露天采矿爆破振动对民房破坏的旋转森林预测模型

针对爆破振动对民房破坏问题,应用因子分析及旋转森林理论,选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量、场地条件为影响因素.建立基于因子分析的露天采矿爆破振动对民房破坏的旋转森林预测模型.利用现场实测32组爆破数据作为学习样本进行训练.采用回代估计方法进行检验,误判率为1/32.用另外12组爆破试验数据作为测试样本进行预测.结果表明,就爆破振动对民房破坏而言,灰缝强度、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱及施工质量与其相关程度较高.用模型所得预测结果的误判率为1/6.     

基于优化IGA-ELM模型的爆破振动特征参量预测研究

为有效预测露天矿爆破振动特征参量,建立基于组合赋权的免疫遗传算法(IGA)优化极限学习机(ELM)预测模型。建立该模型之前,根据爆破振动影响因素确定输入层参数,根据爆破安全规程判据确定输出层参数;然后,应用调和平均数概念整合模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,量化输入层参数权重;其次,针对现有ELM输入层权值、隐含层偏差的选择问题,引入IGA对其进行优化选择,并通过逐步增减法探究ELM隐含层最优节点数。该模型曾被应用于某露天矿。研究结果表明:用所构建优化IGA-ELM模型能够更准确地预测露天矿爆破振动特征参量,且所得均方误差、决定系数、仿真误差明显优于其他模型。     

基于SA-ELM的爆破震动速度预测

针对爆破震动速度与其影响因素之间的复杂非线性,结合模拟退火算法(SA)的全局寻优性,提出了一种新的SA-ELM算法.以矿山周边建筑物爆破震动实测数据作为训练样本,选取总药量、最大段药量、测点与爆破点距离、地面震动特性、建筑物震动特性等8个影响因素作为输入变量,建立了爆破震动速度预测的SA-ELM模型.模型训练值和预测值与实测值的均方误差(MSE)分别为0.20和3.26,平均相对误差控制在5％以内,显示出该模型具有良好的训练精度和泛化能力.对比传统ELM模型,SA-ELM模型不但提高了精度和泛化能力,而且降低了隐层节点数变化对训练结果的影响,提高了模型的稳定性.     

基于PSO-ELM-Boosting模型的底板破坏深度预测

为准确预测煤层底板采动破坏深度,在分析底板破坏深度主要影响因素的基础上确定评判指标;以经粒子群优化算法(PSO)优化输入权值和隐层阈值的极限学习机(ELM)为基预测器,以Boosting算法为集成学习框架,构建基于PSO-ELM-Boosting的底板破坏深度强预测模型;比较不同ELM隐层节点与基预测器个数组合对模型预测精度的影响,2次筛选确定二者的最优组合,并控制样本权值避免发生“权值扩充”现象;选取64组底板破坏深度实测数据为试验样本,对比分析PSO-ELM-Boosting模型与其他集成学习模型的预测准确率。结果表明:PSO-ELM-Boosting模型具有更好的平均绝对误差百分比(4.54%)、均方误差(0.4292m²)和拟合优度(0.9565),验证了PSO-ELM-Boosting模型的有效性。     

厦门云顶隧道爆破监测与分析

通过对厦门市云顶隧道爆破振动的监测与分析,确定了爆破振动引起的地表质点振动速度峰值与比例药量之间的经验公式.得出了地表质点振动主振频率主要集中在低频段;当存在一定厚度的表土层时,主振频率随距离的增加而减小的趋势并不明显;总体上存在主振频率随距离的增加而往下降的态势;不同距离的振动速度主频呈现出不同的分布趋势,同时,不同距离的振动速度主频表现出分布范围的集中程度不同.笔者提出了沿垂直方向、水平径向和水平切向振动时不同距离地震波衰减规律的经验公式.     

