基于高斯过程机器学习算法的矿柱稳定性分析

矿柱是地下矿山支撑顶板围岩、维持采场稳定的关键结构要素。为迅速准确地判别矿柱稳定性,选取矿柱宽度、矿柱高度、矿柱宽高比、矿岩单轴抗压强度和矿柱承受载荷作为影响指标,利用高斯过程机器学习算法建立矿柱状态与其主要影响因素之间的非线性映射关系,进而提出一种基于高斯过程二元分类(GPC)的矿柱状态识别模型。结合工程实例,以40组样本数据进行训练,以10组样本数据对该模型进行检验,并与ANN和SVM进行对比。结果表明,矿柱状态识别的高斯过程模型是科学可行的,该模型具有参数自适应化获取、分类精度高、计算复杂度低等优点,还可对矿柱状态判别结果的不确定性或可信度进行定量化评价。     

爆破动载影响矿柱稳定性的研究

针对铜坑锡矿细脉带17~#采场16~#矿柱,用模拟试验方法研究和分析了爆破动载对该矿柱稳定性的影响,并用现场验证结果修正了动载安全系数。指出爆破动载作用是影响矿柱稳定性的主要方面,从爆破动载的角度提出了设计安全、可靠矿柱的具体要求,建议在设计地下采场矿柱时,不但要考虑静载的作用,而且要考虑撂破动载的作用,相应地提出了与所研究的现场矿柱岩性相适应的具体矿柱设计经验公式,为同类矿体设计提供了科学依据。     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

爆破动载影响矿柱稳定性的研究

针对铜坑锡矿细脉带１７＾＃采场１６＾＃矿柱,用模拟试验方法研究和分析了爆破动载对该矿柱稳定性的影响,并用现场验证结果修正了动载安全系数,指出爆破动载作用是影响矿柱稳定性的主要方面,从爆破动载的角度提出了设计安全,可靠矿柱的具体要求,建议在设计地下采场矿柱时,不但要考虑静载的作用,而且要考虑爆破动载的作用,相应地提出了与所研究的现场矿柱岩性相适应的具体矿柱设计经验公式,为同类矿体设计提供了科学依据。     

基于尖点突变模型的采场顶板-矿柱稳定性分析

采场破坏失稳是一个不连续的非线性过程。为分析矿山采场的稳定性,在建立采场顶板-矿柱的简化力学模型的基础上,结合安徽某充填采矿法矿山的采场结构参数,运用尖点突变理论分析采场突变过程中的能量释放机理,构建采场破坏失稳的尖点突变模型,推导得出系统失稳的充要力学条件。结果表明:采场中矿柱的应变软化特性和刚度比是导致系统失稳的主要因素,而矿柱的突跳量仅与系统的内在特性有关。结合矿山实例,从必要条件和充分条件2个方面对采场进行稳定性分析,表明尖点突变理论合理可行。验证了采区设置盘区矿柱等安全措施的必要性。     

基于改进突变级数法的金属矿采空区稳定性评价

为了有效、科学地对金属矿采空区的稳定性进行评价,提出基于改进突变级数法的采空区稳定性分析模型。根据改进突变级数法,对影响采空区稳定的9个因素进行多层次分解,并运用主成分分析法确定各层指标的相对重要性,以获得采空区稳定性评价指标体系。为得到最后的评价结果,对数据进行归一化处理,并结合突变理论与模糊数学理论,进行综合量化运算。利用搜集的26组地下金属矿采空区数据,对该评价模型进行训练和检验。研究表明,该评价模型既有效地避免了直接使用难于确定的“权重”概念,又客观地确定了各层指标的相对重要性,其判别结果比较符合实际,为金属矿采空区稳定性评价提供了一种新方法。     

