云模型与D-S理论：提升煤与瓦斯突出危险性评价精度

该篇论文主要探讨了在煤炭行业中解决煤与瓦斯突出危险性评价问题的一种创新方法。针对现有的评价模型存在的不足，如难以处理不确定性和模糊性、以及指标权重分配不合理等问题，作者构建了一个多层次的评价指标体系。这个体系分为两级：一级指标包括煤层物理特性等4类因素，而二级指标细化为煤体瓦斯放散指标等24个具体指标，这些指标涵盖了影响煤与瓦斯突出的关键因素。 论文的核心贡献是提出了一种结合云模型和D-S（ Dempster-Shafer）理论的危险性评价模型。云模型是一种数学工具，它能够将定性数据转化为定量评估，通过正向云发生器将评价指标的模糊和不确定性量化。D-S理论则用于处理不确定信息，其证据合成规则有助于消除不同指标间的冲突，从而得出更为合理的权重分配。这种综合方法确保了评价结果的准确性，并能更好地适应实际工程场景。 通过在工程实践中应用这一模型，研究结果显示，基于云模型和D-S理论的煤与瓦斯突出危险性评价具有较高的准确度，能够有效指导煤炭开采过程中的安全管理和决策。此外，论文还提及了一些相关的研究方向，如智慧矿山、5G和WiFi6技术的应用、大数据和人工智能在故障诊断、巷道监控、瓦斯抽采技术等方面的研究，以及矿井定位、网络技术和平台建设等，这些都是当前煤炭行业的技术热点，展现了智能化、信息化对提升煤矿安全和效率的重要性。 这篇论文不仅提供了一种新颖的危险性评价方法，还揭示了煤炭行业在数字化转型过程中，如何利用现代信息技术优化安全生产管理，为其他类似领域的研究和实践提供了有价值的参考。