本文選題：安全工程 + 巖爆預測　； 參考：《安全與環(huán)境學報》2017年01期

【摘要】：在采用未確知聚類評價模型進行多指標分級評價時,常采用置信度識別準則作為待測對象的屬性識別,該準則中置信度的取值由人為取定,當置信度取值不同時,得到的分級判定結果往往出現(xiàn)差異,甚至產(chǎn)生完全不同的判定結果。通過距離判別的思想將未確知聚類理論中的置信度識別準則進行改進,并運用到巖爆烈度的分級預測中。根據(jù)巖爆發(fā)生的主要影響因素,選取巖石單軸抗壓強度σ_c、單軸抗拉強度σ_t、最大切應力σ_θ及巖石的彈性變形能指標W_(et)為巖爆主要影響因子。并以σ_c/σ_1、σ_θ/σ_c、W_(ey)為巖爆烈度等級評價因子,建立未確知測度模型,以距離判別改進后的屬性識別方法進行分級預測,并與原置信度識別準則得到的判別結果進行分析和比較。為驗證改進模型的實用性,以貴州開磷集團馬路坪礦區(qū)為例,采用改進的未確知聚類模型對其巖爆烈度等級進行預測分析。結果表明,預測結果與實際情況基本吻合,證明采用改進后的未確知測度模型的判別結果不僅消除了由于置信度取值不同造成的判別結果誤差,降低了人為主觀因素的影響,而且具有較高的判別準確性和可行性。
[Abstract]:When the unascertained clustering evaluation model is used for multi-index classification evaluation, the confidence recognition criterion is often used as the attribute recognition of the object to be tested. In this criterion, the confidence value is determined artificially, when the confidence value is different, The result of grading judgment is often different or even completely different. The confidence recognition criterion in unascertained clustering theory is improved by the thought of distance discrimination and applied to the classification prediction of rock burst intensity. According to the main influencing factors of rock burst, uniaxial compressive strength 蟽 _ c, uniaxial tensile strength 蟽 _ t, maximum shear stress 蟽 _ 胃 and elastic deformation energy index (WSP) of rock are selected as the main influencing factors of rock burst. The unascertained measure model is established with 蟽 _ C / 蟽 _ S _ 1 and 蟽 _ 胃 / 蟽 _ C _ T _ W _ T as the evaluation factor of rock burst intensity. The improved attribute recognition method based on distance discriminating is used to grade prediction, and the result is analyzed and compared with that obtained by the original confidence recognition criterion. In order to verify the practicability of the improved model, the improved unascertained clustering model is used to predict and analyze the rock burst intensity grade in the Maoping mining area of Kaifa Group, Guizhou Province. The results show that the prediction results are in good agreement with the actual situation. It is proved that the improved unascertained measure model not only eliminates the error of the discriminant results caused by different confidence values, but also reduces the influence of human subjective factors. Moreover, it has high accuracy and feasibility.
【作者單位】： 中南大學資源與安全工程學院;山東黃金礦業(yè)(玲瓏)有限公司;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)項目(2010CB732004) 國家自然科學基金項目(41272304)
【分類號】：TU45

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本文編號：1907693