矿山地质环境安全评估的Bayes判别分析法及应用

从矿山地质环境的实际特性出发,应用Bayes判别分析方法评估矿山地质环境问题。选用13项影响矿山地质环境的区域地质条件、环境现状、矿产资源开发规划、生态恢复治理状况的具体评估指标,以大量实测资料作为学习样本,并按各总体的样本比例确定先验概率,建立了矿山地质环境评估的Bayes判别分析模型。将该模型用于预测样本的评估中,采用回代估计法对判别结果进行验证,误判率为零,判别结果和实际一致。研究结果表明,Bayes判别分析模型是一种结构稳定、判别准确率很高的评估模型,能够用于矿山地质环境的评估。     

采空区顶板-矿柱体系蠕变损伤力学模型研究

为分析采空区顶板-矿柱体系的稳定性,并预测采空区的稳定时间,采用薄板理论、流变力学和损伤力学理论,建立了采空区顶板-矿柱体系蠕变损伤力学模型.在此模型基础上推导采空区顶板挠度的微分方程,根据采空区顶板在不同阶段的边界条件采用伽辽金方法对该微分方程进行了求解,并在排山楼金矿老采空区进行了工程应用,将预测结果与现场监测结果进行了对比分析,验证了模型的可靠性.研究表明:建立的力学模型能够较准确地运用于采空区稳定时间预测;矿柱的流变变形随时间延长逐渐增大,如不采取加固措施,排山楼金矿老采空区将出现顶板-矿柱体系的坍塌.     

基于支持向量机的采空区稳定性分级

针对采空区稳定性分级的影响因素众多且关系复杂的特点,提出采用支持向量机理论对采空区稳定性进行分级。根据分级评价指标选取原则,选取岩体结构、地质构造、岩石的质量指标、地下可见水、地下水体、周边开采的影响、相邻空区的情况、工程布置、跨度、面积、高度、矿柱的尺寸及布置、埋藏深度和采空区的规格14个影响因子,建立了采空区稳定性评价指标体系,引入支持向量机理论,选择有向无环图方式构造多类分类器,得到采空区稳定性分级的支持向量机模型。将该模型用于山东黄金矿业西山矿区的25个采空区进行分级,并与未确知测度方法的分级情况     

Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。     

基于Voronoi图和时间效应的矿柱失稳预测

针对香炉山大规模地下采空区,借助Voronoi图确定分摊面积来模拟矿柱荷载分布、矿柱破坏、荷载转移以及荷载重新分布的过程,从而确定现阶段的不稳定矿柱,并在此基础上考虑时间效应。用该方法可得出,目前香炉山钨矿不稳定矿柱的失稳不会造成大规模的坍塌,考虑时间效应,则20年时间效应内二四坑口的南区有发生连续坍塌的可能。为防止矿柱发生大范围坍塌,结合香炉山钨矿的实际情况,最终确定胶结充填法为该矿山当前处理空区的最适宜方法。     

采空塌陷影响因素及稳定性分级方法研究

本文在综合考虑采空区顶板暴露面积、矿柱留设尺寸、开采深度、围岩性质、地质构造、工程扰动等影响因素的基础上,提出了基于"复合应力拱"模型的采空群稳定性计算方法,并根据计算结果,将采空群稳定性划分为五个等级.通过实际工程案例的应用验证,说明该方法与实际情况相符,可以为矿山采空风险评估提供新的方法和手段.     

基于模糊物元的采空区稳定性评价研究

为准确评价地下矿山采空区的稳定性,通过分析采空区稳定性的影响因素,确定采空区的地质、水文、环境及几何参数为采空区稳定性的主要影响因素,建立采空区稳定性评价指标体系。采用综合集成赋权法确定评价指标综合权重,结合模糊物元理论,构建采空区稳定性模糊物元评价模型,用关联度表示评价结果。某地下金属矿山采空区稳定性综合评价结果表明,该方法可用于地下采空区的稳定性分析。     

