探索硫化矿石自燃新评价：AHP-TOPSIS模型在高硫铜矿的应用

本文探讨了硫化矿石自燃倾向性评价的新方法，通过结合层次分析法(AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)构建了一种综合评判模型。作者针对新疆某高硫铜矿的矿石样本，选择了氧化增重率、自热点和自燃点这三个关键因素来衡量矿石的自燃倾向。层次分析法被用来确定每个因素在评价体系中的相对重要性，结果显示氧化增重率的重要性最高，权重为0.493，其次是自热点，权重为0.196，而自燃点的权重为0.311。 AHP法是一种多准则决策分析工具，它将复杂的问题分解为多个层次，通过比较和判断不同层之间的相对重要性，形成一个层次结构，以便量化各个因素的影响。而TOPSIS法则是一种优化方法，通过寻找最接近理想解的方案，来评估每个方案在所有准则下的综合表现，从而得出最优或次优决策。 在应用AHP-TOPSIS模型对该高硫铜矿矿石进行评价时，研究者首先进行了数据收集和分析，然后通过综合考虑各因素的权重，以及它们与理想状态的距离，最终确定了矿石的自燃倾向性等级。这种综合评价方法能够提供一个全面且系统的方法，帮助矿山管理者更好地理解矿石自燃风险，为预防和控制矿石自燃提供了科学依据。 该研究不仅提升了硫化矿石自燃倾向性评价的精度，而且有助于提升矿山的安全管理实践，减少了因矿石自燃引发的潜在事故。其研究成果对于改进矿物资源开采过程中的风险管理策略具有重要意义，为类似地质条件下的矿产资源管理提供了有价值的参考案例。 关键词：层次分析法；逼近理想解排序法；硫化矿石；自燃倾向性；评价 通过这篇论文，我们可以看到在现代信息技术支持下，如何将传统地质学与数学方法相结合，为解决实际问题提供创新的解决方案。这展示了科技进步在地质工程领域的深远影响，以及在确保矿产资源安全开采方面的核心作用。