属性测度理论及其在煤与瓦斯突出危险性评判中的应用

对属性测度理论进行优化,并将其用于煤与瓦斯突出危险性的评判。选取开采深度、瓦斯压力、解吸速度、煤层强度和节理裂隙发育程度作为煤层突出危险性的评判因子,建立了属性测度评判模型。将其用于评判12个样本煤层的突出危险性并将结论与实际情况作了对比分析,该法的准确率达91.67%。     

煤与瓦斯突出预测的Bayes-逐步判别分析模型及应用

为提高煤与瓦斯突出预测的准确性,基于判别分析理论,通过逐步判别法筛选出瓦斯放散初速度、瓦斯压力、软分层厚度3个煤与瓦斯突出敏感指标作为突出判别因子,将煤与瓦斯突出危险性分为4个等级作为Bayes判别分析的4个正态总体,建立了煤与瓦斯突出预测的Bayes-逐步判别分析模型。利用该判别模型对20个煤与瓦斯突出实例进行训练学习得出相应的判别函数,用回代估计的方法进行逐一验证,其误判率为0。将建立的判别模型应用于8个突出实例进行判别预测,其结果与实际情况完全吻合。     

基于灰靶决策模型的煤与瓦斯突出可能性评价

基于灰色系统理论,建立多指标加权灰靶突出可能性决策模型,对矿井煤与瓦斯突出的可能性进行量化评价。根据10组煤与瓦斯突出危险区域测点数据与预测煤层突出危险性单项指标临界值的靶心距的大小,对矿井突出可能性大小进行评价,并进行了突出可能性等级划分。应用该模型对花宝沟煤矿煤与瓦斯突出的可能性进行评价,评价结果是靶心距距离较大,可能性小,不易发生突出,评价结果与实际情况一致。说明应用多指标加权灰靶突出可能性决策模型对矿井进行煤与瓦斯突出危险性评价是可行的。     

未确知测度理论在煤与瓦斯突出评价中的应用研究

针对煤与瓦斯突出危险性评价中存在诸多不确定性因素的问题,为提高煤矿安全生产管理水平,通过对影响煤与瓦斯突出危险性因素的研究,综合信息熵和未确知测度理论方法建立了煤与瓦斯突出危险性评价模型。根据渣渡矿区5个煤与瓦斯突出矿井实际主要影响因素,选取煤层开采深度等8个影响因子作为未确知测度模型的判别指标,并依据实测数据建立各个评价指标的未确知测度函数,通过信息熵计算各指标权重,最后采用置信度识别准则对5个煤与瓦斯突出矿井进行等级判定,为煤与瓦斯突出危险性研究提供了一种新的方法。     

煤与瓦斯突出预测的距离判别分析法及应用

将距离判别分析法应用在煤与瓦斯突出预测中,建立煤与瓦斯突出预测的距离判别分析模型.选取瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度等5项影响突出的主要指标作为距离判别分析模型的判别因子,以我国典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本进行训练,建立相应判别函数,经过训练后的模型回判估计的误差率为零.利用该模型对云南恩洪煤矿突出实例进行预测,结果与实际情况完全符合.研究结果表明,距离判别分析模型识别性能良好,预测精度高,在研究煤与瓦斯突出预测中具有良好的实用性和有效性.     

基于优度评价法的煤与瓦斯突出危险性评价

为了对煤与瓦斯突出的危险性进行综合评价,同时避免评价主观性强和各指标间的不相容问题。首先从地应力、瓦斯潜能以及煤的物理性质3个方面出发,针对桐梓某煤矿的3个煤层,选择了影响煤与瓦斯突出危险性的12个指标,将类间标准差法与可拓优度评价相结合建立评价模型;其次根据可拓学方法构建煤与瓦斯突出危险性的物元模型;再次通过可拓优度评价法对物元模型进行求解,同时运用类间标准差法进行权系数的计算,从而得出3个煤层危险性的优度排序,最后与基于熵权的TOPSIS法的结果进行比较。结果表明,该方法客观、明确、计算简单、实用性强。     

基于熵权-可拓理论的煤与瓦斯突出危险性分析

为准确分析煤与瓦斯突出危险性,运用熵权-可拓理论对其进行了预测分析。结合煤与瓦斯突出机理和相关研究成果,选取煤层埋深、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤层坚固性系数和煤层地质构造复杂程度等5个主要影响因素作为煤与瓦斯突出危险性分析的物元特征。建立了物元特征的经典域和节域,采用信息熵理论计算特征权重和关联度,基于综合隶属度,依照可拓识别准则判定煤层突出危险性等级。为检验熵权-可拓方法的可靠度,将其对12个矿山煤层的突出危险性进行评判并将结论与实际情况作了对比。结果表明,该法的准确率达91.67%。     

