煤层底板突水评价的新型实用方法Ⅱ——脆弱性指数法

为解决煤层底板突水预测预报评价的难题，在煤层底板突水主控指标体系建立的基础上，应用多源信息集成理论，论述了地理信息系统与人工神经网络法或证据权法或Logistic回归法或层次分析法的耦合方法的基本原理、过程和工作程序，提出了煤层底板突水预测预报评价的脆弱性指数法.     

基于模糊聚类分析和模糊模式识别的煤层底板突水区域预测

借助于模糊理论与技术可以较客观地实现煤层底板突水预测中模糊信息与模糊关系的正确表达与处理,综合考虑突水影响因素,提出了采用模糊聚类分析与模糊模式识别相结合的预测方法。首先采用模糊聚类分析对底板突水的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式,然后对待测样本进行模糊模式识别,以此来预测待测样本的底板突水危险程度。此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性,提高了预测结果的准确程度。     

基于层次分析法和D-S证据理论的底板突水风险评估方法

为对煤层底板突水风险性进行评估,首先利用层次分析法获得权重向量;基于D-S证据理论的基本合成法则与权重向量,对合成法则进行修正,建立底板突水风险评估模型;通过专家评分获得指标层各影响因素风险信任度概率分布,以此作为D-S合成的证据源,基于修正后的合成法则,对证据源从指标层到准则层再到目标层进行证据融合,得到风险评估结果。     

基于断裂构造分维与突水系数法的底板突水预测

该文选取滕南矿区为研究对象,运用分形理论对矿井的断裂构造的复杂程度进行了定量评价,得到了研究区的断裂分维特征并分析了其对突水危险性的影响。运用信息融合的方法将断裂构造分维与突水系数法相融合,对煤层底板突水进行危险性评价,并对矿井底板突水的危险区域进行分区与预测。得到了更加符合实际的突水危险性综合分区图,对制定煤层开采时的底板水防治措施具有一定指导意义。     

煤层底板突水量的距离判别分析预测方法

为了从理论上对煤层底板突水问题进行分析,选取对底板突水影响最大的有无含水层、水压、隔水层厚度、底板采动破坏深度及断层落差等作为基本判别因子,选取国内15个有代表性的采煤工作面底板突水资料作为训练样本,利用距离判别分析理论,建立了煤层底板突水量预测的距离判别分析模型.用所建立的模型对4个待检验的底板突水案例进行了分析,与实际情况吻合良好,计算结果与最小二乘支持向量机(SVM)、人工神经网络（ANN）等方法所得到的结果一致或更好.     

基于突变理论的煤层底板突水危险性评价

针对煤矿底板突水的不确定、非线性特征,引入多层次、多准则的突变理论,在对滕北矿区16煤层底板突水危险性评价指标体系分析的基础上,基于突变理论的突变级数法,对评价指标进行多层次分解,利用突变理论与多相模糊统计方法相结合产生突变隶属函数,由归一化公式进行综合突变级数计算,建立底板突水评价模型,共完成矿区9个地段的突水危险性评价。实践证明该模型能够减少数据处理的复杂性,避免人为确定权重的主观性,为煤层底板突水危险性评价提供了新的思路。     

基于改进AHP法与模糊可变集理论的煤层底板突水危险性评价

针对平顶山十三矿煤层底板突水灾害控制因素的模糊性,选取水文地质、地质构造、煤层开采条件作为评价矿区煤层底板突水的指标体系。利用分形理论对地质构造进行量化,应用改进层次分析法计算指标权重,基于模糊可变集理论对煤层底板突水危险进行识别。研究表明:十三矿构造复杂类型占42.6%,分形维数均值为1.36。己一、己二采区底板突水特征值均低于3.0,属于无突水危险区,与实际情况吻合;己三采区突水特征值在3.5～4.5之间,属于突水高危险区;己四采区突水特征值在2.5～3.5之间,属于中等突水危险区。可见,本文通过融合改进层次分析法与模糊可变集理论,使得矿井底板突水危险的评估结果准确性得到有效提高,从而为矿井底板突水危险性可靠评价提供新的理论支持。     

