模糊聚类与灰色关联法在煤矿突出预测指标敏感性分析中的应用

"基于模糊聚类和灰色关联法的突出预测指标敏感性研究" 本文主要探讨了如何利用模糊聚类和灰色关联分析法来研究和评估煤矿突出预测指标的敏感性，以此提高对煤与瓦斯突出危险性的预测准确性。一缘煤矿15#煤层作为研究对象，通过对钻屑瓦斯解吸指标K1、钻屑量S和钻孔瓦斯涌出初速度q等三项关键指标的现场跟踪考察和理论分析，作者王云刚等人得出了以下结论： 1. 模糊聚类法：这种方法基于模糊关系合成原理，可以处理那些边界不清晰、难以定量的预测指标，将它们放入同一数学框架下进行比较。通过计算指标偏差平方和的均值，能有效衡量指标的离散程度，从而减少误差的影响。 2. 灰色关联分析法：灰色系统理论特别适用于处理具有模糊性、随机性和灰色性的数据，与煤与瓦斯突出及其影响因素的特性相吻合。它不需要大量的样本量和严格的规律性，能有效地揭示不同预测指标之间的关联程度。 3. 结合应用：模糊聚类法和灰色关联分析法的结合，使得对突出预测指标敏感性的评价更为科学和合理。这种结合方式可以更好地识别哪些指标在预测过程中更为敏感，对于煤矿安全预测具有重要的实践意义。 4. 现场跟踪考察：通过现场考察，研究人员收集了掘进工作面的实际数据，这些数据对于确定和验证预测指标的敏感性至关重要。结合理论分析，可以对指标进行定性和定量的筛选，确保预测模型的可靠性。 5. 应用推广：研究结果显示，模糊聚类和灰色关联分析法在突出预测指标敏感性研究中的应用是成功的，这为其他类似条件的矿井提供了参考，可以广泛应用于此类矿井的突出危险性预测。 关键词涉及的领域包括煤与瓦斯突出、预测指标、模糊聚类和灰色关联，这些关键词反映了研究的核心内容和方法。文章发表于《煤炭技术》期刊，属于行业研究范畴，对于煤炭行业的安全管理和防灾减灾具有指导价值。通过深入理解和应用文中提到的技术，煤矿企业可以提升预测预警系统的精度，降低煤与瓦斯突出事故的风险。