AHP-GT耦合模型下煤与瓦斯突出危险性评价北大核心

为了更有效地预测煤与瓦斯突出危险性,考虑煤层瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、煤的破坏类型和煤层孔隙率5个因素,结合层次分析法(AHP)与灰靶决策模型(GT)建立了煤与瓦斯突出危险评价模型,并通过贵州省的大良田煤矿(DLT)、清河煤矿(QH)、耳海煤矿(EH)、顺发煤矿(SF)、青松煤矿(QS)进行实例验证。结果表明:煤的坚固性系数对煤与瓦斯突出的影响最大,孔隙率对煤与瓦斯突出的影响最小;EH煤矿和SF煤矿属于小的突出危险,DLT煤矿和QS煤矿属于一般突出危险,QH煤矿属于大的突出危险,评价结果与实际情况相符。     

面向政府监管的煤与瓦斯突出事故风险评价模型研究

煤与瓦斯突出事故风险是政府重点监管与防范对象，现有煤与瓦斯突出事故风险评价主要面向煤矿企业，缺乏面向政府监管的瓦斯突出事故风险评判模型。基于适时可采集的瓦斯监测数据和煤矿采掘基础数据，采用层次分析法，从动态指标和准静态指标2方面建立了矿井煤与瓦斯突出事故风险评价模型。动态指标方面从监测点瓦斯浓度数理变化特征揭示瓦斯浓度超限风险，静态指标方面从原始煤层突出危险性和采掘因素评价各采掘工作面表征煤与瓦斯突出风险，并基于监察执法结果样本数据，采用Logistic回归模型和层次分析法确定各指标的权重。最后依托事故风险分析平台，将本模型应用到实际监管监察中。应用结果表明，该模型评判结果符合实际情况，可以为精准执法提供支撑。     

基于熵权突变理论的煤与瓦斯突出危险性评价

针对煤与瓦斯突出的不确定性和非线性的特点,为了精细化突出的预测工作,提出了基于熵权法和突变理论相结合的煤与瓦斯突出危险性评价方法。以贵州高山煤矿7~#煤层为研究对象,通过对突出机理的研究,建立煤与瓦斯突出危险性评价指标体系,从地质因素和非地质因素分析致灾因素的相对重要度,并通过工程实例验证其合理性。结果表明,在矿方实测数据的基础上,运用该评价方法得到7~#煤层总突变隶属度为0.852,突出危险性表现为较强危险性,煤体破坏类型、构造复杂程度、煤层有效孔隙率及最大瓦斯放散初速度是该煤层安全性较低的主要原因,模型计算的突出总突变隶属值与矿方实际情况及鉴定报告有良好的一致性,能很好的给煤与瓦斯突出的安全评价提供理论指导。     

煤与瓦斯突出预测PCA—距离判别法研究

将主成分分析与距离判别法应用于煤与瓦斯突出预测中,建立了煤与瓦斯突出预测的PCA-距离判别法模型。通过PCA法提取煤与瓦斯突出影响因素的主成分,选取贡献率大于85%的3个主成分指标来代替原有的8个指标,同时确定这3个主成分为距离判别分析法的输入参数。以平宝公司试验工作面的17组原始数据为学习样本,5组原始数据为预测样本,对该方法进行了检验,预测结果与实际符合,可以作为煤与瓦斯突出预测的一种新方法。     

煤与瓦斯突出危险性评价的集对分析方法

针对煤与瓦斯突出机理的复杂性,利用集对原理改进了层次分析法获取指标权重的局限性,建立了煤与瓦斯突出危险性评价的集对模型,并提出了相应的判别规则,最后选用瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、构造复杂度与垂深作为评价指标体系对评价模型进行了验证。研究结果表明,集对分析模型计算简单、结果准确,不仅可以得到具体的评价等级,定量评价矿井煤与瓦斯突出的危险性,而且还可以得到各等级的概率值,是一种有效的煤与瓦斯突出危险性评价方法。     

智能加权灰靶决策模型在煤与瓦斯突出危险评价中的应用

为了提高煤与瓦斯突出预测的准确性,并将突出强度与可能突出的危险程度进行量化,更有针对性地指导现场防突工作,基于灰色系统理论,提出煤与瓦斯突出危险性评价的智能加权灰靶决策模型的新方法。模型中将4个突出单项指标临界值作为灰靶临界值,并作为一致效果测度函数的正负分界点(即零点),充分考虑目标效果值中靶和脱靶两种不同情形,对应突出强度和可能突出的危险程度,将突出危险性进行量化,实现了定性与定量相结合的预测,并分别划分突出强度等级及突出可能性程度等级,使预测结果更直观、更准确。评价结果表明,该方法对矿井进行煤与瓦斯突出危险程度的评价是可行的。     

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.     

