软岩巷道监测设计与应用研究

随着易采资源的日益枯竭,矿山开采逐渐向不良围岩及深部等区域发展。以软岩区域矿山开采为例,由于软岩巷道变形快,稳定性差,因此,为了确保软岩区域巷道的施工安全,针对软岩区域开挖后的应力变化和巷道变形问题,设计了基于JTM-V2000B型压力计和VWM型振弦式多点位移计的监测方案,应结合巷道围岩的实际情况,重点监测稳定性差的特殊区域。将方案应用于某河床下铝土矿页岩巷道的施工监测,现场监测数据反映了软岩巷道开挖后的应力和位移变化趋势,软岩较大的塑性变形使地应力逐渐向围岩内部转移,同时也导致巷道断面缩小。应力和位移的监测结果可以指导巷道支护设计和支护时机确定。     

基于改进粒子群算法的LM神经网络模型预测爆破块度

矿岩爆破块度是对爆破效果进行定量评价的重要指标,它直接影响到矿山各后续生产工序的效率和采矿生产的总成本。在解决这类动态非线性问题时,需要考虑爆破效果与影响参数之间的复杂关系。论文提出了一种改进粒子群算法的LM(Levenberg-Marquardt,莱文贝格-马夸特)神经网络模型,通过改进粒子群算法可提高LM神经网络对缺陷属性识别的计算精度,从而实现对爆破效果的预测。通过临江冷堡子硅石矿现场爆破实验实例,验证了该神经网络模型及计算方法的可行性及实用性。