基于物元分析理论的岩体可爆性分级

在基于可拓工程方法的基础上,利用物元模型理论,建立了岩体可爆性分级的模型,通过计算综合关联度对岩体的可爆性进行分级.该方法较好地解决了岩体可爆性分级中定性与定量因素综合评价的问题,而且计算简便、分类合理,实用性强.     

可爆性分级的博弈论－物元可拓预测模型及其应用

建立了可爆性分级预测的博弈论－物元可拓模型,以弥补现有岩体可爆性分级方法的不足.首先确定岩体可爆性分级指标与分级标准,通过隶属函数对分级标准进行隶属化,并确定节域隶属化范围,弥补了特征值可能超出节域而使关联函数失效的缺陷;然后运用博弈论,将评价指标客观动态权重与主观静态权重优化、融合,克服了传统物元可拓评价中单纯依靠特征值赋权而忽略特征本身对评价结果的重要性的弊端;最后通过最大关联度准则对岩体可爆性等级进行预测,从而建立可爆性分级的博弈论－物元可拓预测模型.工程应用研究结果表明,在锌铜矿体中顶板围岩和矿体中等易爆,下盘围岩较易爆,预测结果与实际工程地质情况有较好的一致性,并提出了相应的矿山工程爆破控制措施.     

基于模糊识别的岩体可爆性分级

在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上，以岩石容重、抗拉强度、抗剪强度、岩体完整性系数作为岩体可爆性分级判据，将岩体可爆性分为7个级别，对某铁矿七种岩体的可爆性分级指标进行模糊识别分析，利用加权海明距离确定了各种岩体可爆性等级，并在此基础上确定了不同岩体的爆破参数。     

可爆性分级在露天矿生产中的应用

从岩石性质出发,区分了坚固性和可爆性的差别,以现有岩石可爆性分级为参考,从岩石物理力学参数出发,选出了对岩体可爆性有重要影响的物理力学参数,并充分考虑动力冲击荷载作用,融合现场工作经验,为岩石可爆性及露天矿爆破炸药单耗选取提供了参考。     

水厂铁矿岩体可爆性分级方法与应用

采用岩石密度、抗拉强度和抗剪强度及岩体完整性系数作为评价岩体可爆性的判据指标,应用聚类分析方法,对水厂铁矿的主要岩种进行了可爆性分级,对应可爆性分级结果确定了水厂铁矿台阶炮孔爆破的主要技术参数。现场试验应用的结果表明,此种分级方法对合理选取爆破参数,控制爆破破碎质量,具有重要意义。     

基于动态分级法的岩体可爆性分级评价

应用动态分级法（DT）,用Matlab软件编制程序,对某露天矿山岩体进行可爆性分级评价,其结果与基于熵权属性识别的分级结果相一致,DT法对岩体进行可爆性分级更简便、高效,并具有良好的自适应性和客观性。     

岩体可爆性分级的神经网络判别方法

以神经网络技术为基础,利用MATLAB软件设计了岩体可爆性分级的BP神经网络判别模型,使用此模型完成对某铁矿中7种不同岩体岩体可爆性分级判别,并将此判别结果与使用模糊识别方法的判别结果进行比较分析,得出的结论一致。体现了使用MATLAB语言设计BP神经网络模型不仅简便精确,而且还具备较强的可行性和客观性。     

岩体可爆性分级数学模型及其应用

在露天矿中深孔爆破生产实践中,对岩体可爆性的判断是选择爆破技术参数的重要依据,这种判断的准确性,最终决定着实际爆破效果与预期效果之间的一致性。分析并确定影响岩体可爆性的各种因素,同时建立一种对岩体可爆性进行定量描述的有效方法,在此基础上建立岩体可爆性分级数学模型,并在本钢歪头山铁矿得到了应用。     

基于属性识别理论的岩体可爆性分级方法

选择岩石的密度、抗拉强度、冲击动载强度以及岩体完整性系数作为岩体可爆性分级评判指标,以相似数定义相似权的方法,按一种客观性标准确定指标的权重,应用属性识别理论建立基于相似权的岩体可爆性分级判别属性测度模型。针对一些岩石样本试验数据进行分析判别,说明模型的使用方法和岩体可爆性分级评判过程。由于属性识别理论能很好地解决某类问题具有多个模糊属性的综合评价,且置信度准则是根据评价集具有有序性这一特点而提出的,因而可使评价结果更为可靠;同时评价模型采用客观性权重,避免了权重确定中的主观性和随意性,保证了评价工作的客观性和准确性。     

基于物元可拓理论的边坡稳定性评价

基于物元可拓理论,将含水率与变形速率考虑到边坡稳定状态的评价指标中,以便考虑更多的影响因素,建立稳定性评价模型,使边坡稳定性评价结果更加可靠。然后结合工程实例进行了边坡稳定性评价,由计算结果得出边坡稳定性等级为二级,属于较为稳定状态,与实际检测结果一致。因此,该物元可拓理论将为边坡稳定性评价提供新的手段,为滑坡预警和安全生产提供更加科学的依据。     

巷道围岩岩体质量分级的可拓学模型及其应用

基于物元模型和聚类分析,提出了围岩岩体质量分级的可拓聚类预测方法。先利用岩体质量等级和影响因子,构造经典域物元和节域物元,然后应用物元和可拓集合中的关联函数,建立围岩岩体质量预测等级模型,通过聚类分析,得到围岩质量分析的预测结果。结果表明可拓学模型预测性能良好,预测精度高,是围岩岩体质量分级预测的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广应用。     

