破碎矿岩凿岩爆破参数优化方法探讨

针对广西凤山县那林金矿在倾斜、破碎、中厚、低品位的矿体开采中,试验研究采用无底柱分段崩落采矿法,使用中深孔凿岩爆破.由于矿体的矿岩硬度系数f值只有4～6,非常破碎,在凿岩爆破参数优化方面,需要确定进行现场开展实验性优化选择还是通过对相应矿山实践数据的类比选择.采用类比选择方法节省了时间,节约了费用,加快了试验进度.     

地应力效应下某矿中深孔爆破参数优化研究

合理的爆破参数是取得良好爆破效果的保证，是实现无底柱分段崩落法安全、高效开采的前提与基础。针对目前无底柱分段崩落法首采进路的首排炮孔中深孔爆破参数设计均未考虑地应力的影响，进而造成爆破块度分布不均匀以及眉线破坏的问题，以扇形炮孔中间的3个特征炮孔为研究对象，首先分析了无底柱分段崩落法开采过程中的围岩应力变化情况，随后利用ANSYS/LS-DYNA模拟了不同围岩地应力条件下的岩石爆破效果，结果表明：随着水平构造应力增加，扇形炮孔之间的矿岩爆破有效应力减小，而自由面附近的矿岩爆破有效应力逐渐增加。无地应力荷载下的孔底距取值为2.2～2.4 m,最小抵抗线取值为1.5 m,当地应力荷载逐渐增大到原岩构造应力时，此时孔底距取值为2.2～2.3 m,最小抵抗线可以取到1.5～1.8 m。在此基础上，对首采进路/首排炮孔爆破参数进行优化，并在某矿山1580中段23^#进路前几排炮孔进行了现场应用，结果表明，崩落矿体爆堆集中，崩落矿石块度较均匀，眉线破坏情况得到改善。研究结果可为类似矿山中深孔爆破参数优化提供参考依据。     

优化中深孔爆破参数的实践

本文对胡家峪铜矿中深孔爆破参数优化的试验进行了总结.试验以地质结构面调查、矿岩力学试验和声波测试、爆破漏斗试验及孔网参数模拟为基础,采用了适合岩石条件的大密集系数.试验取得了成功和较好经济效益,试验的爆破参数有推广应用价值.     

中深孔孔底微差爆破的试验研究

以西石门铁矿为例，介绍无底柱分段崩落采矿法的孔底微差爆破的试验工艺、爆破作业、应用效果及前景。     

深孔爆破增加覆盖层厚度的研究与应用

介绍了无底柱分段崩落法覆盖层的重要性及形成方法,结合下告铁矿的采矿背景,设计出覆盖层厚度补充的实现方法.通过对爆破方案中炮孔的布置、装药结构和起爆方式的确定以及爆破安全距离的圈定,成功实现了对覆盖层厚度的补充.     

地下金属矿山扇形中深孔爆破相似材料试验研究

某金矿7-2#矿体矿岩稳固性差,采矿工艺由浅孔落矿干式嗣后充填采矿法改为中深孔无底柱分段崩落采矿法。为了进一步提高巷道的一次成巷,有效控制地压,提高采场的生产能力,开展了扇形中深孔爆破相似材料试验研究。通过对矿岩进行相似材料模拟,选用了3组不同强度的水泥砂浆试件进行了6次扇形中深孔爆破试验。试验结果表明,无底柱分段崩落法的炮孔密集系数不大于3.1的扇形炮孔,可以达到爆破后形成平整扇形面的目的;爆破效果受到爆破顺势破坏效应和矿体破坏方向双重影响,同时起爆的炮孔最短间距应大于设计抵抗线的2倍以上。该金矿按照试验结果实现了采准巷道掘进一次成巷,经济效益显著。     

中深孔孔底微差爆破的试验研究

以西石门铁矿为例，介绍换底柱分段崩落采矿法的孔底微差爆破的试验工艺，爆破作业，应用效果及前景。     

磷铁矿床中深孔爆破设计方案优化研究

针对应用无底柱分段崩落法开采的某磷铁矿床在爆破作业中存在的问题,对爆破能量的释放过程和由爆炸引起的岩石裂隙的生成过程进行了研究,进而优化了该矿无底柱分段崩落法采区中深孔内的装药结构、装药方式和起爆方式。工程实践结果表明:优化后的装药结构能够显著提高爆破对岩体的爆破效果,并有效地降低爆破大块产出率,从而能够为该磷铁矿床确定合理的中深孔爆破方案提供依据。     

BP神经网络预测在台阶爆破参数优化的应用

以遵义东联二号路道路爆破工程实例为研究目标,分析了爆破效果的各个影响因素,并建立了爆破效果评价指标等级。收集了不同爆破工况条件下的爆破参数和爆破效果量化指标,并以此为基础建立了爆破参数优化BP神经网络模型。现场试验结果表明:优化后的爆破参数能够改善爆破效果,并达到预定要求指标,可为类似台阶爆破参数优化提供参考。     