地下浅孔爆破对地表结构振动特征的影响分析

为研究地下浅孔爆破对地表既有结构关键振动特征的影响,采用CBSD-VM-M01型网络测振仪对爆破周边地表环境进行振动监测,分析了地下浅孔爆破对地表既有结构水平径向(x向)、水平切向(y向)、铅直方向(z向)等3个方向的振动特征,基于萨道夫斯基经验公式,使用最小二乘法对监测数据进行回归拟合。结果表明:3个方向的振动速度衰减在爆心距较近区域随爆心距的增大而表现明显,较远区域则体现出衰减缓慢的特点,其中铅直方向振动速度衰减最为明显。主振频率主要集中在10~75 Hz之间;采用最小二乘法对3个方向上的振动速度经验公式进行拟合,较好的描述了3个方向振速的衰减规律,可为类似工程提供参考。     

基于回归分析的隧道爆破振动传播规律研究

为控制隧道爆破振动效应产生的危害,采用回归分析法对爆破振动的传播规律进行研究.首先采用一元线性回归与二元线性回归对爆破振动实测数据进行分析,确定不同影响因素下萨氏公式的相关参数,进而研究隧道爆破振动的传播规律,然后计算不同爆心距对应的爆破最大段药量,最后通过爆破振速峰值分析来判断隧道爆破的安全程度.研究结果表明,该隧道爆破振动危害在控制范围之内,不会对地表建筑物造成影响.     

水下爆破振动及冲击波传播规律数值模拟分析

为了分析研究介质水深度的变化对水下爆破振动波和爆炸冲击波传播衰减规律的影响,采用LS-DYNA软件对不同水深条件下的水下爆破炸礁过程进行了数值模拟分析,通过在数值分析模型中的不同节点位置设置的监测点,得出了在不同水深条件下的爆破振动及冲击波检测数据,结合非线性回归分析方法,得出了可以表征水下爆破振动速度及冲击波强度传播衰减规律的数学模型.经现场测试数据验证,爆破振动速度预测模型的精度为91.75％,冲击波强度的预测精度为87.94％,为水下爆破有害效应的控制提供了依据.     

基于小波包分析的爆破振动危害评价初探

结合振动主频的质点振速判据是对单一质点振速判据的补充和完善.但该判据的振动主频是通过FFT变换的频谱分析的方法获得的,不能体现爆破振动波形的多主振频带特征,而且由于方法本身的局限性使得主振频率发生的时间段不能确定.小波包分析法则克服了FFT频谱分析的局限,有效地分解和重构原始信号中的细节信号,并将其作为评价不同频率细节信号的爆破振动危害效果的基础.本文针对爆破振动的小波包分析法进行了研究,对各小波包细节信号加载条件下的不同危害效果进行了讨论,得到了相应的质点振速判据,并将该方法所得到的判据与FFT变换的频谱分析方法所得到的判据进行了对比.结果表明,基于小波包分析法的质点振速判据更加符合爆破振动危害的真实情况.     

露天铁矿分区爆破振动监测与安全分析

对放马峪铁矿三个采矿场分区爆破的振动速度进行了监测,在剔除异常值后得到了106组三向振动的峰值速度,然后对三向振动速度分别进行回归分析。分析结果表明:放马峪铁矿采取的爆破分区方案是安全可行的,符合《爆破安全规程》(GB6722-2003)的规定;爆破振动的三相回归公式中K值较小、α值较大,说明了毫秒延时爆破能够加快地震波的能量耗散,从而起到干扰降振的作用;同一次爆破中,爆破振动速度的垂直向分量不一定总是最大,在评价爆破振动产生的破坏时,不应单一选取爆破振动速度的垂直分量作为评判标准,而应选择建构筑物所处位置振动速度分量中的最大值。     

企业安全评价分析的主成分方法

依据某机车车辆厂的特点,建立了安全性评价指标体系,并应用主成分分析法对数据进行分析处理,求出指标综合表达式和排序结果,从而得到指标的客观权重,并指出了主成分法应用于安全评价中的特点。     

基于LLE-ELM的矿井瓦斯涌出量预测方法研究

基于局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)神经网络建立矿井瓦斯涌出量预测模型,该预测模型运用LLE算法对矿井瓦斯涌出量影响因素样本进行数据挖掘,得到降维后的有效因子,再将这些有效因子作为ELM神经网络的输入层进行训练和预测。利用某矿井的实测数据进行实例分析,结果表明该预测模型预测速度快,精度高,能够用于矿井瓦斯涌出量预测。     

