智能化无人开采工作面适用性多层次模糊综合评价研究_张科学.pdf

第 3 卷第 1 期 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3 No. 1 2021 年 2 月 JOURNAL OF MINING AND STRATA CONTROL ENGINEERING Feb. 2021 013532- 1 张科学， 王晓玲， 何满潮， 等. 智能化无人开采工作面适用性多层次模糊综合评价研究[J]. 采矿与岩层控制工程学报， 2021， 3 1 013532. ZHANG Kexue， WANG Xiaoling， HE Manchao， et al. Research on multi-level fuzzy comprehensive uation of the applicability of intelligent unmanned mining face[J]. Journal of Mining and Strata Control Engineering， 2021， 3 1 013532. 智能化无人开采工作面适用性多层次 模糊综合评价研究 张科学 1,2,3,4,5,6， 王晓玲1,4， 何满潮2， 尹尚先1,4， 李首滨3， 孙健东1,4， 李 东1,4， 程志恒1,4， 赵启峰1,4， 殷帅峰1,4， 亢 磊 1,4， 朱俊傲1,4， 杨海江1,4 1. 华北科技学院 智能化无人开采研究所， 北京 101601； 2. 中国矿业大学 北京 深部岩土力学与地下工程国家重点实验室， 北京 100083； 3. 煤炭科 学研究总院， 北京 100013； 4. 华北科技学院 安全工程学院， 北京 101601； 5. 中国矿业大学 北京 煤炭资源与安全开采国家重点实验室， 北京 100083； 6. 煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室 安徽理工大学 ， 安徽 淮南 232001 摘 要 为了科学合理评价智能化无人开采工作面的适用性， 在综合考虑工作面关键影响因素 的前提下， 针对智能化无人开采工作面适用性的具体状况， 提出层次分析法与模糊综合评价相 结合的智能化无人开采工作面适用性评价方法。通过合理地分析选取智能化无人开采工作面 的地质条件、 巷道布置体系、 开采参数、 采煤工艺、 装备配套、 关键技术、 保障体系、 组织管理作 为评价指标， 从而确定评价因子， 给出主要因素的隶属度确定方法， 采用层次分析法构造评价 目标的判断矩阵， 合理地分配各因素的权重， 充分考虑各方面影响因素， 建立了智能化无人开 采工作面适用性的综合评价模型。将该数学模型应用到智能化无人开采工作面适用性中， 对 适用性做出好、 较好、 一般、 差的定量评价， 可提高智能化无人开采工作面的适用性。利用综合 评价指标体系， 可以更好地论述模糊综合评价方法的有效性及智能化无人开采工作面适用性 的应用前景， 为模糊综合评价方法在智能化无人开采系统工程中的推广应用拓展思路。应用 工程实例对该方法进行验证， 得出1号煤矿802工作面的最大隶属度指数为0.64， 分析结果表明 其评价结果和现场应用效果一致。 关键词 智能开采； 无人开采； 适用性； 层次分析法； 模糊综合评价 中图分类号 TD821 文献标志码 A 文章编号 2096- 7187202101- 3532- 10 Research on multi-level fuzzy comprehensive uation of the applicability of intelligent unmanned mining face ZHANG Kexue 1,2,3,4,5,6， WANG Xiaoling1,4， HE Manchao2， YIN Shangxian1,4， LI Shoubin3， SUN Jiandong1,4， LI Dong1,4， CHENG Zhiheng 1,4， ZHAO Qifeng1,4， YIN Shuaifeng1,4， KANG Lei1,4， ZHU Junao1,4， YANG Haijiang1,4 收稿日期 2019- 12- 12 修回日期 2020- 06- 11 责任编辑 李 青 基金项目 国家自然科学基金资助项目 51804160， 51704159 ； 国家重点研发计划资助项目 2016YFC0801401 ； 中国博士后科学基金面上资助项目 2017M620955 ； 中央高校基本科研业务费资助项目 3142019009 ； 河北省自然科学基金资助项目 E2019508209 ； 深部岩土力学与地下 工程国家重点实验室 北京 开放基金资助项目 SKLGDUEK1822 ； 煤炭资源与安全开采国家重点实验室开放基金资助项目 SKLCRSM 16KFD08 作者简介 张科学 1986 ， 男， 河南永城人， 副研究员， 博士后， 主要从事煤炭智能化无人开采、 冲击地压和巷道围岩控制方面的研究工作。