模糊聚类分析提升突水系数法临界值预测精度

模糊聚类分析法在解决突水系数法临界值问题上的应用是一项具有创新性的研究，由陈见行、韩志婷和黄继达三位学者合作完成。他们在《中国科技论文在线》上发表的这篇首发论文中，针对采矿工作面突水可能性预测的传统方法——突水系数法存在的局限性进行了深入探讨。 突水系数法是一种广泛用于评估煤层底板稳定性的重要工具，它通过计算特定参数如断层数量、工作面的富水性、隔水层承受的水压以及隔水层的厚度来预测矿井潜在的突水风险。然而，这种方法在临界值附近往往表现出不确定性，无法准确界定安全阈值。为了克服这一问题，研究者们引入了模糊聚类分析，这是一种能够处理不确定性和模糊性数据的统计分析技术。 模糊聚类分析法允许将这些指标纳入一个更为灵活的框架，不仅考虑了数值大小，还考虑了它们之间的相对重要性和不确定性。通过层次聚类算法，研究团队将这些参数组合成一组模糊聚类指标，使得对于相似的条件，算法能自动归类并形成具有相似突水风险的类别。这种方法在一定程度上消除了临界值问题，提高了预测的精度和可靠性。 论文中，作者以中国矿业大学（南湖）矿业工程学院的采矿工程专业为背景，陈见行作为在读本科生展示了他对模糊聚类分析理论的实际应用能力。他们通过对比模糊聚类分析法预测的结果与实际发生的突水情况，证明了这种方法的有效性。这种方法不仅提升了矿业开采过程中的风险管理，也为其他类似地质灾害的预测提供了新的思路和技术支持。 这篇论文的贡献在于提出了一种基于模糊聚类分析的改进策略，用于优化突水系数法，解决临界值问题，并通过实证研究验证了其在预测煤矿突水风险方面的实用性。这一研究成果对矿山地质学领域的实践和理论发展具有积极意义。