基于组合赋权的T-FME岩爆倾向性预测模型研究及应用

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2020.04.040

摘要/Abstract

摘要：

为了提高岩爆倾向性预测模型的精度，确保岩爆多指标综合评价方法中指标赋权方式和关联度函数的选用更加全面合理，建立了基于组合赋权的T-FME岩爆倾向性预测模型。该模型在选取岩石脆性系数、切向应力指数和弹性应变能指数作为评价指标的基础上，由序关系分析法和Vague熵确定指标主、客观权重，引入最小鉴别信息原理对指标组合赋权，最后采用理想点法计算贴近度复合模糊物元得到岩爆倾向性等级。运用国内外15组工程岩爆实例对该模型进行测试，与其他模型预测结果进行对比，并将该模型应用于国内若干实际工程。结果表明：该模型预测精度更高，预测等级更加安全，对国内几项实际工程岩爆倾向性的预测等级与实际情况相符，说明该模型具有较强的适用性。

关键词: 岩爆预测, Vague熵, 最小鉴别信息原理, 组合赋权, 理想模糊物元, 贴近度复合模糊物元

Abstract:

Due to the limitations of its own operating conditions，many multi-index comprehensive evaluation methods of rockburst are liable to cause low accuracy，and there is currently no unified prediction standard.In order to improve the accuracy of rockburst tendency prediction model,we must ensure that the index weighting method and the selection of the correlation function are more comprehensive and reasonable then a prediction model of T-FME rockburst tendency was established.According to the mechanism and condition of rock ex-plosion，brittle coefficient，tangential stress index and elastic strain energy index were selected as the evaluation indexes from three aspects:Surrounding rock stress，lithological conditions and surrounding rock energy storage.On the one hand，the excessive subjectivity of subjective judgments will affect the objectivity of index weights，on the other hand，in the case of limitated information，entropy weight method excessively depends on the degree of index variation will lead to bias.In order to make up for these deficiencies，the principle of minimum discriminant information was introduced，and the indicators were combined and weighted by combining the subjective and objective weights that the subjective weight of the indicator is determined by the ordinal relationship analysis method and the objective weight of the indicator was determined by the conventional entropy weight method which has been modified by the vague entropy.The T-FME rockburst propensity pre-diction model is based on the fuzzy matter-element analysis method and combines the principles of the TOPSIS method to construct the ideal fuzzy matter-element.The concept of ideal difference-square compound fuzzy matter-element was proposed.Post progress calculation has been optimized，the closeness compound fuzzy matter element was calculated.Finally，the degree of rockburst tendency can be obtained through the closeness analysis.Using the data of 15 domestic and foreign engineering rockburst examples to test the T-FME model and other 4 rockburst propensity prediction models that use different weighting methods and correlation degree functions，and these rockburst propensity prediction models are the ideal fuzzy matter element method based on Vague entropy weight，the ideal fuzzy matter-element method based on expert experience method，the euclid approach degree fuzzy matter-element method based on combined weighting，and the gray favorably membership degree fuzzy matter-element method.By analyzing the results of this test of these models，it is known that the prediction accuracy of the T-FME rockburst tendency prediction model is as high as 93.3%.Compared with other models，the accuracy of the prediction is improved by 6.6%~10.0%，and the prediction of the rockburst propensity level which is biased is higher than actual，so the prediction result is safer.Finally，the model was applied to 5 domestic practical projects，and the prediction results are consistent with the actual rockburst propensity level，which proves that the model has strong feasibility and applicability.

Key words: rockburst prediction, Vague entropy, principle of minimum discriminating information, com-bination weight, ideal fuzzy-matter element, closeness compound fuzzy-matter element

中图分类号:

TD45

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图/表 8

表1

rj的赋值参考表"

$r j$	说明
1.0	指标 $C j - 1$ 与指标 $C j$ 具有同样重要性
1.2	指标 $C j - 1$ 比指标 $C j$ 稍微重要
1.4	指标 $C j - 1$ 比指标 $C j$ 明显重要
1.6	指标 $C j - 1$ 比指标 $C j$ 强烈重要
1.8	指标 $C j - 1$ 比指标 $C j$ 极端重要

表1

表2

岩爆倾向性分级标准"

分级标准	$σ θ / σ c$	$σ c / σ t$	$W e t$
Ⅰ	<0.3	>40.0	< $2.0$
Ⅱ	$0.3 ~ 0.5$	$40.0 ~ 26.7$	$2.0 ~ 3.5$
Ⅲ	$0.5 ~ 0.7$	$26.7 ~ 14.5$	$3.5 ~ 5.0$
Ⅳ	> $0.7$	< $14.5$	> $5.0$

