基于Bayes判别分析的煤层底板突水危险性预测与工程应用

本文主要探讨了煤层底板突水危险性评估中的一个重要问题，即如何利用Bayes判别分析方法提高预测精度和实用性。Bayes判别分析是一种统计推断技术，它基于贝叶斯定理，通过对多个可能类别（如煤层突水危险等级）的概率分布进行比较，来确定一个观测值最可能属于哪个类别。文章构建了一个基于煤层五项关键参数——含水层富水性、含水层水压、隔水层厚度、断层导水性和构造发育程度的Bayes判别模型。 首先，作者选取了这些指标作为判别因子，因为它们被认为对煤层底板突水风险有显著影响。这五个因素代表了地质条件的复杂性，其中含水层富水性反映了地下水的丰富程度，水压则反映了压力对潜在突水的影响，隔水层的厚度决定了水的隔离程度，断层导水性则涉及地下的构造活动，而构造发育程度则衡量了地壳运动对煤层稳定性的影响。 作者以14组来自不同地区的煤矿煤层实测数据作为训练样本，通过Bayes判别分析方法学习这些数据背后的模式和规律。通过回代判别方法验证模型的准确性，确保模型能够准确预测新的煤层数据的突水风险等级。结果显示，该模型具有较低的误判率，这意味着其在实际应用中具有较高的可靠性。 此外，与传统的突水危险性评估方法如Fisher判别分析、层次分析、人工神经网络、支持向量机等相比，Bayes判别分析方法具有处理多类别问题的优势，并且在数据量较大或指标众多的情况下，其计算效率和准确性表现更优。因此，将Bayes判别分析模型应用于煤层底板突水危险性评估，有助于煤矿安全管理人员更快速、精确地识别潜在的风险，从而采取相应的预防措施，减少安全事故的发生。 本文的贡献在于提供了一种有效且实用的工具，用于煤炭开采行业的安全管理，对于提升整个行业的安全生产水平具有重要的实际价值。