1、1模糊数学方法评价煤田勘探数据的质量摘要:煤田勘探数据质量的评价是煤田评价及开发工作中的重要组成部分。分析了影响煤田勘探质量的因素,构造了其对质量影响的隶属函数,给出了煤田勘探数据质量的模糊评价步骤,并以实例进行了验证。关键词:煤田勘探;质量评价;模糊评判;煤炭开发 Assessment of Coal Exploration Data Quality Using Fuzzy Mathematics MethodHeilongjiang Institute of Science and TechnologyAbstract: The assessment of coal exploration
2、 data quality play a significant role in the development and assessment of the coal In this paper analyzing these factors affecting coal exploration quality, structuring subordinate function affecting its quality, giving fuzzy assessment steps of coal exploration data quality, verifying them through
3、 examples.Keywords: coal exploration; quality assessment; fuzzy assessment; coal development煤炭开发之前首先要进行不同类别的勘探,以查明煤层在空间的分布情况及其内部组成。由于受地形地物及技术条件的限制,在进行勘探时,原来设计的许多参数都会有一些变化,同时,也会产生一定的误差。这些变化和误差对了解煤层的真实赋存状态有一定的影响,严重时,会使我们对煤层的掌握产生大的偏差,从而影响对煤层的合理评价、设计及开发。因此,在全面使用勘探数据之前,对其总体质量情况进行适当评价特别是定量评价,对于下一步的工作具有重要意
4、义。在已发表的各种文献及有关规程中,对勘探成果的质量评价往往局限于对某一个具体工程的单项评价。如对钻孔质量的评价、对封孔质量的评价等等,对整个煤层勘探数据的总体质量评价特别是定量评价尚未见到研究成果。本文利用模糊数学有关理论对其进行了研究。1 煤田勘探数据的质量影响因素分析影响煤田勘探数据质量的因素非常多,其影响程度也不一样,经分析,主要影响因素及影响情况分别如下。(1)位置误差。勘探点的位置是由矿山测量方法获取的,其误差对煤田的了解作用表现在 :可能使煤田范围圈定产生误差,同时,由于煤厚空间展布具有变化性,位置产生误差就会使钻孔处的煤厚测量数据产生误差,所以位置误差大小对于煤田的了解有反作用
5、,误差越大,勘探数据的质量越差。同时,其影响大小与煤田本身大小也有关系,在同样测量误差的前提下,矿床越大,勘探数据的质量越高。反之,矿床范围越小,勘探数据的质量越差。(2)钻孔质量(取样质量 )。钻孔(取样) 在施工过程中难免会有一定的误差 ,其也会导致对煤层的了解产生偏差。钻孔( 取样 )质量越高,煤厚数据的质量越高。钻孔质量可通过钻孔倾斜及波动、钻孔取样率、岩心长度测量误差等反映。钻孔倾斜可用平均天顶角表示,其越接近 90,钻孔质量越差,天顶角的波动可用各段天顶角的均方差表示,其越大,钻孔质量越差。钻孔的岩心取样率与岩石性质及钻探工程的组织严密程度有关。总体说来,钻孔取样率越高,钻孔质量越
6、好。钻孔岩心长度测量误差较小,对钻孔质量影响不大,但有时岩石较为破碎或测量组织混乱时,也会产生较大的误差。(3)煤厚的变化性。煤厚在空间上有一定的变化性,正是由于这种变化性存在 ,我们才需要在各处取样以了解其空间展布情况。显然,通过一定取样,对煤厚的总体了解程度与煤厚的变化程度是相关的。变化程度越大,了解程度越低,变化程度越小,了解程度越高。或者说煤厚数据质量的高低与厚度的变化程度有关系,变化程度越高,煤厚数据的质量越低,反之,煤厚的变化程度越低,厚度数据的质量越高。煤厚变化程度可用其变化系数来反映。(4)取样密度。取样密度或样品点数量对厚度数据质量影响也是比较大的。取样越密,我们对其空间变化
7、性了解越多,即厚度数据质量越高。2(5)取样点规则程度。取样点分布规则程度对厚度数据质量也有影响。取样点分布越规则,对煤厚空间展布特点了解越准确,否则,就容易失真。由于受地形、地物限制,实际中取样点很难规则分布,因而对矿体参数空间数据质量产生了一定影响。取样点规则程度可通过线距(孔距)差来反映,即: 以勘探线状布置的取样,以线距变化系数和孔距变化系数反映其不规则化程度。2 矿体参数空间数据质量评价模型2.1 选择评价因素集根据上述矿体参数空间数据的质量影响因素的分析,矿体参数空间数据的一级质量特性包括位置误差、钻孔质量、煤厚变化程度、取样密度以及取样点规则程度 5 个方面;二级质量特性是将钻孔
8、质量分为倾斜情况、样品采取率和测量误差;三级质量特性是将倾斜情况分为天顶角和天顶角波动。不论是进行多层次模糊综合评判,还是确定权重系数,首先都要对所评价对象的影响因素进行层次结构的划分。矿体参数空间数据的影响因素层次结构如图 1 所示。相应的评价因素集为 F=f1,f2,f3,f4,f5,其中 f2=f21,f22,f23,f21=f211,f212。图 1 煤田勘探数据质量的影响因素层次结构2.2 评语集的确定在本评判系统中,评语集采用高、较高、中、较差、差五级,记为 V=高,较高,中,较差,差,该评语集适用于各层次评判过程。根据空间数据质量标准、矿山测量数据质量标准和专家经验,给出了矿体参
