Comprehensive evaluation of TOPSIS-RSR grouting effect based on subjective and objective combined weights
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摘要:
注浆效果评价是注浆防治水工程的重要环节之一。随着注浆技术手段的成熟,传统注浆效果评价方法主观性强、客观性不足导致评价结果偏离实际的缺陷日益显著。以山东省白庄煤矿8901工作面注浆工程作为背景,结合已有研究与现场经验,选取注浆终压、渗透系数、吸水率以及吨水干料数作为评价指标,建立了注浆效果综合评价体系;依据综合评价理论提出一种以层次分析法(AHP)结合CRITIC客观赋权法的主客观综合赋权方式,通过组合主观与客观权重提高了指标赋权的客观性;基于组合赋权方式建立了以优劣解距离法(TOPSIS)进行排序、秩和比法(RSR)辅助分档的注浆效果综合评价模型;将评价结果转换为可视化分区图,与工程实际评价结果及注浆后检测工序结果进行对比,结果显示该模型具有较高的准确性与合理性。
Abstract:The evaluation of grouting effect is one of the crucial links in grouting water control project. As grouting technology matures, traditional methods of evaluating grouting effects are more subjective and fewer objective, which leads to the drawback that the evaluation results deviate from reality. Taking the grouting project of 8901 working face in Baizhuang Coal Mine of Shandong Province as the background, combining existing research and field experience, the grouting final pressure, permeability coefficient, water absorption rate and the number of dry material per ton of water are selected as the evaluation indexes, and the comprehensive evaluation system of grouting effect is established. Based on the comprehensive evaluation theory, a comprehensive subjective and objective weighting method is proposed, which based on analytic hierarchy process(AHP) combined with CRITIC objective weighting method. And the objectivity ofpf indicator assignment is improved by combining subjective and objective weights. Based on the combination weighting method, a comprehensive evaluation model of grouting effect is established, which is sorted by technique for order preference by similarity to an ideal solution (TOPSIS) and assisted by rank sum ratio (RSR). The evaluation results are converted into visual partition maps and compared with the actual evaluation results of field engineering and the results of the testing process after grouting, and the results show that the model has superior accuracy and rationality.
