CN109558976A - 一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法 - Google Patents

一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法 Download PDF

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赵克孝
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Abstract

本发明提供一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法，属于冲击地压灾害防治技术领域。该方法通过分析影响井田内冲击地压发生的各个因素，确定井田内冲击地压的评价体系和评价因子，利用模糊综合评价原理，结合层次分析法，计算评价体系中各个评价因子的权重，并进行一致性检验，最终得到冲击地压危险性区域分布结果。该辨识方法具有科学性，辨识过程可实现程序化，具有省时省力的优点。

Description

一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法
技术领域
本发明涉及冲击地压灾害防治技术领域，特别是指一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法。
背景技术
冲击地压仅限于煤炭行业，是指在高应力条件下，煤岩破坏释放的变形能超过了破坏过程中消耗的能量而引发的煤体以突然、急剧、猛烈的破坏为特征的动力现象，不但会造成矿山设备损坏、井巷破坏及人员伤亡，还有可能引起瓦斯、煤尘爆炸。由于引起冲击地压影响因素的多样性及其发生时间、地点的复杂性，对冲击地压的预测和防治，是一个巨大的难题。
冲击地压危险性分析方法是冲击地压预测和防治的一重要组成部分，冲击地压的发生是多个因素综合作用的结果，评价过程中包含很多模糊信息。在冲击地压危险性综合评价中需要考虑各个影响因素的作用，而模糊综合评判法则是一种对多因素所影响事物综合评判的有效方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法。
该方法包括步骤如下：
S1分析影响井田内冲击地压发生的各个因素，确定井田内冲击地压的评价体系；
S2根据模糊综合评价原理，利用层次分析法，计算步骤(1)确定的评价体系中各个评价因子的权重，并对权重进行一致性检验；
S3建立多维信息模糊评判矩阵R；
S4建立冲击压危险性模糊综合评价模型B；
S5根据最大隶属度原则，利用模糊综合评价模型B，得到冲击地压危险性区域分布结果。
其中，S1中评价体系包括9个因子层，分别为：应力状态因子U1、弹性能因子U2、煤层厚度因子U3、煤层倾角因子U4、开采深度因子U5、地质构造因子U6、应力集中系数因子U7、最大主应力因子U8和最小主应力因子U9。
S2中各个评价因子的权重分别为：应力状态因子U1权重值为0.226，弹性能因子U2权重值为0.226，煤层厚度因子U3权重值为0.162，煤层倾角因子U4权重值为0.155，开采深度因子U5权重值为0.090，地质构造因子U6权重值为0.090，应力集中系数因子U7权重值为0.048，最大主应力因子U8权重值为0.030，最小主应力因子U9权重值为0.029。
S 4中冲击地压危险性模糊综合评价模型B的建立过程如下：
S 41根据S2中计算的各个评价因子的权重，得到权重组成的列矩阵W；
S 42对评价体系中各个评价因子进行定量分类操作，确定每个评价因子的间隔点；
S 43根据S42中得到的间隔点设置确定每个评价因子的隶属度函数；
S 44根据S3得到多维信息模糊评判矩阵R；
S 45得到冲击地压危险性模糊综合评价模型
评价因子的间隔点具体包括：
d1取低危险范围的最大值，d5取高危险范围的最小值，d2，d3，d4分别为较低危险，中等危险，较高危险范围内的均值。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
(1)利用层次分析法确定冲击地压诱发因素的权重，将多个引发冲击地压的定性的、模糊的信息定量化，确定各因素在引发冲击地压作用上的权重，计算结果更加科学可靠；
(2)在该基于多维信息的冲击地压危险性分析方法中，综合考虑了9个之多的地质及开采因素，从而使分析较为全面。