煤层突出危险性的属性综合评价模型研究

针对目前煤层突出危险性程度难以准确判定的难题,基于属性数学理论和方法,建立了煤层突出危险性的属性综合评价模型。模型选用煤层瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、煤体破坏类型、综合指标D值和K值等6项指标作为煤层突出危险性的评价指标;应用属性数学理论,构造了各项指标的属性测度函数,定义了单指标属性测度和综合属性测度的计算方法;采用相似数和相似权的方法客观给各项指标赋权,用置信度准则进行属性识别,给出评价结果。通过贵州盘县的煤矿突出实例对模型进行了验证,结果表明该模型的评价结果与实际情况基本一致,可应用于煤层的突出危险性评价中。     

杨柳煤矿9煤层煤与瓦斯突出危险性评估

目前矿井突出危险性评估暂未制定相关行业标准,根据突出危险性单项指标法、煤层瓦斯含量、瓦斯压力对杨柳煤矿9煤层煤与瓦斯突出危险性进行评估,并对9煤层进行突出危险性区域预测,评估及预测结果具有对杨柳煤矿瓦斯治理指导作用。     

基于Fisher-逐步判别法的煤与瓦斯突出预测

为准确、可靠地对煤与瓦斯突出进行预测,基于Fisher判别分析理论,建立了煤与瓦斯突出预测的Fisher判别模型。通过逐步判别分析法筛选出瓦斯放散初速度、瓦斯压力和埋深3个煤与瓦斯突出敏感指标作为突出判别因子,利用所构建的判别模型对20组煤与瓦斯突出实例数据进行训练学习得出相应的判别函数,用回代估计的方法进行逐一验证,误判率仅为5%。将建立的判别模型应用于10组突出实例进行判别预测,判别正确率达100%。结果表明:Fisher-逐步判别分析模型稳定性好,判别准确度高,是一种十分有效的煤与瓦斯突出预测方法。     

煤层突出危险性的组合赋权属性综合评价模型

为准确判识煤层的煤与瓦斯突出危险程度,便于突出矿井的分级管理,重点研究了突出危险评价指标和指标权重赋值方法,基于属性数学理论建立煤层突出危险性的组合赋权综合评价模型。模型选用瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的破坏类型、坚固性系数、埋深比及煤厚变异系数6项指标构成评价指标体系,采用乘法集成法组合层次分析法和相似系数法进行指标赋权,借助属性评价模型对石壕煤矿M8煤层进行突出危险性评价。研究表明:M8煤层瓦斯压力及瓦斯放散初速度严重超标,瓦斯抽采钻孔出现强烈喷孔现象,判定该矿属于强突出矿井。     

鹤壁八矿二_1煤层煤与瓦斯突出危险性预测

基于地质动力区划、区域地应力场测量和模拟研究成果、瓦斯地质研究成果、分析研究成果、地质勘探成果,提取有关信息进行综合评判分析,应用多因素模式识别概率预测方法对影响突出的诸因素进行模式度量,对鹤壁八矿二1煤层煤与瓦斯突出的危险性做出分类,划分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,得出包括影响因素评价的煤与瓦斯突出危险性的定量综合判据,为开采二1煤层防治突出采取有针对性的措施提供了技术支撑。     

基于PCA-Fisher判别分析模型的煤与瓦斯突出危险等级预测方法研究

为了提高煤与瓦斯突出预测精度,选取瓦斯含量、瓦斯压力、瓦斯放散初速度等11个因素作为判别指标,将煤与瓦斯突出强度分为无突出、小型突出、中型突出、大型突出4个等级。利用贵州黔西北煤矿资料中的28组数据作为训练学习样本,建立了煤与瓦斯突出危险等级预测的PCA-Fisher判别分析模型,再利用资料中其余6组数据作为预测样本,对该模型进行检验和应用,并与BP神经网络模型和Fisher判别模型的判别结果进行比较。结果表明:PCA-Fisher判别模型具有更高的准确性和可靠性,可以对煤与瓦斯突出危险等级进行有效预测。