复合分析下底板突水预测模型的不确定性因素探究

本篇文章《底板突水预测模型的影响因素分析》(发表于2013年2月的武汉大学学报·信息科学版)探讨了在煤炭开采过程中底板突水风险预测中的关键问题。研究者祁春燕、邱国庆和张海荣通过对复合分析方法的应用，构建了一个煤矿底板突水模型，以识别和量化模型不确定性对突水危险性分区结果的影响。 首先，复合分析是一种整合多种信息源的方法，包括遥感数据和矿山地质数据，旨在提高预测的准确性。作者强调了多元信息复合在矿山灾害评估和预测中的重要性，因为这有助于理解底板突水形成过程中复杂地质构造，如断裂构造和岩溶陷落柱的作用，其中断层尤其显著，据统计，约70%以上的突水事故与之关联。 文章的核心内容聚焦于模型的不确定性分析。传统单一方法的预测模型已经不足以应对复杂的突水情况，因此，研究转向了系统的不确定性系统预测理论与方法以及组合预测。通过对模型的不确定性进行深入研究，作者发现等效厚度的计算是影响突水预测结果的主要因素。这意味着在预测模型中准确地考虑地质条件的这一特性，对于减少突水风险和制定科学的防治策略至关重要。 通过灵敏度分析，研究人员能够对影响分区面积变化的因素进行排序，这有助于确定哪些参数对模型预测最为关键，从而优化模型设计和实施防突水措施。此外，论文还提到了利用分形几何的分维数来量化断层网络复杂性，这是一种客观且易于获取的评价标准，进一步增强了模型的科学性和实用性。 这篇论文为矿山水害防治提供了重要的科学依据，强调了在预测模型中处理不确定性、考虑地质参数的关键性，以及多元信息复合在提高预测精度和指导决策中的作用。这些研究成果对于提升煤矿安全管理和灾害防范具有实际意义。