岩体分类的灰色聚类理论及应用

岩体稳定系统是一个灰色系统，文中阐述了用灰色聚类法研究岩体稳定性分类的基本原理和方法；并用此法研究了西石门铁矿区的岩体稳定性分类，取得了符合实际的结果。     

煤矿安全状态的变权理论评价模型及其工程应用

为了克服现有煤矿安全评价方法的局限和不足,在基于物元可拓方法对煤矿安全状态进行综合评判的基础上,引用变权理论对指标权重进行修正,并采用贴近度替代最大隶属度准则构建基于变权物元可拓的煤矿安全状态评价模型。结合敏感性分析指出评价对象对权重和评价结果的影响并得出评价指标的敏感性。应用结果表明：通过不同权重计算方法比较,变权法对异常指标作用不会进一步放大,可以有效反映煤矿的真实安全状态;员工的月平均培训时间是影响煤矿安全状态的敏感性指标,从而可实现对敏感环节的及时排查;基于该模型的煤矿安全状态等级为较安全,偏向于安全等级的程度较大,与其他方法得出的结果一致,验证了现有的研究样本,同时给出了待评综合安全状态等级随各指标变动的影响程度。     

页岩受载变形特性及矿物组分对岩石脆性影响实验

在页岩气开采中,脆性不仅直接影响页岩的压裂效果和井壁的稳定性,也是储层甜点评价的重要指标。结合页岩的受载变形特性(应力-应变曲线)及其矿物组分对页岩脆性的变化规律进行了分析,并对采用3种不同指标得到的页岩脆性系数进行了比较。页岩的应力-应变曲线通过单轴和常规三轴压缩实验获取,页岩矿物组分采用XRD,XRF技术进行测定。结果表明:页岩脆性系数均随围压增大而减小,围压越大,破裂面越少,并呈现出由脆性向延性转变的趋势;脆性矿物含量越高,脆度越高。在进行储层压裂层位选择以及可压性评价的时候,要综合考虑现场地应力状态以及矿物组分的影响。脆性系数B_3与B_1的相关性更好,与北美普遍采用石英组分进行脆性系数评价相比,对于矿物组分复杂的我国南方古生界页岩,宜采用石英、方解石、白云石作为脆性矿物组分进行页岩脆性评价。     

齐家油田致密储层脆性指数计算方法研究

脆性指数大小及分布规律是制订储层压裂方案、提高致密储层产能的重要依据。脆性指数主要是通过岩心试验和岩石力学参数法获得。为了计算岩心和岩石力学参数缺失的油田脆性指数,有效开采致密储层,利用取心井岩心测试得出脆性指数,而后与测井曲线进行了相关性分析,优选出高相关的自然伽马曲线,建立了适合本区的脆性指数测井解释模型。最后利用该曲线解释出全区各井层的脆性指数。通过分析脆性指数与矿物类型、含量、粒度等关系可知:岩石粒度越细,石英、钙质胶结物含量越高,脆性指数值越高。在该区内优选脆性指数较高的井层开展现场试验,取得了较好效果。     

基于指标关联性的岩体分级集对云算法研究

岩体质量分类是一个非线性复杂的不确定系统问题,其分类指标参数具有不确定性、模糊性和随机性。在充分考虑岩体质量分级指标关联性的基础之上,建立了以指标距离为基础的信度测度赋权理论,计算得到了各指标的准确权重,降低了实际过程中因指标实测值出现误差或错误而造成评价结果与实际偏差较大的风险。根据集对论对传统云模型进行改进,提出了集对云模型的概念与算法,通过25组样本数据进行模拟分析,发现评价结果与逼近理想解排序法和分形插值法的评价结果相吻合,证明了该算法的可靠性。将模型应用于锡林浩特萤石矿采场岩体质量评价中,预测结果与实际情况相符,表明该算法具有工程实用价值,可运用于地下工程岩体质量分级。同时该算法根据指标信度类别划分函数可判断指标数据的真伪,可为岩体工程参数采集提供理论指导。     

基于模糊物元理论的岩爆倾向性等级评价

岩爆倾向性等级评价是研究岩爆发生机理的基础。本文以脆性岩爆指标(B)、Barton岩爆指标(α)、弹性变形能岩爆指标(Wet)和冲击能岩爆指标(Wcf)为基础建立岩爆倾向性评价指标体系,建立了基于模糊物元理论的岩爆倾向性等级评价模型。采用该模型对小厂坝矿区典型岩石的岩爆倾向性等级进行评价,结果表明:矿岩和黑云母石英片岩均为强岩爆倾向性。灰岩随着埋深增加,由弱岩爆倾向性向中岩爆倾向性过渡。矿体的上盘(黑云母石英片岩)为强岩爆倾向性,矿体的下盘(灰岩)为中岩爆倾向性,在实际开采过程中,应尽量将采矿工程布置于下盘。矿体为强岩爆倾向性,这与实际开采中频繁出现岩爆征兆现象一致。建议开采过程中应加强地压监测,合理布置卸压工程。     

基于云物元理论的矿工行为安全水平评价研究

为科学合理评价矿工行为安全水平,根据SHELL模型,从人的因素、S-L界面因素、H-L界面因素、E-L界面因素、L-L界面因素5个方面建立了行为安全水平评价指标体系;针对行为安全水平评价的随机性和模糊性,引入云物元理论构建评价模型,并将该模型应用于C煤矿的矿工行为安全水平的评价。计算结果表明:C煤矿的矿工行为安全水平评价等级为Ⅱ级,所得的评价结果与该企业的实际情况基本符合,说明该模型可用于实际评价工作中,具有科学性。