基于Fisher判别分析的急倾斜煤层顶煤可放性预测模型研究

本文主要探讨了在急倾斜煤层开采中，利用Fisher判别分析模型对顶煤可放性进行分类预测的方法。Fisher判别分析是一种统计方法，旨在通过寻找最佳的分类超平面，将高维数据集中的样本有效地分为不同的类别。在这个研究中，作者选择了老顶、直接顶、底板、瓦斯、采深、倾角、煤层厚度、坚固性系数以及夹矸等九项关键指标作为分类判别指标，这些都是影响顶煤可放性的重要因素。 首先，Fisher判别理论是基于最大化两个类别间的方差和最小化它们之间的协方差的原则，以此来构建分类模型。通过对国内某矿区急倾斜煤层可放性分类的实际数据进行训练，研究人员建立起一个针对顶煤可放性的Fisher判别分析模型。通过训练得到的判别函数，模型能够根据输入的指标值预测新的顶煤是否具有良好的可放性。 文章接着展示了模型在五个矿山的急倾斜煤层顶煤可放性分类预测中的应用，结果显示模型的预测结果与实际情况有良好的一致性，证明了模型的有效性和实用性。这种分类预测方法对于矿产开采决策、资源优化利用以及安全管理都具有重要意义，可以帮助工程师和决策者更准确地评估和控制开采过程中的风险。 总结来说，该研究提供了一种有效的工具，通过Fisher判别分析模型，可以对急倾斜煤层的顶煤可放性进行定量分析和预测，为矿产开采的规划和实施提供了科学依据。这对于提升煤炭行业的经济效益和安全性具有积极的推动作用。