(3)在该基于多维信息的冲击地压危险性分析方法中的定量分析，其中涉及的参数均适于编程，以实现实时预警，对全区域的冲击地压危险性程度反映直观、清晰，有利于冲击地压的预测和防治。
附图说明
图1为本发明的基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法流程图；
图2为本发明实施例中国内某矿区冲击地压危险性区域分布预测图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
本发明提供一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法，如图1所示，包括步骤如下：
S1分析影响井田内冲击地压发生的各个因素，确定井田内冲击地压的评价体系；
S2根据模糊综合评价原理，利用层次分析法，计算步骤(1)确定的评价体系中各个评价因子的权重，并对权重进行一致性检验；
S3建立多维信息模糊评判矩阵R；
S4建立冲击压危险性模糊综合评价模型B；
S5根据最大隶属度原则，利用模糊综合评价模型B，得到冲击地压危险性区域分布结果。
下面结合具体实施例予以说明。
S1分析影响井田内冲击地压发生的各个因素，确定井田内冲击地压的评价体系和评价因子；
在该井田内冲击地压危险性分析方法中，经查阅文献、现场调查、综合因素对比，在前人研究工作的基础上，确定井田内冲击地压危险性分析评价体系，评价体系包括共计9个因子层，应力状态因子U1，弹性能因子U2，煤层厚度因子U3，煤层倾角因子U4，开采深度因子U5，地质构造因子U6，应力集中系数因子U7，最大主应力因子U8，最小主应力因子U9。
S2根据模糊综合评价分析原理，利用层次分析法，计算S1确定的评价体系中各个评价因子的权重，并对权重进行一致性检验；
采用1～9标度方法，如表1所示，进行每两元素间的相对比较，构造判断矩阵A＝(aij)max进行计算构造判断矩阵；
表1AHP评价尺度
求解判断矩阵A的特征根，
AW＝λmaxW
计算得到最大特征根λmax，找出它对应的特征向量W，
W即为同一层各因素相当于上一层某因素相对重要性的排序权重，然后进行一致性检验。
根据比较标度两两元素相比，构造判断矩阵。如表2所示。
表2n个元素成对比较判断矩阵
其中aij表示对于目标C来说，Ai对Aj相对重要性的数值体现，通常aij可取1、2、……、9以及它们的倒数作为标度。
计算各指标的权重：
首先，求判断矩阵行积的n次方根(n为阶数)：
其中i＝1,2,3……n。
其次，进行归一化处理，
其中i＝1,2,3……n。
再次，求最大特征值，
最后，进行一致性检验，计算一致性比率：
其中，
R.I.表示平均随机一致性指标，由表3查取，
表3随机一致性指标
当C.R.≤0.1时，接受判断矩阵和得到的各指标权重，否则重新判断。
S3建立多维信息模糊评判矩阵R；
首先，设置间隔点，间隔点的设置参照冲击地压危险性评价各单因素分级指标见表，因最大主应力为负值，将最大主应力取相反数后确定其d值。其中d1取低危险范围的最大值，d5取高危险范围的最小值，d2，d3，d4分别为较低危险，中等危险，较高危险范围内的均值。
其次，确定隶属函数，利用降半梯形、三角形和升半梯形模糊分布函数来计算各指标因子对目标层的隶属度。设UiVj表示评价指标Ui对评语等级Vj的隶属度，则隶属度函数如下面公式所示：
将上述5个隶属函数公式转化成GIS能识别的公式：
UiV1＝Con(x<＝d1,1,Con(x<d2,(d2-x)/(d2-d1),0))
UiV2＝Con(x<＝d1,0,Con(x<d2,(x-d1)/(d2-d1),Con(x<d3,(d3-x)/(d3-d2),0)))UiV3＝Con(x<＝d2,0,Con(x<＝d3,(x-d2)/(d3-d2),Con(x<d4,(d4-x)/(d4-d3),0)))UiV4＝Con(x<＝d3,0,Con(x<＝d4,(x-d3)/(d4-d3),Con(x<d4,(d4-x)/(d4-d3),0)))UiV5＝Con(x<＝d4,0,Con(x<d5,(x-d4)/(d5-d4),1))
得到多维信息模糊评判矩阵
S4：
其中模糊算子o取模型--加权平均法，W为评价因子权重组成的列矩阵。
S5根据最大隶属度原则，利用模糊综合评价模型，得到冲击地压危险性区域分布结果。
