CN116843228A - 基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法 - Google Patents

基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116843228A
CN116843228A CN202310898073.6A CN202310898073A CN116843228A CN 116843228 A CN116843228 A CN 116843228A CN 202310898073 A CN202310898073 A CN 202310898073A CN 116843228 A CN116843228 A CN 116843228A
Authority
CN
China
Prior art keywords
impact
impact tendency
evaluation
tendency
weight
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310898073.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116843228B (zh
Inventor
王超
王琦玮
王团辉
刘宇
张绍源
徐健珲
李岳峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kunming University of Science and Technology
Original Assignee
Kunming University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kunming University of Science and Technology filed Critical Kunming University of Science and Technology
Priority to CN202310898073.6A priority Critical patent/CN116843228B/zh
Publication of CN116843228A publication Critical patent/CN116843228A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116843228B publication Critical patent/CN116843228B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)

Abstract

本发明涉及煤层冲击倾向性评价及冲击地压灾害防治技术领域，尤其是涉及基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，所述方法包括如下步骤：选取煤的冲击倾向性评价指标，并确定冲击倾向性等级的具体划分标准；搜集煤样的煤层冲击倾向性数据并确定冲击倾向性评价指标的主客观权重，获取冲击倾向性评价指标的最优组合权重；根据模糊集理论对冲击倾向性评价指标建立隶属函数计算出冲击倾向性评价指标的隶属度；利用最优组合权重、隶属度和模糊算子确定冲击倾向性等级的综合评价集，以确定煤样的所述冲击倾向性等级。本发明较现有技术有更好的准确性和适用性，能准确简便地量化描述深部开采的煤层冲击倾向性等级，进一步确保煤矿安全生产。

Description

基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法
技术领域
本发明涉及煤层冲击倾向性评价及冲击地压灾害防治技术领域，尤其是涉及基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法。
背景技术
随着煤矿开采深度逐渐增加，冲击地压已成为深部矿井的主要动力灾害之一，严重威胁着我国煤矿生产效率及人员安全。冲击倾向性是指煤可以产生冲击破坏的能力和固有属性，是冲击地压发生的内因和重要条件。煤层的冲击倾向性等级判别是预防冲击地压的基础工作，也是评价冲击地压危险程度的主要依据。
现有冲击倾向性判定主要分为单指标判定和多因素综合判定方法。国内外学者从能量、时间和刚度等方面提出了大量判定指标，如：弹性能量指数、冲击能量指数、弯曲能量指数、动态破坏时间、单轴抗压强度、刚度比指标等。但冲击倾向性是多种物性因素下的属性总和，单一指标难以反映各因素对冲击倾向性的影响，且可能出现不同指标的评价结果不一致的问题。多指标综合判定方法可以结合不同指标对冲击倾向性等级进行判定，相较单指标判定更加全面准确，已成为煤层冲击倾向性的主要判别方法。目前最常用的为国家标准《煤的冲击倾向性分类及指数的测定方法(GB/T 25217.2-2010)》(以下简称“国标”)中提出的综合判定方法，该方法将冲击倾向性分为81种组合情况，并给出了其中73种情况下的判定结果。
然而，离散度大是煤样试验的本征特性，导致划分冲击倾向性等级的各指标界限存在“不确定性”，相邻等级之间的过渡存在“亦此亦彼”的模糊性。因此，国标难以对剩余8种组合情况进行准确判别；单指标判据方法也受此影响，对处于界限附近的煤层冲击倾向性也同样存在无法判定的问题，且同一试件不同指标评价结果离散性较大，在冲击倾向性判别方面缺乏足够的科学性及准确性。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法。
为了实现上述目的，本发明提供的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，所述方法包括如下步骤：选取煤的冲击倾向性评价指标，并根据所述冲击倾向性评价指标确定冲击倾向性等级的划分标准；按照所述冲击倾向性评价指标搜集煤样的煤层冲击倾向性数据；依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据确定所述冲击倾向性评价指标的客观权重，同时确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重；使用所述客观权重和所述主观权重对所述冲击倾向性评价指标进行组合赋权得到最优组合权重；基于模糊集理论，对所述冲击倾向性评价指标采用梯形分布建立隶属函数，并利用所述隶属函数计算所述冲击倾向性评价指标在不同所述冲击倾向性等级的隶属度；利用所述最优组合权重、所述隶属度和模糊算子确定所述冲击倾向性等级的综合评价集；根据所述综合评价集确定煤样的准确冲击倾向性等级。本发明较现有技术有更好的准确性和适用性，能准确简便地量化描述深部开采的煤层冲击倾向性等级，进一步确保煤矿安全生产。
可选地，所述冲击倾向性评价指标包括动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度。
进一步的，从时间、能量和强度三个角度出发综合分析影响煤层冲击倾向性的关键因素，即动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度，能够提高煤层冲击倾向性等级的评价结果的可靠性和准确性。
可选地，所述依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据确定所述冲击倾向性评价指标的客观权重，同时确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重包括如下步骤：
