云化ANP在巷道冒顶因素分析中的应用与重要性排序

"基于云化ANP的巷道冒顶影响因素重要性研究" 这篇论文探讨了如何运用云化ANP模型来分析煤矿巷道冒顶事故的影响因素及其重要性排序。巷道冒顶是煤矿安全生产中的重大隐患，其发生往往涉及多个相互关联的因素，如地质条件、施工工艺等。传统的分析方法可能难以处理这些复杂且带有不确定性的信息。 ANP，全称为网络分析法（Analytic Network Process），是一种决策分析工具，适用于处理多层次、多因素间的相互依赖关系。然而，由于现实情况中的信息往往带有模糊性和不确定性，云模型（Cloud Model）被引入，它能够有效地表示和处理这种不确定性。云化ANP模型则结合了两者的优点，既能处理非精确的数据，又能捕捉因素间的复杂网络关系。 论文详细介绍了云化ANP的构建过程和分析步骤。首先，专家通过调查提供对巷道冒顶影响因素的评估，这些评估通常采用模糊语言表达，如“较大”、“中等”或“较小”。然后，云模型将这些语言评价转化为概率分布，以量化不确定信息。接着，ANP网络建立，考虑因素之间的相互作用，形成一个权重网络。最后，通过迭代计算确定各因素的重要性排序。 根据论文给出的实例，影响冒顶因素的重要性的排序为：稳定岩层距巷道顶板表面的距离u1 > 地下水渗水量u4 > 巷道的跨度u2 > 稳定岩层厚度u5 > 顶板岩石的抗压强度u3。这表明距离、地下水、跨度、岩层厚度和岩石强度是影响冒顶的关键因素，它们的重要性依次降低。 此外，论文还通过与其他算法处理的案例对比，验证了云化ANP算法的有效性和准确性。这种方法为煤矿安全管理人员提供了更科学的决策支持，有助于预防和控制冒顶事故的发生。 关键词：煤矿安全、巷道冒顶、影响因素、云化ANP模型、因素重要性 这篇研究对于理解煤矿巷道冒顶的风险因素及其管理具有重要意义，它提供了一种新的、适应不确定信息的分析工具，对于提升煤矿安全生产水平和应急预案制定有着积极的指导价值。