智能化無人開采工作面適用性多層次模糊綜合評(píng)價(jià)研究

張科學(xué)，王曉玲，何滿潮，尹尚先，李首濱，孫健東，李 東，程志恒，趙啟峰，殷帥峰，亢 磊，朱俊傲，楊海江

( 1.華北科技學(xué)院 智能化無人開采研究所，北京 101601；2.中國礦業(yè)大學(xué)( 北京 ) 深部巖土力學(xué)與地下工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083；3.煤炭科學(xué)研究總院，北京 100013；4.華北科技學(xué)院 安全工程學(xué)院，北京 101601；5.中國礦業(yè)大學(xué)( 北京 ) 煤炭資源與安全開采國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100083；6.煤礦安全高效開采省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室( 安徽理工大學(xué) )，安徽 淮南 232001 )

當(dāng)今煤炭行業(yè)迅速邁入智能化發(fā)展階段，為保障煤炭智能化開采的安全性和高效性，對(duì)煤炭智能化無人開采的影響因素提出了嚴(yán)格要求。

王國法[1]等總結(jié)了不同煤層所適用的智能化綜采技術(shù)，提出了綜采裝備適應(yīng)的5項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)于未來智能化無人開采更要突破的關(guān)鍵技術(shù)裝備進(jìn)行了展望；任懷偉[2]等通過分析數(shù)據(jù)、構(gòu)建智慧礦山信息模型，實(shí)現(xiàn)了在不同的地質(zhì)條件下能夠穩(wěn)定開采；范京道[3]等根據(jù)黃陵一號(hào)煤礦智能開采的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)，改善了工作面智能化控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了一系列的自動(dòng)化生產(chǎn)；李首濱[4]提出了未來會(huì)朝智能自適應(yīng)開采模式逐步發(fā)展演變，智能化無人開采工作面最終會(huì)以成熟的技術(shù)和完善的裝備實(shí)現(xiàn)；王國法[5]等提出了智能化綜采的概念以及內(nèi)涵，研究了不同技術(shù)在地質(zhì)條件不同情況下的應(yīng)用，展望了智能化無人開采方向未來的研究重點(diǎn)；黃曾華[6]從幾個(gè)方面對(duì)可視遠(yuǎn)程干預(yù)無人化開采技術(shù)進(jìn)行深入分析，根據(jù)“無人操作、有人巡視”的開采理念，并結(jié)合各種先進(jìn)的控制技術(shù)，研發(fā)了一套高效的智能決策聯(lián)動(dòng)控制系統(tǒng)，為實(shí)現(xiàn)智能化無人開采提供了探索研究的基礎(chǔ)；王國法[7]等明確了智能化無人開采技術(shù)的發(fā)展方向，提出了智能化無人開采建設(shè)的總目標(biāo)和階段性實(shí)現(xiàn)目標(biāo)及發(fā)展路徑；張科學(xué)[8-9]等基于3種計(jì)算方法確定了可視遠(yuǎn)程干預(yù)型智能化無人開采和自適應(yīng)型智能化無人開采2個(gè)技術(shù)階段，提出了綜采工作面智能化開采的5個(gè)關(guān)鍵技術(shù)和關(guān)鍵參數(shù)，發(fā)現(xiàn)了工作面調(diào)斜控制的內(nèi)在根本原因及外在誘發(fā)原因，在計(jì)算的誤差范圍內(nèi)解決了關(guān)于滿足綜采智能化工作面調(diào)斜控制技術(shù)的現(xiàn)場(chǎng)需要；王國法[10]等通過對(duì)我國煤礦綜合機(jī)械化、自動(dòng)化和智能化發(fā)展現(xiàn)狀的總結(jié)和煤礦智能化發(fā)展的基礎(chǔ)理論，深入剖析了其中的研究難點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)，提出4種新型開采模式，指明了不同開采模式的核心技術(shù)以及開采效果，基于智能化無人開采發(fā)展的基本原則和發(fā)展模式，提出自己的思考與相關(guān)政策建議；澳大利亞目前正在研究遠(yuǎn)程控制的全自動(dòng)無人長壁工作面開采技術(shù)[11]。以上這些研究只對(duì)智能化開采中的某項(xiàng)問題提出了具體的分析和展望，而智能化無人開采需要綜合各項(xiàng)影響因素，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