基于随机森林算法，依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据计算所述冲击倾向性评价指标的客观权重；
利用德尔菲法确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重。
可选地，所述基于随机森林算法，依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据计算所述冲击倾向性评价指标的客观权重包括如下步骤：
构建随机森林，并利用所述划分标准和煤层冲击倾向性数据计算所述随机森林的节点均方误差；
使用所述节点均方误差计算所述冲击倾向性评价指标在各节点的节点重要性评分；
利用所述节点重要性评分计算所述冲击倾向性评价指标在所述随机森林中各决策树的决策树重要性评分；
根据所述决策树重要性评分计算所述冲击倾向性评价指标的特征重要性，并将所述特征重要性设置为所述冲击倾向性评价指标的客观权重。
进一步的，基于随机森林算法对数据特征重要性的识别能力能够准确获取各冲击倾向性评价指标的客观权重，能够解决因煤样数据离散性造成的客观赋权法失准的问题，为获取各冲击倾向性评价指标准确、合理的指标权重提供可靠的数据基础。
可选地，所述利用德尔菲法确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重包括如下步骤：
设计所述冲击倾向性评价指标的评价意见咨询表对专家进行咨询，并利用专家对所述冲击倾向性评价指标的评分建立专家咨询打分表；
根据所述专家咨询打分表计算所述冲击倾向性评价指标的评价权重，并对所述评价权重进行归一化处理得到德尔菲法权重值，所述德尔菲法权重值即为所述主观权重。
进一步的，使用德尔菲法获取主观权重能够避免重要人物占主导地位的问题，而且操作比较方便，得到的结果具有较强的代表性，能够为获取各冲击倾向性评价指标准确、合理的指标权重提供可靠的数据基础。
可选地，所述评价权重和所述主观权重分别满足如下关系：
，
，
其中，为第i个所述冲击倾向性评价指标的评价权重，/>为第j个专家对第i个所述冲击倾向性评价指标的评分，s为专家人数；/>为所述冲击倾向性评价指标的数量，/>为第j个所述冲击倾向性评价指标的主观权重。
可选地，所述最优组合权重满足如下关系：
其中，为第i个所述冲击倾向性评价指标的最优组合权重，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标的客观权重，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标的主观权重，/>为所述冲击倾向性评价指标的数量。
进一步的，将客观权重和主观权重相结合对冲击倾向性评价指标进行组合赋权获取最优组合权重的方法能够在客观数据驱动和主观专家驱动的加权方法之间取得平衡，提高了指标权重的合理性。
可选地，所述隶属函数具有三种表达形式，依次为偏小型的降半梯形分布表达式、中间型梯形分布表达式和偏大型的升半梯形分布表达式，所述偏小型的降半梯形分布表达式、所述中间型梯形分布表达式和所述偏大型的升半梯形分布表达式依次满足如下关系：
，
，
，
其中，为第i个所述冲击倾向性评价指标的数值，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标在k级冲击倾向性的隶属度，a、b、c和d为模型参数。
进一步的，隶属度可以从不同角度描述指标参数与冲击倾向性等级间的模糊相关性，提高煤层冲击倾向性等级的评价结果的可靠性和准确性。
可选地，所述综合评价集满足如下关系：
其中，H为所述综合评价集，W为所述最优组合权重的集合，V为所述隶属度的集合，为模糊算子，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标的最优组合权重且/>，为k级冲击倾向性的综合隶属度且/>，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标在k级冲击倾向性的隶属度。
进一步的，将最优组合权重与隶属度进行合成计算得到的综合评价集综合考虑了各冲击倾向性评价指标的指标权重以及冲击倾向性评价指标与冲击倾向性等级间的模糊相关性，能够有效提高冲击倾向性等级的评价结果的可靠性和准确性。
可选地，当时，煤样的所述准确冲击倾向性等级为k级，/>为k级冲击倾向性的综合隶属度且/>。
进一步的，基于最大隶属度原则获取准确冲击倾向性等级，提高对煤层冲击倾向性等级的评价结果的准确性和可靠性。
本发明将采用随机森林赋权法获得的客观权重和德尔菲法获取的主观权重相结合，进而实现对冲击倾向性评价指标进行组合赋权的方法在客观数据驱动和主观专家驱动的加权方法之间取得了平衡，提高了指标权重的准确性和合理性；同时，通过引入模糊集理论从不同角度描述指标参数与冲击倾向性等级间的模糊相关性，提高了煤层冲击倾向性等级的评价结果的可靠性和准确性，有效解决了国标中存在的样本难以判别的问题，对国标进行了有益补充和完善。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
图1为本发明实施例的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法流程示意图；
图2为本发明实施例的动态破坏时间的隶属函数图；
图3为本发明实施例的弹性能量指数的隶属函数图；
图4为本发明实施例的冲击能量指数的隶属函数图；
图5为本发明实施例的单轴抗压强度的隶属函数图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。
需要提前说明的是，在一个可选地实施例当中，除了做出独立的说明之外，其它的在所有公式中出现的相同的符号或字母带表的含义和数值相同。
在一个可选地实施例当中，请参见图1，本发明提供了基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，所述方法包括如下步骤：
S1、选取煤的冲击倾向性评价指标，并根据所述冲击倾向性评价指标确定冲击倾向性等级的划分标准。
具体的，在本实施例中，选取动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度作为煤的冲击倾向性评价指标，且根据选取的冲击倾向性评价指标，冲击倾向性等级的划分标准如下表所示：
冲击倾向性等级 DT/ms WET KE RC/MPa
强冲击倾向(1级) ≤50 ≥5.0 ≥5 ≥14
弱冲击倾向(2级) 50~500 2.0~5.0 1.5~5.0 7~14
无冲击倾向(3级) ＞500 ＜2.0 ＜1.5 ＜7
表中DT为动态破坏时间，单位为ms；WET为弹性能量指数，为无量纲；KE为冲击能量指数，为无量纲；RC为单轴抗压强度，单位为MPa。冲击倾向性等级共分为3级，即强冲击倾向、弱冲击倾向和无冲击倾向，依次为1级、2级和3级。
进一步的，冲击倾向性本质是煤层积蓄弹性能并突然释放的能力，因此煤层积蓄弹性能的大小、破坏速度以及释放能量的能力是评价冲击倾向性等级的主要依据。单轴抗压强度RC和弹性能量指数WET可以合理地反映煤层积蓄弹性能的能力，且弹性能量指数WET可在一定范围内表示煤层消耗能量与储存能量的比例；冲击能量指数KE可以直接表示煤层释放能量的能力大小；动态破坏时间DT可以表示煤层的破坏速度，与冲击能量指数KE共同反映了煤层破坏阶段的特性。
更进一步的，指标的选取对冲击倾向性判定有着重要影响，本实施例选取的冲击倾向性评价指标能够从时间、能量和强度三个角度反应煤层冲击倾向性的特点，而且具有易测取、可量化计算和较常见的特点，结合本实施例提供的划分标准能够为准确评价煤层的冲击倾向性等级提供可靠的数据基础，进而提高冲击倾向性的等级评价结果的准确性和可靠性。
