建筑物采动损害的熵权模糊识别模型

针对采动区建筑物损害影响因素的多样性、模糊性、权重不均衡性等特点,提出了建筑物采动损害的熵权模糊识别模型。在分析建筑物采动损害影响因素的基础上,收集学习样本数据,通过建立单因素隶属函数确定隶属度,并采用熵权法确定各影响因素的权重,根据模糊数学理论计算研究对象的模糊综合隶属度,然后按照最大隶属度原则评判建筑物的损害等级。实例分析表明,熵权模糊识别模型评定结果与实际情况一致,该模型综合采动区地质、采矿条件及建筑物状况等多种因素的影响,并顾及了各影响因素之间的不同权重,且算法简单,便于实现,具有较高实用价值。     

采动影响下建筑物损害程度的模糊聚类分析

在建筑物下采煤之前,需要准确预测和评价地下开采对地表建筑物的损害程度．在分析采动影响下建筑物损坏程度影响因素的基础上,结合建筑物采动损害典型实例,采用基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法,对采动影响下建筑物损害程度进行了分类研究．研究结果表明：用模糊聚类分析方法评价建筑物的采动损害程度是可行的,其评价结果与实际符合较好,为建筑物采动损害程度的预测和评价提供了一种新的方法．     

采动影响下建筑物损害程度的模糊聚类分析

在建筑物下采煤之前,需要准确预测和评价地下开采对地表建筑物的损害程度．在分析采动影响下建筑物损坏程度影响因素的基础上,结合建筑物采动损害典型实例,采用基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法,对采动影响下建筑物损害程度进行了分类研究．研究结果表明：用模糊聚类分析方法评价建筑物的采动损害程度是可行的,其评价结果与实际符合较好,为建筑物采动损害程度的预测和评价提供了一种新的方法．     

基于支持向量机的建筑物采动损害预测模型

为了科学预测与评估煤矿采动引起的建筑物采动损害程度,在系统分析建筑物采动损害影响因素的基础上,基于支持向量机理论,利用矿区典型建筑物采动损害案例,首次建立了煤矿开采影响下建筑物采动损害程度的支持向量机预测模型,并测试了该模型的可行性和可靠性。研究成果可为建筑物采动损害预测提供一条新的技术途径。     

地采诱发建筑物损伤识别的SVM分析模型

针对地采诱发建筑物损害预测中指标与建筑物损害的关系不确定性问题,综合应用相关分析法、鱼骨图理论及SVM原理构建地采诱发建筑物损害的分析模型。采用相关分析法及原因型鱼骨图模型分析指标与建筑物损害的关联度,计算各因素权重,用建筑物损害观测数据对指标加权的SVM模型进行训练和测试,测试结果良好。研究结果表明：鱼骨图模型可获得指标与建筑物损害的关系,量化输入指标的重要性;建筑物本身条件中与空区位置、建筑物状况的重要性明显高于其他指标,加大建筑物本身建设,可较好地改善建筑物抗损害能力;基于鱼骨图的SVM分析模型可以更好地考虑各指标对建筑物损害的综合影响,回估误判率较低。     

采动区建筑物损害综合评价技术研究

采动区建筑物破坏一直是大量学者研究的重点,然而建筑的破坏往往不是单一原因造成的,而是多种因素协同作用下的结果,这给采动区建筑损害预计评价带来困难,所以亟待开展研究。本文以采动区受损建筑物为研究对象,首先对造成采动区建筑物受损的主要因素进行分析,建立采动区建筑物受损风险的评价指标体系,在此基础上建立采动区建筑物损害综合评价模型,可为采动区建筑物损害前期的预防保护与后期的鉴定赔偿工作提供一定的参考。     

采动塌陷区建筑物地基变形影响区与特征分析

采动残余空洞裂隙的失稳变形是造成塌陷区上方建筑物损害的主要原因。为研究采动塌陷区建筑物地基的变形特征,通过分析附加应力与塌陷区残余空洞裂隙区的分布,对采动塌陷区地基变形影响区进行了研究。基于对采空塌陷残余空洞裂隙区的探测及建筑物地基附加应力分布分析,采动塌陷区地基变形影响范围取pz=0.1σz所对应的深度以上土层;当该深度下分布有残余空洞裂隙区时,则应取残余空洞裂隙区分布深度以上土层为采动塌陷区地基变形影响范围。根据义马某矿采动塌陷区建筑物分布,采用高密度电阻率层析成像勘探技术探测了建筑物周围残余空洞裂隙的分布,通过分析建筑物地基中的应力分布和地基变形影响区特征,阐明了采动塌陷区已建建筑物损害原因。通过研究影响拟建建筑地基中残余空洞裂隙和地基附加应力分布,表明拟建建筑将受塌陷区残余空洞裂隙失稳变形影响,需对地基基础进行加固或变更。     

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。     

底板采动导水破坏带深度求取方法研究

准确预测底板采动导水破坏带深度是合理设计底板防水安全煤岩柱,解决煤矿底板突水问题的关键。综合分析了开采深度、煤层倾角、煤层开采厚度、工作面斜长等地质采矿条件对底板采动导水破坏带深度的影响。以27个典型工作面实测数据作为训练和测试样本,通过合理选择SVM中核函数、不敏感损失系数、惩罚因子等参数,建立了底板导水破坏深度与各影响因素之间的SVM回归模型。最后进行了测试分析,测试结果表明,采用SVM所建立的关系模型可以较好地根据各影响因素求取底板采动导水破坏带深度,获得的底板导水破坏带深度精度可靠、能够满足设计需要。研究成果表明:采用SVM的方法计算底板采动导水破坏带深度是可行的,该方法可以综合考虑对底板采动导水破坏带深度影响的多种因素,为今后快速准确地计算底板采动导水破坏带深度提供了一种新的方法。     

