突水风险决策模型研究：新方法和案例

在进行空间多准则决策的过程中，首先要确定准则的权重。由于评价目标的复杂性和不确定性，以及决策者（相关专家）判断的模糊性，使得决策者很难获得明确的偏好信息。确定评价准则权重的方法有很多。其中包括排序因素权重法，这是一种简单的按决策者偏好排序的方法，但缺乏理论依据。还有评级因素的权重，这意味着决策者使用一个量表来估计权重，例如，从最不重要到最重要。另一种方法是进行成对比较，是使用量表根据成对的标准对决策者的偏好进行评分。最后，在空间均匀性假设下使用熵权方法。熵权是一种客观赋权方法，它利用准则值中包含的信息来确定权重，基于熵的空间多准则决策模型正是基于此客观方法理论。这四种方法被认为是全局方法，在多目标决策中得到了广泛的应用。然而，由于空间数据的复杂性，特别是地下煤矿和决策者的偏好（不同专家研究方向的差异性），一般很难提供明确的偏好信息，只能获得一系列可能的偏好，甚至可能完全未知权重信息。因此，在承压含水层以上采煤风险评价的多准则决策中，可能会有许多不同的结果。

在本案例研究中，只有局部地区受到断层的影响，含水层富水性的准则在研究区分布不均。富水性和断层准则的权重需满足约束条件：0.1≤w4≤0.15，0.01≤w5≤0.1。可使用线性规划模型（第6章中公式（6-35）补充模型）计算权重向量：

在补充模型的基础上，得到的准则权重为w＝（0.19，0.29，0.34，0.12，0.06），然后自动生成的风险区划专题图如图8-11（b）所示，地质构造的影响在图8-11（b）中清晰可见，大部分煤田处于极低、极低和中等风险区，高风险区位于煤田的中西部和东南部。与传统的分析突水的系数法进行比较，传统的评价方法是突水系数法仅考虑了隔水层厚度和13＃煤层底板水压力两个指标，如图8-13所示。

图8-13　13＃煤层在含水层上开采时的突水系数(www.xing528.com)

根据突水系数法分析，研究区中部和西部的突水系数大于0.1MPa/m，危险性较大，但0204钻孔的单位涌水量为7.833L/（s·m），说明附近区域含水层富水性较强。这个地区的风险很高。在高风险区和特高风险区，开采13＃煤层时，应采用大面积注浆法重建地下隔水层。

图8-14　各个准则与风险指数的关系

图8-14显示了作为影响承压含水层上方开采风险的敏感性参数的所有准则。由于所有准则标准化专题图都转换为效益型，风险指数值越大，风险越小。断层是风险指数的不敏感准则。煤层底板破坏深度、隔水层厚度、13＃煤层下伏含水层水压力、奥陶系含水层富水性是煤层底板破坏的重要特征。由于定量地考虑了多准则的影响，新方法是有效和有利的。该方法同样适用于煤矿安全管理的其他方面，如矿井通风安全管理、煤矿防尘管理、瓦斯防治等。当所有权重信息未知时，可采用方差最大化模型。当准则权重根据决策者（专家）的偏好限定在一定范围内时，可采用补充法。在采矿过程中可以收集采矿风险评估的决策准则，并根据决策结果及时采取管理措施，从而减少煤矿安全生产事故，提高煤矿安全管理水平。

本案例提出了一种在GIS环境下基于方差最大化的决策方法。利用方差最大化模型计算准则权重，该模型既能考虑完全未知的权重信息，又适合于根据决策者（专家）的偏好将准则的权重限制在一定的范围内，使原权重信息能够充分利用。以一个煤矿的数据为例，对基于GIS的多准则决策进行了很好的验证。空间特征的复杂性和不确定性以及决策者判断的模糊性都会导致空间决策问题，使得决策者很难获得明确的偏好信息。该方法与基于熵的空间多准则方法相比，主要是考虑了决策者（专家）的意见。