S2、按照所述冲击倾向性评价指标搜集煤样的煤层冲击倾向性数据。
具体的，在本实施例中，按照S1中选取的冲击倾向性评价指标收集煤样的煤层冲击倾向性数据。煤层冲击倾向性数据包括动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度的数值和冲击倾向性等级数据。各冲击倾向性评价指标的数值和冲击倾向性等级数据能够为记下来的计算提供数据基础，同时冲击倾向性等级数据也能够用于验证本实施例对冲击倾向性等级评价结果。
进一步的，本实施例选取国内外120组典型冲击倾向性样本数据作为本步骤煤样的煤层冲击倾向性数据，这些数据准确可靠，能够提高冲击倾向性等级的评价结果的准确性和可靠性，具体数据如下表所示：
NO. DT/ms WET KE RC/MPa 冲击倾向性等级 NO. DT/ms WET KE RC/MPa 冲击倾向性等级
1 461 2.23 1.45 7.3 2 61 252 3.11 1.93 6.51 2
2 537 2.08 2.38 7.79 2 62 12333 0.96 1.14 4.56 3
3 674 2.23 2.46 8.66 2 63 42 7.39 5.67 20.5 1
4 409 2.16 1.39 8.16 2 64 46 8.12 10.63 25.9 1
5 2943 1.103 2.17 2.193 3 65 39.8 6.49 7.73 24.27 1
6 306 5.91 2.48 8.86 2 66 34.4 4.45 12.57 24.35 1
7 160.5 7.1 7.08 25.64 1 67 215.93 2.62 1.81 13.11 2
8 102 2.67 2.26 13.31 2 68 19 7.42 13.67 9.72 1
9 22611 0.63 2.71 3.93 3 69 315.67 3.47 2.27 4.93 2
10 193 1.14 5.74 12.52 2 70 43.2 14.6 11.8 34.06 1
11 3469 1.25 4.55 16.45 3 71 284 3.96 1.84 10.5 2
12 3.75 4.85 112 6.3 1 72 256 3.96 2.31 16.59 2
13 7.25 4.8 96 5.8 1 73 167 17.603 15.682 22.597 1
14 6.9 5.9 67 5.4 1 74 69.2 12.522 35.723 33.907 1
15 12.8 6.5 123 5.1 1 75 30 10.9 14.8 29.3 1
16 14.2 3.4 66 5.67 1 76 391 6.286 1.4778 9.4 2
17 260 2.4 0.76 4.27 3 77 288 1.63 2.342 15.378 2
18 170.6 10.27 1.912 24.892 1 78 239 1.4 2.029 11.138 2
19 722 1.9 1.54 7.05 3 79 119 4.55 2.95 15.25 2
20 140.2 2.245 8.808 16.224 1 80 58 3.77 2.13 19.75 2
21 50.35 6.71 4.52 11.78 2 81 33 3.63 2.25 29.35 1
22 73 2.96 19.37 14.67 2 82 156 4.19 3.67 14.44 2
23 60 2.93 13.51 14.32 2 83 375 2.1 1.93 11.43 2
24 351 2.63 1.64 12.98 2 84 137 5.28 4.15 13.75 2
25 255 3.4 3.7 11.15 2 85 258 2.01 2.05 12.49 2
26 212 4.34 0.88 7.31 2 86 185 2.78 3.26 13.28 2
27 267 12.4 0.87 24.77 1 87 463.778 3.161 1.5 8.9 2
28 54 19.63 1.29 17.25 1 88 212.8 2.06 2.68 21.42 2
29 362.8 6.02 1.34 8.61 2 89 287 9.18 4.99 9.53 2
30 42 14.41 3.63 29.04 1 90 15 3.37 5.248 30 1
31 42 21.9 5.35 26.63 1 91 48 8.06 9.4 10.58 1
32 13.28 3.67 5.67 29.17 1 92 90 2.5 2.6 9.51 2
33 44.5 4.34 5.99 22.63 1 93 47 9.07 40.17 72.45 1
34 139.8 3.19 3.34 13.29 2 94 260 1.88 1.67 12.87 2
35 316 8.1 1.4 16.7 1 95 189 6.05 6.49 18.64 1
36 68.3 12.69 6.73 14.57 1 96 258 7.181 5.264 15.211 1
37 5230 0.62 1.361 2.42 3 97 324 3.769 1.545 10.946 2
38 248.57 2.15 1.84 12.03 2 98 345 3 2.79 9.7 2
39 346 11.3 6.45 15.24 1 99 39 10.89 11.61 16.41 1
40 52.5 6.62 4.32 9.52 2 100 68 3.44 17.89 12.55 2
41 138.4 0.968 3.541 9.969 2 101 147 4.27 5.96 11.29 2
42 45 12.3 12.57 18.77 1 102 31 9.13 8.49 10.87 1
43 33 10.28 9.84 12.09 1 103 133 4.62 5.77 9.42 2
44 82 4.78 10.18 13.9 2 104 72 4.09 9.47 11.59 2
45 20 9.43 8.72 16.5 1 105 16 8.71 8.13 14.37 1
46 105 7.71 4.21 13.89 2 106 94 7.19 4.69 11.55 2
47 750.3 8.19 1.36 9.52 3 107 235 3.38 3.01 10.67 2
48 421.8 22.67 1.39 17.4 1 108 72 13.35 6.2 19.37 1
49 41.2 11.91 11.767 5.489 1 109 49.667 8.472 9.921 29.886 1
50 340 4.58 1.26 15.82 2 110 161.4 3.382 2.253 13.79 2
51 275 3.53 3.56 13.08 2 111 285 1.91 2.02 10.1 2
52 47 9.2 4.13 17.4 1 112 3492 6.3 9.75 22.44 1
53 31.33 17.5 5.42 11.93 1 113 31325 0.2 1.37 2.04 3
54 1149 3.39 3.45 14.38 2 114 254 3 1.94 7.31 2
55 65.89 10.42 6.3 28.6 1 115 49.667 8.472 65.92 31.661 1
56 306 1.63 2.06 9.93 2 116 357 4.6 2.9 11.5 2
