文摘

针对采空区稳定性分类的模糊性和随机性,得到采空区稳定性分类更客观,一个熵weight-normal云模型对采空区的稳定性提出了分类。根据地质条件和工程条件,14个指标影响采空区稳定性的选择建立一个评价指标体系,并确定每个指标的权重采用熵权法,使重量分布更客观。基于云模型理论,每个评价指标的云数值特征属于采空区稳定性水平计算,并生成相应的云模型。结合熵权,综合确定度计算,得到评价结果。服用25在西山煤矿采空区的山东黄金矿业和大宝山矿为例,模型用于稳定评估,以及评估结果基本符合实际情况,证明了该方法的可行性和提供了一个新的和采空区稳定性评价提供有效的方法。

1。介绍

随着经济的快速发展,对矿产资源的需求正在增加。这种需求只能满足通过增加开采矿产资源的体积。目前,获取矿产资源的主要方式是通过地下开采。这个过程将不可避免地导致采空区(1),最浅资源长期开采后将接近枯竭。地下开采的深度增加(2],采空区的稳定性正成为一个日益突出的问题。事故如采空区塌陷、地面塌陷和冒顶经常发生(3),已成为地下矿山的主要风险来源之一。因此,正确地评估一个采空区的稳定性是非常重要的矿井安全生产。

许多研究已经进行采空区的稳定性,和结果与准确检测(4,5取得了)和稳定性评价。主要有两种方法用于研究采空区的稳定性评价:数值模拟和数理统计。在数值模拟方面,李和陆6)开始使用ANSYS对采空区稳定性评价,以及评价结果大多是与实际情况一致。罗等。7)使用Surpac建立矿山三维模型和Phase2软件来分析采空区的稳定性,并取得了较好的效果。杜et al。3)用GTS-MADIS软件模型和分析Laoyachao矿山的采空区。结果与物元分析和相似的评价结果。口等。8)准确地获得采空区的空间形状信息使用CMS和成功模拟使用Dimine-FLAC3D采空区的稳定性。Zhang et al。9]Midas-GTS用来建立一个四维模型,模拟复杂采空区稳定性的组织基于改进应用FLAC3D软件,并取得了良好的结果。使用上述方法取得了一些结果,但假设的数值模拟往往是有限的,和采空区稳定性的影响因素是不确定和复杂的。因此,许多研究人员已经开始使用数理统计对采空区稳定性进行评估。基于未确知测度理论,龚10)等人建立了采空区风险等级评价模型,评价结果符合工程实践。王等人。11)评价采空区的稳定性基于模糊数学的原理,与工程实践结果是一致的。王等人。12)建立了一个支持向量机矿区稳定性评价模型,和分级结果与未经证实的结果高度一致的测量方法。王等人。13)应用物理元素的理论分析建立一个评估改进的物理元素topologizable模型稳定性的一个矿区,获得更准确的评估结果。唐et al。14)建造了一个神经网络模型适用于矿区的稳定的评价,评价结果符合实际情况。江et al。15)建立了一种改进的灰色评估目标模型稳定性的一个矿区,考虑评价指标的影响,使评价结果更准确。丁等。16强度准则做出了巨大的贡献,采空区的稳定性评价具有指导意义。

上面的方法评估和分级采空区稳定性的使用不同的方法,和一些结果。然而,这些方法无法克服的问题影响因素非常复杂和不确定。然而,云模型可用于全面解决随机性和模糊性两个不确定性问题的一个评价。因此,它是非常重要的引入云模型对采空区的稳定性进行评估。在本文中,结合熵权法确定各评价指标的权重,使用云模型评价采空区稳定性,和熵weight-normal云模型建立了采空区的稳定性,为采空区稳定性评价提供了一个新的想法。

2。熵Weight-Normal云采空区稳定性评价模型

2.1。云模型理论

云模型,李教授提出的数学模型(17),用于实现不确定性概念的定性和定量转换。它已成功地应用于数据挖掘、仿真预测、决策分析、智能控制等领域。

2.1.1。云计算的定义

让米是一组由精确的数值,米= {x},这被称为宇宙。C宇宙是一个定性的概念米。如果定量值x∈米是一个随机实现定性概念C,任何元素的不确定性x在定性的概念Cμ(x)∈[0,1]是一个随机数与稳定的趋势;的分布x在宇宙米被称为云,每个x被称为云滴:

