摘要
煤矿开采的过程中,易造成地面塌陷等地质灾害,为降低地面塌陷带来的损失,故对采空区稳定性评价以及地面塌陷的预测很有必要。本文提出基于多源信息融合的采空区地面塌陷危险性评价,借助机器学习、数据融合等算法,通过对地质勘探的钻孔数据、煤矿开采数据进行融合,建立起采空区危险性评估模型。依托于榆林某煤矿采空区数据,建立4种状态的危险性辨识框架,选取了8个影响因素建立采空区稳定性评价指标体系,采用基于区间数的概率分配函数对各项指标计算基础概率分配,结合信息熵对指标权重再分配,最终运用D-S证据论对各项指标的概率分配进行加权融合得到危险性等级,其对矿山采空区地面塌陷危险性评价提供了新的可行途径。
出处
《西部资源》
2022年第4期24-27,共4页
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