57 54.82 4.67 4.93 15.99 2 117 494 1.37 2.88 10.81 2
58 24 4 2.85 23.85 1 118 415 4.38 1.13 8.2 2
59 301 3.84 2.47 10.2 2 119 254 1.59 1.46 12.64 2
60 92 4.3 4.53 14.65 2 120 161.4 2.253 3.382 13.79 2
S3、依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据确定所述冲击倾向性评价指标的客观权重，同时确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重。
其中，S3又包括如下步骤：
S31、基于随机森林算法，依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据计算所述冲击倾向性评价指标的客观权重。
其中，S31又包括如下步骤：
S311、构建随机森林，并利用所述划分标准和煤层冲击倾向性数据计算所述随机森林的节点均方误差。
具体的，在本实施例中，利用煤层冲击倾向性数据建立多个训练数据子集并将冲击倾向性等级作为选定的特征进行分裂，进而得到多个决策树，最后利用得到的决策树建立随机森林。由于利用样本数据构建随机森林为现有技术，在此只做简单描述，不做细致说明。
进一步的，节点均方误差满足如下关系：
其中，为随机森林中左节点的数量，/>为随机森林中右节点的数量，/>为随机森林中左节点的均方误差，/>为随机森林中右节点的均方误差，nm为随机森林中父节点的数量。
随机森林中左节点的均方误差和右节点的均方误差均可以通过如下关系计算获得：
其中，为节点的均方误差，m为构建随机森林使用的样本数据的总数，/>为样本数据中第i个冲击倾向性评价指标对应的冲击倾向性等级，/>为样本数据中冲击倾向性等级的平均值。
进一步的，样本数据即S2获取的120组煤层冲击倾向性数据；由于在进行分类和回归时，左节点和右节点使用的样本并不相同，因此在计算左节点和右节点的均方误差时，分别将左节点和右节点所对应样本数据中冲击倾向性评价指标的冲击倾向性等级带入计算的关系式中，即可分别计算出随机森林中左节点的均方误差和右节点的均方误差。
S312、使用所述节点均方误差计算所述冲击倾向性评价指标在各节点的节点重要性评分。
具体的，在本实施例中，节点重要性评分满足如下关系：
其中，为第i个冲击倾向性评价指标在节点m的节点重要性评分，/>为节点m的均方误差，/>的计算方式可以参考步骤S311，/>为分枝后第i个冲击倾向性评价指标在节点m的左节点的节点均方误差，/>为分枝后第i个冲击倾向性评价指标在节点m的右节点的节点均方误差。
S313、利用所述节点重要性评分计算所述冲击倾向性评价指标在所述随机森林中各决策树的决策树重要性评分。
具体的，在本实施例中，决策树重要性评分满足如下关系：
其中，为第i个冲击倾向性评价指标在第j个决策树中的决策树重要性评分，为第i个冲击倾向性评价指标在决策树j中出现的节点集合。
S314、根据所述决策树重要性评分计算所述冲击倾向性评价指标的特征重要性，并将所述特征重要性设置为所述冲击倾向性评价指标的客观权重。
具体的，在本实施例中，特征重要性满足如下关系：
其中，为第i个冲击倾向性评价指标的客观权重，/>为第i个冲击倾向性评价指标在所有决策树中的重要性之和，/>为冲击倾向性评价指标的数量。/>通过如下关系式获得：
其中，t为随机森林中决策树的总数。
S32、利用德尔菲法确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重。
使用德尔菲法获取主观权重能够避免重要人物占主导地位的问题，而且操作比较方便，得到的结果具有较强的代表性，能够为获取各冲击倾向性评价指标准确、合理的指标权重提供可靠的数据基础。
S32又包括如下步骤：
S321、设计所述冲击倾向性评价指标的评价意见咨询表对专家进行咨询，并利用专家对所述冲击倾向性评价指标的评分建立专家咨询打分表。
具体的，在本实施例中，设计冲击倾向性评价指标的评价意见咨询表，使用评价意见咨询表对兼具权威性与专业性的专家进行征询与轮询，并且回收所有专家对各个冲击倾向性评价指标的评分，进而建立专家咨询打分表。
进一步的，评分的取值范围为1-10，1表示极为不重要，10表示极为重要，本实施例使用评价意见咨询表对4名专家进行了征询与轮询，最后建立的专家咨询打分表如下表所示：
指标 专家1 专家2 专家3 专家4
DT/ms 10 9 9 8
WET 5 6 6 7
KE 6 6 7 6
RC/MPa 9 10 9 9
S322、根据所述专家咨询打分表计算所述冲击倾向性评价指标的评价权重，并对所述评价权重进行归一化处理得到德尔菲法权重值，所述德尔菲法权重值即为所述主观权重。
具体的，在本实施例中，评价权重和主观权重分别满足如下关系：
，
，
其中，为第i个冲击倾向性评价指标的评价权重，/>为第j个专家对第i个冲击倾向性评价指标的评分，s为专家人数；/>为第j个冲击倾向性评价指标的主观权重。
进一步的，为了表示不同专家对同一冲击倾向性评价指标的评分的离散程度，本实施例还计算了各个冲击倾向性评价指标的变异系数，变异系数满足如下关系：
其中，为第i个冲击倾向性评价指标的变异系数，/>为不同专家对第i个冲击倾向性评价指标的评分的标准差。
各个冲击倾向性评价指标的主观权重和变异系数如下表所示：
指标 专家1 专家2 专家3 专家4 均值 变异系数 主观权重
DT/ms 10 9 9 8 9.00 0.08 0.30
WET 5 6 6 7 6.00 0.12 0.20
KE 6 6 7 6 6.25 0.07 0.20
RC/MPa 9 10 9 9 9.25 0.05 0.30
S4、使用所述客观权重和所述主观权重对所述冲击倾向性评价指标进行组合赋权得到最优组合权重。
具体的，在本实施例中，最优组合权重满足如下关系：
其中，为第i个冲击倾向性评价指标的最优组合权重。
进一步的，将客观权重和主观权重相结合对冲击倾向性评价指标进行组合赋权获取最优组合权重的方法能够在客观数据驱动和主观专家驱动的加权方法之间取得平衡，得到准确合理的指标权重，即最优组合权重，为准确评价煤样的冲击倾向性等级提供准确可靠的数据基础。
S5、基于模糊集理论，对所述冲击倾向性评价指标采用梯形分布建立隶属函数，并利用所述隶属函数计算所述冲击倾向性评价指标在不同所述冲击倾向性等级的隶属度。
具体的，在本实施例中，隶属函数具有三种表达形式，依次为偏小型的降半梯形分布表达式、中间型梯形分布表达式和偏大型的升半梯形分布表达式，他们依次满足如下关系：
，
，
，
其中，为第i个冲击倾向性评价指标的数值，/>为第i个冲击倾向性评价指标在k级冲击倾向性的隶属度，a、b、c和d为模型参数。因煤样的煤层冲击倾向性数据离散性较大，模型参数a、b、c和d依据专家的评估来获取。
进一步的，基于模糊集理论，对冲击倾向性评价指标采用梯形分布分别建立各冲击倾向性评价指标的隶属函数，进而计算出相应的隶属度来描述指标参数与冲击倾向性等级之间的模糊相关性，即指标参数与冲击倾向性等级的关联性中存在的模糊信息，有利于解决国标中存在的样本难以判别的问题，实现对国标进行有益补充和完善，提高煤层冲击倾向性等级的评价结果的可靠性和准确性。国标即国家标准《煤的冲击倾向性分类及指数的测定方法(GB/T 25217.2-2010)》。
