岩体可爆性分级的神经网络判别方法

以神经网络技术为基础,利用MATLAB软件设计了岩体可爆性分级的BP神经网络判别模型,使用此模型完成对某铁矿中7种不同岩体岩体可爆性分级判别,并将此判别结果与使用模糊识别方法的判别结果进行比较分析,得出的结论一致。体现了使用MATLAB语言设计BP神经网络模型不仅简便精确,而且还具备较强的可行性和客观性。     

水厂铁矿岩体可爆性分级方法与应用

采用岩石密度、抗拉强度和抗剪强度及岩体完整性系数作为评价岩体可爆性的判据指标,应用聚类分析方法,对水厂铁矿的主要岩种进行了可爆性分级,对应可爆性分级结果确定了水厂铁矿台阶炮孔爆破的主要技术参数。现场试验应用的结果表明,此种分级方法对合理选取爆破参数,控制爆破破碎质量,具有重要意义。     

岩体可爆性分级数学模型及其应用

在露天矿中深孔爆破生产实践中,对岩体可爆性的判断是选择爆破技术参数的重要依据,这种判断的准确性,最终决定着实际爆破效果与预期效果之间的一致性。分析并确定影响岩体可爆性的各种因素,同时建立一种对岩体可爆性进行定量描述的有效方法,在此基础上建立岩体可爆性分级数学模型,并在本钢歪头山铁矿得到了应用。     

应用灰色优化模型识别岩体可爆性的探讨

通过分析，作者建立了识别岩体可爆性等级的灰色优化模型，并结合实全有该模型的效果。     

基于动态分级法的岩体可爆性分级评价

应用动态分级法（DT）,用Matlab软件编制程序,对某露天矿山岩体进行可爆性分级评价,其结果与基于熵权属性识别的分级结果相一致,DT法对岩体进行可爆性分级更简便、高效,并具有良好的自适应性和客观性。     

遗传投影寻踪回归在岩体可爆性分级中的应用

在分析影响岩体可爆性因素的基础上,选择岩体坚固性系数、声阻抗、炸药消耗量、平均裂隙距作为岩体可爆性分级评判指标,建立岩体可爆性分级的投影寻踪综合评价模型,利用遗传算法优化其投影方向,得到岩体可爆性评价等级y与投影值的关系式:y=0.270423-1.310122+2.7082+1.0137,并将其应用于某地下岩体可爆性分级。评价结果表明,该评价模型可以避免主观因素对权重确定的影响,评价结果客观准确,为岩体可爆性综合判别提供了一种新的方法。     

岩体可爆性分级的PSM-CM方法

针对岩体可爆性分级中尚未解决的模糊性与随机性问题, 结合乘积标度法(PSM)和云模型(CM)理论, 提出了一种岩体可爆性分级的PSM-CM方法。选用岩石容重、抗拉强度、冲击动载强度和完整性系数作为分级指标, 依据分级标准, 计算各指标隶属于不同等级的云模型参数, 通过正向高斯云发生器, 求得实测样本指标值各等级确定度, 再结合基于乘积标度法得到的各指标权重, 计算样本综合确定度, 根据最大综合确定度隶属等级确定岩体可爆性级别。该方法能解决可爆性分级中诸多因素的不确定性问题, 还可对同一等级的岩体可爆性大小进行排序。将该方法应用于贵州某磷矿山岩体可爆性分级中, 结果表明, 该方法具有较高的准确性和可靠性, 可在工程实际中推广应用。     

黑沟矿区露天开采矿岩可爆性分级研究

针对镜铁山矿业有限公司黑沟矿区现行爆破参数设计方法缺乏理论依据导致爆破质量不稳定的问题, 分析了国内外矿岩可爆性分级方法,优选爆破作用指数法对黑沟矿区典型矿岩开展可爆性分级。在黑沟矿区典型矿 岩赋存区域,基于室内岩石力学实验、现场波速实验和单孔爆破漏斗现场实验,获得岩石强度、室内及现场波速和矿岩 的波阻抗数据;利用多旋翼摄影测量分析,获得爆破后矿岩的大块率、小块率、平均合格率等分级指标,提出一种基于 现有爆破作用指数法评价可爆性的修正方法,完成了黑沟矿区典型矿岩可爆性分级。分级结果表明灰绿色千枚岩、镜 铁矿、白云岩和铁质千枚岩的可爆性由易到难。爆破作用指数法及分级结果的修正方法能够准确描述岩体可爆性,对 规范爆破设计,改善爆破效果,优化爆破经济指标具有重要意义。     

