利用近似推理方法评估伊朗煤矿长壁开采法中影响贫化的有效参数
人工智能
2008-05-12 v1
摘要
伊朗地下煤矿约 90% 以上的煤炭产量直接来自长壁开采法。煤层外贫化是这些矿井面临的主要问题之一。因此，贫化会增加开采和选矿的额外成本。因此，认识影响贫化的有效参数在工业中具有重要作用。本文分析了 13 个参数（属性变量）对决策属性（贫化值）的影响，利用两种近似推理方法，即 Rough Set Theory (RST) 和 Self Organizing Neuro-Fuzzy Inference System (SONFIS)，从收集的数据集中提取了最佳规则。后一种方法的另一个优点是可以预测新的未知情况。因此，获得了由 RST 生成的约简集。因此，利用上述方法得出的结果表明，高敏感度变量为煤层厚度、回采工作面长度、推进速度、矿工人数和推进类型。
引用
@article{arxiv.0805.1288,
title = {Assessment of effective parameters on dilution using approximate reasoning methods in longwall mining method, Iran coal mines},
author = {H. Owladeghaffari and K. Shahriar and G. H. R. Saeedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:0805.1288},
year = {2008}
}
备注
9 Pages,9 Figures,submitted to :The 21st World Mining Congress &EXPO 2008; 7-11 ;September 2008,;Krakow, Poland