模糊聚类分析在综放开采端面变形控制中的应用

综放开采端面变形控制是煤炭开采过程中一个关键的技术问题，它直接影响矿井的稳定性和生产效率。本文《综放开采端面变形控制的模糊聚类分析》由王金安、焦申华和徐勇三位专家合作撰写，发表于2005年。他们以数值模拟试验的数据为基础，结合模糊控制理论，提出了一种创新的方法来处理这一挑战。 模糊聚类分析是一种数据挖掘技术，它在处理不确定性和模糊性方面表现出色，尤其适合应用于如矿井端面变形这样的复杂系统，其中因素众多且难以精确量化。通过这种方法，研究者将煤层综放开采过程中的各种影响因素，如地质条件、开采方式、设备性能等，转化为模糊集合，然后运用加权模糊聚类算法进行分类和分析。 他们的工作重点在于建立一个参数预测模型，这个模型能根据输入的不同参数组合，如开采深度、巷道设计参数、支护强度等，预测端面变形的可能性及其程度。在这个模型中，权重向量起着至关重要的作用，它代表了各个参数对端面变形影响的相对重要性，有助于决策者确定优化开采策略。 通过对大量实验数据的处理和分析，他们不仅验证了模糊聚类分析方法的有效性，还得到了一组影响端面变形值的权重向量，这为后续的开采计划和动态调整提供了科学依据。这个研究成果对于提高综放开采的端面稳定性，防止因端面变形引发的安全事故具有重要意义。 这篇论文深入探讨了模糊聚类分析在综放开采端面变形控制中的应用，为煤炭行业的可持续发展提供了一种新的控制策略和技术支持。通过结合理论与实践，该研究为改善煤炭开采的经济效益和安全性做出了重要贡献。