E- mail zhkexue 通信作者 王晓玲 1994 ， 女， 宁夏中卫人， 硕士研究生， 主要从事智能化无人开采方面的研究工作。E- mail wanxixiling 张科学等 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3， No. 1 2021 013532 013532- 2 1. Institute of Intelligent Unmanned Mining， North China Institute of Science and Technology， Beijing 101601， China； 2. State Key Laboratory for Geomechanics and Deep Underground Engineering， China University of Mining and Technology Beijing ， Beijing 100083， China； 3. China Coal Research Institute， Beijing 100013， China； 4. School of Safety Engineering， North China Institute of Science and Technology， Beijing 101601， China； 5. State Key Laboratory of Coal Resources and Mine Safety， China University of Mining , ,, ij nm rin jmR R 表示， 于是称 U U， V V， R R 为综合评价数学模型 [15]。 在所有的评价因素集中， 由于不同的评价因素 对评价结果的影响程度也不相同， 为了准确表示影 响程度的大小， 定义了1个因素权重集A， 将A作为U 的因素重要程度模糊子集， 表达式为 12 ,,, n AA AA 其中， Ai为Ui对A的隶属度 [15]。 若已知模糊关系矩阵U U和各因素重要程度模糊 子集A， 则对该评价对象的模糊综合评价结果 [12- 15] 为 BA RBA R 11121 21222 12 12 12 ,,, ,,, m m n nnnm m rrr rrr rrr b bb A AAA AA 对于任意项bj为智能化无人开采工作面适用性 的综合评价j级的隶属度 [14]， 由最大隶属原则[17]可 知， 若 12 max,,, km bb bb， 定义bk为最大隶属度指 数x， 则智能化无人开采工作面适用性可评价为k级 别 [15]。 2 智能化无人开采工作面适用性多层次模 糊综合评价 由模糊综合评价模型的基本原理可知， 需要确 定评价因素集、 评价集和模糊关系矩阵对智能化无 人开采工作面适用性是否良好进行评价。 2.1 确定评价因素集 影响智能化无人开采工作面适用性的因素有 多方面， 为了充分考虑影响因素指标本身的科学 性、 准确性、 针对性、 有效性和可取性， 同时能够反 映最关键的影响因素， 选取以下8个影响因素作为 智能化无人开采工作面适用性的一级指标， 即 地 质条件 A A1 、 巷道布置体系 A A2 、 开采参数 A A3 、 采煤工 艺 A A4 、 装备配套 A A5 、 关键技术 A A6 、 保障体系 A A7 和 组织管理 A A8 。 1 地质条件 煤炭开采过程中不仅矿体赋存条件多种多样， 而且地质条件复杂多变， 因此在地质条件允许的情 况下， 探索智能化无人开采工作面的适用性， 应着 重考虑地质条件的煤层埋深、 煤层厚度、 煤层倾角、 煤层顶底板稳定性、 构造复杂度。 2 巷道布置体系 科学合理的工作面巷道布置对矿井安全生产 和经济效益起到关键性作用。通过结合自动成巷 无煤柱开采新技术 [16- 20]， 智能化无人开采工作面巷 道布置体系的方式分为121， 110和N00工法巷道布 置体系。 3 开采参数 智能化无人开采工作面的几何参数主要有 工 作面采高、 工作面倾向长度、 工作面走向长度和工 作面区段煤柱。工作面采高主要由煤层厚度决定； 工作面倾向长度主要由地质、 生产技术和经济及管 张科学等 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3， No. 1 2021 013532 013532- 4 理因素决定； 工作面走向长度主要由采 盘 区大小 决定； 工作面区段煤柱不仅是衡量一个采区开采率 的重要标准， 而且也是煤炭安全生产的重要指标。 