在煤炭開采過程中，地質(zhì)條件是影響煤炭開采的最主要因素。其次，巷道的布置體系，以及所用的采煤工藝、裝備、技術(shù)等，同樣會(huì)對(duì)開采的難度、速度、效率有所影響。不僅如此，在安全生產(chǎn)過程中，信息和安全的保障體系，以及人員的組織管理也是重要的影響因素。綜上，筆者基于層次分析法的模糊綜合評(píng)價(jià)方法[12-13]，根據(jù)智能化開采過程存在的開采問題，確定了地質(zhì)條件、巷道布置體系、開采參數(shù)、采煤工藝、裝備配套、關(guān)鍵技術(shù)、保障體系和組織管理等8個(gè)影響因素，將影響智能化無人開采工作面適用性的各個(gè)影響因素作為多層次的模糊集合，根據(jù)模糊集合隸屬度計(jì)算結(jié)果定量評(píng)價(jià)智能化無人開采工作面的適用性。

1 模糊綜合評(píng)價(jià)模型的建立

為了盡可能與實(shí)際情況保持一致，在構(gòu)建模糊綜合評(píng)價(jià)模型時(shí)，多采用層次分析法[14]。將現(xiàn)有的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)際測(cè)量值，經(jīng)過模糊變換處理后，對(duì)事件進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，即模糊綜合評(píng)價(jià)。綜合評(píng)價(jià)問題需要滿足3個(gè)條件：

③ 進(jìn)行單因素評(píng)價(jià)時(shí)，是從U到V的一個(gè)模糊映射f :U? V，即選定一個(gè)單因素∈U，使存在一個(gè)模糊評(píng)價(jià)集 B(U )?f (V )一一映射獲得一個(gè)模糊關(guān)系矩陣R，以

表示，于是稱( U，V，R )為綜合評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型[15]。

在所有的評(píng)價(jià)因素集中，由于不同的評(píng)價(jià)因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度也不相同，為了準(zhǔn)確表示影響程度的大小，定義了1個(gè)因素權(quán)重集A，將A作為U的因素重要程度模糊子集，表達(dá)式為

其中，Ai為Ui對(duì)A的隸屬度[15]。

若已知模糊關(guān)系矩陣U和各因素重要程度模糊子集A，則對(duì)該評(píng)價(jià)對(duì)象的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果[12-15]為

對(duì)于任意項(xiàng)bj為智能化無人開采工作面適用性的綜合評(píng)價(jià)j級(jí)的隸屬度[14]，由最大隸屬原則[17]可知，若，定義bk為最大隸屬度指數(shù)x，則智能化無人開采工作面適用性可評(píng)價(jià)為k級(jí)別[15]。

2 智能化無人開采工作面適用性多層次模糊綜合評(píng)價(jià)

由模糊綜合評(píng)價(jià)模型的基本原理可知，需要確定評(píng)價(jià)因素集、評(píng)價(jià)集和模糊關(guān)系矩陣對(duì)智能化無人開采工作面適用性是否良好進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2.1 確定評(píng)價(jià)因素集

影響智能化無人開采工作面適用性的因素有多方面，為了充分考慮影響因素指標(biāo)本身的科學(xué)性、準(zhǔn)確性、針對(duì)性、有效性和可取性，同時(shí)能夠反映最關(guān)鍵的影響因素，選取以下8個(gè)影響因素作為智能化無人開采工作面適用性的一級(jí)指標(biāo)，即：地質(zhì)條件( A1)、巷道布置體系( A2)、開采參數(shù)( A3)、采煤工藝( A4)、裝備配套( A5)、關(guān)鍵技術(shù)( A6)、保障體系( A7)和組織管理( A8)。

( 1 ) 地質(zhì)條件

煤炭開采過程中不僅礦體賦存條件多種多樣，而且地質(zhì)條件復(fù)雜多變，因此在地質(zhì)條件允許的情況下，探索智能化無人開采工作面的適用性，應(yīng)著重考慮地質(zhì)條件的煤層埋深、煤層厚度、煤層傾角、煤層頂?shù)装宸€(wěn)定性、構(gòu)造復(fù)雜度。

