[发明专利]一种数据驱动的井下局部区域安全状态评估方法

权利要求书

1.一种数据驱动的井下局部区域安全状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立安全状态评估的影响指标；

S2：构建判断矩阵；

S3：计算指标权重；

S4：一致性检验；

S5：确定因素集、评语集、权重集；

S6：确立隶属函数；

S7：检测实际数据；

S8：确立隶属度矩阵；

S9：置信度准则；

S10：综合评价输出；

S1中安全状态评估的影响指标为：风速、温度、湿度、风量供需比、瓦斯浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度、氧气浓度、粉尘浓度；

S2中采用1-9标度判断矩阵构造方法建立安全状态影响因素判断矩阵时，判断矩阵中包含元素i与元素j，元素i与元素j的重要性之比为a_ij，则元素j与元素i的重要性之比为a_ji＝1/a_ij，且a_ii＝1；

S3中采用方根法计算权重值，计算公式为：

S31：计算判断矩阵的每行之积M_i

S32：计算M_i的n次方根

S33：对进行归一化，求得权重w_i

S4中一致性检验的步骤为：

S41：求解判断矩阵的最大特征值：

S42：计算一致性指标CI

S43：求解一致性比例CR

其中，RI为平均一致性指标，与n有关；

S5中因素集为：风速、温度、湿度、风量供需比、瓦斯浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度、氧气浓度、粉尘浓度；评语集为：优秀、良好、合格、危险；权重为：w_i；

S6中柯西隶属度函数为：

偏小型：

f(x)＝1 x≤a；

居中型：

偏大型：

f(x)＝0 x≤a；

柯西隶属度函数式中x表示为输入值、f(x)表示为隶属度、a为各等级中间值、α、β表示为参数、其中β取值为2，α与a计算公式如下所示：

a＝x_u+x_i/2

α＝4/(x_u-x_i)²；

S7对井下测试指标风速、温度、湿度、风量供需比、瓦斯浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度、氧气浓度、粉尘浓度进行检测；

S8根据S7中检测的结果，结合柯西隶属度函数确立隶属度矩阵R；

S9中计算评语权重矩阵：Q＝w*R，确定置信度准则λ＝0.6；

S10对实际矿井局部区域安全状态进行评估，得到评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种数据驱动的井下局部区域安全状态评估方法，其特征在于，在确定构造判断矩阵时采用0～1标度模糊判断矩阵的构造方法，关于模糊判断矩阵，元素i与元素j的重要性之比为r_ij，则元素j与元素i的重要性之比为r_ji＝1-r_ij，且r_ii＝0.5。

3.根据权利要求2所述的一种数据驱动的井下局部区域安全状态评估方法，其特征在于，在确定构造判断矩阵时，包括以下步骤：

步骤1：从0.1～0.9模糊标度共9个数中随机均匀取值，作为矩阵R的上三角元素，主对角元素取0.5，下三角元素取1减去对应位置的上三角元素，构成n阶随机模糊互补判断矩阵；

步骤2：计算所得随机模糊互补判断矩阵的模糊一致性指标FCI；

步骤3：计算FCR

模糊一致性指标FCI与同阶的平均随机模糊一致性指标FRI的比值，称为模糊一致性比率，记为：

其中FRI值与阶数相关。

4.根据权利要求1所述的一种数据驱动的井下局部区域安全状态评估方法，其特征在于，当CR0.1时，判断矩阵的一致性在理论上是能被接受的。

5.根据权利要求3所述的一种数据驱动的井下局部区域安全状态评估方法，其特征在于，当FCR0.1时，判断矩阵的一致性在理论上是能被接受的。