模糊综合评判法的改进及在水源判别中的应用

发布时间：2018-06-23 21:55

本文选题：模糊综合评判 + 水源判别　；参考：《太原理工大学学报》2015年04期

【摘要】：为了快速有效地判别矿井突水水源,提高水源判别准确率,提出一种改进的模糊综合评判模型,即用各含水层水质判别指标的Huber-M估计量,替代其平均值作为各含水层的标准背景值。将改进的模糊综合评判模型应用于斜沟煤矿突水水源判别中,结合斜沟煤矿水文地质特点,通过K++Na+,Ca2+,Mg2+,Cl-,SO2-4,HCO-3建立判别指标,并采用超标加权法来确定判别指标权重,隶属度函数采用"三角形和半梯形组合"的隶属函数。实验结果表明,用Huber-M估计量替代平均值作为各含水层的标准背景值进行实验,提高了突水水源判别的准确率,且未知水样的水源判别结果全部正确,证明该方法切实可行。
[Abstract]:In order to quickly and effectively distinguish mine water inrush source and improve the accuracy of water source identification, an improved fuzzy comprehensive evaluation model is proposed, that is, the Huber-M estimation of the water quality of each aquifer is used. Replace its average as the standard background value for each aquifer. The improved fuzzy comprehensive evaluation model is applied to judge water inrush water source in Jiagou coal mine. Combined with hydrogeological characteristics of Qiaogou coal mine, the discriminant index is established through K Na Na Ca 2 + Ca 2 O 2 Cl-O 2 so 2-4 HCO 3, and the weight of the index is determined by the method of exceeding the standard weight. Membership function adopts the membership function of "triangle and half trapezoid combination". The experimental results show that using Huber-M estimator to replace the average value as the standard background value of each aquifer improves the accuracy of water inrush water source discrimination, and the results of water source discrimination of unknown water samples are all correct, which proves that this method is feasible.
【作者单位】：太原理工大学信息工程学院;弗吉尼亚卫斯理学院;
【基金】：山西省科技重大专项项目:煤矿重大水灾超前探测和场景三维可视化技术研究(20121101004) 中国博士后科学基金第53批面上资助项目(2013M530896) 山西省科技攻关项目(20130321004-01)
【分类号】：TD745

【参考文献】

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【共引文献】

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