( 2 ) 巷道布置體系

科學(xué)合理的工作面巷道布置對(duì)礦井安全生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)效益起到關(guān)鍵性作用。通過結(jié)合自動(dòng)成巷無煤柱開采新技術(shù)[16-20]，智能化無人開采工作面巷道布置體系的方式分為121，110和N00工法巷道布置體系。

( 3 ) 開采參數(shù)

智能化無人開采工作面的幾何參數(shù)主要有：工作面采高、工作面傾向長度、工作面走向長度和工作面區(qū)段煤柱。工作面采高主要由煤層厚度決定；工作面傾向長度主要由地質(zhì)、生產(chǎn)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)及管理因素決定；工作面走向長度主要由采( 盤 )區(qū)大小決定；工作面區(qū)段煤柱不僅是衡量一個(gè)采區(qū)開采率的重要標(biāo)準(zhǔn)，而且也是煤炭安全生產(chǎn)的重要指標(biāo)。

( 4 ) 采煤工藝

智能化無人開采工作面存在著智能放煤難控制、液壓支架自動(dòng)難找直、刮板輸送機(jī)自動(dòng)難調(diào)斜等工藝類難題[9,21-22]。因此，合適的采煤工藝對(duì)智能化無人開采具有至關(guān)重要的作用。目前，智能化無人開采工作面的采煤工藝主要有綜采工藝和綜放工藝2種方式。

( 5 ) 裝備配套

選擇正確的智能化無人開采工作面裝備，既可以確保工作面的生產(chǎn)能力，也可以提升工作面設(shè)備技術(shù)水平。主要的配套技術(shù)有采煤機(jī)配套技術(shù)、液壓支架配套技術(shù)、刮板輸送機(jī)配套技術(shù)和其他裝備配套。選擇合理的配套技術(shù)有助于煤礦安全高效生產(chǎn)。

( 6 ) 關(guān)鍵技術(shù)

智能化無人開采工作面有較多技術(shù)難題亟待解決，比如智能化工作面調(diào)斜( 調(diào)工作面?zhèn)蝺A斜 )問題、調(diào)直( 調(diào)工作面直線度 )問題、調(diào)平( 調(diào)液壓支架平衡千斤頂 )問題、連續(xù)推進(jìn)問題等，其嚴(yán)重影響了智能化無人開采工作面的技術(shù)進(jìn)步及大面積推廣[21-24]。智能化無人開采的關(guān)鍵性技術(shù)包括：工作面調(diào)斜控制技術(shù)、工作面調(diào)直控制技術(shù)、工作面俯仰采控制技術(shù)和工作面連續(xù)推進(jìn)控制技術(shù)。

( 7 ) 保障體系

信息保障體系是智能化無人技術(shù)成功實(shí)踐的關(guān)鍵。安全保障體系全程跟蹤智能化無人工作面的工作過程及進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。故選取信息保障體系和安全保障體系作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

( 8 ) 組織管理

組織管理主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)主要方面：精細(xì)化管理、標(biāo)準(zhǔn)化管理、安全監(jiān)察管理、員工素質(zhì)管理和其他管理。標(biāo)準(zhǔn)化管理是無人綜采技術(shù)管理保障的重要組成部分；安全監(jiān)察管理在無人綜采過程中，負(fù)責(zé)對(duì)安全措施的落實(shí)以及操作規(guī)程的貫徹執(zhí)行；員工素質(zhì)管理是實(shí)現(xiàn)智能化無人開采成敗的關(guān)鍵性因素；其他管理則與上述另外幾種組織管理相輔相成。

通過8個(gè)一級(jí)指標(biāo)類比可以得到智能化無人開采工作面適用性的二級(jí)指標(biāo)集合，具體公式為

式中，A11為煤層埋深；A12為煤層厚度；A13為煤層傾角；A14為煤層頂?shù)装宸€(wěn)定性；A15為構(gòu)造復(fù)雜度；A21為121工法巷道布置體系；A22為110工法巷道布置體系；A23為N00工法巷道布置體系；A31為工作面采高；A32為工作面傾向長度( 工作面長度 )；A33為工作面走向長度；A34為工作面區(qū)段煤柱；A41為綜采工藝；A42為綜放工藝；A51為采煤機(jī)配套技術(shù)；A52為液壓支架配套技術(shù)；A53為刮板輸送機(jī)配套技術(shù)；A54為其他配套技術(shù)；A61為工作面調(diào)斜控制技術(shù)；A62為工作面調(diào)直控制技術(shù)；A63為工作面俯仰采控制技術(shù)；A64為工作面連續(xù)推進(jìn)控制技術(shù)；A71為信息保障體系；A72為安全保障體系；A81為精細(xì)化管理；A82為標(biāo)準(zhǔn)化管理；A83為安全監(jiān)察管理；A84為員工素質(zhì)管理；A85為其他管理。