更进一步的，图2为根据隶属函数计算出的动态破坏时间分别在冲击倾向性等级为1级、2级和3级时的隶属度，图3为根据隶属函数计算出的弹性能量指数分别在冲击倾向性等级为1级、2级和3级时的隶属度，图4为根据隶属函数计算出的冲击能量指数分别在冲击倾向性等级为1级、2级和3级时的隶属度，图5为根据隶属函数计算出的单轴抗压强度分别在冲击倾向性等级为1级、2级和3级时的隶属度。在其他可选地实施例当中，还可以选择其他方法获取模型参数a、b、c和d。
S6、利用所述最优组合权重、所述隶属度和模糊算子确定所述冲击倾向性等级的综合评价集。
具体的，在本实施例中，综合评价集满足如下关系：
其中，H为综合评价集，W为最优组合权重的集合，V为隶属度的集合，为模糊算子，为第i个冲击倾向性评价指标的最优组合权重且/>，/>为k级冲击倾向性的综合隶属度且/>。
更为具体的，此步骤中，=4，n=3，使用的模糊算子为加权平均算子。
进一步的，将最优组合权重与隶属度进行合成计算得到的综合评价集综合考虑了各冲击倾向性评价指标的指标权重以及冲击倾向性评价指标与冲击倾向性等级间的模糊相关性，能够有效提高对煤层冲击倾向性等级判定的可靠性和准确性。
S7、根据所述综合评价集确定煤样的准确冲击倾向性等级。
具体的，在本实施例中，根据S6得到的综合评价集，基于最大隶属度原则获取准确冲击倾向性等级，即：当时，煤样的准确冲击倾向性等级为k级，为k级冲击倾向性的综合隶属度且/>。
更为具体的，在本实施例中，且/>。
进一步的，其优点在于能够提高对煤层冲击倾向性等级判定的可靠性和准确性，根据S2提供的煤层冲击倾向性数据，使用本发明提供方法对煤层的冲击倾向性等级进行评价，评价结果如下表所示：
NO. DT/ms WET KE RC/MPa 冲击倾向性等级 评价结果
1 461 2.23 1.45 7.3 2 2
2 537 2.08 2.38 7.79 2 2
3 674 2.23 2.46 8.66 2 2
4 409 2.16 1.39 8.16 2 2
5 2943 1.103 2.17 2.193 3 3
6 306 5.91 2.48 8.86 2 2
7 160.5 7.1 7.08 25.64 1 1
8 102 2.67 2.26 13.31 2 2
9 22611 0.63 2.71 3.93 3 3
10 193 1.14 5.74 12.52 2 2
11 3469 1.25 4.55 16.45 3 3
12 3.75 4.85 112 6.3 1 1
13 7.25 4.8 96 5.8 1 1
14 6.9 5.9 67 5.4 1 1
15 12.8 6.5 123 5.1 1 1
16 14.2 3.4 66 5.67 1 1
17 260 2.4 0.76 4.27 3 3
18 170.6 10.27 1.912 24.892 1 1
19 722 1.9 1.54 7.05 3 3
20 140.2 2.245 8.808 16.224 1 1
21 50.35 6.71 4.52 11.78 2 2
22 73 2.96 19.37 14.67 2 2
23 60 2.93 13.51 14.32 2 2
24 351 2.63 1.64 12.98 2 2
25 255 3.4 3.7 11.15 2 2
26 212 4.34 0.88 7.31 2 2
27 267 12.4 0.87 24.77 1 1
28 54 19.63 1.29 17.25 1 1
29 362.8 6.02 1.34 8.61 2 2
30 42 14.41 3.63 29.04 1 1
31 42 21.9 5.35 26.63 1 1
32 13.28 3.67 5.67 29.17 1 1
33 44.5 4.34 5.99 22.63 1 1
34 139.8 3.19 3.34 13.29 2 2
35 316 8.1 1.4 16.7 1 1
36 68.3 12.69 6.73 14.57 1 1
37 5230 0.62 1.361 2.42 3 3
38 248.57 2.15 1.84 12.03 2 2
39 346 11.3 6.45 15.24 1 1
40 52.5 6.62 4.32 9.52 2 2
41 138.4 0.968 3.541 9.969 2 2
42 45 12.3 12.57 18.77 1 1
43 33 10.28 9.84 12.09 1 1
44 82 4.78 10.18 13.9 2 2
45 20 9.43 8.72 16.5 1 1
46 105 7.71 4.21 13.89 2 2
47 750.3 8.19 1.36 9.52 3 3
48 421.8 22.67 1.39 17.4 1 1
49 41.2 11.91 11.767 5.489 1 1
50 340 4.58 1.26 15.82 2 2
51 275 3.53 3.56 13.08 2 2
52 47 9.2 4.13 17.4 1 1
53 31.33 17.5 5.42 11.93 1 1
54 1149 3.39 3.45 14.38 2 2
55 65.89 10.42 6.3 28.6 1 1
56 306 1.63 2.06 9.93 2 2
57 54.82 4.67 4.93 15.99 2 2
58 24 4 2.85 23.85 1 1
59 301 3.84 2.47 10.2 2 2
60 92 4.3 4.53 14.65 2 2
61 252 3.11 1.93 6.51 2 2
62 12333 0.96 1.14 4.56 3 3
63 42 7.39 5.67 20.5 1 1
64 46 8.12 10.63 25.9 1 1
65 39.8 6.49 7.73 24.27 1 1
66 34.4 4.45 12.57 24.35 1 1
67 215.93 2.62 1.81 13.11 2 2
68 19 7.42 13.67 9.72 1 1
69 315.67 3.47 2.27 4.93 2 2
70 43.2 14.6 11.8 34.06 1 1
71 284 3.96 1.84 10.5 2 2
72 256 3.96 2.31 16.59 2 2
73 167 17.603 15.682 22.597 1 1
74 69.2 12.522 35.723 33.907 1 1
75 30 10.9 14.8 29.3 1 1
76 391 6.286 1.4778 9.4 2 2
77 288 1.63 2.342 15.378 2 2
78 239 1.4 2.029 11.138 2 2
79 119 4.55 2.95 15.25 2 2
80 58 3.77 2.13 19.75 2 2
81 33 3.63 2.25 29.35 1 1
82 156 4.19 3.67 14.44 2 2
83 375 2.1 1.93 11.43 2 2
84 137 5.28 4.15 13.75 2 2
85 258 2.01 2.05 12.49 2 2
86 185 2.78 3.26 13.28 2 2
87 463.778 3.161 1.5 8.9 2 2
88 212.8 2.06 2.68 21.42 2 2
89 287 9.18 4.99 9.53 2 2
90 15 3.37 5.248 30 1 1
91 48 8.06 9.4 10.58 1 1
92 90 2.5 2.6 9.51 2 2
93 47 9.07 40.17 72.45 1 1
94 260 1.88 1.67 12.87 2 2
95 189 6.05 6.49 18.64 1 1
96 258 7.181 5.264 15.211 1 1
