信息熵与未确知测度模型提升煤矿安全评价的科学性

本文主要探讨了基于信息熵的未确知测度模型在煤矿安全评价中的应用。煤矿安全问题一直是我国亟待解决的重要课题，特别是在传统的煤炭开采行业中，如伯方煤矿。作者郭章林和刘兆鹏针对这一问题，首先强调了信息熵在确定安全评价指标权重的重要性。信息熵作为一种衡量不确定性的工具，通过概率论的数学方法，能够客观地反映各项指标对煤矿安全状况的贡献度。 他们提出，传统的煤矿安全评价往往受到多种因素的影响，包括但不限于瓦斯事故、设备维护、人员培训等。通过信息熵计算，可以量化这些指标的信息含量，从而为每个指标分配相应的权重，使得评价过程更为科学。这种方法避免了人为干预，更客观地反映了实际情况。 接着，文章介绍了未确知测度模型的应用，这是一种综合考虑所有已知信息和未知因素的评估方法。它能够在现有的数据基础上，通过分析隐藏在属性测值中的不确定性，对煤矿的安全状况进行全面且合理的评估。这种模型的优势在于能提供一个既能反映当前情况又能预测潜在风险的评价结果。 通过在伯方煤矿的实证调查分析，作者验证了该模型的有效性。结果显示，基于信息熵的未确知测度模型在对传统煤矿的安全风险进行评价时，不仅符合实际，而且评判结果具有较高的科学性和合理性。这表明，该模型在煤矿安全管理中具有实用价值，有助于提升我国煤矿行业的安全生产水平，缩小与世界先进国家的差距。 本文的研究为煤矿安全评价提供了新的思路和方法，即通过信息熵和未确知测度模型相结合，实现对煤矿安全的全面、动态和客观评估，这对于提高煤矿安全管理水平具有重要的理论和实践意义。