李 哲 ,丁 湘 ,劉守強 ,蒲治國
(1.中煤能源研究院有限責(zé)任公司, 陜西 西安 710054;2.中煤沖擊地壓與水害防治研究中心, 內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017000;3.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)國家煤礦水害防治工程技術(shù)研究中心, 北京 100083)
礦井水害是煤礦五大災(zāi)害之一,一旦發(fā)生往往造成巨大的生命和財產(chǎn)損失[1];其中煤層底板突水是礦井水害中的一個重要組成部分,其廣泛出現(xiàn)于我國華北及東北地區(qū)的大部分礦井[2],學(xué)者將其定義為一種受控于多因素影響且具有非常復(fù)雜形成機理的非線性動力現(xiàn)象,目前還沒有哪種數(shù)學(xué)公式能夠準確地描述其發(fā)生機理[3]。為破解該難題,幾十年來國內(nèi)外學(xué)者提出了大量的底板突水預(yù)測評價方法,但由于底板突水機理的復(fù)雜性,僅有少數(shù)評價方法能夠應(yīng)用于生產(chǎn)實際,其中由武強院士提出的基于變權(quán)理論的脆弱性指數(shù)法是目前最為科學(xué)、有效的煤層底板水害預(yù)測評價方法,該方法由脆弱性指數(shù)法和變權(quán)理論2 大基礎(chǔ)理論構(gòu)成,并將2 種理論有機地結(jié)合了起來;脆弱性指數(shù)法的出現(xiàn)進一步縮減了基于雙因素的方法與理論(如突水系數(shù)法等)的應(yīng)用場景,使得底板突水評價的研究出現(xiàn)了跳躍式的發(fā)展,并推動了底板突水評價向著信息化、精細化的方向發(fā)展,而變權(quán)理論的加入又使得因素權(quán)重能夠根據(jù)指標值重新分配,將脆弱性指數(shù)法從理論上升華,有效彌補了常權(quán)脆弱性評價中各主控因素權(quán)重固定這一理論缺陷,使評價結(jié)果更加符合實際底板突水規(guī)律,代表了目前底板突水評價理論的較高水平[4-6]。但該方法在局部狀態(tài)變權(quán)函數(shù)的構(gòu)建、變權(quán)區(qū)間及調(diào)權(quán)參數(shù)的確定中存在些許不足,存在一定改進空間。因此,筆者在已有變權(quán)脆弱性評價模型的基礎(chǔ)上對該模型進行了改進,提出了新型的三區(qū)間變權(quán)模型,并給出了其參數(shù)確定方法,最后以實例評價過程對改進內(nèi)容進行了展示,證明了本次改進的科學(xué)性與可行性。
應(yīng)用于底板突水評價的“脆弱性指數(shù)法”由武強院士提出,目前已作為推薦的底板水害評價方法寫入《煤礦防治水細則》[7],該方法以GIS 為技術(shù)為平臺,在確定底板突水主控因素的基礎(chǔ)上結(jié)合多源信息融合技術(shù)確定主控因素權(quán)重,通過煤層底板突水脆弱性評價模型(式(1))將各主控因素以權(quán)重為相對比例進行融合,得到研究區(qū)各剖分區(qū)域的脆弱性指數(shù),最終根據(jù)脆弱性指數(shù)閾值對研究區(qū)進行突水脆弱性分區(qū)[8-11]。
式中:VI為脆弱性指數(shù);Wk為影響因素權(quán)重;fk(x,y)為單因素指標值函數(shù);x,y為地理坐標;n為影響因素的數(shù)量。
1)局部變權(quán)理論。局部變權(quán)理論源于變權(quán)理論,其核心思想由汪培莊教授[12]于20 世紀80 年代提出;隨后,李洪興[13]給出了懲罰型、激勵型、不懲罰不激勵型3 種變權(quán)的公理化定義及變權(quán)計算公式(式(2));之后,姚炳學(xué)[14]提出應(yīng)當(dāng)根據(jù)狀態(tài)值的大小給予不同的變權(quán)策略,即局部變權(quán)理論。
式中:W(x)為變權(quán)權(quán)重;Sj(x)為m維狀態(tài)變權(quán)函數(shù);W0=()為常權(quán)向量。
