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Cálculo del peso del índice de evaluación de optimización del bloque de metano de capas de carbón

La evaluación integral de los recursos de metano de las capas de carbón es un proceso de toma de decisiones de múltiples factores, múltiples niveles y múltiples objetivos. El desarrollo económico de los recursos de metano de las capas de carbón está restringido por muchos factores, como sus propias condiciones geológicas, condiciones de extracción y condiciones de utilización. Es necesario elegir un modelo matemático científico, conciso y práctico para analizar y abordar estos factores complejos. Después de comparar varios métodos de evaluación, y con base en las características de los recursos de metano de las capas de carbón y el propósito y los requisitos de la tarea de esta evaluación integral, se decidió elegir el proceso de jerarquía analítica para la evaluación integral.

(1) Introducción al proceso de jerarquía analítica

El proceso de jerarquía analítica (AHP) fue estudiado por el profesor T.L. Saaty de la Universidad de Pittsburgh en la década de 1970 para el Departamento de Defensa de Estados Unidos. "basado en varios sectores industriales. Cuando se trabaja en el tema "Distribución de energía para la contribución al bienestar nacional", se propone un método de análisis de toma de decisiones ponderado de múltiples niveles mediante la aplicación de la teoría de sistemas de redes y un método de evaluación integral multiobjetivo. La característica de este método es que, sobre la base de un análisis en profundidad de la naturaleza, los factores que influyen y las conexiones internas de problemas complejos de toma de decisiones, utiliza menos información cuantitativa para matematizar el proceso de pensamiento de la toma de decisiones, proporcionando así soluciones para Los problemas complejos con múltiples objetivos, múltiples criterios o sin características estructurales proporcionan un método simple de toma de decisiones, especialmente adecuado para situaciones donde es difícil medir directa y exactamente los resultados de la decisión.

(2) Principios y pasos del proceso de jerarquía analítica

1. Principios

El proceso de jerarquía analítica es esencialmente una forma de pensar. Descompone problemas complejos en varios componentes, agrupa estos factores en una estructura jerárquica de acuerdo con la relación dominante, determina la importancia relativa de cada factor en la jerarquía mediante comparación por pares y luego integra el juicio de quien toma las decisiones para determinar la importancia relativa. del plan de toma de decisiones. Todo el proceso refleja las características básicas del pensamiento humano para la toma de decisiones, a saber, descomposición, juicio y síntesis.

2. Pasos básicos

(1) Establecer un modelo de estructura jerárquica. Bajo la premisa de determinar el objetivo general del sistema, los factores incluidos en el sistema se dividen en diferentes niveles, como nivel de objetivo, nivel de criterio, nivel de indicador, nivel de plan, etc. , la estructura jerárquica del sistema se muestra en forma de diagrama de bloques. Las jerarquías se pueden dividir en tres tipos: estructuras totalmente dependientes, estructuras totalmente independientes y estructuras híbridas. En vista de la situación actual de esta ronda de evaluación de recursos de metano de yacimientos de carbón, se adopta una estructura completamente independiente (Figura 8-2).

(2) Construya una matriz de juicio de comparación por pares. Compare la importancia de cada factor en el mismo nivel en relación con un determinado criterio en el nivel anterior para formar una matriz de juicio. Generalmente, los números del 1 al 9 y sus recíprocos se utilizan como escala de importancia. Su significado se muestra en la Tabla 8-2.

Figura 8-2 Diagrama de estructura independiente completo

Tabla 8-2 El significado de la escala de factores en la matriz de juicio

Cuando hay n índices, An Matriz n×n de orden n×n.

Evaluación del recurso de metano de yacimientos de carbón de China

La matriz An×n tiene las siguientes características:

aji=1(i=1, 2,..., n), aij =1/aji(i,j=1,2,…,n i≠j)

(3) Calcular el vector de peso. Actualmente, los métodos comunes para calcular los vectores de ponderación de clasificación de factores incluyen: método de suma-producto, método de raíz cuadrada, método de raíz característica, método de mínimos cuadrados y método de mínimos cuadrados logarítmico. Este artículo utiliza el método de la raíz cuadrada para calcular el vector de peso como W = (w1, w2,..., wn). Los pasos son los siguientes:

Calcule la media geométrica de todos los elementos en. cada fila de la matriz de juicio An×n para obtener un Vector m = (m1, m2,…, mn), donde:

Evaluación de recursos de metano de lecho de carbón de China

b. vector de columna m para obtener el vector de peso relativo W = (w1, w2,...wn), donde:

Evaluación de recursos de metano de yacimientos de carbón de China

Utilice aw = λ maxw para resolver para el vector propio w correspondiente a λmax;

(4)Prueba de coherencia de la matriz de juicio. Si el peso de clasificación de un solo nivel calculado es razonable requiere una verificación de coherencia. Porque al construir una matriz de juicio, debido a la complejidad de las cosas objetivas, nuestros juicios serán subjetivos y unilaterales.

El proceso de juzgar la consistencia de la matriz es el siguiente: Primero, el I-ésimo componente en el vector de columna AW obtenido multiplicando la matriz de juicio An×n por el vector de peso W puede calcular el valor propio máximo de la matriz de juicio:

p>

Evaluación de recursos de metano de yacimientos de carbón de China

Luego utilice la fórmula de prueba de consistencia de la matriz de juicio para probar:

Evaluación de recursos de metano de yacimientos de carbón de China

Entre ellos:

Relación de consistencia Cr;

índice de consistencia promedio ri. Los datos se muestran en la Tabla 8-3.

índice de consistencia ci;

Tabla 8-3 Valor RI del índice de consistencia promedio

Cuando CR≤0.1, se puede considerar que la matriz de juicio tiene una consistencia satisfactoria sexo. De lo contrario, los elementos de la matriz de juicio deben reajustarse hasta que la matriz de juicio tenga una consistencia satisfactoria.

(5) Calcule y clasifique el peso integral W (k) de los elementos en cada capa hasta la capa de destino. Sea W (2) el vector de clasificación de los elementos en el segundo nivel frente al objetivo del sistema, y ​​deje que los nk pares de elementos en el nivel k sean el vector de peso de clasificación en el nivel k-1 basado en el elemento I-ésimo como el criterio.

Evaluación de recursos de metano de lechos de carbón de China

Esta es una matriz de nk×nk-1, por lo que la clasificación total de los objetivos del sistema según el vector de clasificación integral de los elementos de la k-ésima capa es

W(k): P(k)W(k-1)= P(k)P(k-1)…W(2)

Según el análisis integral peso, la capa más baja finalmente puede ser Las áreas de evaluación se clasifican según su potencial en relación con el objetivo general.

(3) Cálculo del peso de los indicadores de evaluación

De acuerdo con el principio del proceso de jerarquía analítica, la capa objetivo general de la evaluación integral de las capas portadoras de gas en la Figura 8-1 es A; la capa estándar es B, que incluye las condiciones, la recuperabilidad y las condiciones de desarrollo y utilización; c es la capa indicadora. Sólo así se podrán obtener análisis cuantitativos y conclusiones para la toma de decisiones. De acuerdo con el sistema de índice de evaluación económica multinivel de proyectos de metano de yacimientos de carbón, primero se debe determinar el peso de cada nivel. De acuerdo con las características de la evaluación integral de la capa portadora de gas, se utiliza el método de puntuación de expertos para determinar la matriz de juicio entre diferentes niveles. Las matrices de juicio entre la capa objetivo general y la capa de criterio, y la capa de criterio y la capa de indicador se muestran en las Tablas 8-4, 8-5 y 8-6.

Tabla 8-4 Tabla de comparación de importancia relativa de los factores generales de la capa objetivo

Tabla 8-5 Tabla de comparación de importancia relativa de las condiciones de los recursos y los factores de permisibilidad

Tabla 8 -6 Tabla comparativa de condiciones de desarrollo y utilización e importancia relativa de los factores

Los resultados del cálculo del peso relativo de cada indicador se muestran en la Tabla 8-7:

Tabla 8-7 Tabla numérica de pesos de indicadores en todos los niveles

Después de la inspección, los valores propios máximos λmax de cada matriz compuesta por la Tabla 8-4, Tabla 8-5 y Tabla 8-6 son 2, 5.417 y 3.086 respectivamente, y el índice de consistencia CI es 0 y 0,093 y 0,083 respectivamente, ambos son menores que 0,1, por lo que todas las matrices de juicio tienen una consistencia satisfactoria.