模糊聚类方法提升矿井瓦斯突出灾害预报准确性

"基于模糊聚类的矿井煤与瓦斯突出灾害预报研究，由任珊、李茜和刘鑫三位作者在辽宁工程技术大学理学院进行，主要针对如何通过分析影响煤与瓦斯突出的各因素指标实测数据，对煤层的突出危险性进行评估。这种方法的关键在于利用模糊聚类算法，首先将区域内不同煤层的实测数据视为样本，构建模糊相似矩阵，通过求取传递闭包（一种数学概念，用于表示一个集合的扩展）来衡量样本间的相似度。接着，通过聚类分析，将相似的样本归为一类，并形成聚类图。这种聚类过程可以帮助判断待测煤层的数据与已有样本的相似系数，从而确定其瓦斯突出风险水平，进而提升煤矿开采的安全性，减少瓦斯爆炸事件的发生。 模糊聚类分析在本研究中的应用非常重要，因为现实中的瓦斯突出现象往往难以精确划分，其危险性界限模糊。模糊聚类方法能够处理这类非明确性问题，它考虑了事物的特性、亲缘关系以及相似性，通过模糊相似关系建立对煤层的分类，使得预测结果更加准确和可靠。研究者强调，通过对瓦斯突出危险性的有效预报，可以有效地预防重大安全事故，提高煤矿行业的整体安全性能。 该论文不仅介绍了矿井煤与瓦斯突出的基本概念和其对煤矿生产的影响，还详细阐述了模糊聚类分析在实际应用中的关键步骤和技术细节，这对于煤矿开采管理人员和研究人员来说，是一篇具有实用价值的首发论文，有助于推动煤矿安全管理技术的发展和实践应用。"