4 采煤工艺 智能化无人开采工作面存在着智能放煤难控 制、 液压支架自动难找直、 刮板输送机自动难调斜 等工艺类难题 [9,21- 22]。因此， 合适的采煤工艺对智能 化无人开采具有至关重要的作用。目前， 智能化无 人开采工作面的采煤工艺主要有综采工艺和综放 工艺2种方式。 5 装备配套 选择正确的智能化无人开采工作面装备， 既可 以确保工作面的生产能力， 也可以提升工作面设备 技术水平。主要的配套技术有采煤机配套技术、 液 压支架配套技术、 刮板输送机配套技术和其他装备 配套。选择合理的配套技术有助于煤矿安全高效 生产。 6 关键技术 智能化无人开采工作面有较多技术难题亟待 解决， 比如智能化工作面调斜 调工作面伪倾斜 问 题、 调直 调工作面直线度 问题、 调平 调液压支架 平衡千斤顶 问题、 连续推进问题等， 其严重影响了 智能化无人开采工作面的技术进步及大面积推广 [21- 24]。智能化无人开采的关键性技术包括 工作面 调斜控制技术、 工作面调直控制技术、 工作面俯仰 采控制技术和工作面连续推进控制技术。 7 保障体系 信息保障体系是智能化无人技术成功实践的 关键。安全保障体系全程跟踪智能化无人工作面 的工作过程及进行数据监测。故选取信息保障体 系和安全保障体系作为评价指标。 8 组织管理 组织管理主要体现在以下几个主要方面 精细 化管理、 标准化管理、 安全监察管理、 员工素质管理 和其他管理。标准化管理是无人综采技术管理保 障的重要组成部分； 安全监察管理在无人综采过程 中， 负责对安全措施的落实以及操作规程的贯彻执 行； 员工素质管理是实现智能化无人开采成败的关 键性因素； 其他管理则与上述另外几种组织管理相 辅相成。 通过8个一级指标类比可以得到智能化无人开 采工作面适用性的二级指标集合， 具体公式为 {} 12345678 ,,,,,,,AA A A A A A A A {} 11112131415 ,,,,AAAAAA {} 2212223 ,,AAAA {} 331323334 ,,,AAAAA {} 44142 ,AAA {} 551525354 ,,,AAAAA {} 661626364 ,,,AAAAA {} 77172 ,AAA {} 88182838485 ,,,,AAAAAA 式中，A11为煤层埋深； A12为煤层厚度； A13为煤层倾 角； A14为煤层顶底板稳定性； A15为构造复杂度； A21为 121工法巷道布置体系； A22为110工法巷道布置体 系； A23为N00工法巷道布置体系； A31为工作面采高； A32为工作面倾向长度 工作面长度 ； A33为工作面走 向长度； A34为工作面区段煤柱； A41为综采工艺； A42为 综放工艺； A51为采煤机配套技术； A52为液压支架配 套技术； A53为刮板输送机配套技术； A54为其他配套 技术； A61为工作面调斜控制技术； A62为工作面调直 控制技术； A63为工作面俯仰采控制技术； A64为工作 面连续推进控制技术； A71为信息保障体系； A72为安 全保障体系； A81为精细化管理； A82为标准化管理； A83 为安全监察管理； A84为员工素质管理； A85为其他管 理。 2.2 确定评价集 为适合现场情况， 充分评价智能化无人开采工 作面的适用性， 建立一个具有一定范围的评价集， 即{} 1234 ,,,VV V V V， 其中， V1表示智能化无人开采 工作面适用性好； V2表示智能化无人开采工作面适 用性较好； V3表示智能化无人开采工作面适用性一 般； V4表示智能化无人开采工作面适用性差。 2.3 模糊评价中的多层次分析 本文所涉及的一级评价影响因素有8个， 二级 影响因素有29个， 仅基于单层次的综合模糊评价模 型， 很难确定每个因素在评价中所占比例， 从而难 以精准分配权重， 物理意义也难以辨析， 因此， 应用 多层次的模糊综合评价模型。将多层次模糊综合 评价应用到本文， 其模型如图1所示。 2.4 确定各级评价因素的权重 使用模糊综合评价确定各级评价因素的权重 是实现定性评价到定量评价过渡的重要环节， 权重 是否科学合理直接影响最后评价结果的准确性。 张科学等 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3， No. 1 2021 013532 013532- 5 现有的确定权重的方法有多元统计分析法、 神经网 络分析法、 灰色关联分析法、 功效系数法、 层次分析 法、 指数加权法等。