水下隧道涌水灾害风险评价与预测

为减小水下隧道涌水对人员安全及隧道施工的不利影响,需要对水下隧道涌水进行风险评价和预测。基于文献调查和专家评价方法,结合工程实际,利用层次分析法(AHP)构建水下隧道涌水灾害评价体系,从地质因素、水文条件及隧道工程3个方面提出11个评价指标。采用物元分析法和AHP法,进行合成确定各评价指标权重。以BP神经网络作为评价工具,构建涌水灾害综合评价预测模型。以某水下隧道为例,进行评价和预测分析。结果表明,基于物元分析和AHP的BP神经网络评价模型预测误差不大于3.2%。

基于物元分析—未确知测度理论的地下矿山安全避险“六大系统”可靠性评估方法

为实现对地下矿山安全避险"六大系统"的可靠性评估,构建安全避险"六大系统"评价指标体系,从监测监控系统、人员定位系统、紧急避险系统、压风自救系统、供水施救系统和通信联络系统6个方面提出31个评价指标;结合物元分析与层次分析法(AHP)进行合成确定各评价指标权重,并以未确知测度理论作为评估工具,构建地下矿山安全避险"六大系统"可靠性评估模型;最后,以某矿山安全避险"六大系统"为例进行评价分析。结果表明:基于物元分析—未确知测度理论的地下矿山安全避险"六大系统"评估方法实现了对评价空间的有序分割,评估结果符合专家思维,在实际应用中具有可操作性。

基于动态权重的边坡稳定性评价方法

为了保证露天矿边坡的稳定性,提高开采的安全性,减少人身财产损失,针对边坡稳定性存在的模糊不确定性和层次性的特点,采用模糊数学方法,建立边坡稳定性模糊综合评价模型。通过实地走访结合文献总结,选用5个影响因素及其对应的18个影响因子,集成误差传递原理、相似性和差异性分析以及区间数矩阵相对优势度分析建立动态权重。研究结果表明:该模型得到的结果能较准确地反映边坡的稳定程度,评价结果与实际结果相吻合,为边坡稳定性评价提供了一种可行的方法。

金属矿井热害评价体系与评价方法

为减小金属矿井热害对井下人员安全及井下开采工作的不利影响,需对井下热害进行评价和预测。基于文献调查和专家评价方法,结合工程实际,利用层次分析法构建金属矿井采矿热害评价体系,从生产能力、地质条件、矿井通风、地理环境四个方面提出17个评价指标。在分析层次分析法(AHP)确定权重不足的基础上,结合物元分析理论,建立确定金属矿井热害评价各因素权重的物元分析模型。在各评价因素权重确定的基础上,以BP神经网络作为评价工具,构建金属矿井热害综合评价预测模型。最后,以某矿山为例,进行评价和预测分析。结果表明,基于物元分析和AHP的BP深井网络评价模型预测误差最大只有3%。

相空间重构和混沌遗传神经网络融合的矿井涌水量预测研究

为了更准确预测矿井涌水量变化,有效防治矿山水害,本文提出利用相空间重构和混沌遗传神经网络相结合的方法预测矿井涌水量。选用C-C算法确定嵌入维数和延迟时间,通过对时间序列进行相空间重构来判断涌水量时间序列的混沌特性。为避免BP神经网络极易陷入局部解的问题,采用遗传算法对混沌神经网络进行参数优化,构建混沌遗传神经网络预测模型。将构建的模型应用于某矿山-100 m水平巷道涌水量的预测,在理论预测时长内预测最大误差为3.38%,表明该方法能够反映短期内矿井涌水量变化的趋势,相比单纯的混沌BP神经网络预测模型,预测精度有所提高,可为矿山企业的灾害防治提供科学的参考依据。

基于Bayes-Monte Carlo的突发事件应急方案风险决策方法研究

为解决突发事件应急方案选择中信息不确定和随机性的问题,提出一种基于贝叶斯(Bayes)和蒙特卡洛(Monte Carlo)的风险决策方法。首先基于事发现场实际情况,应用贝叶斯决策理论,构建多元正态分布模型;然后针对权重随机性的特点,采用蒙特卡洛模拟算法进行模拟;通过计算各方案获得特定排名的可信度及整体排名可信度因子,得到方案排序,从而减小了不确定性信息对应急决策过程的影响。最后通过核电站事故应急决策的例子,验证了所提出方法模型的有效性和可行性。

城市拆除爆破工程风险评价与预测

为实现对城市拆除爆破工程风险的动态分析,构建城市拆除爆破安全评价指标体系,从爆区环境、安全管理、设计安全及施工安全4个方面提出16个评价指标;结合物元分析与层次分析法(AHP)进行合成,确定各评价指标权重,并以五元联系数作为评价工具,构建城市拆除爆破工程安全评价预测模型;最后,以某城市拆除爆破工程为例,进行评价和预测分析。结果表明:基于物元分析和五元联系数的城市拆除爆破工程安全评价预测模型实现了安全评价时静态与动态的结合,评价结果符合专家思维,在实际应用中具有可操作性。