2.2 確定評(píng)價(jià)集

為適合現(xiàn)場(chǎng)情況，充分評(píng)價(jià)智能化無人開采工作面的適用性，建立一個(gè)具有一定范圍的評(píng)價(jià)集，即：，其中，V1表示智能化無人開采工作面適用性好；V2表示智能化無人開采工作面適用性較好；V3表示智能化無人開采工作面適用性一般；V4表示智能化無人開采工作面適用性差。

2.3 模糊評(píng)價(jià)中的多層次分析

本文所涉及的一級(jí)評(píng)價(jià)影響因素有8個(gè)，二級(jí)影響因素有29個(gè)，僅基于單層次的綜合模糊評(píng)價(jià)模型，很難確定每個(gè)因素在評(píng)價(jià)中所占比例，從而難以精準(zhǔn)分配權(quán)重，物理意義也難以辨析，因此，應(yīng)用多層次的模糊綜合評(píng)價(jià)模型。將多層次模糊綜合評(píng)價(jià)應(yīng)用到本文，其模型如圖1所示。

2.4 確定各級(jí)評(píng)價(jià)因素的權(quán)重

使用模糊綜合評(píng)價(jià)確定各級(jí)評(píng)價(jià)因素的權(quán)重是實(shí)現(xiàn)定性評(píng)價(jià)到定量評(píng)價(jià)過渡的重要環(huán)節(jié)，權(quán)重是否科學(xué)合理直接影響最后評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。現(xiàn)有的確定權(quán)重的方法有多元統(tǒng)計(jì)分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、功效系數(shù)法、層次分析法、指數(shù)加權(quán)法等。筆者團(tuán)隊(duì)根據(jù)需要應(yīng)用層次分析法( 簡稱AHP法 )來確定各因素之間的權(quán)重值[14]。基本方法：通過層次分析法建立判斷矩陣，根據(jù)判斷矩陣來計(jì)算各個(gè)因素的權(quán)重值，判斷矩陣見表1。

表1 判斷矩陣Table 1 Judgment matrix

判斷矩陣B中的元素bij表示以某一A為判斷準(zhǔn)則，要素Bi對(duì)Bj的相對(duì)重要度，即

其中，wi表示要素Bi的重要性量度值；wj表示要素Bj的重要性量度值。上述數(shù)值判斷矩陣主要是通過1～9標(biāo)度方法來量化要素重要性[14-15]。判斷矩陣標(biāo)度及其含義見表2。

表2 判斷矩陣標(biāo)度及其含義Table 2 Judgment matrix scale and its meaning

圖1 智能化無人開采工作面適用性的多層次模糊綜合評(píng)價(jià)模型AFig.1 Multi-level fuzzy comprehensive evaluation model A for the applicability of intelligent unmanned mining face

層次分析法確定權(quán)重的步驟[14]如下：

( 1 ) 構(gòu)造判斷矩陣A。

( 2 ) 判斷矩陣的權(quán)重及最大特征根λmax。

① 計(jì)算判斷矩陣每一行元素的乘積Mi。

② 計(jì)算Mi的n次方根

④ 計(jì)算特征向量的最大特征根λmax。

式中，(AW )i表示向量AW 的第i個(gè)元素。

( 3 ) 判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)。

① 計(jì)算一致性指標(biāo)CI。

② 計(jì)算平均隨機(jī)一致性指標(biāo)CR。

式中，RI表示同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，其值見表3。

表3 同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)Table 3 Mean random consistency index of the same order

當(dāng)CR≤0.1時(shí)，可以認(rèn)定判斷矩陣與實(shí)際情況具有滿意的一致性，說明權(quán)重的選取是合理的；當(dāng)當(dāng)CR＞0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣與實(shí)際情況不具有一致性，需要重新確定判斷矩陣，直到判斷矩陣與實(shí)際情況具有滿意的一致性為止。