煤层底板突水评价的新型实用方法Ⅳ:基于GIS的AHP型脆弱性指数法应用

为解决煤层底板突水预测预报评价难题,在煤层底板突水主控指标体系和脆弱性指数法提出的基础上,以开滦东欢坨矿北部采区煤层底板突水为研究对象,应用新提出的基于GIS的ANN型脆弱性指数法,在详细分析矿区水文地质条件和底板突水规律基础上,确定了6个影响煤层底板突水的主控因素;应用GIS强大的数据管理和空间分析功能,建立了煤层底板突水6个主控因素的子专题图和复合叠加图;应用AHP方法确定了各主控因素在突水过程中的权重贡献,建立了基于GIS的AHP型煤层底板突水脆弱性评价模型.根据计算所得的突水脆弱性指数统计直方图,分析确定了底板突水脆弱性分区阈值,最终提出煤层底板突水脆弱性区划方案.     

多模型融合评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性

在我国华北型石炭—二叠系煤田中,煤层底板灰岩岩溶突水现象尤为突出。为准确地评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性,防治煤矿水害事故,实现承压水体上煤层安全开采。基于未知测度-集对分析理论,选用含水层厚度、单位涌水量、充水含水层渗透性、水压、断层影响因子、含水层厚度、含水层岩性组合特征以及底板破坏深度8个指标评价煤层底板灰岩岩溶突水危险性。采用有序二元比较量化法和区间数模糊决策矩阵EA-TOPSIS排序模型分别确定煤层底板灰岩岩溶突水主控因素权重。在此基础之上,基于冲突证据理论将二者进行耦合,得到煤层底板灰岩岩溶突水主控因素组合权重,保证了对动态模型指标相对重要性的有效评价。基于未知测度-集对分析理论,构建单指标直线型未知测度函数及非直线型未知测度函数,并以新汶煤田煤层开采为例,将30个监测点处实测的8个指标值代入,建立多指标综合测度矩阵。引入"置信度"评价准则判定样本数据X_i所属的危险性等级。并通过集对分析,进一步表征新汶煤田煤层开采过程中煤层底板灰岩岩溶突水风险总体态势。研究表明,评价结果与矿山实际情况相吻合。在此基础之上,依据搜集的大量华北煤矿突水案例,以其中典型的15个为例,将建立的模型推广到整个华北煤田底板突水危险性的评价。通过与矿井实际突水情况对比可以发现,模型确定的矿井突水危险性等级与实际相吻合,表明该模型对于评价整个华北煤田底板灰岩岩溶突水危险性具有一定的适宜性。     

煤层底板突水危险性评价的FDAHP-TOPSIS模型

针对我国华北型煤田煤层开采过程中严峻的底板突水问题,考虑多因糽影响煤层底板突水的发生,提出采用模糊德尔菲层次分析法(FDAHP)与逼近理想解排序法(TOPSIS)的基本理论建立煤层底板突水风险评价模型.以山东新汶煤田良庄井田与孙村井田11煤层底板奥灰突水危险性评价为例,选取断层强度指数、断层端点与尖灭点密度、含水层水压、含水层富水性、隔水层厚度、脆性岩比率、底板破坏深度等7个主控因糽作为决策指标,对11煤层底板突水的危险性进行评价,利用FDAHP法科学分配权重向量,进而结合TOPSIS法分析研究区突水的最安全解和最危险解并计算突水风险系数,建立底板突水风险评价模型,利用开采实例验证模型的可靠性并确定分区阈值.研究结果表明:在井田的东北部突水风险系数较高,发生突水可能性较大;在井田的西南部突水风险系数较低,发生突水的可能性较小.基于FDAHP与TOPSIS的煤层底板突水风险评价结果与工程实践相吻合,预测效果较好.     

