模糊数学在采矿方法选择中的应用..doc

模糊数学在采矿方法选择中的应用    2012-07-25    论文导读:根据官店铁矿矿体矿床的特点,综合考虑矿床地质条件及开采技术以及矿山现有情况,运用层次分析法和模糊数学的基本原理对提出的三种采矿方案进行综合评判,将建立的各方案的指标体系转化成隶属度矩阵,运用层次分析法得到各指标权重向量,从而建立起模糊综合评判模...     根据官店铁矿矿体矿床的特点,综合考虑矿床地质条件及开采技术以及矿山现有情况,运用层次分析法和模糊数学的基本原理对提出的三种采矿方案进行综合评判,将建立的各方案的指标体系转化成隶属度矩阵,运用层次分析法得到各指标权重向量,从而建立起模糊综合评判模型,通过计算得到各方案的可选度,根据隶属度最大原则确定出方案的优先次序,从而得到最优采矿方案。在矿山的开采与生产过程中,采矿方法的合理选择具有决定性的作用。采矿方法的选择决定着采矿过程中的回采工艺、劳动生产率、资源回收利用等各个方面,将直接影响到矿山企业的投资和经济效益。因此合理选择采矿方法对于矿山企业至关重要。采矿方法的综合评判与选择是一个多目标的评价过程,该过程中影响采矿方法选择的因素众多,各个影响因素在评判过程中的地位不同,而且有些影响因素具有较大的模糊性与不确定性。模糊数学理论能够很好地解决在评判过程中所遇到的此类问题,因此引入模糊数学理论对采矿方法的选择进行综合评判。模糊数学综合评价模型模糊数学是一种运用数学原理处理一些具有模糊性因素的数学理论,在评判方案选择过程中,能描述复杂系统中的模糊概念,进行模糊判断量化,科学分析各备选方案的差异性。模糊数学的综合评价过程主要有建立评价指标体系,确定指标权系数,利用隶属度函数量化指标值,进而分析各方案的优劣度。建立指标体系和方案集设评价对象系统X中有n个指标组成的集合:X={x1,x2,x3,…,xn},其中xi为集合中的指标,i=1,2,3,…,n,n为评价指标的指标个数。本应用案例中共选取九个评价指标,分别为:矿块生产能力、贫化率、损失率、采切比、采矿成本、机械化程度、工艺复杂程度、工作面安全性和通风条件,具体见图1。评价指标中又包含na个定量指标和nb个定性指标,且na个定量指标又包括n1个正指标和n2个负指标。本例中定量指标有:矿块生产能力、贫化率、损失率、采切比。其中定量指标中的正指标有矿块生产能力;负指标有:贫化率、损失率、采切比。定性指标有:采矿成本、机械化程度、工艺复杂程度、工作面安全性、通风条件。建立评价的备选方案集:Y={y1,y2,y3,…,ym},m为备选方案的总数,本例中共采用三个备选方案进行评价优选。指标权系数的确定多目标评价决策中的权重是指每项指标对总目标实现的贡献程度,它反映了各指标在评价对象中价值地位的系数。不同的权重将导致不同的评价结果。目前有关权重的确定方法有数十种之多,根据计算权重数据的来源不同可以分为主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法三类。其中主观赋权法主要有:专家咨询法、最小平方法、层次分析法、特征值法等;客观赋权法主要有:离差最大化法、主成分分析法、熵值法、拉卡档次法等。本文采用定性与定量相结合的层次分析法进行权系数的计算,层次分析法是一种在实际中应用最广泛的求权重的分析方法,结合本案例的实际情况,它能够把定性方法与定量方法有机地结合起来,使复杂的系统分解,能将人们的思维过程数学化、系统