煤层突出危险性评价：GRA-DDA加权耦合模型

"基于GRA-DDA加权耦合模型的煤层突出危险性评价" 在煤矿安全生产中，煤与瓦斯突出是一种严重的灾害，对矿工生命安全构成极大威胁。为了提高对此类灾害的预测准确性和效率，研究者提出了基于灰色关联分析（GRA）和距离判别分析（DDA）的加权耦合模型。该模型旨在通过科学的方法来评估煤层突出的危险程度，以期提前采取预防措施。 首先，DDA（Distance Discriminant Analysis）是一种统计学方法，用于区分不同类别数据集的特征。在本文的研究中，DDA被用来分析五个关键的判别因子：煤层瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数、煤层瓦斯压力、煤体破坏类型和开采深度。这些因素对煤层突出的发生有着显著影响。通过对这些参数的分析，可以构建一个判断煤层是否具有突出危险性的模型。 接着，灰色关联分析（GRA）被引入来计算各判别因子的权重。灰色关联理论是处理不完全信息和非线性问题的有效工具，它可以揭示变量之间的关联程度。通过计算各因子与目标状态之间的灰色关联度，可以得到它们的重要性排序，从而形成权重矩阵。将这些权重应用到DDA模型中，可以使得模型的判断更加注重关键因素的影响。 结合GRA和DDA，建立了加权距离耦合判别模型。模型通过30个煤与瓦斯突出的实际案例进行训练，以确定判别准则，并且在训练后实现了零误判率，这表明模型的精确度非常高。之后，该模型对另外10个案例进行评判，结果与传统的单项指标法、BP神经网络法以及未加权距离判别法进行了比较。结果显示，GRA-DDA耦合模型的评判结果更准确，更符合现场实际条件，显示了其在复杂数据环境下的优越性能。 总结来说，基于GRA-DDA的加权耦合模型提供了一种科学的煤层突出危险性评价方法，它有效地整合了关键判别因子的权重，并通过实际案例验证了其准确性。这一模型对于煤矿安全生产管理和灾害预警具有重要的理论与实践价值，有助于提升煤矿的安全管理水平，降低煤与瓦斯突出事故的风险。