Fisher判别分析在煤矿井巷围岩质量分类中的应用

"基于Fisher判别分析法的井巷围岩质量分类研究" 本文主要探讨了如何运用Fisher判别分析法对煤矿井巷围岩质量进行有效分类。作者选取了7个关键的地质参数作为分类指标，包括岩石的天然单轴抗压强度、饱和单轴抗压强度、软化系数、天然抗剪强度、饱和抗剪强度、含水率以及岩石质量指标RQD值。这些参数对于评估井巷围岩的稳定性和安全性至关重要。 Fisher判别分析法是一种统计学方法，常用于多变量数据的分类问题。在这个研究中，研究人员首先选取了新疆乌鲁木齐某煤矿2个煤层顶底板的40组岩样作为训练样本，利用Fisher判别分析对这些样本进行训练，构建了判别模型。通过对每个岩样的回代估计验证，模型的正确率达到了97.5%，显示出该模型在预测围岩质量分类方面的高准确性。 进一步，研究人员将这个判别模型应用到另一个煤矿的8组岩样上，分类结果与实际分类完全一致，这进一步证实了Fisher判别分析法在围岩质量分类中的有效性。该研究的成果为煤矿勘探阶段的井巷设计提供了科学依据，有助于提高煤矿开采的安全性，减少因围岩质量问题引发的事故风险。 关键词：井巷围岩、围岩质量分类、分类指标、Fisher判别分析法、回代估计法。这些关键词体现了研究的核心内容，即利用特定的地质参数和统计分析方法来对井巷围岩进行科学的分类，以提升煤矿工程的安全性和可靠性。 该研究的创新之处在于，它将Fisher判别分析这一统计工具应用于地质工程领域，尤其是在围岩质量评估方面，为矿产资源开发提供了新的技术手段。同时，通过实证研究证明了这种方法的有效性，为后续的井巷工程设计提供了可借鉴的分类模型。因此，该研究对于促进煤矿安全管理和地质工程领域的科技进步具有积极意义。