深部开采底板隔水层突水风险评估新方法

"这篇论文研究了深部开采底板厚隔水层的突水危险性评价方法，针对突水系数不适用于深部开采条件的问题，提出了新的评价模型。该模型结合了区间灰色最优聚类理论、GIS技术、层次分析法（AHP）、K-Means聚类算法以及白化权函数的改进应用。通过对主控因素的分析，建立了一个全面的底板突水主控指标体系。利用GIS的空间信息管理与分析能力，构建并展示了模型。在AHP中，通过专家知识和经验确定主控因素的权重，用K-Means算法处理数据的分布和不确定性。改进后的白化权函数解决了不同主控因素间物理意义、量纲和量级差异带来的影响，确保了评价结果的准确性。通过邓氏灰色关联度计算评价对象与各个危险性级别的关联性，形成关联度矩阵，并基于加权广义距离确定评价对象所属的危险性类别。该研究以邢东矿的实际案例进行了验证，选取了6个关键主控因素进行分析。" 在深部开采过程中，底板厚隔水层的突水危险性评价是至关重要的安全问题。传统的突水系数方法可能无法充分反映深部开采的复杂情况。因此，该论文提出了一种创新的评价方法。首先，论文根据矿井的具体条件建立了底板突水的主控指标体系，这包括了一系列影响突水可能性的关键参数。然后，利用区间灰色最优聚类理论，将这些主控因素进行科学分类，使得复杂的数据集得以简化。 GIS（Geographic Information System）在此过程中起到了关键作用，它的空间分析功能使得模型构建和结果展示更为直观和精确。接着，层次分析法（AHP）被用来确定每个主控因素在突水危险性评估中的相对重要性，这是通过专家的判断和经验来设定的。K-Means聚类算法则用于根据数据的分布特征和专家知识将这些因素划分到不同的危险性类别。 论文中一个重要创新是对白化权函数的改进。原始的白化权函数只考虑了相邻区间的关联，而改进后的方法考虑了所有区间的标准值，这样就有效地处理了主控因素之间物理意义、单位和量级的巨大差异，避免了评价结果的失真。 为了进一步量化评价对象与各类危险性的关联，论文采用了邓氏灰色关联度理论。这一理论通过计算评价对象与各个危险性级别的关联程度，形成了一个关联度矩阵。最后，通过加权广义距离的计算，可以衡量评价对象与各个危险性类别的接近程度，从而确定其所属的最匹配类别。这种方法在邢东矿的实际应用中得到了验证，证明了其有效性和实用性。 这篇论文提供的是一种综合性的、考虑了各种不确定性和复杂性的深部开采底板厚隔水层突水危险性评价方法，对于保障煤矿安全生产具有重要意义。