表2

表3

国内外岩爆工程数据"

工程编号	$σ θ / σ c$	$σ c / σ t$	$W e t$	岩爆烈度分级	实际情况描述	数据资料来源
1	0.3	24	6.6	Ⅲ	爆发频繁发生，属中等强度	[19-20]
2	0.41	29.7	7.3	Ⅱ	开挖初期即出现轻微围岩壁面爆裂，属弱岩爆	[19-20]
3	0.106	31.2	7.4	Ⅰ	无岩爆	[19-20]
4	0.53	14.8	9	Ⅲ~Ⅳ	片状剥落，岩片弹射崩落，顶板有爆烈声，属中—强岩爆	[19-20]
5	0.38	17.6	9	Ⅱ~Ⅳ	岩爆破坏规模不等，多数为中弱规模岩爆，少数为强岩爆	[19-20]
6	0.096	23	5.7	Ⅰ	无岩爆	[19-20]
7	0.36	24.6	5	Ⅲ	发生中级岩爆	[19-20]
8	0.82	18.5	3.8	Ⅱ~Ⅲ	发生中弱等级岩爆	[19，21]
9	0.315	24.1	9.3	Ⅲ	试验洞观察到发生中级岩爆	[19，22]
10	0.27	21.7	5	Ⅲ	观察到发生中级岩爆	[19，23]
11	0.37	24.1	5	Ⅲ	洞室岩石剥落与弹射，中级岩爆	[22，24]
12	0.42	21.7	5	Ⅲ	壁裂、有尖锐的爆裂声响，中级岩爆	[22，24]
13	0.38	21.7	5	Ⅲ	岩片弹射，伴有响声，中级岩爆	[22，24]
14	0.317	21.7	5	Ⅲ	弹射与剥落，中级岩爆	[22，24]
15	0.377	22.1	5	Ⅲ	侧壁发生中级岩爆	[22，24]

表3

表4

岩爆指标的Vague熵和客观权重"

指标	$σ θ / σ c$	$σ c / σ t$	$W e t$
熵值	0.4715	0.5203	0.3949
Vague熵权	0.328	0.297	0.375

表4

表5

岩爆指标的各项权重"

指标	$σ θ / σ c$	$σ c / σ t$	$W e t$
主观权重	0.433	0.309	0.258
客观权重	0.328	0.297	0.375
组合权重	0.380	0.306	0.314

表5

表6

岩爆预测结果对比分析"

工程编号	模型预测等级					实际等级
工程编号	$T (V) - F M E$	$T (G) - F M E$	本文方法	$E (C) - F M E$	$G (C) - F M E$	实际等级
岩爆模型预测结果分析	准确率较低	准确率较高但出现不安全预测结果	准确率较高且偏向安全结果	准确率最低且出现不安全预测结果	准确率较低
1	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ
2	（Ⅲ）	（Ⅲ）	（Ⅲ）	（Ⅲ）	（Ⅲ）	Ⅱ
3	（Ⅱ）	Ⅰ	Ⅰ	（Ⅱ）	（Ⅱ）	Ⅰ
4	Ⅳ	Ⅳ	Ⅳ	Ⅳ	Ⅳ	Ⅲ~Ⅳ
5	Ⅳ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅱ~Ⅳ
6	（Ⅱ）	Ⅰ	Ⅰ	（Ⅱ）	（Ⅱ）	Ⅰ
7	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ
8	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅱ~Ⅲ
9	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ
10	Ⅲ	（Ⅱ）	Ⅲ	（Ⅱ）	Ⅲ	Ⅲ
11	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ
12	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ
13	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ
14	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ
15	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ	Ⅲ

表6

图1

表7

国内若干工程岩爆倾向性预测"

工程名称	工程编号	岩性或位置	$σ c / σ t$	$σ θ / σ c$	$W e t$	实际情况	预测等级
平煤集团	a	三水平大巷岩爆位置	15.3	0.560	3.30	Ⅲ	Ⅲ
小秦岭金矿	b	888坑38号SM6200段	12.2	0.542	4.89	Ⅲ	Ⅲ
小秦岭金矿	c	888坑38号SM4740段	30.7	0.409	7.30	Ⅱ	Ⅱ
小秦岭金矿	d	888坑38号SM4320段	29.8	0.461	5.30	Ⅱ	Ⅱ
冬瓜山	e	矽卡岩	11.1	0.554	3.97	Ⅲ	Ⅲ

表7

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