2.5 建立模糊關(guān)系矩陣

由于每一個(gè)單因素評(píng)價(jià)是隸屬關(guān)系矩陣的基礎(chǔ)，因此在多個(gè)影響因素中，通過對(duì)其中1個(gè)具有代表性的影響因素作為評(píng)價(jià)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，就可以確定單因素評(píng)價(jià)集。確定隸屬函數(shù)的方法主要有專家評(píng)分法、模糊統(tǒng)計(jì)法等，隸屬函數(shù)的選取是否合理直接影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。礦井的地質(zhì)條件復(fù)雜多變，對(duì)因素集U中的各因素很難確定一致的隸屬函數(shù)，所以通常采用專家評(píng)分法來建立模糊關(guān)系矩陣，邀請(qǐng)業(yè)界具有權(quán)威的專家和相關(guān)的工程技術(shù)人員根據(jù)評(píng)價(jià)等級(jí)V進(jìn)行打分[12-14]，即對(duì)因素集U中的每一個(gè)因素進(jìn)行單獨(dú)評(píng)價(jià)，再通過統(tǒng)計(jì)各評(píng)價(jià)等級(jí)打分的比例，從而得到此因素各評(píng)價(jià)等級(jí)對(duì)應(yīng)的比例，分析各個(gè)因素的評(píng)價(jià)等級(jí)比例可以得出相應(yīng)的模糊關(guān)系矩陣R。

3 工程實(shí)例分析

以陜西陜煤黃陵礦業(yè)有限公司1號(hào)煤礦802工作面為例進(jìn)行分析，1號(hào)煤礦802工作面煤層厚度1.5～3.2 m，平均煤層厚度約2.4 m，煤層埋深約314 m，占地面積約302 445 m2，工作面推進(jìn)長度1 287 m，煤傾角1°～5°。結(jié)構(gòu)簡單，屬于穩(wěn)定煤層。基本頂由細(xì)粒砂巖和粗砂巖組成，厚度5.79～11.98 m，平均厚度約7.89 m；直接頂由粉砂巖和泥巖組成，厚度9.18～11.79 m，平均厚度約10.45 m；2號(hào)煤煤層厚度1.5～3.2 m，平均厚度約2.4 m；底板為泥巖和粉砂巖，厚度2.85～5.91 m，平均厚度約3.95 m。

3.1 確定模糊綜合評(píng)價(jià)影響因素權(quán)重

確定模糊綜合評(píng)價(jià)一級(jí)影響因素權(quán)重的方法如下：

( 1 ) 構(gòu)造判斷矩陣A。

構(gòu)造判斷矩陣A，詳見表4。

( 2 ) 由式( 2 )～( 5 )計(jì)算可得，矩陣的最大特征值為，一級(jí)影響因素的權(quán)重為

表4 判斷矩陣ATable 4 Judgment matrix A

( 3 ) 由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.07＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A 具有滿意的一致性。

同理可得，智能化無人開采工作面適用性的模糊綜合評(píng)價(jià)的二級(jí)影響因素權(quán)重。

( 1 ) 判斷矩陣A1。

判斷矩陣A1詳見表5。

表5 判斷矩陣A1Table 5 Judgment matrix A1

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.09＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A1具有滿意的一致性。

( 2 ) 判斷矩陣A2。

判斷矩陣A2詳見表6。

表6 判斷矩陣A2Table 6 Judgment matrix A2

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.04＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A2具有滿意的一致性。

( 3 ) 判斷矩陣A3。

判斷矩陣A3詳見表7。

表7 判斷矩陣A3Table 7 Judgment matrix A3

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.05＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A3具有滿意的一致性。

( 4 ) 判斷矩陣A4。

判斷矩陣A4詳見表8。

表8 判斷矩陣A4Table 8 Judgment matrix A4

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.00＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A4具有滿意的一致性。

( 5 ) 判斷矩陣A5。

判斷矩陣A5詳見表9。

表9 判斷矩陣A5Table 9 Judgment matrix A5

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.03＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A5具有滿意的一致性。

( 6 ) 判斷矩陣A6。

判斷矩陣A6詳見表10。

表10 判斷矩陣A6Table 10 Judgment matrix A6

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.05＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A6具有滿意的一致性。

