【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿开采，具体为基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法。
技术介绍
1、在煤矿开采过程中，隐蔽致灾风险的准确评价对于保障矿山安全生产至关重要。传统煤矿致灾风险评价方法主要依赖单一数据源，如仅依据地质勘探数据或仅参考开采监测数据进行风险评估。这些方法因数据来源单一，无法全面反映煤矿复杂的地质与开采环境，常导致评价结果片面且准确性不足。
2、后续出现的简单数据叠加分析方法，虽尝试整合不同数据源，但未深入融合数据，仅将各类数据机械叠加，未挖掘数据间潜在关联，致使数据利用率低，对隐蔽致灾因素的识别精度有限。，面对瓦斯突出、透水及冒顶等复杂地质灾害隐患，此类方法难以提前精准预警，为煤矿安全生产埋下隐患。同时，在风险评价指标体系构建与权重确定上，传统方法多偏向单一主观或客观赋权方式。单纯主观赋权易受评价者主观经验局限，而纯粹客观赋权又忽略关键领域知识，两者均难以精准反映各指标在煤矿隐蔽致灾风险评价中的实际重要程度，进一步削弱了风险评价结果的可靠性。
3、并且，煤矿开采是动态过程，地质条件与开采环境会随时间推进不...
【技术保护点】
1.基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述S3步骤中采用的基于贝叶斯网络的数据融合方法具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述步骤S3中采用的卡尔曼滤波数据融合方法具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述S5步骤中，所述权重确定方法中层次分析法的具体实施步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤...
【技术特征摘要】
1.基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述s3步骤中采用的基于贝叶斯网络的数据融合方法具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述步骤s3中采用的卡尔曼滤波数据融合方法具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述s5步骤中，所述权重确定方法中层次分析法的具体实施步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述s5步骤中，所述权重确定方法中熵权法的具体实施步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，所述s6步骤中，所述风险等级划分标准采用模糊综合评价法确定，具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于数据融合的煤矿隐蔽致灾风险评价方法，其特征在于，还包括对评价结果的动态更新和反馈环节，具体为：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：冀涛，鹿存金，孙景龙，王文峰，张号，王文龙，吴胡，关民全，肖明宏，姜杰，沈宝存，
申请(专利权)人：湖北煤炭地质勘查院，
类型：发明
国别省市：
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