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0. 引 言
我国煤矿地质条件复杂,是世界上煤矿水害最多的国家之一。矿井水害不仅容易造成重大经济损失,而且还严重威胁作业人员的人身安全。因此,矿井水害防治工作至关重要。注浆改造含水层是矿井水害防治领域常用的技术手段之一,而注浆效果评价是注浆工程中不可缺少的重要环节。
随着注浆技术在矿井中的广泛应用,注浆效果的检测与评价逐渐成为众多学者和工程技术人员关注的重点,目前最为直接有效的注浆效果检测评价方法是检查孔检查法、压水试验法以及矿内直接抽水试验法[1],薛翊国等[2]在青岛胶州湾海底隧道采用P-Q-t控制法、物探法、检查孔法与数字钻孔摄像法从宏观到细观对F4-4涌水断层全断面帷幕注浆后的注浆效果进行检验;任新红等[3]采用透水率检测法对岩溶路基注浆效果进行了有效评价,建议以47 Lu(透水率单位吕荣;压水试验中,水压为1 MPa时,每米试段每分钟注入水量为1 L时,称为1 Lu)作为潜蚀塌陷临界透水率值;LIU等[4]通过绘图实现注浆后剩余涌水量数据的可视化,优化涌水量评价标准,直观地反映了注浆效果;章定文等[5]通过分析了注浆压力、注浆量随时间的变化规律对注浆效果进行评价。
而这些对注浆效果评价的研究主要集中在对以上一种或几种具体检测方法的使用,通常为单因素评价,只是对注浆效果做出初步的定性分析,经验性强,难以获取准确的综合评价结果。
针对现有的问题,专家学者结合综合评价法,提出了更多系统性、综合性的评价方法:司马丹琪[6]引入模糊综合评价理论,结合层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)确定各参数权重,建立注浆效果评价数学模型,并在鲤泥湖矿区帷幕注浆效果评价工程中取得较好效果;后钱峰等[7]提出一种基于灰色关联度的模糊综合评价方法,结合贵阳地铁隧道注浆堵漏工程,逆向运用灰色关联度法构造初始矩阵,并结合AHP法和模糊综合评价原理得出注浆效果评价为优的结论;BAI等[8]结合可拓理论和实测数据,建立了富水砂层注浆效果评价的可拓理论模型,利用该模型对青岛地铁富水砂层注浆效果进行了评价,结果表明评价等级与开挖情况吻合较好。
这些方法充分利用了注浆工程中产生的数据,结合统计学,通过分配指标权重,建立数学模型,实现了注浆效果的定量评价,并结合工程实际取得较好的效果,但是这些方法依赖AHP法,从而依赖人为因素,导致这类评价方法的客观性不足。
以白庄煤矿8901工作面注浆改造为工程背景,选取注浆终压、渗透系数、吸水率以及吨水注干料数作为评价指标,提出了一种基于AHP-CRITIC的主客观组合赋权的TOPSIS-RSR注浆效果综合评价方法,采用CRITIC客观权重赋权法与AHP法相结合的主客观综合权重分配方式,通过AHP法的专家打分环节保留了专家成熟的权重分配经验的同时,又采用CRITIC法通过分析数据间的关系来增加权重分配的客观性,降低了专家打分带来的过高主观性,提高评价方法的客观性,并使用优劣解距离法(Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)排序、秩和比法(Rank sum ratio,RSR)分档,实现了对注浆效果的综合性评价,对注浆效果评价方法的发展有一定的指导意义。
1. 工程概况
白庄煤矿位于山东省肥城煤田中西部,其中8901工作面为8煤层九采区的首采面,8901工作面长98 m,走向542 m,回采标高−361.2~−428.2 m,采用综合机械化采煤,走向长壁后退式开采方法,全部垮落法管理顶板。影响该工作面底板突水的含水层主要有五灰与奥灰,尤其是奥灰(图1)。奥灰上距8煤层30.25~62.91 m,平均48.30 m,巨厚层状,厚度800 m左右,富水性由弱到强,极不均一。据8900采区注浆改造钻孔实际揭露资料,奥灰单孔最大水量300 m3/h,地面最高水位+42.4 m。奥陶系灰岩在南部山区有广泛出露,大量接受大气降水补给,补给量丰富,是煤系各含水层的主要补给水源。
为保证8901工作面的正常开采,利用地面注浆站的黏土水泥浆造浆系统进行造浆,通过泥浆泵由送料孔与井下注浆管路相连接,并接至注浆钻孔,以连续注浆的方式,对8901工作面底板五灰全层段、奥灰含水层顶部进行高压注浆改造。
通过分析注浆前后8901工作面底板的奥灰突水系数及其等值线图(图2、图3)可知,通过注浆改造,8901工作面底板奥灰突水系数全部下降到了0.06 MPa/m以下,大幅降低了突水的可能性,取得了良好的注浆效果。
2. 注浆效果评价指标体系
注浆效果评价是指在注浆工程结束后,通过一定的技术手段探查注浆堵水或加固的效果,并对其进行分级评价,以便于对注浆相对薄弱的地区及时处理,保证煤矿的安全生产。在注浆效果评价工程中,指标的选取尤其重要。常用的指标主要有:注浆终压、注浆量、渗透系数与吸水率、钻孔涌水量等。