选取冲击地压危险性隶属度的最大值作为冲击地压灾害危险性等级，共分为五个等级：低危险(V1)，较低危险(V2)，中等危险(V3)，较高危险(V4)，高危险(V5)，可通过输入如下公式：
V危险性＝Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV1,1,
Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV2,2,
Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV3,3,
Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV4,4,5))))
最终得到矿区冲击地压危险性区域分布结果。
根据上述的井田基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法的步骤，以国内某煤矿进行冲击地压危险区域划分。在具体应用过程中，工作概况如下：砚北煤矿属于特厚煤层，所以煤层厚度对冲击的影响不可忽视。砚北煤矿的煤层倾角变化范围较大，倾角变化范围为6°～14°，砚北矿发生的冲击明显受构造应力的影响，并且250204工作面的最大开采深度达到550m。井田北部单斜：位于16勘探线以北，煤5层产状，从北而南由北15度西至南28度东，倾向南西西，倾角6～20度，延展长2200米。井田西部背斜：起于16勘探线，止于12勘探线以南。背斜轴向由北13度西至南25度东，向南倾伏，延展长2195米。背斜西翼倾角6～11度，东翼倾角11～16度，为一宽缓背斜。井田中东部向斜：起于16勘探线，止于11勘探线，向斜轴向：北部为北54度西、中部为北33度西、南部为南21度东，向北抬起，全长2950米。向斜西翼倾角11～16度，东翼倾角15～30度，为一宽缓背斜。井田南部单斜：实为前一向斜的南延部分的东翼，向斜轴为本井田的深部边界线，西翼属白草峪井田范畴，起于11勘探线，止于1勘探线以南，延展长4800米。煤5层产状，走向北北西至南南东，倾向南西西。倾角，950米水平以上为30～50度，一般在40度左右；以下为30～10度，在井田边界线附近已接近水平。华亭煤田地区整体上地质动力特征明显，28％地区处于高应力区，72％地区处于高应力梯度区。砚北矿区工作面250201、250202工作面回采前半段处于高应力区，后半段处于高应力梯度区，煤层“孤岛”范围内与周围不同由周边的高应力区转化为高应力梯度区；250203、250204(正在回采)工作面回采前半段处于高应力梯度区，回采初始及后半段处于高应力区。
(1)分析影响井田内冲击地压发生的各个因素，确定井田内冲击地压的评价体系和评价因子；
(2)根据模糊综合评价分析原理，利用层次分析法，计算步骤(1)确定的评价体系中各个评价因子的权重，并对权重进行一致性检验；
2008-2011年5煤底板的最大主应力是变化的，其与微震的相关性是逐年减弱的，根据这一特点构建各评价因子的判断矩阵，如表4所示。
表4各冲击地压评价因子判断矩阵
W′＝(2.483960711，2.483960711，1.780679807，1.70223744，0.986998259，0.986998259，0.526805138，0.326069263，0.319530225)T。
W＝(0.226308417，0.226308417，0.162233978，0.15508726，0.089923328，0.089923328，0.047996104，0.029707482，0.029111724)T。
各评价因子权重值如表5所示。
表5各冲击地压评价因子权重值
因此可以认为判断矩阵具有满意的一致性，由此判断矩阵计算出的评价因子权重是比较合理的。
(3)建立多维信息模糊评判矩阵R；
间隔点设置如表6所示。
表6间隔点设置
隶属度函数如下面公式所示：
得到多维信息模糊评判矩阵
(4)
计算华砚矿区冲击地压不同等级危险性的隶属度，过程如下式：
BV1＝0.226×U1V1+0.226×U2V1+0.162×U3V1+0.155×U4V1+0.09×U5V1+0.09×U6V1+0.048×U7V1+0.030×U8V1+0.029×U9V1
BV2＝0.226×U1V2+0.226×U2V2+0.162×U3V2+0.155×U4V2+0.09×U5V2+0.09×U6V2+0.048×U7V2+0.030×U8V2+0.029×U9V2