在线极限学习机在岩爆预测中的应用

为有效预测地下工程岩爆的发生及烈度,结合地下工程岩爆的特点,分析岩爆影响因素及相关判别依据,选取围岩最大切向应力σ与岩石抗压强度σc之比σ/σc、岩石抗压强度σc与岩石抗拉强度σt之比σc/σt以及弹性能量指数Wet为判别因子,引入在线极限学习机理论,建立了岩爆预测的OS-ELM判别模型。以搜集到的国内外15组工程岩爆数据进行训练建模,训练完成后将样本数据做输出预测,得到模型的预测精度达97.98%,并与SVM、BP模型进行对比分析,结果表明,OS-ELM模型精度优于SVM和BP模型。利用该模型对国内两处隧道岩爆情况进行预测,结果与实际情况基本相符。研究表明,OSELM判别模型在岩爆烈度分级上具有良好的适用性和有效性。     

基于H-K体的矿柱流变顶板破坏分析

为了研究空场法采空区稳定性,确定特定形态采空区稳定时间,以H-K体作为岩体本构模型,对矿柱流变引起的顶板沉降变形进行了计算分析,根据顶板边界破坏条件,将空区顶板沉降过程划分为3个阶段并分别求解了各阶段持续时间,并对尚旺庄石膏矿灾害事故进行了计算验证,结果表明,计算结果与实际失稳时间吻合良好。所得结论可为稳定空区提供稳定性评估及稳定时间预测依据,或指导老空区进行安全有效的顶板监测工作,最大化节约矿山在顶板监测工作中投入的人力、物力。     

微震震源定位计算新方法的探讨

微震监测技术作为目前地下矿山安全监测和预警的主要监测手段,如何能够快速准确地震源定位,对于提高地下矿山的防灾、减灾和救灾工作效率具有重要意义.介绍了一种微震震源定位计算新方法,能够避免传统方法的一些不足,更好地利用微震记录数据,更快速准确地对微震震源进行定位计算.通过实验验证了该方法的可行性.     

基于不同指标无量纲化方法的岩爆预测模型优选

为研究不同指标无量纲化方法对岩爆等级预测模型精度的影响,提高岩爆预测准确率,选取应力系数、脆性系数和弹性能量指数作为预测指标。基于104组岩爆实例大样本数据,采用统一极差处理法、差异化极差处理法、平均化处理法和归一化处理法4种指标无量钢化方法,对预测指标的原始数据进行处理,建立不同的岩爆预测距离判别模型并进行工程实例应用。研究结果表明:基于平均化处理法的岩爆预测模型的回判准确率高达97.1%;对不同矿山、隧道和水电站的6个工程实例的预测结果符合实际情况,说明其是一种准确率高、方便实用的岩爆预测模型。     

基于未确知聚类法的巷道围岩稳定性预测

针对影响巷道围岩稳定性的因素多且具有不确定性和隐蔽性的特点,选取实测RQD值、单轴抗压强度、隙壁状态3个主要影响因素作为判别指标,利用未确知测度理论,建立巷道围岩稳定性预测模型。利用25组巷道围岩资料作为模型构建样本,以样本均值为聚类中心,采用信息熵理论确定各判别指标的权重,从而计算样本的多指标综合测度;根据最小未确知测度距离原理判断样本所属类别,进而对巷道围岩稳定性进行预测,且用逐一回代的方法检验预测模型的合理性。刊用所建立的巷道围岩稳定性预测模型对大冶铁矿5组待判别样本进行应用预测,预测结果符合工程勘察实际,表明基于未确知聚类法的巷道围岩稳定性预测方法具有较好的实用性和有效性。     

可靠性分析在矿柱回采研究中的应用

通过对某铜矿水平矿柱回采中的结构稳定性问题的研究,探讨了有限元计算结合结构可靠性分析的研究方法。研究表明,这对矿山工程的可靠性分析提供了新的思路和方法。     

磷矿矿山顶板稳定性分级方法

冒顶片帮事故是地下矿山危害最为严重的事故,矿山地压管理是地下开采矿山安全管理的重要任务.顶板稳定性分析是地压管理的重要方法.提出了顶板稳定性分级的指标和分级方法.首次指出风化作用对顶板稳定性的影响,并就地下水对顶板稳定性的影响进行了分析.