其次,选取矿山工程岩体质量等级评价指标,随机选取20组矿山观测数据作为训练样本构建岩体质量评价的统计学模型,并进行回判检验,误判率为5%;最后,随机选取10组矿山数据作为待检验样本,运用模型进行岩体质量评价。结果表明,模型的判别结果与实际情况吻合较好,准确率为90%。研究方法为矿山工程岩体质量分级评价提供了一种新的途径。     

爆破振动特征参量预测的非线性模型及应用

选取最大段药量、总药量、水平距离、高差、前排抵抗线、预裂缝穿透率、完整性系数、测点与最小抵抗线方向夹角、炸药爆速9个因素为判别指标, 基于非线性分析方法支持向量机理论建立了预测爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间等的爆破振动特征参量预测模型。将该方法应用到大冶有色铜绿山矿露天采场爆破振动对砌体结构破坏效应预测问题中, 对现场实测的93组数据进行训练和检验, 用另外15组现场数据作为预测样本进行测试, 预测结果与实测情况吻合较好。研究表明, 该方法回判估计的误判率低, 判别性能良好, 是爆破振动对砌体结构破坏效应预测的一种有效新方法, 可以在实际工程中进行推广应用。     

矿区立井井筒非采动破裂的距离判别分析预测法

将距离判别分析方法应用于矿区立井井筒非采动破裂的预测问题中，建立了井筒非采动破裂的距离判别分析模型.选用表土层厚度、底含厚度、底含水位速降、井筒外径、井壁厚度和井筒投入使用时间6项指标作为距离判别分析模型的判别因子，以历史上工程实测数据作为学习样本进行训练，建立相应判别函数对工程实例进行预测.研究结果表明,距离判别分析模型分类性能良好，预测精度高，回判估计的误判率很低.     

急倾斜煤层顶煤可放性分类预测的Fisher判别分析模型及应用

基于Fisher判别理论建立了急倾斜煤层项煤可放性分类的Fisher判别分析模型.选取老顶、直接顶、底板、瓦斯、采深、倾角、煤层厚度、坚固性系数、夹矸等9项指标作为Fisher判别分析模型的分类判别指标.利用国内矿区急倾斜煤层可放性分类实例数据作为训练样本进行训练,建立顶煤可放性分类的Fisher判别分析模型,求得判别函数.用建立的模型对5个矿山的急倾斜煤层顶煤可放性进行分类预测,结果与实际情况符合良好.     

急倾斜煤层顶煤可放性分类预测的Fisher判别分析模型及应用

基于Fisher判别理论建立了急倾斜煤层顶煤可放性分类的Fisher判别分析模型.选取老顶、直接顶、底板、瓦斯、采深、倾角、煤层厚度、坚固性系数、夹矸等9项指标作为Fisher判别分析模型的分类判别指标.利用国内矿区急倾斜煤层可放性分类实例数据作为训练样本进行训练,建立顶煤可放性分类的Fisher判别分析模型,求得判别函数.用建立的模型对5个矿山的急倾斜煤层顶煤可放性进行分类预测,结果与实际情况符合良好.     

基于Fisher判别分析的冲击地压危险性等级预测

针对矿井中发生的冲击地压危险性分级问题,应用因子分析和Fisher判别分析理论,选取煤层厚度、煤层倾角、埋深、构造情况、煤层倾角变化、煤层厚度变化、瓦斯浓度、顶板管理、卸压、响煤炮声为影响因素,分析影响因素之间的相关性,对相关性较强的因素进行因子分析,提取恰当的公共因子,进而建立基于因子分析的冲击地压危险性等级Fisher判别分析（FDA）模型。利用四川砚石台煤矿23组实测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法检验模型的有效性,回判的误判率为0。将另外未参加训练的12组煤矿动力现象数据作为测试样本,对其危险性等级进行预测,并与传统的Fisher判别方法进行对比。结果表明,经过对样本因子分析后,指标个数减少,相关性降低,可以有效预测冲击地压的危险性等级,用该模型所得到的预测结果的误判率为0。     