9、数空间数据质量各影响因素的质量等级标准,具体见表 1。表 1煤田勘探数据质量位置误差钻孔质量煤厚变化程度取样密度取样规则度倾斜情况样品采取率测量误差天顶角天顶角波动一级因素 二级因素 三级因素 高 较高 中 较差 差位置精度（相对误差） /%钻孔质量煤厚空间变化程度（变化系数）/%取样密度 /个 km2取样规则程度 /%-倾斜情况/（）取样率/%测量误差 /cm天顶角天顶角波动01 13 36 610 1003 310 1018 1825 25 01 13 36 610 1095100 9095 8590 8085 8000.5 0.55.0 4.012.0 12.020.0 20.0010
10、1050 50100 100150 1506.25 4.806.25 2.304.80 0.162.30 00.16010 1030 3070 70100 10032.3 各因素权重的确定采用何种权重确定方法必须结合勘探数据的特性来考虑。各影响因素对于整个数据质量的影响程度不尽相同。所以在煤田勘探数据质量的综合评判中使用主观赋权法确定权重。在主观赋权法中,根据实际工作经验给出各因素的权重,最后得到权向量。在多级综合评判中建立权向量,根据上述的评价因素集,建立了相应的权向量,它们分别为:A=A1,A2,A3,A4,A5,其中 A=A21,A22,A23,A21=A211,A212。因此,最后根据
11、专家经验及实际工作经验分别得到了 A=(0.064，0.256,0.231,0.321,0.128),A2=(0.40,050，010),A21=(060,040)。2.4 选择质量等级的隶属函数根据隶属函数的确定原则及隶属函数形式和前人经验,并结合矿体参数空间数据质量评价的实际情况,本文选用较为简单的降半梯形分布函数,以确定隶属函数。其隶属函数分布如图 2 所示。图 2 隶属函数分布针对不同的因素可以选择不同的参数,从而确定各自的隶属函数。设 R 是从 U 到 V 上的一模糊关系,rnm 代表第 n 个因子对第 m 级程度的大小 ,即第 n 个因子对第 m 级标准的隶属度。则图 2 的隶属函
12、数为:A(x)10xa1 a2 a3 a4 a54式中,xi 表示第 i 种因素的实测值;Cj 表示第 i 种对第 j 级的隶属度 ;a1、a2 、a3、a4、a5 分析表示各个级别的煤田勘探数据质量分级标准。根据这个隶属函数式并结合评价因子分级标准表,可求出评价参数对各评定等级的具体隶属函数。3 实例表 2 给出了山西晋煤集团古书院矿的一组勘探数据,运用模糊集理论对其进行质量评价,以判断其优劣。根据多层次模糊综合评价方法原理,对其进行质量评价。将因素论域分为 3 层,如表 2 所述的三级因素。按多层次模糊综合评判的计算步骤计算表 2 矿体参数实测数据(1)进行第 3 层计算。因为只有因素二有
13、第 3 层,且知权向量 A21=(060,040),根据所构建的隶属函数,将实测数据代入隶属函数中进行计算,可得到第三级因素模糊关系矩阵:由 B21=A21 R21,得 B21=A21 R21=(0,0186,0814,0,0)这样就得到了因素倾斜情况的模糊关系矩阵,结合二级另外 2 个因素的模糊关系矩阵,就可得到二级模糊关系矩阵:(2)进行第 2 层计算。根据 A2=(040, 050,010)和可得:B2=A2 R2=(0268, 0406, 0326, 0, 0)(3)进行最高层运算。首先计算一级各质量因素的模糊关系矩阵,与 B2 共同组成一级质量因素的模糊关系矩一级因素 二级因素 三级
14、因素 质量情况位置精度/钻孔质量煤厚空间变化程度取样密度/个km -2取样规则程度/倾斜情况/（ ）取样率/测量误差/cm天顶角天顶角波动0.39.422.3097.60.46366.3385阵,即由一级质量因素的权重 A=(0064, 0256,0231,0321, 0128),根据运算规则,最终的质量评语集 B 为:B=A R=(0434, 0287, 0279, 0, 0)根据最大隶属度原则,该煤田勘探数据质量为 “高”,这与专家的经验评价是一致的。该方法给出了评价质量概念,是比较科学合理的。4 结论用模糊数学多层次综合评判的原理和方法对煤田勘探数据质量进行评价,可得到以下结论:(1)能
15、将各性能指标与其影响因素间的等级、层次关系,进行多层次综合评估 ,使评估结构深入全面,能产生符合客观实际的结果。(2)该评价计算简单,且把要考察的指标量化、客观化,减少了人为的主观行为 ,得到的结果具有科学性和合理性。(3)采用该评价方法,可为煤田勘探数据质量评价提供一个相对客观的参考 ,排除主观人为因素,对客观认识矿床真实情况具有重要意义。(4)实践证明,该方法在煤田勘探数据质量评价中是可行的。参考文献:1 杨纶标,高英仪.模糊数学原理及应用( 第三版)M. 广州 :华南理工大学出版社, 2001.2 刘文锴.矿产评价及开发管理M. 郑州: 河南人民出版社,1993.3 朱晓岚,何新义,陈于恒.矿体几何学M. 徐州: 中国矿业大学出版社, 1987.