BV3＝0.226×U1V3+0.226×U2V3+0.162×U3V3+0.155×U4V3+0.09×U5V3+0.09×U6V3+0.048×U7V3+0.030×U8V3+0.029×U9V3
BV4＝0.226×U1V4+0.226×U2V4+0.162×U3V4+0.155×U4V4+0.09×U5V4+0.09×U6V4+0.048×U7V4+0.030×U8V4+0.029×U9V4
BV5＝0.226×U1V5+0.226×U2V5+0.162×U3V5+0.155×U4V5+0.09×U5V5+0.09×U6V5+0.048×U7V5+0.030×U8V5+0.029×U9V5
根据最大隶属度原则，选取冲击地压危险性隶属度的最大值作为冲击地压灾害危险性等级，共分为五个等级：低危险(V1)，较低危险(V2)，中等危险(V3)，较高危险(V4)，高危险(V5)，输入如下公式：
V危险性＝Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV1,1,
Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV2,2,
Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV3,3,
Con(max(BV1,BV2,BV3,BV4,BV5)＝BV4,4,5))))
最终的国内某矿区冲击地压危险性区域分布结果如图2。
结果分析：某时间段内该矿的工作状态为250204工作面回采工作和250203工作面巷道掘进工作，期间受回采影响250204工作面内共发生42次冲击事件，受掘进影响250203工作面内共发生40次冲击事件。某某煤矿：工作状态为250104工作面回采工作和250105工作面巷道掘进工作，期间受回采影响250104工作面内共发生9次冲击事件，受掘进影响250105工作面内共发生31次冲击事件。据预测模型进行冲击地压等级区域划分，发现大部分冲击事件发生在了高危险区和较高危险区范围内，表明了该多维信息冲击地压危险性分析方法具有较高的准确性。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法，其特征在于：包括步骤如下：
S1分析影响井田内冲击地压发生的各个因素，确定井田内冲击地压的评价体系；
S2根据模糊综合评价原理，利用层次分析法，计算步骤(1)确定的评价体系中各个评价因子的权重，并对权重进行一致性检验；
S3建立多维信息模糊评判矩阵R；
S4建立冲击压危险性模糊综合评价模型B；
S5根据最大隶属度原则，利用模糊综合评价模型B，得到冲击地压危险性区域分布结果。
2.根据权利要求1所述的基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法，其特征在于：所述S1中评价体系包括9个因子层，分别为：应力状态因子U1、弹性能因子U2、煤层厚度因子U3、煤层倾角因子U4、开采深度因子U5、地质构造因子U6、应力集中系数因子U7、最大主应力因子U8和最小主应力因子U9。
3.根据权利要求2所述的基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法，其特征在于：所述S2中各个评价因子的权重分别为：应力状态因子U1权重值为0.226，弹性能因子U2权重值为0.226，煤层厚度因子U3权重值为0.162，煤层倾角因子U4权重值为0.155，开采深度因子U5权重值为0.090，地质构造因子U6权重值为0.090，应力集中系数因子U7权重值为0.048，最大主应力因子U8权重值为0.030，最小主应力因子U9权重值为0.029。
4.根据权利要求1所述的基于多维信息的冲击地压危险性辨识方法，其特征在于：所述S 4中冲击地压危险性模糊综合评价模型B的建立过程如下：
S 41根据S2中计算的各个评价因子的权重，得到权重组成的列矩阵W；
S 42对评价体系中各个评价因子进行定量分类操作，确定每个评价因子的间隔点；
S 43根据S42中得到的间隔点设置确定每个评价因子的隶属度函数；
S 44根据S3得到多维信息模糊评判矩阵R；
S 45得到冲击地压危险性模糊综合评价模型
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