基于PCA-BP神经网络的岩石爆破平均粒径预测

岩石爆破平均粒径的预测对岩石采装及二次破碎具有重要意义,然而常规的神经网络预测岩石爆破平均粒径存在较大的误差。为更加合理准确预测岩石爆破粒径分布,选取台阶高度与钻孔荷载比(H/B),间距与荷载比(S/B),荷载与孔径比(B/D),炮泥与荷载比(T/B),粉因数(Pf),弹性模量(E)和现场块度大小(XB)7个主要影响岩石爆破粒径的因素,并结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析(PCA)能消除自变量间的相关性和减少BP神经网络输入数据的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的岩石爆破粒径预测模型。以48组实测数据为例,对7个影响因素进行主成分分析,最终降为4个主成分,进而将其作为BP神经网络的输入因子,对岩石爆破粒径进行了预测。结果表明:BP神经网络与最小二乘法预测的平均误差分别为15.71%、27.32%,而PCA-BP神经网络预测平均误差仅为9.21%,实现了对岩石爆破粒径的较准确预测。综上所知,PCA-BP神经网络模型为岩石爆破平均粒径预测提供了一种科学、可靠的方法。     

柿竹园矿非均衡品位多金属多目标配矿优化研究

为解决柿竹园多金属矿地下露天协同开采后各出矿点 矿石品位非均衡难以满足选厂选矿要求的难题,采用矿石品 位、采矿回采率、生产能力、采掘运输成本等优化指标,构建 基于采选流程下的柿竹园地下露天协同开采的多金属多目 标精细化配矿模型,借助 MATLAB软件采用自适应性遗传 算法求解该模型,编制相应的日出矿计划,优化配矿以提高 选厂回收率。以柿竹园2019年8月生产作业计划为背景进 行研究,结果表明:多金属多目标精细化配矿模型可以用于 地下露天协同采矿的短期生产作业计划编制,采用理想点法 求解的结果能很好地平衡矿石品位、生产能力、采掘运输成 本和回采率之间的关系,钨、钼、铋的选矿回收率分别提高了 8,12,15个百分点。     

基于EMD_SVD的矿山微震与爆破信号特征提取及分类方法

针对矿山微震与爆破信号难以识别的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的矿山信号特征提取及分类方法。首先对微震与爆破信号进行EMD分解,再借助相关系数和方差贡献率筛选得到主要本征模态分量为IMF1~IMF6,进而利用SVD计算主要本征模态分量构成矩阵的奇异值σ_i(i=1,2,...,6),最后应用支持向量机(SVM)对用沙坝矿微震与爆破信号进行分类。结果表明:微震与爆破信号的奇异值σ_1,σ_2和σ_3差异较大,且σ_1(28)7.5作为识别分界值时准确率达到了88.25%;SVM法识别效果优于BP神经网络法、Bayes法和单一奇异值分界值法,且SVM法准确率达到了93.0%。由此,该方法可为矿山微震与爆破信号特征提取和分类提供一种新方法。     

FSWT-SVD模型在岩体微震信号特征提取中的应用EI北大核心CSCD

针对岩体破裂信号与爆破振动信号难以识别的问题,采用傅里叶变换(FT)得到其频谱分布,并确定划分为6个频带提取信号特征。借助频率切片小波变换(FSWT)将信号按上述频带切片并重构,再利用奇异值分解(SVD)得到上述频带重构信号所组成矩阵的奇异值σi(i=1,2,…,6),实现岩体微震信号的特征提取。进而对用沙坝矿120个岩体破裂和120个爆破振动信号展开FSWT-SVD分析,最后利用BP神经网络对奇异值矩阵进行分类训练和预测。结果表明:(1)岩体破裂信号与爆破振动信号的奇异值σ1相差最大,σ2、σ4、σ5和σ6相差较大,而σ3差异不明显,且当σ1=8作为单一奇异值法识别分界值时效果最优,准确率达到了86.67%;(2)BP神经网络法分类识别结果较LR法、Bayes法和Fisher法优,SVD提取特征识别效果较能量比和相关系数优,FSWT重构矩阵提取的特征信息优于DWT重构矩阵提取的特征信息,且基于FSWT-SVD的BP法分类识别准确率达到了91%。综上知,基于FSWT-SVD的BP神经网络模型为岩体破裂与爆破信号特征提取和模式识别提供了一种新方法。     

