属性识别模型提升隧道瓦斯突出危险性评估的精确度

本文主要探讨了隧道瓦斯突出危险性评价的属性识别模型构建方法，该模型旨在优化隧道勘测设计阶段瓦斯突出风险评估。首先，研究者针对隧道瓦斯突出这一关键问题，明确了预测评价指标和危险性分级标准，这些指标可能包括瓦斯压力、瓦斯含量、地质构造、通风条件等多种因素，这些因素对瓦斯突出的发生有着重要影响。 接着，利用属性数学理论进行深入分析，属性测度分析是核心环节。通过对各个评价指标进行量化处理，构建属性测度函数，不仅计算单个指标的属性测度，还综合考虑各指标间的关联性，得到样本的综合属性测度。这种分析方法能够处理多属性的模糊信息，提高了评估的准确性。 置信度准则的应用是模型的关键步骤，它确保了在有序评价集的基础上，对隧道瓦斯突出的属性进行可靠识别。通过这个准则，可以客观地判断隧道瓦斯突出的可能性及其潜在危险等级，为决策提供科学依据。 在工程实例分析部分，作者通过实际项目的属性测度分析和计算，验证了所提模型的有效性。对比研究表明，该模型得出的瓦斯突出预测结果与物元可拓评判法和D、K值法等传统评估方法具有良好的一致性，证明了属性识别模型在瓦斯隧道危险性评估中的优越性能。 本文引入属性数学理论与置信度准则，构建了一种新的瓦斯隧道瓦斯突出危险性评价属性识别模型，克服了现有方法的局限性，为隧道建设的安全管理提供了有力工具，有助于提高施工过程中的风险防控能力。该研究对于保障煤矿隧道施工安全、预防瓦斯事故具有重要的实践意义。