在注浆过程中,注浆终压是评判注浆段是否达到注浆结束标准的重要指标[9],能够决定注浆的充实率大小和质量好坏[10];在注浆工程中,浆液在注浆压力的作用下填充、挤密裂隙,而注浆终压是形成挤密作用的关键性参数,对注浆改造后岩体的稳定性和稳定时长具有控制性作用[11]。因此,合理的注浆终压能够保障高质量的注浆效果,同时能够减少注浆量,注浆压力过大可能会使岩体内部裂隙进一步张开、扩展、贯通造成岩体失稳破坏[12]。
注浆改造含水层的目的是为了防止矿井突(涌)水,一些学者认为,岩土体的渗透性能是评判其能否突水的重要参考依据[13],而反映岩土体渗透性能的主要指标为吸水率与渗透系数[14];吸水率是表征物体在正常大气压下吸水程度的物理量,注浆改造后的岩体吸水率越小,说明其吸水能力越弱,隔水能力越强;渗透系数表征流体通过孔隙骨架的难易程度,是反映岩层透水能力的常用指标[15],渗透系数越小,流体越难通过注浆改造后的岩体。
实践表明,在注浆改造的工程中,注浆量的多少对于注浆效果具有一定的指示作用[16],但是注浆量与注浆效果之间的关系尚不清楚,注浆量很大程度上受注浆位置的地质构造影响,因此难以通过注浆量的多少定量评价注浆效果的好坏;结合白庄煤矿防治水的经验,采用吨水注干料数作为评价的重要指标[17]。吨水注干料数指的是注浆钻孔所注入的干料吨数与钻孔涌水量之间的比值:
$$ N = \frac{M}{q} $$ (1) 式中:N为吨水干料数,t/m3;M为钻孔注入干料数,t;q为钻孔注浆前的涌水量,m3。
吨水注干料数反映了注浆材料与注浆前涌水量的数量关系,一般情况下,在涌水量相同时,吨水干料数越大,说明预期的堵水效果越好。
综上所述,根据已有研究和白庄煤矿防治水实际情况,选择注浆终压、渗透系数、吸水率以及吨水注干料数等4个注浆指标作为注浆效果评价的指标。
基于以上4项指标,采用CRITIC客观赋权法与AHP法相结合的综合赋权方式,采用TOPSIS法排序、RSR法辅助分档的组合模型,建立主客观组合赋权的TOPSIS-RSR注浆效果综合评价体系。该体系包括3部分,如图4所示。
3. 评价体系基本理论
3.1 AHP-CRITIC综合赋权法
多指标综合评价的重点在于指标的赋权,即确定各指标之间的权重。权重指的是指标在评价过程中的影响力大小和重要程度[18],因此,一个客观、准确的权重分配方式尤为重要。
AHP法是一种能够解决复杂问题的定性分析与定量分析相结合的决策分析方法,因其客观性考量不足,需要结合其他的方法,提高评价指标权重分配的客观性。
CRITIC赋权法引入对比强度和冲突性来表征评价对象各指标所蕴含信息量的大小。其中对比强度借鉴均方差思想,表征评价指标间的差异性,均方差值越大,该指标所蕴含的信息量越大;冲突性代表不同指标间的关联性,若2个指标的相关系数越大,关联性越强,相应的冲突性越低[19]。该赋权法全面考虑各指标的差异性和关联性,充分挖掘了数据间蕴含的相对关系,所得出的权重更加客观、精确[20]。
结合2种不同的赋权方法,利用AHP法确定主观权重αi,CRITIC法确定客观权重βi。
由于AHP法与CRITIC法的权重分配原理并不相同,利用的数据特征也不一样,前者是基于数据大小信息,后者是基于数据波动性与数据间相关关系,采用式(2)得到综合权重。
$$ {\omega _i} = \frac{{{\alpha _i}{\beta _i}}}{{\displaystyle\sum_{i = 1}^n {{\alpha _i}{\beta _i}} }} $$ (2) 式中:ωi为第i个指标的综合权重。
3.2 TOPSIS方法
TOPSIS模型,由Hwang和Yoon在1981年提出,是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种决策技术[21]。
该方法通过寻求各个指标中的最优解和最劣解,构建评价指标与最优解和最劣解之间距离的二维数据空间,在此基础上对各评价指标与最优解和最劣解作比较。具有计算过程数据丢失量较小、几何意义直观的优点。
TOPSIS法的核心为计算各评价指标与最优及最劣向量之间的差距和评价对象与最优方案的接近程度,见式(3)—式(5),当接近程度Ci越大时,表明该方案越优秀。
最优向量差距:
$$ D_i^ + = \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^m {{{(Z_j^ + - {{\textit{z}}_{ij}})}^2}} } $$ (3) 式中:Di+为正理想解之间的欧式距离;Zj+为正理想解;zij为标准化加权后的数据值。
最劣向量差距:
$$ D_i^ - = \sqrt {\sum\limits_{j = 1}^m {{{(Z_j^ - - {{\textit{z}}_{ij}})}^2}} } $$ (4) 式中:Di−为负理想解之间的欧式距离;Zj−为负理想解。
接近程度:
$$ {C_i} = \frac{{D_i^ - }}{{D_i^ + + D_i^ - }} $$ (5) 3.3 秩和比法
秩和比法是一种将古典参数统计和近代非参数统计进结合,并融其各自优点于一身的统计分析方法,1988年由田风调教授提出,适合对行列表格的资料进行综合评价,也可应用于分类及计量资料的综合评价[22]。其优点在于综合性强、易于理解、便于操作,并且能够对评价对象进行分档排序[23]。
秩和比法将对u个评价对象分成v个评价等级,构造出评价矩阵,经过计算得到秩和比值,再结合权重得到加权秩和比值。
加权秩和比值的计算公式为:
$$ {W_x} = \frac{1}{u}\sum\limits_{y = 1}^v {{\omega _x}{R_{xy}}} $$ (6) 式中:Rxy为矩阵第x行第y列元素的秩。
计算秩次累计频率,并将其转换为概率单位O,以概率单位O为自变量,加权秩和比值为因变量,生成回归方程:
$$ W = a + b \times O $$ (7) 式中:a和b为常量。
依据回归方程所计算得出的加权秩和比值,对评价对象进行排序分档并验证其有效性。
4. 评价模型的建立与应用
4.1 确定各指标权重
为了充分利用数据间的内在联系,同时兼顾专家经验知识,采用CRITIC客观赋权法与AHP法相结合的方法分配指标权重。
利用AHP法计算主观权重,其专家打分判断矩阵见表1。
表 1 AHP判断矩阵Table 1. Judgment matrix of AHP指标 注浆终压 渗透系数 吨水干料数 吸水率 注浆终压 1 1/4 3 1/3 渗透系数 4 1 5 1/2 吨水干料数 1/3 1/5 1 1/8 吸水率 3 2 8 1 AHP法所计算的主观权重见表2,一致性检验结果为0.043,通过一致性检验,表明该权重分配较为合理。
表 2 AHP计算结果Table 2. Calculation results of AHP指标 特征向量 权重/% 最大特征根 一致性 渗透系数 1.778 32.812 4.114 0.043 吸水率 2.632 48.567 注浆终压 0.707 13.046 吨水干料数 0.302 5.575 采用CRITIC客观赋权法计算客观权重,结果见表3。
表 3 CRITIC法计算结果Table 3. Calculation results of CRITIC指标 指标变异性 指标冲突性 信息量 权重/% 渗透系数 0.173 2.200 0.381 22.000 吸水率 0.179 2.751 0.493 28.506 注浆终压 0.196 2.582 0.507 29.400 吨水干料数 0.131 2.668 0.351 20.094 综合主观权重与客观权重,结合公式(2)计算出综合权重见表4。
表 4 各指标权重值Table 4. Weight of each indicator指标 主观权重/% 客观权重/% 综合权重/% 渗透系数 32.812 22.000 27.744 吸水率 48.567 28.506 53.209 注浆终压 13.046 29.400 14.741 吨水干料数 5.575 20.094 4.306 由此得出,渗透系数、吸水率、注浆终压和吨水干料数4项指标的综合权重分别为27.744%、53.209%、14.741%和4.306%。
4.2 模型的建立
根据指标对评价结果的作用效果,将4项指标分为正向指标与负向指标,分配指标权重,按照TOPSIS方法步骤找出最优与最劣矩阵向量,通过式(3)—式(5)计算评价对象与正理想解距离、负理想解距离,结合距离值计算得出综合度得分的Ci值,并且进行排序,得到TOPSIS排序结果(表5),经计算得出的钻孔综合得分指数如图5所示。
表 5 TOPSIS计算结果(节选)Table 5. Calculation results of TOPSIS (excerpt)钻孔 正理想距离(D+) 负理想距离(D−) 综合得分指数 排序 奥1 0.191706102 0.065568698 0.254858610 79 奥2 0.165494718 0.092013935 0.357323662 68 奥3 0.142164603 0.139621849 0.495488155 08 奥4 0.163920191 0.093176544 0.362418233 62 奥5 0.150816356 0.086902782 0.365569146 60 $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ 由秩和比法的原理,计算得到加权秩和比的值与排名,列出分布表格得到概率单位O,并通过式(7)计算回归方程如下:
$$ W = 0.145 + 0.075 \times O $$ (8) 拟合验算后,其RSR法计算结果见表6,其RSR拟合值如图6所示。
表 6 RSR法计算结果(节选)Table 6. Calculation results of RSR (excerpt)钻孔 RSR 排名 概率单位O 拟合值 分档等级 奥1 0.406 951 77 3.459 575 0.405 082 1 奥2 0.496 714 63 4.276 114 0.466 515 2 奥3 0.583 992 12 6.099 374 0.603 689 2 奥4 0.495 954 64 4.235 290 0.463 443 2 奥5 0.525 670 43 4.953 564 0.517 483 2 $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ 根据拟合的RSR值排序并依据田凤调教授提出的合理分档法进行分档划分[24],采用德尔菲法将注浆效果划分为2个等级(相对薄弱区和达标区)[25],具体见表7。
表 7 等级划分Table 7. Grade classification分区 百分位临界值/% 概率单位O RSR拟合临界值 相对薄弱区 ≤ 15.8660 ≤4 ≤0.444 2 达标区 > 15.8660 >4 >0.444 2 对于变量共线性,模型没有出现多重共线性的问题。
RSR法拟合曲线如图7所示,展示了模型的原始数据与模型预测值,从RSR评价结果分析,模型的拟合优度为0.856,表现较为优秀,满足了模型评价的基本需求。
综上所述,采用TOPSIS排序,RSR辅助分档的方法得出了综合评价模型。
4.3 评价结果及对比
通过建立主客观结合的赋权方式,利用TOPSIS法排序、RSR法辅助分档的方法,建立注浆效果综合评价模型,对8901工作面的注浆工程进行评价分析,并对比8901工作面断层位置(图8)与注后突水系数分区(图9),其注浆效果较差的注浆钻孔数据及分布情况见表8,这些钻孔均位于断层或注浆后突水系数较大区域附近。
根据模型评价结果绘制注浆效果评价分区,如图10与图11所示。图10为模型注浆效果评价分区3D效果图,纵坐标表示注浆钻孔所到达的层位与8901工作面的垂向空间位置关系。分析发现,注浆相对薄弱区域在图10中位置较高的区域较为集中,集中在与工作面底板更接近的区域,与实际情况相符。从图11中可知,本次注浆工程大部分区域属于达标区域,小部分区域属于相对薄弱区,与图9对比发现有较高的重合度,说明该模型注浆效果评价分区较为准确合理;8901工作面后续注浆检验工程中探查钻孔补3涌水量为16.5 m3/h,大于白庄煤矿注浆工程检验钻孔涌水量的标准(10 m3/h),该钻孔同样位于模型评价的相对薄弱区内,说明该模型具有比传统方法更高的准确度。
表 8 注浆效果较差钻孔数据Table 8. Drilling data with poor grouting effect钻孔 TOPSIS得分 TOPSIS排序 RSR拟合值 RSR排序 RSR分档 分布情况 C15 0.229 9 81 0.412 1 76 相对薄弱 位于断层f(3)附近 奥57 0.241 4 80 0.373 1 80 相对薄弱 位于突水系数较大区域1附近 奥1 0.254 9 79 0.405 0 77 相对薄弱 工作面附近两个小断层(图8b)附近 奥85 0.262 6 78 0.351 9 81 相对薄弱 位于突水系数较大区域4附近 奥94 0.275 6 77 0.429 1 73 相对薄弱 断层f(1)附近 C9 0.308 0 72 0.396 7 78 相对薄弱 位于突水系数较大区域2附近 5. 结 论
1)提出了一种利用AHP法与CRITIC客观赋权法相结合的主客观综合赋权方式,保留了专家成熟经验的同时降低了赋权的主观性,充分挖掘数据间的潜在规律,提高了权重分配的客观性,使权重分配及评价结果更加准确。
2)建立了TOPSIS-RSR组合评价模型,采用TOPSIS法综合排序,RSR法辅助分档的方法,既保留了前者数据要求低的优点,避免了不能分档的问题,又充分利用了RSR法计算简单的特点,具有较高的准确性与合理性。
3)针对白庄煤矿8901工作面注浆工程,提出了主客观组合赋权的TOPSIS-RSR注浆效果综合评价体系,获得了较好的注浆评价效果,与现场实际注浆效果吻合度较高,证明了该方法的科学性,为今后类似工程提供了参考和借鉴。但依据此方法所选的指标和权重分配是否适用于其他注浆工程的注浆效果评价有待进一步论证。