2)變權(quán)脆弱性評價模型。常權(quán)模型體現(xiàn)了單個因素對目標的相對重要程度,具有一定科學(xué)性,但是,通常情況下因素對目標的影響權(quán)重不僅與因素對目標的重要程度有關(guān),還與因素狀態(tài)值的大小及其組合狀態(tài)有關(guān)[15-16],為此,武強院士等將局部變權(quán)理論引入到脆弱性指數(shù)法權(quán)重的確定中來,并總結(jié)了底板突水脆弱性變權(quán)評價的特點,構(gòu)建了符合底板突水評價特點的局部狀態(tài)變權(quán)函數(shù)(式(4))及底板突水變權(quán)評價模型(式(3)),開創(chuàng)了應(yīng)用局部變權(quán)理論評價底板突水脆弱性的先河[17-18]。
根據(jù)式(2)及式(4)可歸納出變權(quán)向量的求取過程如圖1 所示,在常權(quán)向量及因素狀態(tài)值確定的基礎(chǔ)上,變權(quán)向量取決于變權(quán)區(qū)間與變權(quán)參數(shù)。而目前關(guān)于變權(quán)區(qū)間與變權(quán)參數(shù)并沒有統(tǒng)一的確定方法,文獻18 給出了變權(quán)區(qū)間及調(diào)權(quán)參數(shù)的確定方法如圖1 所示。
圖1 變權(quán)向量求取過程Fig.1 Variable weight vector obtaining process
對于變權(quán)區(qū)間,采用K-means 法將各主控因素歸一數(shù)據(jù)分類,然后根據(jù)各指標分類臨界值按照計算公式確定各因素變權(quán)區(qū)間閾值。對于調(diào)權(quán)參數(shù),首先,選擇或者構(gòu)建一個滿足約束條件的評價單元,其約束條件為各主控因素中4 個指標狀態(tài)值分別處在4 個不同的變權(quán)區(qū)間;其次,確定各指標常權(quán)權(quán)重及其理想變權(quán)權(quán)重;最后,通過建立方程組解出4 個調(diào)權(quán)參數(shù)[18]。
3)現(xiàn)有突水脆弱性變權(quán)模型的特點?;谧儥?quán)理論的脆弱性指數(shù)法由于其評價方法的科學(xué)性、評價結(jié)果的有效性已成為目前底板突水預(yù)測評價方法研究的熱點,但由于現(xiàn)有的底板突水評價的變權(quán)模型在部分操作上依據(jù)不夠充分,致使該模型存在改進的空間。如:①將狀態(tài)變權(quán)函數(shù)的變權(quán)區(qū)間分為4 個,與數(shù)據(jù)大、中、小三分類的常規(guī)認識不完全相符;②不同因素的狀態(tài)變權(quán)函數(shù)是相同的且不受常權(quán)權(quán)重的控制,在變權(quán)之后不能反映常權(quán)權(quán)重與權(quán)重調(diào)整程度之間的正相關(guān)關(guān)系,會出現(xiàn)常權(quán)權(quán)重大的因素權(quán)重調(diào)整程度小、常權(quán)權(quán)重小的因素權(quán)重調(diào)整程度大的現(xiàn)象,導(dǎo)致在應(yīng)用變權(quán)理論前后因素權(quán)重大小排序改變;③通過聚類分析的方法確定區(qū)間閾值依據(jù)不充分,聚類分析結(jié)果只能指示數(shù)據(jù)相似、聚集程度,不能反映因素狀態(tài)值的大小關(guān)系;④采用理想變權(quán)反算調(diào)權(quán)參數(shù),在實際操作中較為繁瑣復(fù)雜,容易出錯,甚至有時會出現(xiàn)無解的情況。
針對現(xiàn)有的突水脆弱性變權(quán)模型的特點,對其進行了改進。將局部狀態(tài)變權(quán)函數(shù)變權(quán)區(qū)間調(diào)整為三段(式(5)),并在狀態(tài)變權(quán)函數(shù)中加入了常權(quán)權(quán)重與“常權(quán)相關(guān)系數(shù)”,使得每個因素的變權(quán)調(diào)整規(guī)律隨常權(quán)權(quán)重的不同而變化,實現(xiàn)常權(quán)權(quán)重大的因素變權(quán)調(diào)整程度大、常權(quán)權(quán)重小的因素權(quán)重調(diào)整程度小,避免了出現(xiàn)常權(quán)權(quán)重小的因素變權(quán)權(quán)重反而比常權(quán)權(quán)重大的因素變權(quán)權(quán)重大的現(xiàn)象,改進后的變權(quán)向量求取過程如圖2 所示。