煤矿冒顶事故预测：D-S理论与模糊数学的应用

"基于多源异构信息融合的煤矿冒顶事故预报技术" 本文主要探讨了如何运用多源异构信息融合技术来预测煤矿冒顶事故，以提高安全预警的准确性和效率。研究者基于Dempster-Shafer(D-S)理论和模糊数学理论建立了一个信息融合模型，该模型应用于煤矿冒顶监测系统。 D-S理论是一种证据理论，它允许来自不同信息源的数据在不确定性的情况下进行融合。在煤矿冒顶监测中，由于信息可能来源于不同的传感器，如压力、位移、声发射等，这些信息可能具有异构性，即数据类型、精度和可靠性各不相同。通过D-S理论，可以将这些不同源的信息有效地整合在一起，以得到更可靠的风险评估。 模糊数学理论在此中的作用是处理不确定性和模糊性。冒顶的危险性通常并非黑白分明，而是存在不同程度的灰色地带。利用模糊数学的隶属度函数，研究者可以量化这些模糊特征，将矿井冒顶的危险程度划分为不同的等级，并计算出每个等级的信度。 在模型的应用过程中，首先提取煤矿冒顶的危险性数值特征，然后通过隶属度函数来确定每种危险征兆的信度分配。这些征兆可能包括顶板裂缝的宽度、支护系统的变形等。接着，利用预先设定的判决规则对融合后的信息进行分析，以判断当前的冒顶危险等级。这种方法能够快速、准确地识别冒顶的早期预警信号，为煤矿安全管理人员提供决策支持。 关键词：多源异构信息，D-S理论，信息融合，冒顶事故。这一研究工作对于提升煤矿安全生产水平具有重要意义，特别是在预防顶板事故方面，它提供了一种科学的、基于数据的预测工具，有助于减少事故的发生，保障矿工的生命安全。 文章指出，顶板事故是煤矿安全事故中的主要类型，且往往具有高频率和高危害性。传统的定性预测方法可能存在主观性和不准确性。因此，借助多源信息融合技术，可以更客观地处理和分析监测数据，从而提高预测的准确性。目前，多源信息融合已被广泛应用于各个领域，如图像分析、模式识别等，而将其应用于煤矿冒顶事故预测则是对其潜力的进一步挖掘。 基于D-S理论和模糊数学的信息融合模型为煤矿冒顶事故提供了新的预测手段，该模型不仅可以简便快捷地预测冒顶危险，还能准确识别冒顶的预兆特征，对于提升煤矿安全预警系统的效能有着显著的作用。