( 7 ) 判斷矩陣A7。

判斷矩陣A7詳見表11。，評(píng)價(jià)因素的權(quán)重為

表11 判斷矩陣A7Table 11 Judgment matrix A7

由式( 2 )～( 5 )計(jì)算可得，

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.00＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A7具有滿意的一致性。

( 8 ) 判斷矩陣A8。

判斷矩陣A8詳見表12。

表12 判斷矩陣A8Table 12 Judgment matrix A8

由式( 6 )和( 7 )計(jì)算可得，C R =0.08＜0.1，經(jīng)判斷矩陣一致性檢驗(yàn)可知，A8具有滿意的一致性。

通過專家評(píng)分法確定的8個(gè)單因素評(píng)判矩陣分別為

3.2 模糊綜合評(píng)價(jià)

3.2.1 一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)

令

將計(jì)算得到的B1，B2，B3，B4，B5，B6，B7，B8作為上一級(jí)評(píng)價(jià)判斷矩陣R，并經(jīng)過模糊模型變換。

3.2.2 二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)

已知

通過分析陜西陜煤黃陵礦業(yè)有限公司1號(hào)煤礦802工作面的評(píng)價(jià)影響因素，并且根據(jù)最大隸屬度關(guān)系原則可知：1號(hào)煤礦802工作面的最大隸屬度指數(shù)x= 0.64，其隸屬度指數(shù)評(píng)價(jià)如圖2所示。

圖2 802工作面智能化無人開采適用性隸屬度指數(shù)評(píng)價(jià)Fig.2 Evaluation chart of applicability membership index of intelligent unmanned mining in 802 working face

1號(hào)煤礦802工作面智能化無人開采工作面的適用性模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為好。所以該模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與陜西陜煤黃陵礦業(yè)有限公司1號(hào)煤礦802工作面現(xiàn)場(chǎng)( 圖3 )智能化無人開采工作面的適用性結(jié)果相吻合。

4 結(jié)論與展望

( 1 ) 評(píng)價(jià)選取8個(gè)一級(jí)指標(biāo)和29個(gè)二級(jí)指標(biāo)，對(duì)802工作面智能化無人開采適用性進(jìn)行評(píng)價(jià)，8個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的影響因素為地質(zhì)條件、巷道布置體系、開采參數(shù)、采煤工藝、裝備配套、關(guān)鍵技術(shù)、保障體系和組織管理。

圖3 802智能化無人開采工作面現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用效果Fig.3 Field application effect of intelligent unmanned mining in 802 working face

( 2 ) 提出了智能化無人開采適用性的多層次模糊綜合評(píng)價(jià)模型。多層次模糊綜合評(píng)價(jià)法能夠考慮多因素情況下智能化無人開采工作面適應(yīng)性的問題，確定各種評(píng)判因素之間的權(quán)重，評(píng)價(jià)方法完善，評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確科學(xué)。通過實(shí)例分析表明，該模型評(píng)判結(jié)果較為合理，接近智能化無人開采工作面適用性的實(shí)際情況，為評(píng)價(jià)智能化無人開采工作面適用性提供了一條新的途徑。( 3 ) 在未來可將層次分析模糊綜合評(píng)價(jià)法與智能化無人開采相結(jié)合，構(gòu)建一套智能化評(píng)價(jià)系統(tǒng)，通過選取影響工作面的評(píng)價(jià)指標(biāo)，自動(dòng)計(jì)算出影響因素的權(quán)重值。還可利用灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等評(píng)價(jià)方法構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，借助人工智能技術(shù)進(jìn)行分析，得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

參考文獻(xiàn)( References )：

[1] 王國法，龐義輝，任懷偉.煤礦智能化開采模式與技術(shù)路徑[J].采礦與巖層控制工程學(xué)報(bào)，2020，2( 1 )：013501.WANG Guofa，PANG Yihui，REN Huaiwei.Intelligent coal mining pattern and technological path[J].Journal of Mining and Strata Control Engineering，2020，2( 1 )：013501.

[2] 任懷偉，王國法，趙國瑞，等.智慧煤礦信息邏輯模型及開采系統(tǒng)決策控制方法[J].煤炭學(xué)報(bào)，2019，44( 9 )：2923-2935.REN Huaiwei，WANG Guofa，ZHAO Guorui，et al.Smart coal mine logic model and decision control method of mining system[J].Journal of China Coal Society，2019，44( 9 )：2923-2935.

