基于熵权法和灰靶理论的突出危险性评价方法及其应用
发布时间:2021-01-29 00:00
煤与瓦斯突出灾害是当前威胁矿井安全生产的最为严重的动力灾害之一。以当前瓦斯突出预警指标众多、危险程度评价标准不同这一现象为背景,基于熵权法、灰靶决策理论研究和现场实践,通过优选确立突出危险性评价因子,对灰靶决策理论进行了改进,提出了利用熵权法确立评价因子权重的改进灰靶决策方法,并构建了相应的突出危险程度评价模型。同时,提出以灰靶环数对评价结果进行优劣排序,增强了评价结果的可信度和直观性。以贵州若干矿井为例,对上述方法进行了应用实践和现场验证。结果表明,改进多指标决策理论能较准确地评价煤与瓦斯突出危险程度,应用结果验证了所建模型的合理性和可行性。
【文章来源】:安全与环境学报. 2020,20(04)北大核心
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
改进多指标灰靶决策评价流程图
基于靶心距的计算结果及测点的实际情况,对矿井的突出危险程度进行划分,将表2中的10个样本划分到“强”“较强”“一般”和“弱”4类突出危险程度[21]中,结果见表4。4级突出危险性A、B、C、D分别对应上述4类危险程度。图2 归一化后各评价指标与临界值的比较(突出案例)
图3 评价指标权重可视化由式(7)计算决策矩阵Q的靶心距,结果见表5。可以看出,表5所示结果与表2中实际情况基本吻合。这种定量的表达方式相较定性的表达更为直观和易于操作。
本文编号:3005926
【文章来源】:安全与环境学报. 2020,20(04)北大核心
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
改进多指标灰靶决策评价流程图
基于靶心距的计算结果及测点的实际情况,对矿井的突出危险程度进行划分,将表2中的10个样本划分到“强”“较强”“一般”和“弱”4类突出危险程度[21]中,结果见表4。4级突出危险性A、B、C、D分别对应上述4类危险程度。图2 归一化后各评价指标与临界值的比较(突出案例)
图3 评价指标权重可视化由式(7)计算决策矩阵Q的靶心距,结果见表5。可以看出,表5所示结果与表2中实际情况基本吻合。这种定量的表达方式相较定性的表达更为直观和易于操作。
本文编号:3005926
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