首次提出了通過分析各因素歸一值累積頻率確定變權(quán)區(qū)間閾值的方法(圖3),因為,在自然狀態(tài)下數(shù)據(jù)出現(xiàn)規(guī)律基本符合正態(tài)分布,即在數(shù)據(jù)極小值或極大值附近出現(xiàn)的概率小,而處于中間位置的數(shù)據(jù)出現(xiàn)概率大。于是,頻率大即通常說的“常見”或是“普通”,可認為該數(shù)據(jù)是中等的,可將其歸于不懲罰不激勵區(qū)間,出現(xiàn)次數(shù)少、頻率小即通常意義上的“極端”或是“獨特”,就可認為該數(shù)據(jù)要么是大要么是小的,可將其歸于懲罰或激勵區(qū)間,區(qū)間閾值的確定方法就轉(zhuǎn)化為了研究因素狀態(tài)值的頻率統(tǒng)計問題,更加符合實際突水規(guī)律。在確定調(diào)權(quán)參數(shù)時既然需要以經(jīng)驗為指導(dǎo),因此,把精力集中放在一個單元上不如把精力放在整體的變權(quán)評價結(jié)果上;對于變權(quán)參數(shù),多數(shù)學(xué)者是根據(jù)經(jīng)驗直接給出變權(quán)參數(shù),研究采用先初步給定三區(qū)變權(quán)模型的參數(shù),然后根據(jù)評價結(jié)果不斷調(diào)整確定最終取值。通過以上改進可大幅提升底板突水脆弱性變權(quán)評價方法的科學(xué)性、可操作性。
圖2 改進后的變權(quán)向量求取過程Fig.2 Improved process of obtaining variable weight vector
圖3 基于累積頻率的變權(quán)區(qū)間確定方法示例Fig.3 Example of the method for determining variable weight interval based on cumulative frequency
其中:x為因素狀態(tài)值;k為調(diào)權(quán)參數(shù),又稱為常權(quán)相關(guān)系數(shù);dj1、dj2為第j個因素變權(quán)區(qū)間閾值;[0,dj1)為懲罰區(qū)間;[0,dj2)為不懲罰不激勵區(qū)間;[dj2,1]為激勵區(qū)間。
研究區(qū)位于平朔礦區(qū)中南部,目前主采山西組9 號煤層。礦井潛在充水水源為大氣降水、地表水、石炭-二疊系砂巖裂隙水、奧灰?guī)r溶裂隙水;井田構(gòu)造較為發(fā)育。9 煤采掘過程中直接充水含水層為頂板石炭-二疊系砂巖裂隙水,其富水性弱突水危險性相對較小,9 煤下伏的奧灰巨厚含水層,該含水層富水性強、水壓大,與9 號煤平均間距僅51 m(圖4),9 號煤底板最大承壓1.27 MPa(圖5),經(jīng)計算9 號煤突水系數(shù)雖小于構(gòu)造區(qū)段臨界突水系數(shù)0.06 MPa/m,但在斷層、陷落柱等隱伏垂向?qū)畼?gòu)造的影響下,仍面臨奧灰水害風(fēng)險,因此,有必要對9 號煤底板奧灰突水脆弱性進行評價,為水害防治工作圈定重點區(qū)域。
圖4 9 號煤層與奧灰關(guān)系示意Fig.4 Schematic of relationship between No.9 coal seam and Austrian ash
圖5 9 號煤底板奧灰水帶壓范圍三維示意Fig.5 3D schematic of pressure range of Ordovician water in No.9 coal floor
1)構(gòu)建主控因素量化數(shù)據(jù)庫。參照武強院士總結(jié)出的5 大類底板突水影響因素,經(jīng)過對研究區(qū)實際地質(zhì)及水文地質(zhì)條件的詳細分析,結(jié)合以往華北煤田煤層底板奧灰水害評價經(jīng)驗,確定出研究區(qū)煤層底板奧灰含水層突水脆弱性主要控制因素有7 個:①奧灰含水層水圧;②奧灰含水層富水性;③有效隔水層等效厚度;④礦壓破壞帶下脆性巖厚度;⑤底板巖芯采取率;⑥構(gòu)造分布;⑦斷層規(guī)模指數(shù)。各主控因素經(jīng)量化、插值,借助ArcGIS 平臺繪制等值線圖(圖6-圖8),經(jīng)歸一化處理最終建立了主控因素數(shù)據(jù)庫。
圖6 奧灰含水層水壓等值線Fig.6 Contour plot of Ordovician aquifer water pressure
