(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211114738.1 (22)申请日 2022.09.14 (71)申请人 中国矿业大 学 地址 221116 江苏省徐州市铜山区大 学路1 号 (72)发明人 李爽　刘娇　薛广哲　许锟　贺超　 许正权　 (74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限 公司 32200 专利代理师 陈月菊 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/02(2012.01) G06Q 50/26(2012.01)G06N 7/00(2006.01) G06N 5/04(2006.01) G06F 16/901(2019.01) (54)发明名称 煤矿顶板事故风险预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种煤矿顶板事故风险预测 方法， 包括， S1、 构建多种 因素的T‑S模糊故障树 模型； S2、 将已有的T ‑S模糊故障树转化为有环向 图的贝叶斯网络模型； S3、 通过相似性聚合的方 法对各个根节点的语义值进行一致性处理； S4、 通过贝叶斯网络模型， 进行事故风险正向推理； S5、 推理得到根节点的故障概率与影响叶节点发 生故障的主要影响因素S6、 根据根节点的模糊隶 属度和叶节 点发生故障的概率， 对煤矿顶板事故 风险进行综合分析评价。 本发明将T ‑S模糊故障 树和贝叶斯网络两种方法进行结合， 用贝叶斯网 络简便的逻辑计算功能弥补了T ‑S模糊故障树方 法只能逐层计算中间事件和顶事件概率的不足， 降低了复杂系统的工作量。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115438867 A 2022.12.06 CN 115438867 A 1.一种煤矿顶板事故风险预测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1、 从煤矿顶板事故的致 灾因素出发， 构建多种因素的T ‑S模糊故障树模型； S2、 将已有的T ‑S模糊故障树 转化为有环向图的贝叶斯网络模型； S3、 通过相似性聚合的方法对各个根节点的语义值进行一致性处理， 以计算根节点的 故障概率， 并将得到的模糊数集 合转化为模糊失效率； S4、 通过贝叶斯网络模型， 进行事故风险正向推理， 即根据 得到的根节点模糊失效率推 理叶节点故障概 率； S5、 通过计算叶节点故障状态下根节点的模糊重要度即其风险发生概率， 进行敏感性 分析， 反向推理得到根节点的故障概 率与影响叶节点发生故障的主 要影响因素； S6、 根据根节点的模糊隶属度和叶节点发生故障的概率， 对煤矿顶板事故风险进行综 合分析评价。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S1中， 煤矿顶板事故的致灾因素 包括环境、 管理和支护三方面因素， T ‑S模糊故障树模型的构建过程具体包括以下步骤： S11、 将影响顶事件煤矿顶板事故的致灾因素概括为环境、 管理和支护三方面因素， 其 中， 环境因素包括围岩强度、 动压扰动、 围岩 应力等三个中间事件， 管理因素没有中间事件， 支护因素的中间事 件包括支护设计不 合理、 支护施工水平低和锚固体弱化； S12、 基本据中间事件寻找基本事件， 围岩强度的基本事件为岩石性质、 围岩结构， 动压 扰动的基本事件为冲击倾向性、 工作面开采扰动， 围岩 应力的基本事件有巷道 埋深、 地质构 造， 管理因素的基本事件为安全 管理措施执行不到位， 人员培训不到位， 支护设计不合理的 基本事件为支护材料选型不当、 支护参数选择不合理， 支护施工水平低的基本事件为其他 施工质量不达标、 锚固预应力不足和支护不及时， 锚固体弱化的基本事件为锚杆和锚索断 裂、 围岩裂隙发育、 围岩含 水； 按照顶事件、 中间事件、 基本事件的T ‑S门逻辑规则进行T ‑S模 糊故障树构建。 3.根据权利 要求2所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 将已有的T ‑S模糊故障树转 化为有环向图的贝叶斯网络模型 具体包括如下步骤： S21、 按传统贝叶斯网络的基本模型， 将贝叶斯网络的叶节点、 中间节点和根节点分别 与T‑S模糊故障树的顶事件、 中间事件和底事件相互对应， 若T ‑S模糊故障树中存在多个相 同事件， 在贝叶斯网络中只需建立一个结点即可， 最 终保证T‑S模糊故障树的逻辑性要与贝 叶斯网络的有向性保持一 致； S22、 为S11和 S12中所有的贝叶斯网络中间节点进行条件概率赋值， 得到中间节点的条 件概率表。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S3中， 根节点故障概率的计算采 用专家意见法， 为了降低专家个人主观性的影响， 通过相似性聚合的方法对专家评判意见 进行一致性模糊化处 理， 具体包括如下步骤： S31、 每个专家对待评价的一个事件给出相应的语义值， 并且将语义值转化为标注的三 角模糊数； S32、 计算任意两个专 家意见的相似度； S33、 测度专 家的平均一 致性； S34、 计算每 个专家的相对一 致性；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115438867 A 2S35、 计算专 家的一致性系数； S36、 计算模糊意见的聚合结果； S37、 将模糊数转 化为模糊可能性分数； S38、 将模糊可能性分数转 化为模糊失效率。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S4中， 根据得到的根节点模糊失 效率推理叶节点故障概 率， 进行事故风险正向推理， 具体包括以下步骤： S41、 根据根节点的故障概率或者当前故障状态， 结合贝叶斯的联合概率分布和正向推 理公式， 运用木桶消元法得到叶节点的故障概 率； S42、 计算根节点在某一故障状态时所对应的叶节点的概率重要度， 并据 此进行敏感性 分析； S43、 根据根节点在某一故障状态时所对应的叶节点的概率重要度可以计算根节点在 所有不同故障状态时所对应的叶节点的概率重要度， 以此分析根节点事件对叶节点事件所 产生的影响。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述步骤S5中， 通过计算叶节点故障状态 下根节点的模糊重要度即其风险发生概率， 进行敏感性分析， 反向推理得到根节点的故障 概率与影响叶节点发生故障的主 要影响因素， 包括如下步骤： S51、 已知叶节点的故障状态， 运用贝叶斯公式可求得 此时的根节点的后验概 率； S52、 通过叶节点的故障概率分析根节点的故障概率， 得到影响叶节点发生故障的主要 影响因素。 7.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于： 该程序被处理器执 行时实现如权利要求1～6中任一项所述的煤矿顶板事故风险预测方法中的步骤。 8.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6中任一项所述的 煤矿顶板事故风险预测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115438867 A 3