笔者团队根据需要应用层次分 析法 简称AHP法 来确定各因素之间的权重值 [14]。 基本方法 通过层次分析法建立判断矩阵， 根据判 断矩阵来计算各个因素的权重值， 判断矩阵见表1。 表 1 判断矩阵 Table 1 Judgment matrix A A B B1 B B2 B Bn B B1 b11 b12 b1n B B2 b21 b22 b2n      B Bn bn1 bn2 bnn 判断矩阵B B中的元素bij表示以某一A A为判断准 则， 要素Bi对Bj的相对重要度， 即 i ij j w b w 1 其中， wi表示要素Bi的重要性量度值； wj表示要素Bj 的重要性量度值。上述数值判断矩阵主要是通过 1～9标度方法来量化要素重要性 [14- 15]。判断矩阵标 度及其含义见表2。 表 2 判断矩阵标度及其含义 Table 2 Judgment matrix scale and its meaning 标度 含 义 1 Bi和Bj两者的重要性相同 3 Bi比Bj稍微重要 5 Bi比Bj明显重要 7 Bi比Bj强烈重要 9 Bi比Bj极端重要 2， 4， 6， 8 上述两相邻判断的中值 注1 ijji bb 。 层次分析法确定权重的步骤 [14]如下 1 构造判断矩阵A A。 2 判断矩阵的权重及最大特征根λmax。 ① 计算判断矩阵每一行元素的乘积Mi。 1 1 2 ,, ,, n iij j Mb in 2 ② 计算Mi的n次方根iW 。 n ii WM 3 ③ 对向量12 T , , nWWW W W，规范化， 即为 所求的特征向量。 1 n ii i j WWW 4 则[] 12 T , , , n WWWW W即为所求的特征向 量。 ④ 计算特征向量的最大特征根λmax。 1 l max n i j i nW AWAW 5 式中， AWAW i表示向量 AWAW 的第i个元素。 111211 1 212222 2 12 n n nnnnn n AAAW AAAW AAAW AWAW AWAW AWAW AWAW 3 判断矩阵的一致性检验。 ① 计算一致性指标CI。 1 l- - max CI n n 6 ② 计算平均随机一致性指标CR。 CRCI RI 7 式中， RI表示同阶平均随机一致性指标， 其值见表 3。 表 3 同阶平均随机一致性指标 Table 3 Mean random consistency index of the same order 矩阵阶数 1，2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 RI 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59 A8A7A6A5A4A3A2A1 智能化无人开采工作面适用性的多层次模糊综合评价模型A A81A82A83A84A85A71A72A61A62A63A64A51A52A53A54A41A42A31A32A33A34A21A22A23A11A12A13A14A15 图1 智能化无人开采工作面适用性的多层次模糊综合评价模型A Fig. 1 Multi-level fuzzy comprehensive uation model A for the applicability of intelligent unmanned mining face 张科学等 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3， No. 1 2021 013532 013532- 6 当CR≤0.1时， 可以认定判断矩阵与实际情况 具有满意的一致性， 说明权重的选取是合理的； 当 当CR＞0.1时， 认为判断矩阵与实际情况不具有一 致性， 需要重新确定判断矩阵， 直到判断矩阵与实 际情况具有满意的一致性为止。 2.5 建立模糊关系矩阵 由于每一个单因素评价是隶属关系矩阵的基 础， 因此在多个影响因素中， 通过对其中1个具有代 表性的影响因素作为评价因素进行评价， 就可以确 定单因素评价集。确定隶属函数的方法主要有专 家评分法、 模糊统计法等， 隶属函数的选取是否合 理直接影响评价结果的准确性。矿井的地质条件 复杂多变， 对因素集U中的各因素很难确定一致的 隶属函数， 所以通常采用专家评分法来建立模糊关 系矩阵， 邀请业界具有权威的专家和相关的工程技 术人员根据评价等级V V进行打分 [12- 14]， 即对因素集U U 中的每一个因素进行单独评价， 再通过统计各评价 等级打分的比例， 从而得到此因素各评价等级对应 的比例， 分析各个因素的评价等级比例可以得出相 应的模糊关系矩阵R R。 