基于多源信息融合的矿岩可爆性评价及应用

在数据挖掘的基础上, 采用粗糙集对矿岩可爆性数据进行了数据级融合, 除去冗余属性, 然后采用BP神经网络进行特征级融合, 从而建立基于多源信息融合的矿岩可爆性评价模型。对原始数据进行了离散归一化处理, 应用粗糙集对决定矿岩可爆性指数的6个因素进行了属性约简, 剔除了平均合格率, 而保留了漏斗体积、大块率、小块率、岩体声波速度和波阻抗等5个因素, 并对约简的准确性进行了验证。分别建立了矿岩可爆性评价的BP神经网络模型和粗糙集-BP神经网络模型, 前者对矿岩可爆性指数的预测值与实际值的平均偏差为8.33%, 而后者为6.75%。利用建立的粗糙集-BP神经网络模型预测某矿山井下采场的矿岩可爆性指数为78.43, 计算出采场的炸药单耗为0.65 kg/m³, 而现场试验值为0.67 kg/m³, 进一步验证了该模型的正确性。     

歪头山铁矿岩石可爆性研究

露天矿山爆破参数直接影响矿山生产与安全,影响爆破质量与生产成本,针对本钢歪头山铁矿采场矿岩爆破大块率高、留底根、严重影响矿岩铲装效率的问题,进行了采场岩石可爆性分析研究,实验测定了14种有代表性的矿岩多项影响爆破效果的物理力学指标,采用可爆性分级指标计算公式计算分级指数,根据分级指数分布将采场矿岩分为易爆、中等、难爆3个等级,为实现采场爆破参数和工艺标准化作业提供了理论依据。     

黑岱沟露天煤矿6号煤层风化煤分布特征及成因探讨

从黑岱沟露天煤矿风化煤的煤质特征及分布规律着手,分析其形成原因,得出本矿风化煤形成的主要原因是断层及陷落柱,同时分析了风化煤与粘土岩在水平上互相替代的原因。     

一种基于模拟退火算法岩体可爆性分级的投影寻踪回归方法

在分析影响岩体可爆性因素的基础上,选择岩体坚固性系数、声阻抗、炸药消耗量、平均裂隙距作为岩体可爆性分级评判指标,建立岩体可爆性分级的投影寻踪综合评价模型,利用遗传算法优化其投影方向,根据投影特征指标值对岩体可爆性进行分级评价,并将其应用于某地下岩体可爆性分级。评价结果表明,该评价模型可以避免主观因素对权重确定的影响,评价结果客观准确,为岩体可爆性综合判别提供了一种新的方法。     

应用神经网络对矿岩的倾向性进行模糊分类

应用神经网络可以模拟复杂的非线性系统的特性，借鉴冬瓜山铜矿岩爆研究的成果，通过利用神经网络，综合多种岩爆判据，对冬瓜山铜矿的几种主要岩石进行了岩爆倾向性预测，同时提出了在冬瓜山岩爆和地压监测系统中运用神经网络处理监测数据的设想。     

岩石力学在金属矿山采矿工程中的应用

介绍了现代岩石力学的核心内容和本质特征及其在金属矿山采矿工程中的应用,包括矿山地应力场测量,地下矿山采矿设计优化,大型深凹露天矿边坡设计优化和深部开采动力灾害预测与防治;以新城金矿为实例,介绍了金属矿山地应力的规律性及地下矿山采矿设计优化方法;结合地应力的特点,介绍了边坡优化设计方法;结合山东玲珑金矿的实例,介绍了深部岩爆预测研究成果。