圖7 底板有效隔水層等效厚度等值線Fig.7 Contour plot of equivalent thickness of effective water barrier of bottom plate
圖8 斷層規(guī)模指數(shù)等值線Fig.8 Contour plot of fault scale index
2)確定常權(quán)權(quán)重。采用層次分析法確定各主控因素的常權(quán)權(quán)重。通過分析研究區(qū)煤層底板奧灰突水脆弱性的各主控因素,將其劃分為3 個層次(圖9),然后在征集專家意見的基礎(chǔ)上確定各因素之間的相對重要程度,采用具有心理測試實驗作為基礎(chǔ)的9/9-9/1 標度將專家自然語言轉(zhuǎn)化為量化分值,由此構(gòu)建煤層底板突水脆弱性AHP 評價的判斷矩陣,并采用基于Matlab 編寫的AHP 計算軟件對判斷矩陣進行求解、層次排序及一致性檢驗(圖10)[19],最終獲得主控因素與底板突水脆弱性之間的常權(quán)權(quán)重(表1),圖10 中CI 為安全一致性指標,RI 為隨機一致性指標,CR 為一致性比率。
表1 底板突水脆弱性主控因素常權(quán)權(quán)重Table 1 Constant weight of main controlling factors of floor water inrush vulnerability
圖9 層次結(jié)構(gòu)模型Fig.9 Hierarchical model
圖10 AHP 法權(quán)重計算界面Fig.10 AHP method weight calculation interface
3)確定變權(quán)區(qū)間及調(diào)權(quán)參數(shù)。采用分析因素歸一值累積頻率的方法確定變權(quán)區(qū)間,由于目前未曾定義過出現(xiàn)頻率為多少才可歸為“極端”或是“獨特”的數(shù)據(jù),本次暫且將狀態(tài)值累積頻率的界限定為33%、67%,即歸一值累積頻率33%對應(yīng)的歸一值為懲罰區(qū)間與不懲罰不激勵區(qū)間的界限值,歸一值累積頻率67%對應(yīng)的歸一值為不懲罰不激勵區(qū)間與激勵區(qū)間的界限值。繪制各主控因素狀態(tài)值頻率累積區(qū)間即可確定變權(quán)區(qū)間閾值(圖11-圖13),其中受人為因素影響較大的因素可通過人為指定的方法來確定。最終區(qū)間閾值分類標準見表2。對于調(diào)權(quán)參數(shù)根據(jù)已往的經(jīng)驗,先初步給定三區(qū)變權(quán)模型的參數(shù),然后根據(jù)評價結(jié)果不斷調(diào)整確定最終取值。表3 展示了最終確定的變權(quán)模型調(diào)權(quán)參數(shù)。
表2 主控因素變權(quán)區(qū)間劃分Table 2 Main control factor variable weight interval division
表3 調(diào)權(quán)參數(shù)最終取值Table 3 Final value of weighting parameter
圖11 奧灰含水層水壓累積頻率Fig.11 Accumulative frequency of water pressure in Ordovician aquifer
圖12 等效厚度累積頻率Fig.12 Construct a distribution cumulative frequency
圖13 脆性巖厚度累積頻率Fig.13 Cumulative frequency of brittle rock thickness
4)構(gòu)建變權(quán)評價模型與評價分區(qū)。根據(jù)計算獲得的主控因素變權(quán)權(quán)重值,結(jié)合主控因素量化數(shù)據(jù)庫,建立了研究區(qū)基于局部變權(quán)理論的煤層底板奧灰突水脆弱性評價模型(式(6)),如下:
根據(jù)上述變權(quán)評價模型對研究區(qū)突水脆弱性進行了評價,評價結(jié)果如圖14 所示,同時采用常權(quán)脆弱性指數(shù)法得到的評價結(jié)果如圖15 所示。對比2種評價結(jié)果黑色方框內(nèi)區(qū)域,該區(qū)域在常權(quán)模型時由于等效厚度、脆性巖厚度大為較安全區(qū),在變權(quán)模型時被劃分為較脆弱區(qū)、過渡區(qū),主要原因是該區(qū)域的水壓較大,變權(quán)模型對其權(quán)重進行了“激勵”,由常權(quán)的0.271 9 增加至0.4~0.46,評價結(jié)果更加突出水壓對底板突水脆弱性的控制作用。從評價過程及評價結(jié)果上可以看出本次構(gòu)建的三區(qū)間變權(quán)模型及其參數(shù)確定方法能夠?qū)崿F(xiàn)變權(quán)模型對權(quán)重的調(diào)整作用。
圖14 基于新型變權(quán)模型的脆弱性評價分區(qū)Fig.14 Vulnerability assessment partition based on a new variable weight model
圖15 基于常權(quán)模型的脆弱性評價分區(qū)Fig.15 Vulnerability evaluation zone based on constant weight model
通過對比變權(quán)評價與常權(quán)評價分區(qū)結(jié)果,可以直觀的看出變權(quán)模型可以體現(xiàn)指標狀態(tài)值大小及不同狀態(tài)值組合對權(quán)重的影響,而評價分區(qū)結(jié)果的差別受控于權(quán)重。以下就從權(quán)重的區(qū)別上來更加深入的分析變權(quán)模型的權(quán)重調(diào)整特征。
連續(xù)改變7 個主控因素中某一個因素的歸一值,其余6 個因素歸一值固定不變,采用常權(quán)模型計算脆弱性指數(shù),繪制指標值與脆弱性指數(shù)的關(guān)系如圖16 所示。由圖16 中可以看出脆弱性指數(shù)隨各指標歸一值的增大而均勻增加,表現(xiàn)出各因素與底板突水脆弱性之間為線性相關(guān)關(guān)系。
圖16 常權(quán)模型脆弱性指數(shù)與歸一值關(guān)系Fig.16 Relationship between vulnerability index and normalized value of constant weight model
然后,使相同方法研究變權(quán)模型對多源主控因素的耦合效果,繪制脆弱性指數(shù)與歸一值之間的關(guān)系如圖17 所示,由圖17 可以看出基于變權(quán)模型的脆弱性指數(shù)增加方式變成了曲線,指標歸一值越大或者越小曲線的斜率就越大,斜率即體現(xiàn)了權(quán)重的大小,反映變權(quán)模型能夠使得權(quán)重隨著指標值的變化進行調(diào)整,顯示出變權(quán)模型中各因素與底板突水脆弱性之間為非線性相關(guān)關(guān)系,從而使得脆弱性指數(shù)法更加接近因素與底板突水脆弱性間的實際關(guān)系。
圖17 變權(quán)模型脆弱性指數(shù)與歸一值關(guān)系Fig.17 Relationship between vulnerability index and normalized value of variable weight model
圖18 是通過改變一種因素指標值固定其余六個因素模擬出的變權(quán)模型各變權(quán)區(qū)間權(quán)重變化圖,即是圖17 中曲線的斜率,展示了各變權(quán)區(qū)間權(quán)重值的變化,由圖18 中可以看出變權(quán)模型達到了對小值懲罰、對大值的激勵作用。
圖18 各主控因素變權(quán)權(quán)重變化曲線Fig.18 Variable weight change curve of each main control factor
三區(qū)間模型與四區(qū)間模型的最大區(qū)別是在狀態(tài)變權(quán)函數(shù)中加入了常權(quán)權(quán)重及常權(quán)相關(guān)系數(shù),常權(quán)權(quán)重的加入使得各變權(quán)區(qū)間權(quán)重的調(diào)整特征與常權(quán)權(quán)重產(chǎn)生正相關(guān)關(guān)系,常權(quán)相關(guān)系數(shù)則可以調(diào)整這種正相關(guān)相關(guān)關(guān)系的緊密程度,以下就來說明三區(qū)間模型是否能夠體現(xiàn)變權(quán)程度與常權(quán)權(quán)重的正相關(guān)關(guān)系。變權(quán)模型可以增大激勵區(qū)間的權(quán)重是上節(jié)確定的權(quán)重調(diào)整特征之一,本次暫且以強激勵區(qū)間變權(quán)權(quán)重增大率來表示變權(quán)程度。