3 工程实例分析 以陕西陕煤黄陵矿业有限公司1号煤矿802工 作面为例进行分析， 1号煤矿802工作面煤层厚度 1.5～3.2 m， 平均煤层厚度约2.4 m， 煤层埋深约 314 m， 占地面积约302 445 m 2， 工作面推进长度 1 287 m， 煤倾角1～5。结构简单， 属于稳定煤 层。基本顶由细粒砂岩和粗砂岩组成， 厚度5.79～ 11.98 m， 平均厚度约7.89 m； 直接顶由粉砂岩和泥 岩组成， 厚度9.18～11.79 m， 平均厚度约10.45 m； 2 号煤煤层厚度1.5～3.2 m， 平均厚度约2.4 m； 底板为 泥岩和粉砂岩， 厚度2.85～5.91 m， 平均厚度约 3.95 m。 3.1 确定模糊综合评价影响因素权重 确定模糊综合评价一级影响因素权重的方法 如下 1 构造判断矩阵A A。 构造判断矩阵A A， 详见表4。 2 由式 2 ～ 5 计算可得， 矩阵的最大特征值 为8 70l max .， 一级影响因素的权重为 [] [] 12345678 0 33 0 08 0 05 0 22 0 16 0 11 0 03 0 02 ........ AAAAAAAAAAAAAAAAAA 表 4 判断矩阵 A A Table 4 Judgment matrix A A A A B B1 B B2 B B3 B B4 B B5 B B6 B B7 B B8 B B1 1 5 6 3 3 3 8 9 B B2 1/5 1 3 1/4 1/3 1/2 5 7 B B3 1/6 1/3 1 1/5 1/4 1/3 4 6 B B4 1/3 4 5 1 2 3 7 9 B B5 1/3 3 4 1/2 1 2 6 8 B B6 1/3 2 3 1/3 1/2 1 5 7 B B7 1/8 1/5 1/4 1/7 1/6 1/5 1 4 B B8 1/9 1/7 1/6 1/9 1/8 1/7 1/4 1 3 由式 6 和 7 计算可得，0 07CR. ＜0.1， 经 判断矩阵一致性检验可知， A A具有满意的一致 性。 同理可得， 智能化无人开采工作面适用性的模 糊综合评价的二级影响因素权重。 1 判断矩阵A A1。 判断矩阵A A1详见表5。 表 5 判断矩阵 A A1 Table 5 Judgment matrix A A1 A A1 B B1 B B2 B B3 B B4 B B5 B B1 1 2 2 1/4 1/3 B B2 1/2 1 2 1/3 1/3 B B3 1/2 2 1 1/4 1/3 B B4 4 3 4 1 2 B B5 3 3 3 1/2 1 由式 2 ～ 5 计算可得，5 40l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 11112131415 0 130 110 090 400 27 ..... AAAAAA A 由式 6 和 7 计算可得，0 09CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A1具有满意的一致性。 2 判断矩阵A A2。 判断矩阵A A2详见表6。 表 6 判断矩阵 A A2 Table 6 Judgment matrix A A2 A A2 B B1 B B2 B B3 B B1 1 3 3 B B2 1/3 1 1/2 B B3 1/3 2 1 由式 2 ～ 5 计算可得，3 05l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 2212223 0 600 150 25...AAAA A 张科学等 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3， No. 1 2021 013532 013532- 7 由式 6 和 7 计算可得，0 04CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A2具有满意的一致性。 3 判断矩阵A A3。 判断矩阵A A3详见表7。 表 7 判断矩阵 A A3 Table 7 Judgment matrix A A3 由式 2 ～ 5 计算可得，4 14l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 331323334 0 190 300 390 12 .... AAAAA A 由式 6 和 7 计算可得，0 05CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A3具有满意的一致性。 4 判断矩阵A A4。 判断矩阵A A4详见表8。 