97 324 3.769 1.545 10.946 2 2
98 345 3 2.79 9.7 2 2
99 39 10.89 11.61 16.41 1 1
100 68 3.44 17.89 12.55 2 2
101 147 4.27 5.96 11.29 2 2
102 31 9.13 8.49 10.87 1 1
103 133 4.62 5.77 9.42 2 2
104 72 4.09 9.47 11.59 2 2
105 16 8.71 8.13 14.37 1 1
106 94 7.19 4.69 11.55 2 2
107 235 3.38 3.01 10.67 2 2
108 72 13.35 6.2 19.37 1 1
109 49.667 8.472 9.921 29.886 1 1
110 161.4 3.382 2.253 13.79 2 2
111 285 1.91 2.02 10.1 2 2
112 3492 6.3 9.75 22.44 1 1
113 31325 0.2 1.37 2.04 3 3
114 254 3 1.94 7.31 2 2
115 49.667 8.472 65.92 31.661 1 1
116 357 4.6 2.9 11.5 2 2
117 494 1.37 2.88 10.81 2 2
118 415 4.38 1.13 8.2 2 2
119 254 1.59 1.46 12.64 2 2
120 161.4 2.253 3.382 13.79 2 2
此表中评价结果所占的一列数据即为准确冲击倾向性等级，不难看出，使用本发明提供的煤层冲击倾向性评价方法对冲击倾向性等级进行评价的准确率达到了百分之百，证明本发明提供的方法具有较高的准确性和可靠性。
更进一步的，为进一步验证本发明的优越性，将本发明应用于10个工程实例中，并将评级结果与使用国标的评价结果进行对比，相应的数据以及评价结果如下表所示：
NO. 样本来源 DT/ms WET KE RC/MPa 实际的冲击倾向性等级 本发明的评价结果 国标的评价结果 现场情况
1 朝阳矿一水平3100采区3下煤 23 49 5.09 4.59 1 1 1 多次发生强烈板炮、弱冲击等动力现象
2 赵庄矿3#煤层1306工作面 196 1.93 1.08 8.9 2 2 2 在回采过程中有间歇性的煤炮、片帮现象出现
3 千秋矿2号煤层底煤 224 6.44 6.32 18.61 2 2 2 多次发生冲击地压和其它矿井动力现象
4 光正煤矿 260 2.4 0.76 4.27 3 3 * 无动力现象
5 余吾煤业3#煤上分层 468 3.1 1.09 6.47 2 2 * 采空区附近发生数次底板冲击灾害
6 余吾煤业3#煤下分层 313 2.65 1.35 6.88 2 2 * 采空区附近发生数次底板冲击灾害
7 华亭陈家沟煤矿8512工作面煤层 206 9.37 3.12 15.4 1 1 * 工作面煤爆声频繁，煤体及围岩破坏严重
8 富利煤矿22煤 147 13.28 4.77 30.31 1 1 * 矿井动力现象发生频繁
9 新疆乌东煤矿400水平B3、B5煤层 391 4.64 0.9 5.81 3 3 * 无动力现象
10 内蒙某矿 722 1.9 1.54 7.05 3 3 * 无动力现象
此表中，“*”表示评价结果与实际情况不符。不难看出，使用国标的评价结果存在与实际的冲击倾向性等级不符的情况，而本发明得到的评价结果一直与实际的冲击倾向性等级相同，因此本发明提供的方法能够对国标进行了有益补充和完善，相较于国标拥有更好的准确性和适用性。
需要说明的是，在一些情况下，在说明书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果，在本实施例当中，所给出的步骤顺序仅仅是为了使实施例看起来更加清晰明了，方便说明，而非对其限制。
综上所述，本发明从时间、能量和强度三个角度出发综合分析影响煤层冲击倾向性的关键因素，即动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度，并结合获取的煤层冲击倾向性数据，为准确评价煤样的冲击倾向性等级提高了可靠的数据基础和参考；采用随机森林算法获取各冲击倾向性评价指标的客观权重能有效解决因煤样数据离散性造成的客观赋权法失准问题，提高客观权重的准确性和可靠性；将客观权重和主观权重相结合得到最优组合权重的方法在客观数据驱动和主观专家驱动的加权方法之间取得了平衡，提高了指标权重的准确性和合理性，得到了更加准确合理的最优组合权重；通过引入模糊集理论从不同角度描述冲击倾向性评价指标与冲击倾向性等级间的模糊相关性，进而有效解决了国标中存在的样本难以判别的问题，对国标进行了有益补充和完善。因此，本发明实现了对煤层的冲击倾向性等级的准确判断，适用范围广，实用性强，能够为冲击地压防治提供借鉴指导意义，确保煤矿安全生产。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
选取煤的冲击倾向性评价指标，并根据所述冲击倾向性评价指标确定冲击倾向性等级的划分标准；
按照所述冲击倾向性评价指标搜集煤样的煤层冲击倾向性数据；
依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据确定所述冲击倾向性评价指标的客观权重，同时确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重；
使用所述客观权重和所述主观权重对所述冲击倾向性评价指标进行组合赋权得到最优组合权重；
基于模糊集理论，对所述冲击倾向性评价指标采用梯形分布建立隶属函数，并利用所述隶属函数计算所述冲击倾向性评价指标在不同所述冲击倾向性等级的隶属度；
利用所述最优组合权重、所述隶属度和模糊算子确定所述冲击倾向性等级的综合评价集；
根据所述综合评价集确定煤样的准确冲击倾向性等级。
2.根据权利要求1所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于：
所述冲击倾向性评价指标包括动态破坏时间、弹性能量指数、冲击能量指数和单轴抗压强度。
3.根据权利要求2所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，所述依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据确定所述冲击倾向性评价指标的客观权重，同时确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重包括如下步骤：
基于随机森林算法，依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据计算所述冲击倾向性评价指标的客观权重；
利用德尔菲法确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重。
4.根据权利要求3所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，所述基于随机森林算法，依据所述划分标准和所述煤层冲击倾向性数据计算所述冲击倾向性评价指标的客观权重包括如下步骤：
构建随机森林，并利用所述划分标准和煤层冲击倾向性数据计算所述随机森林的节点均方误差；
使用所述节点均方误差计算所述冲击倾向性评价指标在各节点的节点重要性评分；
利用所述节点重要性评分计算所述冲击倾向性评价指标在所述随机森林中各决策树的决策树重要性评分；
