[发明专利]一种基于贝叶斯理论的岩爆倾向性判别及预警方法

说明书

技术领域

一种基于贝叶斯理论的岩爆倾向性判别及预警方法，属于岩爆预警领域，适用于深部硬岩矿山、隧道等岩(石)体类工程领域的岩爆预警。

背景技术

近年来，随着国民经济对矿产资源的需求量增大以及矿山浅部资源的减少，采矿工程开始向深部扩展，岩爆等动力灾害频繁。岩爆危害大，难以预测，影响矿井生产建设的规模和进度。

目前，在岩爆倾向性判别及预警等方面，主要基于单一岩石力学参数进行判别，准确性不足，难以实现对岩爆的准确预警。

鉴于现有岩爆灾害倾向性判别及预警方法不完善。因此亟需提出一种新的岩爆灾害倾向性判别及预警方法，既要操作简单，又要能够实现岩爆的准确预警。

本发明提出的一种基于贝叶斯理论的岩爆倾向性判别方法，主要采用岩石强度指标R_b、围岩应力指标R_θ和能量指标W_et作为基本因子，建立多参量、多维度的岩爆预警模型，对岩爆倾向性进行判别并预警。

发明内容

本发明针对矿山、公路、铁路隧道和水电站等领域中岩爆倾向性判别方式参数单一、效果差和预警结论不准确等问题，提出一种基于贝叶斯理论的岩爆预警方法，实现岩爆倾向性简单、有效的判别和预警。

一种基于贝叶斯理论的岩爆倾向性判别及预警方法，其特征在于：

本发明中的岩爆倾向性判别及预警系统主要由数据采集系统、数据传输系统、数据预处理系统、贝叶斯模型判别系统和岩爆预警系统等组成。通过井下岩石力学试验获取需要进行岩爆倾向性判别和预警区域的岩石试样的物理力学参数，将获取的数据进行预处理，导入贝叶斯模型进行岩爆倾向性判别，明确监测区域岩爆等级，预警系统根据岩爆等级适时对监测区域进行预警。

一种基于贝叶斯理论的岩爆倾向性判别及预警方法的主要实施步骤如下：

选择需要进行岩爆倾向性判别和预警的区域，在所选预警区域范围内，确定岩石试样的取样位置及数量，并通过井下岩石力学试验获取预警区域岩石试样的物理力学参数，将获取的岩石力学参数通过数据传输系统传输至地表岩爆倾向性判别及预警系统，根据贝叶斯判别模型，按照设定的岩爆等级确定岩爆倾向性级别，并据此做出是否进行岩爆预警的决定。

基于贝叶斯理论的岩爆倾向性判别模型的实现过程如下：

(1)计算岩样力学参数的先验概率：设有n个观测样本，共分为k个分类G₁,G₂,…G_k，分别服从m维正态总体分布，其样本数为n_i；样本观测量矩阵i＝1,2,3,...k，j＝1,2,3,...n_i。

先验概率：

式中，n_i为第i个样本分类的样本数，n₁+n₂+,...,n_k为样本总体。

(2)求解岩样力学参数的均值及协方差：由于G_i服从m维正态总体分布，第i个分类的总体分布特征可以用样本均值和样本协方差进行矩估计：

式中，为第i组分类的样本方差矩阵，Σ为样本协方差矩阵。

(3)建立岩样力学参数各分类的判别函数：

式中，p_i为G_i出现的先验概率，μ_i为第i组样本均值矩阵，

Σ为样本总体协方差矩阵，X＝(x₁,x₂,…x_m)^T为某一个样本观察值，i＝1,2,3,...k。

判别规则为：对于X，若则X∈G_i。

(4)计算各分类判别函数的后验概率：

定义d_j²(X)为样品X到第i组的广义平方距离函数：

d_j²(X)＝(X-μ_j)^TΣ^-1(X-μ_j)-2ln p_j

则X属于第i组的后验概率：

按判别函数值最大原则进行归类，并计算相应的后验概率。如果后验概率大于50％，

可以认为先前的归类准确。