如果x~N( ),是满意的,~N( ),的不确定性C符合下列要求: 在哪里是确定性的程度;x是变量值;是期望;和是熵。的分布x在宇宙米被称为正态云分布。一个正常的云模型是最常用的和普遍的云模型。许多相关研究表明,云模型与定性的期望曲线自然科学知识在很大程度上近似服从正常或seminormal分布(18]。因此,本文使用了一个正常的云对采空区的稳定性进行评估。

2.1.2。云的数字特征

一个正常的云的数字特征是由预期决定的 。熵和hyperentropy作为一个整体来反映研究对象的定性特征和定量概念,和期望的中心值是定性概念域的话语,也就是最典型的样本的定量概念。熵的测量是定性概念的模糊性,它反映了价值的定性概念域可接受范围。Hyperentropy熵的测量的不确定性,这反映了云滴的分散程度。根据上面的云模型的概念,云的数字特征采空区稳定性评价指标年代一定程度标准可以根据以下公式计算19]: 在哪里和最小和最大边界值相应的等级标准,分别和k是一个常数,可以根据模糊阈值调整不同的变量,这是作为0.01。(等变量与单边边界, ]或[ ),默认的边界参数可以确定根据较低或上限的变量,然后计算云模型的参数可以根据方程(3)。

2.1.3。云发生器

云发生器主要包括正向云发生器和逆向云发生器。正向云发生器可以实现转换从一个定性的概念量化值。换句话说,一定数量的云滴生成根据三个云模型的数字特征。相比之下,使用逆向云发生器实现从一个量化值转换到一个定性的概念。由于采空区的稳定性评价从定性到定量,积极采用云发生器。具体算法步骤如下:(1)熵的计算和hyperentropy基于特定的分级指标(2)根据熵的计算和hyperentropy ,一个随机数e的正态分布N( , )生成(3)基于特定的输入值x和预期价值 ,根据方程(计算的不确定性1)

2.2。采空区稳定性评价指标体系

有许多因素影响采空区稳定性和相关性是复杂的。基于影响意义的角度来看,相对独立,易于获取,和易于量化,14个采空区稳定性影响因素本文选定评价指标因素(20.]。这些因素的影响岩体结构、地质构造、岩石质量指标,影响地下可见水和地下水对围岩的影响周围的采矿、相邻采空区、工程布局、跨度、面积、高度、矿柱的尺寸和布局,埋藏深度、采空区规范,表示为 ,分别。岩石质量指标、跨区域,高度,和埋深分为成绩我,II, III, IV,代表非常稳定,稳定,不稳定,而且极其不稳定的分类,分别根据实际的测量数据。分类标准如表所示1。岩体结构、地质构造、地下可见水、地下水体的影响围岩,围绕矿业的影响,相邻采空区的情况,工程布局、矿柱的大小和布局,规范的采空区决心使用半定量的方法。值1、2、3、4对应的成绩我,II, III, IV,分别。分类标准如表所示2。分类标准参考相关研究成果(21]。

2.3。确定评价指标的权重基于熵权的方法

一个评价指标的权重反映了作用影响采空区稳定性的综合评价。在本文中,使用熵权法确定权重。一般来说,指标的信息熵越小,变异程度越大,它所提供的信息量越大,在综合评价中的作用更为重要。对应的重量指数也大(22),因此可以计算每个索引的重量通过变异程度的指数。具体的计算步骤如下:(1)建立判断矩阵。如果有米评估对象和n评价指标的价值 - - - - - -指数对应 - - - - - -th对象 ,和原始信息评价矩阵可以构造: (2)规范化矩阵X当指标尽可能大: 当指数尽可能小, (3)计算的贡献 - - - - - -th指数和 - - - - - -th对象: 如果 ,定义 。(4)计算出每个指标的信息熵。的信息熵 - - - - - -th指数计算如下: (5)计算各指标的权重。的重量 - - - - - -th指标计算如下:

2.4。综合不确定性

每个评价指标的云滴使用正向云发生器生成,和特定的数据x输入得到隶属度吗的每一个评价指标。然后,结合各评价指标的权重采用熵权法计算,综合不确定性计算根据方程(1)和(6)。fd6 在哪里每个指标的不确定性和吗评价指标的权重。

2.5。具体实现过程

建立采空区稳定性评价模型的基本思想基于熵权的云模型是选择评价指标和相应的分类标准,根据采空区的实际情况和相关数据,确定相应的权重熵权方法具体的每个索引采空区数据,并确定云的数字特征根据每个索引的分类标准。每个索引,每个年级的云模型是基于正向云发生器生成的,和每个指标的隶属度计算对应于每个年级根据测量数据。最后,得出采空区的稳定性评价结果根据最大隶属度原则。具体的过程如图1。

3所示。工程应用实例

山东黄金矿业的西山矿和大宝山矿作为例子。根据实际情况,总共25采空区,采空区[1212]在西山矿,和13个采空区[10在选择大宝山矿)。每个评价指标的值。每个采空区的具体情况如表所示3。

3.1。确定每个指标的权重

根据上述步骤,采用熵权法确定各项指标的权重。规范的数据时,较大的岩石质量(年代₃)指数越好,这是计算使用方程(5),其他13个指标越小,越好,这是计算使用方程(6)。每个指标的权重计算结果如表所示4。

3.2。云模型生成

基于正态云模型理论,数值特征的期望 ,熵和superentropy云模型的确定根据稳定性评价指标的分级标准的矿区和方程(3),并使用MATLAB生成足够数量的云滴2016一个正向云发生器来生成对应于每个索引的云模型。岩体的云模型五个指标,跨度、面积、高度、和埋藏深度图所示2。

3.3。采空区稳定性评价结果

采空区稳定性评价结果确定各评价指标的隶属度和云模型中的每个指标的权重。17号采空区为例,说明了计算过程。首先,根据云模型和采空区的14对应的索引数据,每个索引值的不确定性属于四级生成采空区稳定性。综合不确定性计算重量和方程(10每个索引确定表的)4。结果是U_我= 0.5808,U_二世= 0.2693,U_三世= 0.0378,U_四世= 0.0005,U_我>U_二世>U_三世>U_四世;见表5特定的数据。根据最大综合确定的值,可以得出采空区我年级的评价结果,代表一个非常稳定的采空区,与实际情况是一致的。

根据上述过程,计算25采空区的稳定性评价结果与实际情况相比,如表所示6。结果表明,评价结果基本上符合实际情况,表明,熵权的应用云模型评价采空区稳定性是有效的和可行的。与此同时,有很多复杂的因素影响采空区稳定性。采用熵权法确定权重可以减少主观因素的影响,使评价结果更加客观。此外,采空区的稳定性是一个定性的概念。使用云模型可以实现不确定性的定性和定量转换概念和采空区的模糊性和随机性转换成可以定量确定的价值。因此,使用云模型的优势代表采空区稳定性的不确定性,使评价结果更准确。

4所示。结论

在本文中,使用云模型评价采空区的稳定性。以25采空区为样本,选择14个影响其稳定性的因素。根据实际的数据,建立各影响因素的层次结构模型和解决。结合实际数据从西山和大宝山矿区的山东黄金矿业,云模型是用来评估25采空区,分类结果与实际情况进行比较。

模型预测的准确性与精度高96%。此外,2号的预测结果,3,7日,12日和18个样品的高风险水平,这表明预测结果保守,有益于防止采空区倒塌。该方法为煤矿安全生产提供了一个新的想法和采空区处理,具有重要的理论和实践意义。

数据可用性

本文的数据是可用的,并且数据来自其他论文。

信息披露

本文是云林教授的指导下完成。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

Yun林教授知识渊博,平易近人,他高尚的品格对作者有深远的影响。作者感谢并承认周Xiaobin和张Mingzhi。这项工作得到了国家自然科学基金(批准号52104109),开放研究基金的国家重点实验室培育基地智能控制和绿色开采煤矿地层由省、部委共同建造(批准号SICGM202201)和大型仪器设备共享中南大学基金(批准号CSUZC202211)。