建筑物采动损害评价研究现状与进展

针对建筑物采动损害评价研究的迫切性,分析了国内外建筑物损害临界变形值确定和损坏等级划分研究现状,归纳给出了基于模糊数学、物元模型、神经网络、聚类分析、熵权法、点数法等理论开展损害评价的优缺点;详细介绍了国际上采动建筑物损害评价的新进展——脆弱性曲线、分类回归树方法。最新研究表明,基于建筑物分类和计算机辅助分析有助于提高建筑物采动损害评价的准确性,克服评价因子的不确定性影响;进而提出了未来急需开展的研究工作和待解决的问题。     

多源矿井水质量分区与“分质”利用研究

矿井水“分质”利用是解决矿区水资源短缺、保护矿区生态、防治水污染的重要途径。为实现矿井水综合利用,通过改进层次—可变模糊集模型对敏东一矿多源矿井水进行质量分区,并提出相应的“分质”利用思路。研究结果表明,敏东一矿充水水源水样中Ⅰ、Ⅱ含水层水质较好,第四系含水层和Ⅲ含水层中存在COD和Fe、Mn、Zn超标,由于采煤活动和人为活动的影响,使采煤过程、水仓和排水沟水样中多数指标超标且变动较大;利用模型得到间接充水水源中第四系含水层水质为Ⅱ级,Ⅰ、Ⅱ含水层为Ⅰ级,直接充水水源为Ⅱ级,采煤过程中采空区和巷道为Ⅲ级,工作面为Ⅳ级,水仓和排水沟均为Ⅳ级。质量分区中,Ⅰ类区水质较好,可简单消毒后利用;Ⅱ类区个别指标超标,需针对性处理利用;Ⅲ类区受采煤活动影响较小,较多指标超标,需针对性或深度处理利用;Ⅳ类区受采煤活动影响较强,多指标超标且变动较大,需深度处理利用。     

AHP-模糊综合评价法在茶马沟矿山地质及生态环境修复治理中的应用与实践

为了定量分析矿山地质环境的影响因素,针对突出矿山地质灾害问题,提出合理性的治理建议和保护措施。以青海省乐都区茶马沟石英岩矿为例,通过实地地质调查,结合开采、遥感及其他数据,采用层次分析法搭建层级结构模型,使用MATLAB计算每个指标权重值,通过模糊综合评价法对评价样本进行计算及综合评价,最终借助ArcGIS对矿区进行网格化处理分区。结果显示,茶马沟矿区地质灾害主要为存在不稳定斜坡、含水层破坏、地形地貌景观破坏、土地资源破坏、水土环境污染,其中不稳定斜坡发育程度大,危害程度高、危险性大,土地资源的破坏和影响程度较大。矿区综合权重的模糊综合评价结果等级为Ⅱ级(较严重),矿山地质环境严重区(Ⅰ)面积约6.4 hm²,较严重区(Ⅱ)面积约14.56 hm²,较轻区(Ⅲ)面积约18.24 hm²。根据评价及分区模型,对茶马沟矿山地质环境问题提出合理建议,进行了有效的土地恢复治理与生态修复工程,力争实现矿山区域范围内经济、社会、生态和谐可持续发展。     

复杂条件下地下开采地表移动变形的Fuzzy测度分析

根据工程实际,应用模糊数学的Fuzzy测度模型,将复杂条件下开采地表移动变形问题视为一模糊事件,对煤矿开采引起的地表移动变形问题进行了分析研究,推导了相关的地表下沉、水平变形、倾斜及曲率的理论计算公式,同时利用BP神经网络方法确定了模型的相关参数。通过工程实例应用分析表明,该方法所得的理论结果与实际情况相符合。     

矿业模糊多目标群决策方法及其应用

基于矿业模糊多目标群决策过程评判指标多和定性、定量指标并存的特点，利用层次分析法建立多指标层次模糊综合评判决策模型，并构建权重分配及定性指标量化模型，集结决策群对各方案的个体偏好序，求解群体的偏好序以实现科学的决策。用本方法对某黄金矿山企业的开采方案优选进行了实例分析计算，取得了满意的效果。     

开采工艺选择中模糊综合评价的研究与应用

由于利用传统的分析方法,某些信息不能全面、准确地反映事物的本质,因此提出利用模糊综合评价方法选择开采工艺。在模糊综合评价原理的基础上,根据各评价指标的隶属度建立评价矩阵,利用层次分析法确定各指标权重,通过矩阵运算结果判明具体煤层地质条件适合某开采工艺的程度,以实现定量研究。     

基于模糊模式识别的煤与瓦斯突出区域预测

借助于成熟的模糊理论与技术可以较客观地实现突出预测中不精确信息与不精确关系的正确表达与处理,综合考虑突出影响因素,提出了煤与瓦斯突出区域预测的模糊模式识别新方法.首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式.然后对待预测样本进行模糊模式识别,根据择近原则,哪一种模式与预测样本最接近,待预测样本即属于哪一种突出类型.此方法克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性,实现了多指标定量化的预测,提高了预测效果的准确程度.通过实例验证,证明了预测的可靠性.