GAHP-BOCR模型在煤与瓦斯共采决策中的应用与效果评估

本文主要探讨了基于群智能遗传算法（Genetic Algorithm for Handling Preference Relations, GAHP）和模糊-集理论（Fuzzy-Objective Comprehensive Ranking, BOCR）的方法在煤与瓦斯共采技术决策分析中的应用。面对煤与瓦斯共采技术的实际应用中对其可靠性的评估需求，研究者首先构建了一个全面的技术指标体系，运用灰色层次分析法确定了一级和二级指标的权重，这强调了在评价过程中考虑各因素的重要性。 在模型构建过程中，GAHP用于处理专家的偏好和多目标决策问题，它通过融合不同专家的判断，确保了决策的客观性和有效性。而BOCR则作为一种模糊评价方法，用于处理不确定性和模糊性，通过对各个子准则的属性值计算，评估了每个技术方案对总目标的影响力，从而提供了一个更为全面的技术选择依据。 文章详细介绍了如何通过实例分析，对比不同技术方案在GAHP-BOCR模型下的综合评价结果，这有助于企业根据实际条件和风险承受能力，做出最优的煤与瓦斯共采技术决策。这种技术决策分析不仅有利于提高煤矿生产的安全性和效率，还能避免因温度控制不当引发的煤仓自燃风险。 文中提及的项目背景包括国家自然科学基金资助项目和新疆工程学院的横向课题，表明这项研究得到了科研资金的支持，并且与实际工业生产紧密相连。具体的应用案例是基于Advantech WebAccess软件设计的储煤仓温度监控系统，该系统通过实时监测和预警，展示了在工业设备管理中的远程控制和维护能力，具有显著的实用价值和市场前景。 作者曹现刚教授及其团队的研究工作集中在计算机监测与控制以及网络化制造领域，他们的研究成果对于提升煤炭行业的智能化水平和技术决策科学化具有重要意义。引用的文献涵盖了相关的技术研究和实践经验，为读者提供了深入理解该主题的更多参考资料。 总结来说，这篇文章的核心内容是结合GAHP和BOCR的决策支持系统在煤与瓦斯共采技术选择中的应用，强调了在复杂工业环境下的技术优化与安全性考量，同时也展示了科研人员如何将理论知识与实际应用相结合，推动了煤炭开采行业的科技进步。