表 8 判断矩阵 A A4 Table 8 Judgment matrix A A4 A A4 B B1 B B2 B B1 1 5 B B2 1/5 1 由式 2 ～ 5 计算可得，2 00l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 44142 0 830 17..AAA A 由式 6 和 7 计算可得，0 00CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A4具有满意的一致性。 5 判断矩阵A A5。 判断矩阵A A5详见表9。 表 9 判断矩阵 A A5 Table 9 Judgment matrix A A5 A A5 B B1 B B2 B B3 B B4 B B1 1 2 1/2 2 B B2 1/2 1 1/3 2 B B3 2 3 1 3 B B4 1/2 1/2 1/3 1 由式 2 ～ 5 计算可得，4 07l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 551525354 0 260 170 450 12 .... AAAAA A 由式 6 和 7 计算可得，0 03CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A5具有满意的一致性。 6 判断矩阵A A6。 判断矩阵A A6详见表10。 表 10 判断矩阵 A A6 Table 10 Judgment matrix A A6 A A6 B B1 B B2 B B3 B B4 B B1 1 3 4 5 B B2 1/3 1 2 2 B B3 1/4 1/2 1 3 B B4 1/5 1/2 1/3 1 由式 2 ～ 5 计算可得，4 14l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 661626364 0 540 210 160 09 .... AAAAA A 由式 6 和 7 计算可得，0 05CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A6具有满意的一致性。 7 判断矩阵A A7。 判断矩阵A A7详见表11。 表 11 判断矩阵 A A7 Table 11 Judgment matrix A A7 A A7 B B1 B B2 B B1 1 1/2 B B2 2 1 由式 2 ～ 5 计算可得，2 00l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 77172 0 330 67..AAA A 由式 6 和 7 计算可得，0 00CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A7具有满意的一致性。 8 判断矩阵A A8。 判断矩阵A A8详见表12。 表 12 判断矩阵 A A8 Table 12 Judgment matrix A A8 A A8 B B1 B B2 B B3 B B4 B B5 B B1 1 1/4 1/3 1/5 1/7 B B2 4 1 3 2 1/6 B B3 3 1/3 1 1/3 1/6 B B4 5 1/2 3 1 1/4 B B5 7 6 6 4 1 由式 2 ～ 5 计算可得，5 36l max .， 评价因素 的权重为 [] [] 88182838485 0 48 0 11 0 25 0 12 0 04.....AAAAAA A A A3 B B1 B B2 B B3 B B4 B B1 1 1/2 1/2 2 B B2 2 1 1/2 3 B B3 2 2 1 2 B B4 1/2 1/3 1/2 1 张科学等 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3， No. 1 2021 013532 013532- 8 由式 6 和 7 计算可得，0 08CR. ＜0.1， 经判 断矩阵一致性检验可知， A A8具有满意的一致性。 