根据所述决策树重要性评分计算所述冲击倾向性评价指标的特征重要性，并将所述特征重要性设置为所述冲击倾向性评价指标的客观权重。
5.根据权利要求4所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，所述利用德尔菲法确定所述冲击倾向性评价指标的主观权重包括如下步骤：
设计所述冲击倾向性评价指标的评价意见咨询表对专家进行咨询，并利用专家对所述冲击倾向性评价指标的评分建立专家咨询打分表；
根据所述专家咨询打分表计算所述冲击倾向性评价指标的评价权重，并对所述评价权重进行归一化处理得到德尔菲法权重值，所述德尔菲法权重值即为所述主观权重。
6.根据权利要求5所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，所述评价权重和所述主观权重分别满足如下关系：
，
，
其中，为第i个所述冲击倾向性评价指标的评价权重，/>为第j个专家对第i个所述冲击倾向性评价指标的评分，s为专家人数；/>为所述冲击倾向性评价指标的数量，/>为第j个所述冲击倾向性评价指标的主观权重。
7.根据权利要求6所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，所述最优组合权重满足如下关系：
，
其中，为第i个所述冲击倾向性评价指标的最优组合权重，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标的客观权重，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标的主观权重，/>为所述冲击倾向性评价指标的数量。
8.根据权利要求7所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，所述隶属函数具有三种表达形式，依次为偏小型的降半梯形分布表达式、中间型梯形分布表达式和偏大型的升半梯形分布表达式，所述偏小型的降半梯形分布表达式、所述中间型梯形分布表达式和所述偏大型的升半梯形分布表达式依次满足如下关系：
，
，
，
其中，为第i个所述冲击倾向性评价指标的数值，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标在k级冲击倾向性的隶属度，a、b、c和d为模型参数。
9.根据权利要求8所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于，所述综合评价集满足如下关系：
，
其中，H为所述综合评价集，W为所述最优组合权重的集合，V为所述隶属度的集合，为模糊算子，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标的最优组合权重且/>，/>为k级冲击倾向性的综合隶属度且/>，/>为第i个所述冲击倾向性评价指标在k级冲击倾向性的隶属度。
10.根据权利要求9所述的基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法，其特征在于：
当时，煤样的所述准确冲击倾向性等级为k级，/>为k级冲击倾向性的综合隶属度且/>。
CN202310898073.6A 2023-07-21 2023-07-21 基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法 Active CN116843228B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310898073.6A CN116843228B (zh) 2023-07-21 2023-07-21 基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310898073.6A CN116843228B (zh) 2023-07-21 2023-07-21 基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116843228A true CN116843228A (zh) 2023-10-03
CN116843228B CN116843228B (zh) 2024-05-14

Family

ID=88170636

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310898073.6A Active CN116843228B (zh) 2023-07-21 2023-07-21 基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116843228B (zh)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111369171A (zh) * 2020-03-19 2020-07-03 上海观安信息技术股份有限公司 一种基于组合赋权的用户业务安全综合风险的评估方法
CN112699553A (zh) * 2020-12-29 2021-04-23 昆明理工大学 一种岩爆烈度等级智能预测系统方法
CN114037218A (zh) * 2021-05-27 2022-02-11 清华大学 综合熵权法-德尔菲法的电力供需格局评价方法及装置
CN114387411A (zh) * 2021-12-10 2022-04-22 中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司 基于变权理论隶属度函数的三维地质模型精度评价方法
US20220301717A1 (en) * 2021-03-22 2022-09-22 Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine Artificial intelligence-based difficult airway evaluation method and device
CN115146971A (zh) * 2022-07-07 2022-10-04 辽宁大学 基于当量深度的冲击地压矿井判别及等级划分方法
US11487273B1 (en) * 2021-04-30 2022-11-01 Dalian University Of Technology Distributed industrial energy operation optimization platform automatically constructing intelligent models and algorithms
US20230010507A1 (en) * 2020-03-18 2023-01-12 Ihi Inspection And Instrumentation Co., Ltd. Method for predicting and evaluating adhesion of combustion ash in coal-mixed combustion boiler
WO2023019986A1 (zh) * 2021-08-19 2023-02-23 北京邮电大学 基于组合赋权与模糊灰色聚类的科技服务质量评估方法和装置
CN116129262A (zh) * 2022-12-29 2023-05-16 中国农业大学 一种面向宜机化改造的耕地适宜性评价方法及系统
CN116258279A (zh) * 2023-05-10 2023-06-13 北京建筑大学 基于综合赋权的滑坡易发性评价方法和装置

