模糊评价分类模型在矿井底板突水判别中的应用.pdf

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1、2010年12月矿业安全与环保第37卷第6期模糊评价分类模型在矿井底板突水判别中的应用张自政，杨勇，田立娇，陈见行，李杨(中国矿业大学a．矿业工程学院；b．环境与测绘学院，江苏徐州221008)摘要：为了减少煤矿底板突水带来的危害，辨别煤矿底板突水的可能性，建立了矿井底板突水模糊评价分类模型，进行矿井底板突水预测。在建立模型的过程中，综合考虑多种影响底板突水的因素，依据原始标准样本构建标准分类表，并运用Matlab编程给出检验结果和预测结果。实例表明，模糊评价分类模型在煤矿底板突水预测中可以取得满意的预测精度。该方法在煤矿底板突

2、水预测中的应用进一步拓宽了模糊数学的应用范围，并提供了一种可借鉴模型。关键词：模糊评价；突水判别；底板突水；Matlab中图分类号：TD745文献标志码：C文章编号：1008—4495(2010)06—0041—03煤矿的底板突水灾害是我国煤矿生产中的重要时候，需建立评价对象的因素集U={u。，u。，，，⋯，事故之一。煤矿突水灾害不仅给煤矿的安全生产带u一，u}，用其来参与评价n个影响因素的实际来很大的威胁，而且造成的经济损失也是巨大的。测定。随着开采深度、开采规模的增加，矿井水害越发明1．2建立评价对象的标准因素集显。因此，开

3、展底板突水的预测预报工作是十分必在建立评价对象因素集的同时，还存在与各个要的，对煤矿安全生产有着重要意义。影响因素相应的底板突水类别的集合V=，，目前在预测矿井突水方面，发展较为迅速的方3，⋯，，⋯，m}。法有：有限元法、人工神经网络法和灰色控制系统理1．3确定评价因素的模糊权向量论；在计算方面，解析法、水文地质比拟法、相关分析通常各因子的重要程度不同，对每个因子u赋法等也都被广为采用。这些方法都有着各自的优缺与一个相应的权重0构成权重集。因子a的权重点。由于煤矿突水是一个复杂的动力系统，至目前值确定方法如下：为止还有很多因素尚

4、未研究透彻。因此，煤矿突水Wi：一(1)J是一个灰色系统，也是一个模糊系统。采用模糊理Si论对煤矿突水进行预测评价将会消除信息的不足和式中Ci——因子u的实测数值；环境模糊的缺点。s——因子的突水类别的标准值；W——因子n的权重值。1煤矿底板突水的模糊评价分类模型在模糊综合评价中，口本质上是因子“对评价煤矿的底板突水分析是多层次、多目标、多因素事物的重要程度，为进行模糊运算，对各因子的权重值进行归一化运算得出因子的权重a：控制的复杂模糊系统，对这类系统进行评价具有模糊性。运用最大隶属度原则和加权平均原则相结合的方法对煤矿底板突水

5、情况进行了模糊综合评价。。0：—L一：—(2z)1．1建立评价对象的因素集∑∑加在模糊综合评价法中，因素是参与评价的评价上述n项因子指标，分别计算出权重后，组成一指标，而在对煤矿底板突水情况的定量综合评价的个1×凡模糊权重集：A=(01，02，⋯，口一，an)，且∑口=1，n≥0收稿日期：2010—04—12；2010—08—22修订作者简介：张自政(1988一)，男，河南信阳人，就读中国矿1．4确定单因素评价矩阵R进行单因素评价业大学采矿工程专业，专业方向为地下开采。关于隶属度的确定，从一个“出发进行评价，以．41．2010年

6、l2月矿业安全与环保第37卷第6期2，竺⋯，m)。u属于第J类突水情况的隶属函数为’2实⋯例⋯分⋯析。0，c≤l或c≥+12．1模型的数据准备●●●●●●从大量煤层的突水案例中选取20个典型底板突水资料作为原始标准样本j，如表1所示，其中最㈩右侧一列中“1”表示突水，“0”表示不突水。根据文+献[4]的研究，笔者选取了水压、隔水层厚度、突水系1，CiJ数、构造发育4项主要影响因素组成评价对象的因素集。而待预测的样本如表2所示。式中r——因子Ⅱ对类突水情况的隶属度；Ci——因子u的实测数值；表1标准样本s——因子“第J．类突水标准

7、。对第i个因子评价的结果组成单因素模糊评价集R=(rrI’，⋯，r)。根据以上计算过程可得到相应于每个因子的单因素模糊评价集：RI=(rl1，rl2，⋯，rl)R2=(r21，r22，⋯，r2)R=(l，r砣，⋯，r)若共有，z项影响因素m类突水情况，将第i个单因素模糊评价集的隶属度为行组成单因素评价矩阵，则可写出n×m阶的模糊矩阵足：R=(4)1．5综合评价单因素模糊评价仅反映一个因子对评价对象的影响，而未反映所有因子的综合影响，也就不能得出综合评价的结果。模糊综合评价考虑所有因子的影响，将模糊权向量A与单因素模糊评价矩阵复序

8、号水压／MPa隔水层厚度／m突水系数构造发育合，得出每个被评价事物的模糊综合评价向量：B=A×R=(al，a2，⋯，a)：(b，6。，⋯，b)(5)根据表1的原始标准数据，分别取突水案例与其中，6称为评定指标，是综合考虑所有因子的影响不突水案例的各影响因素的平均