断裂信息维在矿井构造预测中的应用及准确性验证

"断裂信息维在矿井构造相对复杂程度预测中的应用 (2005年)" 这篇论文探讨了在矿井构造相对复杂程度预测中使用断裂信息维的方法。断裂信息维是一种衡量地质构造复杂性的指标，它能够综合考虑断层的多个特性，如断层条数、密度、长度和强度。通过对已揭露区域的数据进行灰色关联分析和逐步回归分析，研究发现断裂信息维与断裂构造的复杂性之间存在正相关关系。 论文首先将研究区域划分为多个单元，并对每个单元的断裂信息维及相关因素进行统计。通过灰色关联分析，这种分析方法可以帮助识别变量之间的关联程度，即使在数据不完全或存在噪声的情况下也能找出关键的关联性。逐步回归分析则用于筛选出对断裂信息维影响最大的因素，进一步简化模型并提高预测的准确性。 接下来，研究人员利用人工神经网络（ANN）对已揭露区的断裂信息维及其影响因素进行训练，以构建预测模型。经过训练，当模型达到预设的精度要求后，可用于预测井田中未揭露区域的断裂信息维。根据论文描述，该模型在东庞井田的测试中，预测准确率达到了约90%，显示出较高的预测能力。 矿井构造的量化预测是地质安全和采矿工程规划的关键，它涉及到如何评估和分级矿井的不同地段构造的复杂性。传统的评价方法可能只考虑单一指标，如断层条数或长度，但断裂信息维的引入提供了一个更全面的视角。论文中提到，断层条数多或断层长度长并不一定意味着构造复杂，因为这些因素并不能完全反映出断层的复杂性，而断裂信息维则能更全面地体现这一特性。 关键词涉及断裂信息维、矿井构造和相对复杂程度的预测，表明研究的重点在于如何使用断裂信息维这一新指标来更准确地预测矿井的构造复杂性。这种方法对于指导煤矿的开采活动，尤其是选择地质条件较好的开采区块具有重要意义，有助于提高开采效率和安全性。 通过以上分析，我们可以看出这篇2005年的论文在矿井地质学领域中，提出了断裂信息维作为新的构造复杂性评价工具，并结合灰色关联分析和人工神经网络技术，提供了更为精确的预测模型，对于当时的矿井安全和开采决策具有重要理论和实践价值。