基于功效系数法的采空区稳定性判别方法研究

矿石开采后遗留下的采空区,对矿山而言始终是一种安全隐患,采空区的稳定与否关系到矿山的生产安全。本文根据矿山的实际情况,选取了5个最能充分反映采空区特征的参数作为评价指标,并基于变异系数法的客观性以及功效系数法的简单高效性,提出一种功效系数法采空区稳定性判别模型,并结合数值分析方法对某矿山7个采空区稳定性进行了判别与对比论证。结果表明:模型的判别结果与数值模拟的结果基本一致,所提出的采空区稳定性判别方法计算简单快速,能较为准确的对采空区的稳定性进行评价,为矿山采空区治理和稳定性评价提供较为科学的依据,判别方法对井下矿山的安全生产具有较好的指导作用。     

陕北侏罗纪煤田风化基岩富水性Fisher模型预测方法

侏罗系风化基岩含水层是陕北侏罗纪煤田矿井涌突水水害的重要来源之一,科学预测其富水性是矿井防治水急需解决的重要问题。针对风化基岩富水性预测问题,以神府矿区红柳林井田为例,总结了风化基岩的发育特征及其富水性影响因素,选取风化基岩地层时代、厚度、风化程度和岩性组合4个因素作为评判指标,利用钻孔实测单位涌水量和各指标数据,建立了风化基岩含水层富水性类型的Fisher判别分析模型,可对无抽水试验资料钻孔的风化基岩富水性类型进行预测。研究表明,基于Fisher判别分析模型进行风化基岩富水性预测是可行的,为风化基岩富水性科学预测提供了一种新方法。     

基于多元统计分析的矿井突水水源Fisher识别及混合模型

综合运用多元统计分析技术、Fisher判别分析理论和混合计算理论,依据含水层地下水组分数据,分别建立河南焦作矿区突水水源的Fisher识别模型和混合模型,并分别对它们进行验证。结果表明：因子分析能有效建立识别模型训练水样;突水水源Fisher识别模型对混合程度较低地下水判别精度较高,利用回代估计法所得到的误判率小,具有较强的涌水水源判别能力;混合模型能有效确定地下水混合程度,δ18O的预测值与实测值偏差总体上低于10%,应用混合模型还能进行水文地球化学质量平衡模拟。     

基于AHP-风险矩阵法的矿山职业危害风险评估

地下矿山职业危害风险评估是一项复杂且综合性较强的工作,它既要结合地下矿山安全生产的特点,又要全面客观地反映职业危害因素的构成。将层次分析法与风险矩阵评估方法相结合,构建了地下矿职业危害风险评估的模型,从各层次分项指标和总体角度表征矿山企业职业危害状况。实例表明,该方法能将定性与定量相结合,适用于地下矿山的职业危害风险评估。     

基于AHP的煤炭自燃火灾危险性安全评价研究

煤炭自然发火是井下常见的自然灾害之一,预防采煤工作面的自燃火灾是煤矿安全生产的重要工作。文章基于AHP的理论基础,考虑影响葛亭煤矿采煤工作面安全性的指标因素,建立了采煤工作面煤炭自燃安全评价指标体系,并对其进行了综合评价。根据评价结果提出了预防措施,从而为矿井防火的安全管理和安全生产提供了理论依据。     

地下突水隐患识别与风险预测的改进D-S算法

针对地下矿突水因素的不确定性与时空的随机性,主要应用改进D-S算法开展地下矿突水隐患识别与风险预测,以期为地下矿突水隐患识别和水灾预测与防治等提供有效的理论依据。在考虑地质突水因素的同时,更加注重在生产管理中的人为因素。通过采用专家打分法获取各突水因素的基本概率赋值(BPA),基于改进D-S算法,构建识别框架Ω={突水、临界、不突水、不确定},建立以富水性系数、隔水层系数、水压系数、构造系数、矿压系数、勘探系数、开采系数、预防管理系数为证据体的突水融合决策模型。最后,通过国内某典型矿山进行实际应用,结果与实际情况基本一致,说明所建立的预测模型是可行的。