正态云模型提升煤巷围岩稳定性分类准确性

本文主要探讨了在煤炭工业中，针对煤巷围岩稳定性评估的一种创新方法——正态云模型的应用。作者针对煤巷开采过程中关键的五个影响因素，即顶板围岩完整性、围岩强度、煤体强度、弱岩层厚度以及埋藏深度，采用了正态云理论和德尔菲法构建了一个围岩稳定性评价模型。正态云模型是一种处理不确定性知识的数学工具，它基于随机数学和模糊数学，通过期望值（Ex）、熵（En）和超熵（He）等数字特征来量化定性概念，反映论域空间中不同参数的分布和离散程度。 正态云模型的优势在于，它不仅考虑了定量数据的精确性，还兼顾了定性评价的模糊性，从而能够更准确地对煤巷围岩的稳定性进行分类。与传统的RQD法、RMR法、Q分类法等相比，这种方法能够更好地捕捉到围岩复杂性带来的多维度影响。然而，尽管已有多种智能方法如聚类分析、模糊综合评价、人工神经网络等在围岩评价中取得了一定成果，但它们往往缺乏对模糊性和随机性的全面考虑。 文中提到，通过对煤巷围岩稳定性进行正态云模型的分类，研究结果显示该方法得出的分类判别结果与实际工程情况相符，并且优于基于BP神经网络法的判别结果，这表明正态云模型在实际应用中具有更高的精度和实用性。作者们通过陇东学院能源工程学院和亚东水泥有限公司的联合研究，展示了这一模型在煤矿安全领域的潜在价值，对于优化巷道支护设计、确保地下开采过程中的巷道稳定性以及促进安全生产具有重要的实践意义。 总结来说，这篇文章的核心内容是介绍了一种新的围岩稳定性评估方法，即利用正态云模型结合随机性和模糊性，以提高煤巷围岩稳定性分类的准确性，这对于煤炭行业的工程实践具有显著的指导作用。通过对比传统方法和现代智能方法，文章强调了正态云模型在实际应用中的优势和潜力。