镇北铁矿二期工程技术经济评价

对徐州铁矿集团镇北铁矿二期工程投资后能否产生其效益和今后的风险进行了评价分析。根据多年的矿山工作经验和实际矿业成本构成及今后的市场变化，对该项目的投资、现金流量、净现值、返本期、收益率和盈亏点等抗风险能力和市场竞争力进行分析评价，论证该项目的可行性。     

海外矿山工程设计项目管理要点的探讨

结合海外矿山工程项目实例,从设计标准、设计深度、设计手段、项目投资控制要求、设计审核程序等方面分析了海外矿山工程设计项目与中国项目存在的差异,及由此带来的风险,对海外矿山工程设计项目的管理要点进行了探讨。     

国内有色金属矿山投资前景分析

有色金属是我国矿产资源的重要组成部分。资源开发程度不断深入,对于新的有色金属矿山项目来说,做好投资前景分析有利于合理规避风险、制定正确的投资决策。本文对我国有色金属矿山投资前景进行分析,研究当前有色金属资源的开发现状,从优势和劣势两个方面探讨投资情况及矿山的投资前景,总结有色金属矿山相关信息,为投资决策的制定提供帮助。     

浅谈矿山项目建设成本控制策略

本文根据矿山项目建设程序，紧密结合投资建设的关键工作，对矿山项目建设成本控制策略进行了详细讨论。     

矿山隧道工程风险评估及控制措施分析

近些年随着我国各类工程项目建设范围不断扩大,矿山隧道工程建设项目在社会发展中的重要性日益显现。在矿山隧道工程实际建设过程中,由于受到较多不确定要素的影响,使得项目建设难度不断扩大,加上工程项目建设范围较广,投资较大以及建设周期减产,导致项目建设过程中各类安全风险日益增多。所以,目前在矿山隧道工程项目建设过程中需要结合实际施工建设现状拟定安全风险评估体系和风险管理制度,这样能够对项目建设过程中存在的各项风险问题进行预判,而后拟定完善的应对措施来控制风险,确保矿山隧道施工项目建设效益以及施工质量能够有效提升。     

未来世界矿业饼大不圆

花旗银行6月份发表的市场研究报告称,全球有四分之一的新建矿山项目有不能按计划开发的风险,其原因有投资问题、项目质量比较差和基础设施不全等。关于投资的风险问题,Emst＆ Young最近出版的《商务风险报告》有详尽描述;值得注意的是,资源民族主义已经上升为今年全球矿业和金属业投资的第一大风险,而去年的同类报告中,首要风险是资本配置,资源民族主义位列第四。     

浅谈矿山项目建设成本控制策略

正本文根据矿山项目建设程序,紧密结合投资建设的关键工作,对矿山项目建设成本控制策略进行了详细讨论。矿山项目建设的成本控制水平事关项目投资的综合效益,也是项目建设管理水平的重要体现。对通过前期技术经济分析论证并组织建设的矿山项目,以项目建设各阶段的核心环节为切入点,基于矿山项目建设的系统管理,提出矿山项目建设成本控制策略。项目勘察设计阶段的成本控制1优选勘察设计单位根据矿山项目建设的规模、技术标准及生产工艺     

浅析矿山建设工程管理与造价控制

我国物产资源十分丰富，长久以来都以广阔的土地和丰富多样的物资而闻名。其中矿山是我国拥有较大数量的一种资源。同时，我国也有众多矿产企业，但这些企业往往专注于矿山的开采和质量安全方面，对于矿山建设发展中的工程管理和造价控制问题并没有足够重视。而工程管理和造价控制两个方面直接影响到企业项目建设的投资效果。因此，除了关注矿山的开采和安全质量问题外，同时还应重视矿山工程成本的控制，以有效提升矿山建设投资的经济效益。     

大型隧道工程项目投资经济评价分析

通过工程实例对投资项目的经济合理性和风险，进行经济评价，提高投资项目的抗风险能力。     

电解铝投资项目风险评价方法探讨

电解铝投资项目具有投资大、周期长等特点,投资效益受电解铝价格、经营成本和建设投资的影响较大,准确识别并判断这些风险因素对投资效果的影响十分重要。本文对电解铝投资项目风险评价的几种主要方法进行比较,通过案例分析,得出蒙特卡洛模拟法能较为全面地评价电解铝投资项目的风险。     

地下矿山采掘计划神经网络专家系统研究

针对地下矿山编制采掘计划的特点，遵循理论联系实际的原则，将人工神经网络、专家系统以及CAD和运筹学的优化技术有机地结合起来，研制开发了一个辅助生产矿山编制采掘计划的计算机人工神经网络专家系统，经实际应用，收到了良收效果。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的溶浸开采浸出率预测

