本文選題：硫化礦石 + 自燃傾向性�。� 參考：《中國安全生產(chǎn)科學技術》2017年09期

【摘要】：為實現(xiàn)硫化礦石自燃傾向性的綜合評價,應用云理論,選取礦樣的氧化質量增加率、自熱點和自燃點等定量化指標構建了評價指標體系,運用粗糙集法(Rough Set,RS)計算各評價指標權重,依據(jù)分級標準對云模型進行標準化,進而建立硫化礦石自燃傾向性分級的RS-標準云模型。以30組工程實例進行模型檢驗,并在實際工程中進行應用。結果表明:RS-標準云模型的判別結果與實際結果較吻合,且判別準確率高于貝葉斯(Bayesian,Bayes)方法,表明RS-標準云模型在硫化礦石自燃傾向性綜合評價中具有良好的實用性和可靠性,可為礦山的硫化礦石自燃災害的研究提供一種新思路。
[Abstract]:In order to realize the comprehensive evaluation of the spontaneous combustion tendency of sulphide ore, the evaluation index system was constructed by using cloud theory, selecting the quantitative indexes such as the increase rate of oxidation quality, the self-hot spot and the self-ignition point of the ore sample. Rough set RS) was used to calculate the weight of each evaluation index, and the cloud model was standardized according to the classification standard, and then the RS- standard cloud model for the classification of spontaneous combustion tendency of sulphide ore was established. The model test is carried out with 30 engineering examples and applied in practical engineering. The results show that the discriminant results of the 10: RS- standard cloud model are in good agreement with the actual results, and the accuracy is higher than that of Bayesian Bayan Bayes method. The results show that the RS- standard cloud model has good practicability and reliability in the comprehensive evaluation of the spontaneous combustion tendency of sulfide ores. It can provide a new idea for the study of spontaneous combustion disaster of sulfide ore in mine.
【作者單位】： 中南大學資源與安全工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51474252) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(2016zzts095)
【分類號】：TD752.2

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本文編號：1965543