將現(xiàn)有的四區(qū)間模型及新型的三區(qū)間模型各指標變權(quán)區(qū)間閾值設(shè)為相同值,改變7 個因素中一個因素的歸一值,其余6 個因素歸一值固定不變,獲得在不同變權(quán)模型下不同指標的激勵(強激勵)區(qū)間權(quán)重增長百分比,并據(jù)此繪制出圖19。由圖19 可以看出在四區(qū)間模型中,常權(quán)權(quán)重0.271 9 的指標在激勵區(qū)間權(quán)重增大率可以達到75.48%,常權(quán)權(quán)重為0.068 8的權(quán)重增大率卻為122.28%,權(quán)重增加程度與常權(quán)權(quán)重呈負相關(guān)關(guān)系,而在三區(qū)間模型中,權(quán)重增加程度與常權(quán)權(quán)重有著明顯的正相關(guān)關(guān)系。這就說明,未考慮常權(quán)權(quán)重的現(xiàn)有四區(qū)間模型權(quán)重調(diào)整程度不能體現(xiàn)常權(quán)權(quán)重大的指標激勵(懲罰)的幅度大,反而出現(xiàn)常權(quán)權(quán)重大的權(quán)重調(diào)整程度小,常權(quán)權(quán)重小的權(quán)重調(diào)整程度大,最終可能使得權(quán)重均一化嚴重;而考慮常權(quán)權(quán)重的新型三區(qū)模型權(quán)重調(diào)整程度與常權(quán)權(quán)重呈正相關(guān)關(guān)系,達到了預(yù)期目標,實現(xiàn)了常權(quán)權(quán)重大的指標在變權(quán)時懲罰和激勵的幅度要相應(yīng)增大的初衷。
圖19 權(quán)重調(diào)整程度與常權(quán)權(quán)重關(guān)系Fig.19 Relationship between degree of weight adjustment and constant weight
靈敏度分析可以有效的確定對系統(tǒng)造成重要影響的參數(shù)及其影響作用,給出哪些參數(shù)的影響是比較大的、哪些是由于輸入的變化對輸出造成的影響等等,對提高模型精度具有重要意義[20-21]。
研究在狀態(tài)變權(quán)函數(shù)中加入了常權(quán)相關(guān)系數(shù)k,使得變權(quán)模型的參數(shù)變?yōu)榱薬1、a2、c及k。文獻[17]已對現(xiàn)有變權(quán)模型中的調(diào)權(quán)參數(shù)a1、a2、a3及c進行了詳細的靈敏度分析研究,研究只對參數(shù)k進行靈敏度分析。參數(shù)靈敏度分析可分為全局靈敏度分析及局部靈敏度分析,其中局部靈敏度分析操作簡便、計算量適中,能夠分析單個因素對系統(tǒng)造成的影響[22]。研究采用局部靈敏度分析的方法對k值進行分析,以上文確定的k=0.1 為基準,使得k值變化范圍分別為 ±10%、±20%、±30%,其余調(diào)權(quán)參數(shù)以表5 中為準,變權(quán)區(qū)間長度值定為統(tǒng)一的0.33,然后研究新型變權(quán)模型變權(quán)程度與k值及常權(quán)權(quán)重之間的關(guān)系。
圖20 顯示了不同k值狀態(tài)下,變權(quán)程度與常權(quán)權(quán)重之間的關(guān)系??梢园l(fā)現(xiàn),當(dāng)常權(quán)權(quán)重較小時,在任何k值條件下常權(quán)權(quán)重與權(quán)重調(diào)整程度正相關(guān)關(guān)系非常明顯,隨著常權(quán)權(quán)重的增大,常權(quán)權(quán)重與權(quán)重調(diào)整程度正相關(guān)關(guān)系相對變?nèi)?,?dāng)k值增大30%(k=0.13)時,權(quán)重0.247 5 的因素在激勵區(qū)間權(quán)重增大程度開始大于權(quán)重為0.271 9 的指標。因此,可以得出以下結(jié)論:常權(quán)相關(guān)系數(shù)k具有控制權(quán)重調(diào)整程度的作用,并與權(quán)重調(diào)整程度呈正相關(guān),k值也可控制常權(quán)權(quán)重與權(quán)重調(diào)整程度的正相關(guān)關(guān)系,k值越小正相關(guān)性越強,反之越弱,當(dāng)k值增大到一定程度時,則不能使常權(quán)權(quán)重與權(quán)重調(diào)整程度呈正相關(guān)。