[3] 范京道，徐建軍，張玉良，等.不同煤層地質(zhì)條件下智能化無人綜采技術(shù)[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2019，47( 3 )：48-57.FAN Jingdao，XU Jianjun，ZHANG Yuliang，et al.Intelligent unmanned fully-mechanized mining technology under conditions of different seams geology[J].Coal Science and Technology，2019，47( 3 )：48-57.

[4] 李首濱.煤炭智能化無人開采的現(xiàn)狀與展望[J].中國煤炭，2019，45( 4 )：7-14.LI Shoubin.Present situation and prospect on intelligent unmanned mining at work face[J].China Coal，2019，45( 4 )：7-14.

[5] 王國法，范京道，徐亞軍，等.煤炭智能化開采關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)展與展望[J].工礦自動(dòng)化，2018，44( 2 )：5-12.WANG Guofa，F(xiàn)AN Jingdao，XU Yajun，et al.Innovation progress and prospect on key technologies of intelligent coal mining[J].Industry and Mine Automation，2018，44( 2 )：5-12.

[6] 黃曾華.可視遠(yuǎn)程干預(yù)無人化開采技術(shù)研究[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2016，44( 10 )：131-135，187.HUANG Zenghua.Study on unmanned mining technology with visualized remote interference[J].Coal Science and Technology，2016，44( 10 )：131-135，187.

[7] 王國法，杜毅博.智慧煤礦與智能化開采技術(shù)的發(fā)展方向[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2019，47( 1 )：1-10.WANG Guofa，DU Yibo.Development direction of intelligent coal mine and intelligent mining technology[J].Coal Science and Technology，2019，47( 1 )：1-10.

[8] 張科學(xué).綜掘工作面智能化開采技術(shù)研究[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2017，45( 7 )：106-111.ZHANG Kexue.Study on intelligent mining technology of fullymechanized heading face[J].Coal Science and Technology，2017，45( 7 )：106-111.

[9] 張科學(xué)，李首濱，何滿潮，等.智能化無人開采系列關(guān)鍵技術(shù)之一——綜采智能化工作面調(diào)斜控制技術(shù)研究[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2018，46( 1 )：139-149.ZHANG Kexue，LI Shoubin，HE Manchao，et al.Study on key technologies of intelligent unmanned coal mining seriesI ：study on diagonal adjustment control technology of intelligent fully-mechanized coal mining face[J].Coal Science and Technology，2018，46( 1 )：139-149.

[10] 王國法，張德生.煤炭智能化綜采技術(shù)創(chuàng)新實(shí)踐與發(fā)展展望[J].中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，47( 3 )：459-467.WANG Guofa，ZHANG Desheng.Innovation practice and development prospect of intelligent fully mechanized technology for coal mining[J].Journal of China University of Mining & Technology，2018，47( 3 )：459-467.

[11] 范京道.煤礦智能化開采技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2017，45( 9 )：65-71.FAN Jingdao.Innovation and development of intelligent mining technology in coal mine[J].Coal Science and Technology，2017，45( 9 )：65-71.

[12] 李寧，王李管，賈明濤.基于層次分析法的礦井六大系統(tǒng)模糊綜合評(píng)價(jià)[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)( 自然科學(xué)版 )，2015，46( 2 )：631-637.LI Ning，WANG Liguan，JIA Mingtao.An analytic hierarchy process based fuzzy evaluation of underground mine six-system[J].Journal of Central South University ( Science and Technology )，2015，46( 2 )：631-637.

[13] 王旭，霍德利.模糊綜合評(píng)價(jià)法在煤礦安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].中國礦業(yè)，2008( 5 )：75-78.WANG Xu，HUO Deli.Application of fuzzy comprehensive evaluation in coal safety assessment[J].China Mining Magazine，2008( 5 )：75-78.

[14] 張科學(xué)，柏建彪，郝云新，等.煤巷錨桿支護(hù)效果的多層次模糊綜合評(píng)價(jià)[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2010，38( 8 )：10-14.ZHANG Kexue，BAI Jianbiao，HAO Yunxin，et al.Multi-level fuzzy comprehensive evaluation of bolt support effect of seam gateway[J].Coal Science and Technology，2010，38( 8 )：10-14.

