金属矿复杂采空区稳定性分级及其智能预测研究

• 作 者: 郭永乐
• 发表日期: 2012年期
• 关键词: 安全评价 采空区稳定性 未确知测度 神经网络 分级预测

随着国民经济的持续飞速发展,我国对自然资源的需求量不断加大,特别在矿产资源方面。人们从矿产资源的开采中获得了巨大的经济效益,但同时,不科学的开采及民间的掠夺式滥采形成了复杂的采空区(群),从而极易引发各种地质灾害。政府、企业非常重视采空区诱发的各类灾害。因此,研究复杂采空区的稳定性以实施安全治理措施是非常必要的。为此,本文以金属矿复杂采空区稳定性分级及其预测研究为题,开展相关的分析研究。本文以采空区失稳的机理及其系统安全分析为基础,结合采空区影响因素的分析及工程实际,选取影响采空区稳定性的14项指标因素作为评价分级指标体系,并基于未确知测度理论建立未确知测度评价模型；依据指标分级标准建立每个影响因素的未确知测度函数,并计算出每个评价对象各指标因素的未确知测度值(即指标的稳定性等级隶属度),从而构成对象的单指标测度矩阵；然后采用信息熵理论来计算采空区稳定性影响因素的权重值,并计算出每个评价对象的多指标综合测度向量；最后依据置信度准则进行等级判别。结合栾川钼矿采空区的现场数据,利用该模型对矿区77多个采空区进行稳定性分级,得到了大部分空区的稳定性情况,为采空区的安全处理提供了参考；同时将分级结果与模糊数学评价结果进行对比分析,充分体现了未确知测度评价模型的优越性。最后,利用已得的74组采空区评价分级结果对BP神经网络进行训练,从而建立BP神经网络智能预测模型来对新的采空区进行稳定性分级预测。验证结果表明该模型的预测效果理想,预测评价结果对工程实际具有—定的指导意义。