圖20 權(quán)重調(diào)整程度與常權(quán)權(quán)重關(guān)系Fig.20 Relationship between degree of weight adjustment and constant weight
為確定當(dāng)k為何值時才能使得權(quán)重調(diào)整程度與常權(quán)權(quán)重呈正相關(guān)關(guān)系,采用MATLAB 軟件編程,同時連續(xù)變化k值(0~0.5)及常權(quán)權(quán)重(0~0.8),計算變權(quán)權(quán)重在激勵區(qū)間的增大程度,獲得了不同常權(quán)權(quán)重、k值對應(yīng)的權(quán)重增大程度,并繪制了圖21。由圖21 中可以看出:常權(quán)權(quán)重一定時,隨著k值的增大權(quán)重調(diào)整程度逐漸增大,但是不同常權(quán)權(quán)重的增大速度不同,權(quán)重越大增大速度越小,當(dāng)k大于某一值時,常權(quán)權(quán)重小的增大程度反而大于常權(quán)權(quán)重大的增大程度,即在圖的橫向上,k值一定時隨著常權(quán)權(quán)重的增大,權(quán)重提高百分比是先上升后降低。而且隨著k值的增大,能夠保證權(quán)重提高百分比是上升階段的常權(quán)范圍越小。根據(jù)得到的數(shù)據(jù)可以獲得每個常權(quán)對應(yīng)的k值界限值,將點投在圖上連接為線即為圖中的紅線。將常權(quán)對應(yīng)的k值界限值繪制成散點圖(圖22),求出擬合線近似為直線,該直線表達式為:
圖21 常權(quán)權(quán)重、k 值與變權(quán)程度關(guān)系Fig.21 Relationship between constant weight, k and variable weight
圖22 k 值界限值與常權(quán)權(quán)重擬合關(guān)系Fig.22 Fitting relationship between k boundary value and constant weight
該擬合線表示:當(dāng)權(quán)重w(2 個指標常權(quán)權(quán)重均值)一定時,k的取值小于式(7)中結(jié)果kmax(k值界限值)才能使得權(quán)重調(diào)整程度與常權(quán)權(quán)重呈正相關(guān)。例如,常權(quán)權(quán)重為0.271 9、0.247 5,計算的得出的k為0.125 7,在上述實際值0.12~0.13 范圍內(nèi),因此,式7 可用于常權(quán)相關(guān)系數(shù)k值的確定中。
1)針對基于變權(quán)理論的底板突水脆弱性評價難題,構(gòu)建了新型的三區(qū)間局部狀態(tài)變權(quán)函數(shù),并在函數(shù)中加入了常權(quán)權(quán)重及常權(quán)相關(guān)系數(shù),首次提出了通過分析因素指標歸一值累積頻率確定變權(quán)區(qū)間閾值的新方法,采用了先初步給定變權(quán)模型的參數(shù),然后根據(jù)評價結(jié)果不斷調(diào)整確定最終取值的調(diào)權(quán)參數(shù)確定方法。
2)采用新模型、新方法實現(xiàn)了對研究區(qū)底板突水脆弱性的變權(quán)評價,通過展示評價過程、對比評價結(jié)果與常權(quán)模型評價結(jié)果,說明新模型、新方法是可行的,能夠科學(xué)、簡便地實現(xiàn)突水脆弱性的變權(quán)評價。
3)通過對變權(quán)權(quán)重調(diào)整規(guī)律的研究證實了新型三區(qū)間變權(quán)模型能夠?qū)崿F(xiàn)權(quán)重調(diào)整程度與常權(quán)權(quán)重呈正相關(guān)關(guān)系,并通過靈敏度分析的方法確定了常權(quán)相關(guān)系數(shù)的限定條件。