基于BP神经网络的爆破参数优化研究

在某露天矿由于爆破参数与岩石特性不相符合,导致爆破效果不是太好,大块率高,留有根底,炸药单耗偏高,大块率高势必会导致二次破碎的费用偏高,还会对铲装运输等后续程序产生影响,这都直接影响着矿山的经济效益。通过BP神经网络对矿山爆破参数进行优化,改善爆破效果,提高矿山的经济效益。     

金属矿山岩层移动角选取的BP神经网络模型 及工程应用

研究岩层移动与沉陷最重要的角值参数是移动角,正确确定岩层移动角与移动范围对于矿山工程布置具有非常重要的意义。本文在分析国内外大量金属矿山崩落法与充填法开采岩层移动研究成果的基础上,采用改进的BP神经网络算法建立了金属矿山岩层移动角选取的模型,并对模型的预测精度进行了验证。结果表明,所选取的各因素之间与岩层的移动之间存在着较强的非线性规律,实际输出与期望输出基本吻合。将所建立的网络模型应用于狮子山铜矿地下开采岩层移动角的预测,取得了较好的效果。     

基于BP神经网络的地下水水位预测

基于BP网络模型 ,对地下水水位变化规律进行了定量预测。网络模型由三层构成 :输入层、隐含层、输出层。节点单元以及各层间的连接强度决定了BP网络的执行情况。实验结果表明 ,BP神经网络是一种较为有效的预测方法     

基于BP神经网络的我国海外矿业投资金融风险预警分析

首先对海外矿业投资的金融风险因素进行了识别,并结合Delphi法建立了相应的评价指标体系,然后应用BP神经网络模型对海外矿业投资的主要投资目的国进行预警分析。结果表明,在未来几年中加拿大、俄罗斯、澳大利亚的风险预警程度中等,巴西、印度与南非的风险预警程度较差,其中南非的经济发展状况较差,印度的国际收支状况、通胀率与财政收支状况较差,巴西的实际贷款利率过高。我国企业可以考虑在风险预警程度较轻的国家进行海外矿业投资。     

基于模糊BP神经网络的地下金属矿山岩层移动范围研究

地下金属矿山岩层移动的的影响因素复杂多变，而且具有很大的模糊性，用其他方法来研究岩层移动范围存在很大的困难，本文提出采用模糊BP神经网络方法进行地下矿山岩层移动范围预测。结果表明，选取的各因素之间与岩层的移动之间存在着较强的非线性规律，学习结果与期望结果基本吻合，进而从理论上证明移动角的大小与选取因素有着密切的联系，可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动范围问题。     

APPLICATION OF EXPERT SYSTEM BASED ON NEURAL NETWORK IN MINING THE GENTLE INCLINED THICK SEAM

This paper presents a new method for the correct selection of mining methods and prediction of main technological and economic indexes of the face in the gentle inclined thick seams with the application of the artificial neural network theory and the expert system. The theory analysis and calculating results indicate that the method is reliable, practical and precise. This method has strongly capabilities of self-study and non-linear dynamic data process. It is expected to be widely applied in the policy decision and prediction of mining technology in coal mine.     

BP神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

鉴于煤与瓦斯突出对煤矿的安全生产的威胁以及其影响因子的复杂性,合理的选择煤与瓦斯突出预测的影响因子,利用非线性的BP人工神经网络建立煤与瓦斯突出强度预测模型,来预测煤与瓦斯突出强度的大小。结果显示,煤与瓦斯突出强度的预测值与实测值吻合得较好,表明采用BP神经网络预测煤与瓦斯突出强度是可行的,为矿井煤与瓦斯突出的预测提供了一种预测精度较高的方法。     

原地破碎浸出和分层崩落法地表堆浸采铀的成本,利润分析

本文以七九四矿为例，通过对原地破碎浸出和分层崩落法地表堆浸两种采铀方法的地质、经济、技术参数的模拟，进行了经济分析，推算出两种方法的单位产品成本和利润对矿石品位的函数关系式，绘制了成本和利润随品位的变化曲线，从而可以方便地确定当口收率一定时，原地破碎浸出采铀的合理边界品位，及不同平均品位的矿石应选择的采矿方法，在生产经营中起到参考和指导作用。     

利用神经网络预测回采巷道的维护费用

本文提出了预测回采巷道维护费用的一种新方法，即人工神经网络预测法。该方法以大量的实际例子为学习样本，让网络学习，以建立各种回采巷道的特征与对应的巷道维护费用之间的非线性映射，再根据待预测的回来巷道的特征，预测出其维护费用。文中给出的例子的计算结果，说明了此方法是切实可行的。     

单位BP神经网络及磨机故障诊断模型的研究

简单分析了标准BP算法存在的不足 ,介绍了单位BP算法的特点及其算法实现的具体过程 ,并成功应用于磨机故障诊断。     

人工神经BP网络预测露天采场爆堆矿石质量的方法

露天矿采场的矿石质量数据预测控制的准确程度直接影响着矿石质量的利用，它是矿石质量管理的原始数据，是输出矿石质量能否稳定和均匀的前提和保证。人工神经BP网络控制预测露天矿采场爆堆的矿石质量，既可减轻目前人工爆堆取样的劳动强度，又可减少大量的化验费用。