基于RS-云模型的硫化矿石自燃倾向性综合评价

发布时间：2018-06-01 20:36

  本文选题：硫化矿石 + 自燃倾向性　； 参考：《中国安全生产科学技术》2017年09期

【摘要】：为实现硫化矿石自燃倾向性的综合评价,应用云理论,选取矿样的氧化质量增加率、自热点和自燃点等定量化指标构建了评价指标体系,运用粗糙集法(Rough Set,RS)计算各评价指标权重,依据分级标准对云模型进行标准化,进而建立硫化矿石自燃倾向性分级的RS-标准云模型。以30组工程实例进行模型检验,并在实际工程中进行应用。结果表明:RS-标准云模型的判别结果与实际结果较吻合,且判别准确率高于贝叶斯(Bayesian,Bayes)方法,表明RS-标准云模型在硫化矿石自燃倾向性综合评价中具有良好的实用性和可靠性,可为矿山的硫化矿石自燃灾害的研究提供一种新思路。
[Abstract]:In order to realize the comprehensive evaluation of the spontaneous combustion tendency of sulphide ore, the evaluation index system was constructed by using cloud theory, selecting the quantitative indexes such as the increase rate of oxidation quality, the self-hot spot and the self-ignition point of the ore sample. Rough set RS) was used to calculate the weight of each evaluation index, and the cloud model was standardized according to the classification standard, and then the RS- standard cloud model for the classification of spontaneous combustion tendency of sulphide ore was established. The model test is carried out with 30 engineering examples and applied in practical engineering. The results show that the discriminant results of the 10: RS- standard cloud model are in good agreement with the actual results, and the accuracy is higher than that of Bayesian Bayan Bayes method. The results show that the RS- standard cloud model has good practicability and reliability in the comprehensive evaluation of the spontaneous combustion tendency of sulfide ores. It can provide a new idea for the study of spontaneous combustion disaster of sulfide ore in mine.
【作者单位】： 中南大学资源与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51474252) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2016zzts095)
【分类号】：TD752.2

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本文编号：1965543