[15] 易恩兵，牟宗龍，竇林名，等.沖擊礦壓危險(xiǎn)性的模糊綜合評(píng)價(jià)研究[J].煤炭工程，2011，43( 6 )：70-73.YI Enbing，MU Zonglong，DOU Linming，et al.Study on fuzzy comprehensive evaluation on mine pressure bumping dangers[J].Coal Engineering，2011，43( 6 )：70-73.

[16] 朱珍，張科學(xué)，何滿潮，等.無煤柱無掘巷開采自成巷道圍巖結(jié)構(gòu)控制及工程應(yīng)用[J].煤炭學(xué)報(bào)，2018，43( S1 )：58-66.ZHU Zhen，ZHANG Kexue，HE Manchao，et al.Surrounding rocks control technology and application of automatically formed roadway in mining without coal pillar and gateroad excavation[J].Journal of China Coal Society，2018，43( S1 )：58-66.

[17] 何滿潮，宋振騏，王安，等.長壁開采切頂短壁梁理論及其110工法——第三次礦業(yè)科學(xué)技術(shù)變革[J].煤炭科技，2017( 1 )：1-9，13.HE Manchao，SONG Zhenqi，WANG An，et al.Theory of longwall mining by using roof cutting shortwall team and 110 method－the third mining science and technology reform[J].Coal Science & Technology Magazine，2017( 1 )：1-9，13.

[18] 王亞軍，何滿潮，張科學(xué)，等.切頂卸壓無煤柱自成巷開采巷道礦壓顯現(xiàn)特征及其控制對(duì)策[J].采礦與安全工程學(xué)報(bào)，2018，35( 4 )：677-685.WANG Yajun，HE Manchao，ZHANG Kexue，et al.Strata behavior characteristics and control countermeasures for the gateroad surroundings in innovative non-pillar mining method with gateroad formed automatically[J].Joumal of Mining & Safety Engincering，2018，35( 4 )：677-685.

[19] 朱珍，張科學(xué)，袁紅平.切頂卸壓沿空留巷碎石巷幫控制技術(shù)及工程應(yīng)用[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2018，46( 3 )：1-7.ZHU Zhen，ZHANG Kexue，YUAN Hongping.Control technology and its application of roadway side wall formed by gangue in gob-side entry retaining formed by roof cutting and pressure releasing[J].Coal Science and Technology，2018，46( 3 )：1-7.

[20] 朱珍，袁紅平，張科學(xué)，等.基于切頂卸壓無煤柱自成巷頂板下沉分析及控制技術(shù)[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2018，46( 11 )：1-7.ZHU Zhen，YUAN Hongping，ZHANG Kexue，et al.Analysis and control technology of roof subsidence in non-pillar gob-side entry retaining formed by roof cutting and pressure release[J].Coal Science and Technology，2018，46( 11 )：1-7.

[21] 黃樂亭，黃曾華，張科學(xué).大采高綜采智能化工作面開采關(guān)鍵技術(shù)研究[J].煤礦開采，2016，21( 1 )：1-6.HUANG Leting，HUANG Zenghua，ZHANG Kexue.Key technology of mining intelligent fully mechanized coal mining face with large mining height[J].Coal Mining Technology，2016，21( 1 )：1-6.

[22] 黃曾華，南柄飛，張科學(xué)，等.基于Ethernet/IP綜采機(jī)器人一體化智能控制平臺(tái)設(shè)計(jì)[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2017，45( 5 )：9-15.HUANG Zenghua，NAN Bingfei，ZHANG Kexue，et al.Design on intelligent control platform of mechanized mining robot based on Ethernet/IP[J].Coal Science and Technology，2017，45( 5 )：9-15.

[23] 王國法，趙國瑞，任懷偉.智慧煤礦與智能化開采關(guān)鍵核心技術(shù)分析[J].煤炭學(xué)報(bào)，2019，44( 1 )：41-48.WANG Guofa，ZHAO Guorui，REN Huaiwei.Analysis on key technologies of intelligent coal mine and intelligent mining[J].Journal of China Coal Society，2019，44( 1 )：41-48.

[24] 孫繼平.煤礦信息化與智能化要求與關(guān)鍵技術(shù)[J].煤炭科學(xué)技術(shù)，2014，42( 9 )：22-25.SUN Jiping.Requirement and key technology on mine informationlization and intelligent technology[J].Coal Science and Technology，2014，42( 9 )：22-25.