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基于层次分析和模糊数学的采矿方法优选
基于层次分析和模糊数学的采矿方法优选
摘要：随着矿产资源的逐渐枯竭和环境保护的日益重视，如何合理选择采矿方法成为了矿业开采中一个关键的问题。本文以层次分析和模糊数学为工具，探讨了基于层次分析和模糊数学的采矿方法优选方法，并通过实际案例的验证，验证了该方法的有效性。
关键词：采矿方法；层次分析；模糊数学；优选
一、引言
采矿方法的选择是矿业开采中一个至关重要的决策问题。采矿方法的不同选择将直接影响到矿产资源的开采效率、环境保护和经济效益等方面。因此，采矿方法的优选成为了矿业开采中一个不可忽视的环节。
二、层次分析
层次分析（AHP）是一种定性和定量相结合的决策方法，可以帮助决策者分析问题，并根据各因素的重要性进行权重的确定。其基本思想是将复杂的决策问题分解为多个层次，通过对各个层次的比较和层次间的权重计算，最终得到最适合的决策结果。
三、模糊数学
模糊数学是一种描述模糊现象的数学工具，它可以有效地处理决策问题中的不确定性和模糊性。模糊数学的核心是模糊集合和模糊关系，通过模糊数学的方法可以对采矿方法进行模糊评价和优选。
四、基于层次分析和模糊数学的采矿方法优选方法
基于层次分析和模糊数学的采矿方法优选方法由以下几个步骤组成：
1.确定评价指标体系：根据采矿方法的性质和矿区特点，确定评价指标体系，包括经济指标、技术指标、社会指标和环境指标等方面。
2.构建层次结构模型：将各个评价指标以及各个指标之间的关系构建成一棵层次树结构模型，确定各层次之间的权重。
3.制定判断矩阵：根据专家经验和知识，制定判断矩阵，用于对各个评价指标之间的重要性进行比较和判断。
4.确定权重：通过计算判断矩阵的特征向量，确定各个评价指标的权重。
5.构建模糊关系矩阵：根据专家经验和知识，构建模糊关系矩阵，用于对各个采矿方法之间的相对优劣进行比较。
6.确定模糊权重：通过计算模糊关系矩阵的模糊向量，确定各个采矿方法的模糊权重。
7.基于层次分析和模糊数学的优选方法：通过计算各个采矿方法的综合得分，确定最优的采矿方法。
五、案例分析
以某矿山为例进行案例分析，根据矿区的实际情况，将采矿方法的评价指标体系划分为经济指标、技术指标、社会指标和环境指标。通过对各个指标的比较和权重计算，得到各个指标的权重值。然后，通过对不同采矿方法的优劣进行模糊关系的评估和计算，得到各个采矿方法的模糊权重值。最后，将各个评价指标的权重和各个采矿方法的模糊权重进行综合计算，得到最优的采矿方法。
六、结论
基于层次分析和模糊数学的采矿方法优选方法能够充分考虑到各个评价指标之间的相互关系和采矿方法之间的相对优劣，对采矿方法进行综合评价和优选，可以提高矿业开采的效益和效率，同时实现环境保护的目标。然而，本方法在实际应用中还需要进一步完善和改进，特别是在评价指标的确定和模糊关系的计算上，需要更多的数据和专家知识的支持。
参考文献：
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[2]马宇,申涛,闫贵嫣.基于层次分析的采矿方法选择[M].中国矿业大学出版社,2019.
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