4)针对提出的注浆效果评价方法,可以根据矿井实际情况,选取符合矿井实际情况的指标进行权重分配并建立模型进行注浆效果评价;或是通过新型技术,如数据挖掘技术对注浆效果评价中普遍存在的指标数据进行分析,挖掘其隐含的数学关系,以提高评价方法的普遍性与适用性。
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表 1 AHP判断矩阵
Table 1 Judgment matrix of AHP
指标 注浆终压 渗透系数 吨水干料数 吸水率 注浆终压 1 1/4 3 1/3 渗透系数 4 1 5 1/2 吨水干料数 1/3 1/5 1 1/8 吸水率 3 2 8 1 表 2 AHP计算结果
Table 2 Calculation results of AHP
指标 特征向量 权重/% 最大特征根 一致性 渗透系数 1.778 32.812 4.114 0.043 吸水率 2.632 48.567 注浆终压 0.707 13.046 吨水干料数 0.302 5.575 表 3 CRITIC法计算结果
Table 3 Calculation results of CRITIC
指标 指标变异性 指标冲突性 信息量 权重/% 渗透系数 0.173 2.200 0.381 22.000 吸水率 0.179 2.751 0.493 28.506 注浆终压 0.196 2.582 0.507 29.400 吨水干料数 0.131 2.668 0.351 20.094 表 4 各指标权重值
Table 4 Weight of each indicator
指标 主观权重/% 客观权重/% 综合权重/% 渗透系数 32.812 22.000 27.744 吸水率 48.567 28.506 53.209 注浆终压 13.046 29.400 14.741 吨水干料数 5.575 20.094 4.306 表 5 TOPSIS计算结果(节选)
Table 5 Calculation results of TOPSIS (excerpt)
钻孔 正理想距离(D+) 负理想距离(D−) 综合得分指数 排序 奥1 0.191706102 0.065568698 0.254858610 79 奥2 0.165494718 0.092013935 0.357323662 68 奥3 0.142164603 0.139621849 0.495488155 08 奥4 0.163920191 0.093176544 0.362418233 62 奥5 0.150816356 0.086902782 0.365569146 60 $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ 表 6 RSR法计算结果(节选)
Table 6 Calculation results of RSR (excerpt)
钻孔 RSR 排名 概率单位O 拟合值 分档等级 奥1 0.406 951 77 3.459 575 0.405 082 1 奥2 0.496 714 63 4.276 114 0.466 515 2 奥3 0.583 992 12 6.099 374 0.603 689 2 奥4 0.495 954 64 4.235 290 0.463 443 2 奥5 0.525 670 43 4.953 564 0.517 483 2 $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ $\cdots $ 表 7 等级划分
Table 7 Grade classification
分区 百分位临界值/% 概率单位O RSR拟合临界值 相对薄弱区 ≤ 15.8660 ≤4 ≤0.444 2 达标区 > 15.8660 >4 >0.444 2 表 8 注浆效果较差钻孔数据
Table 8 Drilling data with poor grouting effect
钻孔 TOPSIS得分 TOPSIS排序 RSR拟合值 RSR排序 RSR分档 分布情况 C15 0.229 9 81 0.412 1 76 相对薄弱 位于断层f(3)附近 奥57 0.241 4 80 0.373 1 80 相对薄弱 位于突水系数较大区域1附近 奥1 0.254 9 79 0.405 0 77 相对薄弱 工作面附近两个小断层(图8b)附近 奥85 0.262 6 78 0.351 9 81 相对薄弱 位于突水系数较大区域4附近 奥94 0.275 6 77 0.429 1 73 相对薄弱 断层f(1)附近 C9 0.308 0 72 0.396 7 78 相对薄弱 位于突水系数较大区域2附近 -
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