胶结充填体下顶底柱进路开采参数优选

为了实现顶底柱安全回采, 提高矿石利用率, 利用三维有限元方法对不同参数下的胶结充填体下顶底柱进路开采进行了优选。分析了巷道开挖高度1.8 m、顶板充填体厚度为2.0 m和2.5 m两种情况下, 巷道宽度从1.8 m到3.0 m各个结构参数的力学特点, 利用最大主应力准则和塑性区贯通准则分别判断了巷道的合理宽度。结果显示, 应用最大主应力准则时, 顶板充填体厚度为2.0 m和2.5 m对应的合理的巷道宽度分别为2.2 m和2.2 m, 应用塑性区贯通准则时, 合理的巷道宽度分别为2.2 m和2.4 m。另外, 对有限元的结果进行拟合得到了最大沉降与巷道宽度的二次函数关系, 以及合理宽度、充填体抗拉强度和安全系数之间的关系, 可直接指导实际设计与施工。     

基于Log-Cosh函数及剔除远距离传感器P波到时的矿山微震震源定位方法

震源定位是微震监测的核心基础.目前使用较多的射线走时追踪定位方法主要基于L1和L2范数建立震源定位目标函数.然而,L1范数定位精度较低,L2范数易受P波初至大拾取误差影响.此外,传统定位方法易受初始点影响而得到局部最优,远距离P波初至数据质量较差.为此,本文提出了一种基于Log-Cosh函数及剔除远距离传感器到时的微震...     

基于VFOM的矿山微震震源定位及近震震级标定

矿山微震事件震源位置和近震震级是矿震最基本的参数,其准确计算对矿震事件分析与信息挖掘具有重要作用。介绍了一种有别于传统定位思路的定位方法—虚拟场优化法(virtual field optimization method,VFOM),并给出了以台站计算震级偏差最小为目标的近震震级公式回归方法。将VFOM和近震震级参数回归方法用于开阳磷矿用沙坝矿区401个微震事件的震源定位和近震震级公式的重新标定。结果表明,定位结果可靠,重新标定震级公式得到的震级台站偏差相比于现有公式有明显的减小。此外,采用标定震级公式计算的震级分布观察到了明显的双峰分布现象,表明用沙坝矿的微震数据可能由两种成因的事件构成。实例表明,不同地区的近震震级计算公式必须根据实测数据重新标定,否则将可能丢失一些重要的震级分布特征。     

极破碎中厚矿体开采方法及稳定性分析

根据极破碎中厚矿体开采中下向进路承载层受力特点, 将其简化为受均布载荷及自重应力的简支“梁”模型, 求出承载层最大拉应力σ_tmax的表达式, 并以最大拉应力强度理论作为承载层的破坏判据, 由此得出下向进路不同承载层厚度与安全系数的关系曲线。当进度高度为3.4 m, 进路宽度为3.0 m时, 安全系数法分析表明人工假顶厚度1.4 m为最优。利用二维有限元分析矿山原有的1.0 m厚人工假顶与安全系数法得出的1.4 m厚人工假顶进路的稳定性, 结果表明下向进路回采时, 影响进路稳定性的主要因素是充填体的力学特性, 顶板沉降位移统计表明, 采用1.4 m厚人工假顶的进路顶板稳定, 与安全系数法分析结果一致。     

基于PCA-BP神经网络模型的充填体强度预测

充填体强度预测对矿山充填设计具有重要意义。选取胶砂比、水泥、石灰、石膏及矿渣含量作为充填体强度影响因素,借助主成分分析（PCA）消除自变量间相关性,降低数据维数,再结合BP神经网络具有较好预测性的特点,建立了PCA-BP模型以预测充填体强度。对18组充填体试验数据进行主成分分析,5个影响因子降维为3个主成分,将其作为BP神经网络的输入因子,进而探讨了隐含层神经元个数对充填体强度训练和预测精度的影响,并比较了PCA-BP神经网络、标准BP神经网络和二次线性回归效果。结果表明：PCA-BP模型最佳预测结构为3-7-1;PCA-BP神经网络结果优于BP神经网络和二次线性回归;PCA-BP神经网络训练和预测的最大相对误差仅为3.65%,实现了充填体强度的准确预测。PCA-BP模型为充填体强度预测提供了一种高精度的分析方法。     

联合改进作用距离和Dijkstra算法的复杂结构声发射定位方法及应用

声发射定位对含空区等复杂结构的连续动态安全监测具有重要意义。针对直线路径定位方法不适用于复杂结构,而常规Dijkstra搜索算法常出现局部最优路径等问题,提出了一种联合改进作用距离和Dijkstra算法的声发射定位方法,实现复杂结构下声发射的高精度定位。理论测试显示：基于改进作用距离的Dijkstra算法得到的P波传播路径长度小于等于常规作用距离的Dijkstra算法,即P波走时更为准确。理论测试和断铅试验定位测试表明：本文提出的定位方法在复杂结构声发射定位时的整体误差在0.50 cm范围之内,断铅事件平均定位误差由常规作用距离Dijkstra算法的0.95 cm下降至本文的0.54 cm。改进的声发射定位方法在复杂结构声发射定位方面具有很好的应用前景。