第5卷第2期采矿与岩层控制工程学报Vol.5No.22023年4月JOURNALOFMININGANDSTRATACONTROLENGINEERINGApr.2023023037-1张科学，闫星辰，何满潮，等.基于ANP-MEA模型的智能化开采工作面适应性评价研究[J].采矿与岩层控制工程学报，2023，5(2)：023037ZHANGKexue，YANXingchen，HEManchao，etal.StudyonintelligentadaptabilityevaluationofintelligentcoalminingworkingfacebasedonANPandmatter-elementextensionmodel[J].JournalofMiningandStrataControlEngineering，2023，5(2)：023037.基于ANP-MEA模型的智能化开采工作面适应性评价研究张科学1,2,3,4,5,6，闫星辰1,3,6，何满潮2，陈学习1,3,6，姜耀东4，孙健东1,3,6，李东1,3,6，王晓玲1,3,6，亢磊1,3,6，杨海江1,3,6，朱俊傲1,3,6，吴永伟1,3,6，李举然1,3,6，尹宇航1,3,6(1.华北科技学院河北省矿山智能化开采技术重点实验室，北京101601；2.中国矿业大学(北京)深部岩土力学与地下工程国家重点实验室，北京100083；3.华北科技学院智能化无人开采研究所，北京101601；4.中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室，北京100083；5.煤炭科学研究总院，北京100013；6.华北科技学院矿山安全学院，北京101601)摘要：为更好地解决煤矿智能化开采工作面适应性评价模型的关联性和模糊性问题，提出了由地质条件、开采技术条件、关键技术条件以及管理保障条件等4个一级影响因素及16个二级影响因素，构建的煤矿智能化开采工作面适应性评价指标体系，并建立了煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型。将煤矿智能化开采工作面适应性评价等级划分为I级(好)、II级(较好)、III级(一般)和IV级(差)等4个等级。采用网络层次分析法(ANP)研究影响因素之间的相互联系，并使用YAANP软件计算得到煤矿智能化开采工作面适应性影响因素的权重。为有效降低个人因素对各影响因素评分的影响，将网络层次分析法与物元可拓模型相结合，对煤矿智能化开采工作面适应性影响因素进行评价，计算得到各影响因素的关联度及综合关联度，最后由综合关联度对煤矿智能化开采工作面适应性进行等级评定。将煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型在陕西黄陵1号煤矿的810智能化工作面进行应用，得出该煤矿智能化开采工作面适应性综合关联度为K1=0.06，K2=-0.05，K3=-0.61，K4=-0.77，对应评价标准得到煤矿智能化开采工作面适应性评价等级为Ⅰ级(好)，分析结果与现场实际情况相吻合，说明构建的煤矿智能化开采工作面适应性ANP网络模型...