基于模糊-支持向量机的煤层底板突水危险性评价

提出将模糊理论中的隶属度与支持向量机相结合的模糊-支持向量机模型,用于对煤层底板突水危险性的评价。在对肥城煤层底板突水危险性评价指标体系分析的基础上,通过对肥城矿区10个地段的样本数据训练确定最优的模型参数,并对4个测试样本进行了突水危险性评价。实验表明：该模型能够减少样本数据处理的复杂性,较好地解决小样本、非线性问题,为煤层底板突水危险性的评价提供了一种新方法。     

西部生态脆弱矿区矿井突水溃沙危险性分区

以榆神府矿区为例,开展了以多因素融合为基础的突水溃沙评价研究。在突水溃沙机理分析的基础上讨论了突水溃沙灾害形成的影响因子,选取沙层厚度、含水层富水性、有效隔水层厚度和采动空间等作为研究榆神府矿区突水溃沙的关键因素,编制了无量纲图,采用熵权法确定了各因素的权重,在GIS平台下构建了基于多因素融合技术的榆神府矿区突水 溃沙评价模型,以此为基础对榆神府矿区突水溃沙危险性进行综合分区,经验证,评价结果较为合理,说明构建的评价模型适用于榆神府矿区突水溃沙危险性评价。     

底板突水影响因素评价新方法——无量纲信息融合法

为解决煤层底板突水影响因素影响程度的定量评价问题,在多源信息复合的基础上,提出评价突水影响因素影响程度的新方法--无量纲信息融合法.以南屯煤矿为例,在详细分析矿区水文地质资料的基础上,评价了底板突水影响因素,并进行了下组煤开采突水危险性分区评价;应用无量纲信息融合法,对影响因素给出了定量评价,确定了其影响程度.评价结果,为矿区下组煤开采底板突水评价提供有力依据,并对其他各矿区底板突水评价具有重要的指导意义.     

基于Fisher判别法的煤层底板突水预测模型及其应用

选取地质构造、水文地质特征、底板隔水层特征和开采活动4个大类13个因子作为底板突水的判识指标,以近年来发生的典型煤矿底板突水案例作为学习样本,依据Fisher判别分析法,建立了煤层底板突水预测的距离判别分析模型。结果表明,该模型预测结果与实际情况一致,采用回代估计法所得的误判率很小。因此,选取4个大类13个因子来反映煤矿底板突水状况和应用Fisher判别法预测煤矿底板突水具有良好的实用性和有效性。     

基于未确知测度理论的煤矿底板突水量预测

通过对煤矿底板突水影响因素的分析,选取地质构造、底板采动破坏深度、水压、底板隔水层4个主要影响因素作为判别指标,利用未确知测度理论,建立煤矿底板突水量预测模型。利用14个有代表性的采煤工作面底板突水资料作为训练样本,以样本均值为聚类中心,采用信息熵理论确定各判别指标的权重,通过计算样本的多指标综合测度,根据最小未确知测度距离原理判断样本所属类别,进而对底板突水量进行预测。用所建立的突水预测模型对4个待检验样本进行预测,将预测结果与实际结果做了比较,所得结果完全一致,表明基于未确知测度理论的煤矿底板突水量预测方法具有较好的实用性和有效性。     

基于遗传-支持向量回归的煤层底板突水量预测研究

针对煤层底板突水问题的小样本、非线性特点,采用支持向量回归算法对突水量进行预测,避免了定性分析的局限性。利用遗传算法全局搜索能力的优势,提出了基于遗传算法的支持向量回归参数寻优方法,并建立煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型。该模型首先通过遗传算法对训练样本的学习,得到支持向量回归机的最优参数值,然后运用遗传-支持向量回归模型对测试样本进行突水量预测。测试结果表明：与神经网络,传统支持向量回归机的预测值相比,煤层底板突水量预测的遗传-支持向量回归模型精度高,具有较强的泛化能力。     

肥城煤田突水资料统计特征

在收集肥城煤田180余件突水案例基础上,总结了该煤田的突水资料统计特征,并根据这些特征对肥城煤田深部开采进行了预测。提出了底板突水类型划分新方案,即将煤矿底板突水划分为:掘进沟通型突水、回采影响断层型突水和回采底板破坏型突水三大类。     

基于AHP_TFN的底板突水危险性预测

针对下组煤开采的底板突水问题,以龙固井田为研究对象,在综合分析后,确定出断裂构造、奥灰水压、有效隔水层厚度的3个主控因素,并利用Surfer得出3个主控因素的专题图。使用层次分析法（AHP）和梯形模糊数法（TFN）分别计算一级因子及其子类的权重,建立了基于AHP_TFN的预测模型。对煤层底板突水危险性进行了分区,为以后开采过程中的底板水防治提供了科学依据。