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230010507A1 (en) * 2020-03-18 2023-01-12 Ihi Inspection And Instrumentation Co., Ltd. Method for predicting and evaluating adhesion of combustion ash in coal-mixed combustion boiler
CN111369171A (zh) * 2020-03-19 2020-07-03 上海观安信息技术股份有限公司 一种基于组合赋权的用户业务安全综合风险的评估方法
CN112699553A (zh) * 2020-12-29 2021-04-23 昆明理工大学 一种岩爆烈度等级智能预测系统方法
US20220301717A1 (en) * 2021-03-22 2022-09-22 Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine Artificial intelligence-based difficult airway evaluation method and device
US11487273B1 (en) * 2021-04-30 2022-11-01 Dalian University Of Technology Distributed industrial energy operation optimization platform automatically constructing intelligent models and algorithms
CN114037218A (zh) * 2021-05-27 2022-02-11 清华大学 综合熵权法-德尔菲法的电力供需格局评价方法及装置
WO2023019986A1 (zh) * 2021-08-19 2023-02-23 北京邮电大学 基于组合赋权与模糊灰色聚类的科技服务质量评估方法和装置
CN114387411A (zh) * 2021-12-10 2022-04-22 中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司 基于变权理论隶属度函数的三维地质模型精度评价方法
CN115146971A (zh) * 2022-07-07 2022-10-04 辽宁大学 基于当量深度的冲击地压矿井判别及等级划分方法
CN116129262A (zh) * 2022-12-29 2023-05-16 中国农业大学 一种面向宜机化改造的耕地适宜性评价方法及系统
CN116258279A (zh) * 2023-05-10 2023-06-13 北京建筑大学 基于综合赋权的滑坡易发性评价方法和装置

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LI YUEFENG等: "Classification of Coal Bursting Liability Based on Support Vector Machine and Imbalanced Sample Set", MINERALS, vol. 13, no. 1, 23 December 2022 (2022-12-23), pages 1 - 15 *
XUEYAN ZHANG等: "Safety risk evaluation of coal mine based on average weighted combination weight", IEEE, 4 July 2022 (2022-07-04) *
周国辉;赵奎;李期森;赵铭久;: "基于未确知测度理论评判模型的岩爆倾向性预测", 中国钨业, no. 02, 26 April 2017 (2017-04-26) *
李岳峰: "煤样冲击倾向性分类的多指标评判模型比较及优选", 中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑, no. 3, 15 March 2023 (2023-03-15), pages 41 *
王亦斌;孙涛;陈谌;: "随机森林与模糊识别耦合方法在河流健康评价中的应用", 江苏水利, no. 05, 1 May 2019 (2019-05-01) *
郭金栋;朱云辉;: "煤层冲击倾向性变权重可变集分类识别", 西安科技大学学报, no. 03, 31 May 2017 (2017-05-31) *
霍润泽等: "基于随机森林赋权和TOPSIS-RSR的目标威胁等级评估", 空军工程大学学报, vol. 24, no. 1, 28 February 2023 (2023-02-28), pages 83 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN116843228B (zh) 2024-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108710984B (zh) 一种矿山地质环境综合评价方法及系统
CN111582718B (zh) 基于网络层次分析法的电缆通道火灾风险评估方法及装置
CN111859288B (zh) 一种采空区自燃危险性预测方法
CN111242499A (zh) 基于层次-可拓分析的既有隧道衬砌结构病害评价方法
CN110705795A (zh) 基于综合超前地质预报技术的隧道涌突风险等级模糊预测方法
CN104636612A (zh) 岩溶隧道突水突泥全过程渐进式风险动态评估方法
CN114372682A (zh) 基于ahp-模糊综合评价的消防服环境适应性评估方法及系统
CN113222347B (zh) 露天爆破安全风险灰色系统评估方法
CN106971265A (zh) 一种评价海上救援能力的方法
CN110889440A (zh) 基于主成分分析和bp神经网络的岩爆等级预测方法及系统
CN113887908A (zh) 考虑主客观交叉融合权重的桥梁风险评估方法
CN103198362A (zh) 一种煤矿安全评估的方法
CN115063056B (zh) 基于图拓扑分析改进的建造行为安全风险动态分析方法
CN115994398A (zh) 一种深埋花岗岩隧道塌方风险评价方法
CN115471097A (zh) 一种数据驱动的井下局部区域安全状态评估方法
CN112836995A (zh) 一种基于未确知-熵权法的断层活化突水危险性评价方法
CN112862266B (zh) 一种基于模糊决策的煤矿事故应急预案评估模型构建方法
CN116843228B (zh) 基于模糊集理论和组合赋权的煤层冲击倾向性评价方法
CN114021915A (zh) 基于改进均衡权重和可变模糊集的电气火灾风险评估方法
CN112488463A (zh) 一种基于组合赋权法与优劣解距离法的滑坡评价方法
CN117763413A (zh) 一种基于风险普查数据的单体建筑物震害快速评估方法
CN110866694A (zh) 一种电网建设项目财务评价系统及其方法
CN115907461A (zh) 一种基于机理推导方程的电力工程方法
CN112712284A (zh) 基于ahp-熵权法的城市燃气管道风险评价系统及方法
CN114595917A (zh) 一种等级评估模型

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant