基于ANP-MEA模型的智能化开采工作面适应性评价研究

作者：张科学; 闫星辰^*; 何满潮; 陈学习; 姜耀东; 孙健东; 李东; 王晓玲; 亢磊; 杨海江; 朱俊傲; 吴永伟; 李举然; 尹宇航

来源：采矿与岩层控制工程学报, 2023, 5(02): 93-102.

DOI：10.13532/j.jmsce.cn10-1638/td.20220829.001

• 智能化开采
• 无人开采
• 智能化工作面
• ANP
• 物元可拓模型
• 适应性

为更好地解决煤矿智能化开采工作面适应性评价模型的关联性和模糊性问题，提出了由地质条件、开采技术条件、关键技术条件以及管理保障条件等4个一级影响因素及16个二级影响因素，构建的煤矿智能化开采工作面适应性评价指标体系，并建立了煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型。将煤矿智能化开采工作面适应性评价等级划分为I级(好)、Ⅱ级(较好)、Ⅲ级(一般)和Ⅳ级(差)等4个等级。采用网络层次分析法(ANP)研究影响因素之间的相互联系，并使用YAANP软件计算得到煤矿智能化开采工作面适应性影响因素的权重。为有效降低个人因素对各影响因素评分的影响，将网络层次分析法与物元可拓模型相结合，对煤矿智能化开采工作面适应性影响因素进行评价，计算得到各影响因素的关联度及综合关联度，最后由综合关联度对煤矿智能化开采工作面适应性进行等级评定。将煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型在陕西黄陵1号煤矿的810智能化工作面进行应用，得出该煤矿智能化开采工作面适应性综合关联度为K1=0.06,K2=-0.05,K3=-0.61,K4=-0.77，对应评价标准得到煤矿智能化开采工作面适应性评价等级为Ⅰ级(好)，分析结果与现场实际情况相吻合，说明构建的煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型具有一定的可行性与科学性。

• 单位
  中国矿业大学（北京）; 煤炭资源与安全开采国家重点实验室; 深部岩土力学与地下工程国家重点实验室; 华北科技学院; 煤炭科学技术研究院有限公司