MATLAB支持的回采巷道围岩稳定性分类与可视化系统

本研究论文主要探讨了基于MATLAB的回采巷道围岩分类可视化系统的开发及其在实际应用中的价值。随着煤炭开采深度增加，巷道支护问题日益凸显，传统的依靠人工经验和直觉进行巷道稳定性分类的方法存在盲目性和局限性。因此，作者利用模糊聚类理论作为核心，选择了巷道埋深、顶板岩层综合强度、护巷煤柱宽度等7个关键指标，旨在建立一个更为科学和精确的回采巷道围岩稳定性分类模型。 首先，通过对这些指标的重要性和相关性进行分析，确立了选择标准，比如巷道埋深反映了巷道的深入程度，顶板岩层强度和帮部岩层强度则直接影响巷道支撑的稳定性。此外，通过考虑巷道顶板的综合强度计算方法，强调了离巷道顶部越近的岩层对稳定性影响越大。为了处理不同指标之间的量纲差异，文中采用了Z-score标准化方法，确保数据的一致性和可比性。 模糊聚类模型的构建是在MATLAB环境下进行的，这充分利用了该编程语言的强大功能，如数据分析、算法实现和图形化展示。通过收集神东煤炭集团布尔台矿区的回采巷道样本数据，研究人员训练并优化了分类模型，将其分为5类：非常稳定、稳定、较稳定、不稳定和极不稳定。这样，可以更准确地评估巷道的潜在风险，有助于指导支护设计，避免过度或不足的支护，从而提升矿井的安全和经济效益。 最后，论文的重点在于开发了一个可视化系统，该系统便于工程技术人员在实际工作中直接使用，通过图形界面直观呈现分类结果和预测的巷道顶底板移近量，提高了决策的效率和准确性。这一工具对于改善巷道支护设计的科学性、减少事故风险以及优化生产流程具有重要意义。 该研究不仅提出了基于MATLAB的巷道围岩稳定性分类模型，还开发了一套实用的可视化工具，为煤炭行业的巷道支护设计提供了有力的支持，有助于推动行业向更高效、更安全的方向发展。