新方法：多因素模糊聚类分析提升煤矿底板突水风险评估

本文主要探讨了"基于多因素模糊聚类分析法的底板突水危险性评价"这一主题，针对新安煤矿的实际案例，研究者付萍杰、魏久传、谢道雷和王焕志采用了一种先进的数据分析方法来评估矿井底板突水的风险。他们首先通过多因素模糊聚类分析技术，识别出影响煤层底板突水的关键因素，并赋予这些因素相应的权重。这种方法考虑了不确定性以及各因素之间的复杂关联，使得评估过程更为精确。 在确定了关键影响因素后，研究人员构建了一个底板突水模型，该模型能够根据不同因素的组合，对底板突水的可能性进行量化分区。通过这种模型，他们能够对不同区域的突水风险进行细致划分，从而帮助决策者制定更有效的防突水策略。对于奥灰水（特定类型的地下水）的防治而言，这种危险性评价提供了重要的科学依据，有助于保障煤矿开采过程的安全性。 文章的关键内容包括底板突水问题的定义、多因素模糊聚类分析技术的原理和应用、模型建立的具体步骤、数据处理方法以及如何将研究成果转化为实际的防突水措施。此外，研究还强调了中图分类号TD74所代表的矿业工程领域，以及文献标志码A和文章编号1008－8725(2015)01－0163－04，这些都是学术界对这篇论文的定位和引用标识。 这篇文章不仅介绍了理论方法，而且具有很强的实践价值，对于煤炭行业的安全生产具有重要意义，为类似矿产资源的管理提供了科学的决策支持。通过这种方法，可以减少突水事故的发生，提升整个行业的安全水平。