Fisher判别分析：提升矿井巷道锚杆支护效果预测准确性

本文主要探讨了在煤炭开采领域中，如何运用统计学理论与工程实践经验相结合，通过建立一种名为Fisher判别分析模型的方法，对回采巷道锚杆支护效果进行分类预测。Fisher判别分析是一种多变量统计技术，主要用于区分不同类别或群体之间的差异，特别适用于高维数据集中的分类问题。 作者刘唐圣、王成帅和王飞针对回采巷道的特定特点，选择了围岩强度、巷道断面、采动影响系数、巷道埋深、围岩完整度、护巷煤柱宽度和支护强度等7个关键因素作为影响锚杆支护效果的重要参数。这些因素在巷道稳定性、承载能力和抵抗开采应力等方面起着决定性作用。 研究中，他们以平顶山矿区的18条深井动压回采巷道的实际数据作为训练样本，通过Fisher判别分析方法，构建了一套能够有效区分不同支护效果的线性判别函数。这种模型能够捕捉到各因素间的相互关系，并据此对新巷道的锚杆支护效果进行预测。 在验证阶段，该模型被应用于平顶山矿区的4条回采巷道，其预测结果与实际支护效果表现出了良好的一致性。这表明Fisher判别分析模型对于锚杆支护效果的分类预测具有较高的实用性和准确性，有助于优化巷道设计、提高支护效率，降低安全风险，是煤炭开采工程中一项重要的辅助决策工具。 本文的研究不仅提升了我们对回采巷道锚杆支护效果理解的深度，也为类似矿山工程提供了科学的评估和预测手段，有助于整个行业的持续改进和发展。通过关键词“回采巷道”、“锚杆支护”、“Fisher判别分析模型”和“回归估计法”，我们可以看出这篇论文在统计建模和采矿工程实践方面的核心价值。