为了研究溶浸开采过程中浸出率的预测问题,以含锑硫化矿的浸出过程为例,采用经粒子群算法优化的BP神经网络模型预测浸出率。首先分析得出影响矿物浸出率的主要因素,并将已有样本数据进行变量训练,建立BP神经网络预测模型;其次利用粒子群算法优化该模型;最后分别利用BP神经网络模型和PSO-BP神经网络模型预测浸出率,并对比2种模型预测值与实际值的误差精度。研究结果表明:影响含锑硫化矿浸出率的主要因素有温度、时间、液固比、搅拌速度和HCl浓度,且这些因素相互影响,其与浸出率呈现高度非线性关系,采用粒子群算法优化的BP神经网络模型训练精度较高,对浸出率的预测更精确,相比BP神经网络,该模型得出的预测结果与实际值的相对误差以及方差都有明显下降。由此可见,该预测模型对当前矿区溶浸开采的浸出率优化有一定的参考价值。     

基于NPCA-GA-BP神经网络的采场稳定性预测方法

为提高采场稳定性的预测精度,充分考虑采场稳定性高度非线性和受多因素影响的特点,提出了一种基于NPCA-GA-BP神经网络的采场稳定性预测方法。选择影响采场稳定性的10个指标,运用非线性主成分分析减少指标的维度,提取4个主成分综合指标代替原有的10个指标,简化了神经网络结构,提升了运算速度。利用GA的全局寻优特点优化BP神经网络的权值和阈值,进一步增加了神经网络预测精度。以某矿山实测数据为例,对该预测方法进行验证,对比结果显示：NPCA-GA-BP和GA-BP模型的平均相对误差比BP模型分别降低了10.5%和7.6%,表明通过遗传算法优化BP神经网络可显著提高预测精度;NPCA-GA-BP模型的平均相对误差比GA-BP模型降低了2.9%,表明通过非线性主成分分析减少了变量的维度,提高了预测准确率。研究表明：NPCA-GA-BP预测方法具有更高的采场稳定性预测精度,对实现智慧矿山有一定的指导意义。     

神经网络法预测爆破震动速度初探

采用BP神经网络算法法对红透山爆破震动速度进预测；初步工程实践表明，它具有先进性和科学性，可以应用于处理复杂的采矿爆破工程问题。     

矿山开采专家系统研究

论述了矿山开采专家系统的结构、系统开发与设计、知识获取等问题。特别介绍了本系统采用的人工神经网络知识获取新方法。     

基于神经网络与遗传算法的多目标充填料浆配比优化

随着充填法在地下矿山开采中的应用越来越广,在满足充填体强度要求的情况下,寻找生产成本最低的充填料浆配比对于矿山生产经营十分重要。基于人工神经网络和遗传算法提出了一种新的充填料浆配比优化方法。首先,以水泥质量分数、粉煤灰质量分数和尾砂质量分数3个充填料浆配比参数为优化参数,以充填体强度为优化目标,建立了3-9-1的BP神经网络,并基于遗传算法对BP神经网络进行优化,建立起预测精度更高的GA_BP神经网络。然后,将预测精度更高的GA_BP神经网络作为适应度函数,结合成本计算函数,通过遗传算法进行多目标优化以获取最优的充填料浆配比参数。结果表明：当充填体抗压强度为1.5 MPa时的成本最低,充填料浆配比组合为水泥质量分数为8%,粉煤灰质量分数为2.3%,尾砂质量分数为66.3%,最低成本为29.3元/t,优化结果与实际情况一致。     

基于神经网络的采矿方法选择专家系统的研制

针对采矿方法方案选择的特点，本文将人工神经网络和专家系统技术结合起来，设计并开发了用于采矿方法方案选择的专家系统；阐述了其设计原理及组成。系统的初步运行表明，将神经网络和专家系统技术引入到矿业中来，是切实可行的。     

基于T-S模糊神经网络模型的高炉铁水温度预测建模

 针对高炉炉温与铁水硅含量呈正相关而非严格的线性关系和机制建模的主观性以及其难以建立各变量之间隐含的数学关系等的不足,在数据挖掘理论的基础上,对海量的样本数据进行预处理和特征提取,然后以高炉铁水温度为研究对象,建立了基于T-S模糊神经网络的高炉铁水温度预测模型。最后,应用某高炉数据进行模型验证,并将该模型与T-S模糊多元回归模型以及BP神经网络模型进行比较研究,仿真结果表明T-S模糊神经网络模型的有效性和优越性。     

模糊Modular神经网络在黄金矿区可持续发展能力评价模型中的应用

以黄金矿区可持续发展能力的评价为研究对象，以矿区REES系统经济、社会、环境、资源子系统的综合发展水平、可持续发展度以及相互之间的状态协调度作为评价指标，建立了模糊Modular神经网络评价模型。通过实例分析，证明该模型具有较好的泛化、学习和映射能力，对类似于可持续发展能力的非线性系统评价有一定的参考价值。     

GA-BP神经网络模型在稀土矿边坡位移监测中的应用

离子型稀土原地浸矿工艺改变土体力学特性,导致山体滑坡风险提高.针对现有研究在预测稀土矿边坡位移时存在精度不高和误差较大等问题,利用遗传算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,构建一种新的稀土矿边坡位移预测模型.以江西龙南某离子型稀土矿为研究对象,在矿山布置了位移计实时监测稀土矿开采全过程的位移变化.首先利用125组位...