通过专家评分法确定的8个单因素评判矩阵分 别为 1 0 590 220 130 06 0 570 290 090 05 0 550 320 100 03 0 830 100 060 01 0 670 210 090 03 .... .... .... .... .... R R 2 0 750 130 080 04 0 530 210 160 10 0 620 180 130 07 .... .... .... R R 3 0 340 290 230 14 0 390 310 180 12 0 440 250 160 15 0 330 240 280 15 .... .... .... .... R R 4 0 910 050 030 01 0 310 280 190 22 .... .... R R 5 0 350 320 230 10 0 230 390 200 18 0 450 310 180 06 0 190 450 170 19 .... .... .... .... R R 6 0 730 160 090 02 0 430 310 190 07 0 350 350 210 09 0 250 260 260 23 .... .... .... .... R R 7 0 770 140 070 02 0 790 100 060 05 .... .... R R 8 0 670 150 110 07 0 190 290 350 17 0 360 280 230 13 0 200 340 270 19 0 160 260 450 13 .... .... .... .... .... R R 3.2 模糊综合评价 3.2.1 一级模糊综合评价 令 [] 111 0 700 190 080 03....BARBAR [] 222 0 680 150 110 06....BARBAR [] 333 0 390 280 190 14....BARBAR [] 444 0 810 090 060 04....BARBAR [] 555 0 360 340 190 11....BARBAR [] 666 0 560 230 150 06....BARBAR [] 777 0 790 110 060 04....BARBAR [] 888 0 460 230 200 11....BARBAR 将计算得到的B B1， B B2， B B3， B B4， B B5， B B6， B B7， B B8作为上 一级评价判断矩阵R R， 并经过模糊模型变换。 3.2.2 二级模糊综合评价 已知 []0 33 0 08 0 05 0 22 0 16 0 11 0 03 0 02........A A [] 12345678 T BBBBBBBBR R 则[]0 640 190 110 06....BA RBA R。 通过分析陕西陕煤黄陵矿业有限公司1号煤矿 802工作面的评价影响因素， 并且根据最大隶属度 关系原则可知 1号煤矿802工作面的最大隶属度指 数0 64 .x， 其隶属度指数评价如图2所示。 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 V1 V2 V3 V4 bj 评价级别 图2 802工作面智能化无人开采适用性隶属度指数评价 Fig. 2 uation chart of applicability membership index of intelligent unmanned mining in 802 working face 1号煤矿802工作面智能化无人开采工作面的 适用性模糊综合评价结果为好。所以该模糊综合 评价结果与陕西陕煤黄陵矿业有限公司1号煤矿 802工作面现场 图3 智能化无人开采工作面的适用 性结果相吻合。 4 结论与展望 1 评价选取8个一级指标和29个二级指标， 对 802工作面智能化无人开采适用性进行评价， 8个一 级指标对应的影响因素为地质条件、 巷道布置体 系、 开采参数、 采煤工艺、 装备配套、 关键技术、 保障 体系和组织管理。 2 提出了智能化无人开采适用性的多层次模 糊综合评价模型。多层次模糊综合评价法能够考 虑多因素情况下智能化无人开采工作面适应性的 问题， 确定各种评判因素之间的权重， 评价方法完 善， 评价结果准确科学。通过实例分析表明， 该模 张科学等 采矿与岩层控制工程学报 Vol. 3， No. 1 2021 013532 013532- 9 型评判结果较为合理， 接近智能化无人开采工作面 适用性的实际情况， 为评价智能化无人开采工作面 适用性提供了一条新的途径。 3 在未来可将层次分析模糊综合评价法与智 能化无人开采相结合， 构建一套智能化评价系统， 通过选取影响工作面的评价指标， 自动计算出影响 因素的权重值。还可利用灰色理论和神经网络等 评价方法构建数据库， 借助人工智能技术进行分 析， 得到更加准确的结果。 参考文献 References [1] 王国法， 庞义辉， 任怀伟. 煤矿智能化开采模式与技术路径[J]. 采矿与岩层控制工程学报， 2020， 2 1 013501. 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