煤矿超深孔大药量爆破震动安全性研究

为控制煤矿井下超深孔大药量爆破震动对巷道及支护结构造成危害,通过现场爆破震动监测分析,获得了煤矿井下综采遇硬岩超深孔大药量松动爆破地震波的衰减规律.采用HHT方法对震动信号进行分解,研究信号的频谱特性和能量分布.结果表明,超深孔松动爆破震动的持续时间为150 ms左右,震动速度三方向分量中测点与爆源连线的径向分量最大,能量主要集中在100 Hz以内的低频区,随频率分布可分成若干个“子频带”,峰值出现在频率17.75 Hz,存在爆破震动对支护结构和工作面造成危害的可能.根据衰减规律,反算出该场地超深孔爆破的单段最大药量;分析了爆破时出现巷帮岩石崩落和飞石的原因,提出施工时应控制单段最大药量和加强爆破炮孔周围防护,保证了施工安全.     

基于KPCA-MPSO-ELM的矿井突水水源判别模型

为准确判别矿井突水水源并有效预防突水事故,提出一种基于核主成分分析-改进粒子群算法-极限学习机(KPCA-MPSO-ELM)的矿井突水水源判别模型。利用核主成分分析(KPCA)法对原始数据进行属性约减,通过改进粒子群算法(MPSO)优化极限学习机(ELM)的初始权值和阈值,建立KPCA-MPSO-ELM模型;在综合考虑矿井各含水层的水化学特征的基础上,选取Ca²⁺、Mg²⁺、K⁺+Na⁺、HCO₃^-、SO₄^2-、Cl^-等的浓度和总硬度作为矿井突水水源的主要判别依据;以新庄孜矿的 45组实测数据作为样本进行实例分析,其中33组数据作为训练数据训练模型,另外12组数据作为预测样本,用该模型进行预测,并将其判别结果与MPSO-ELM、KPCA-PSO-ELM模型的判别结果进行对比。结果表明:KPCA方法能减少指标数据间的信息重叠;通过MPSO优化ELM参数,可提高算法的整体搜索性能和收敛速度;KPCA-MPSO-ELM模型的预测精度高于MPSO-ELM、KPCA-PSO-ELM 等2个模型。     

基于SNA的露天矿爆破安全风险评估

为减少露天矿爆破安全事故带来的人员伤亡和事故损失,采用社会网络分析法(SNA),构建露天矿爆破安全风险因素关系网络模型(A型模网)和安全风险因素与安全事故之间的关系网络模型(B型模网),研究风险因素之间以及爆破事故与风险因素的关联关系,提出基于SNA的露天矿爆破安全风险评估模型。确定爆破技术指导和检查不到位、安全意识薄弱、违规操作等因素是影响露天矿爆破安全的核心风险因素,重点管控的关键关系为天气恶劣→违规操作等;风险管控后模网的整体网络密度和中间中心势分别下降75%和100%。研究表明:通过靶向干预核心风险因素并切断关键关系,可有效管控风险。     

爆破冲击荷载下隧道振动特性与安全性评价研究

隧道工程爆破施工引起衬砌结构以及地表建筑物破坏时有发生,研究隧道工程爆破振动效应以及安全性评价方法,对确保隧道工程施工安全十分重要.基于三维动力有限元分析方法,以某城市双连拱隧道工程爆破施工为例,探讨爆炸冲击荷载作用下隧道围岩介质动力响应特征.研究表明,爆破冲击对周围介质的影响具有时间滞后和累积损伤效应,只考虑爆破瞬时最大振动波速对围岩介质以及地表建筑物的影响不能真实反映爆破影响的实质.同时结合具体工程对地表建筑物爆破安全评价方法进行分析研究,建议将现代数值分析方法应用于复杂条件下隧道爆破安全性评价工作.     

基于爆破损伤的强制放顶爆破参数设计与应用

通过总结综采工作面坚硬顶板深孔爆破强制放顶成功案例,得出以爆破裂隙区半径为强制放顶爆破参数设计的不合理性,提出以爆破损伤范围为依据进行爆破参数计算。研究以国投新集二矿210108工作面为依托,通过爆破振动监测,回归得到综采面深孔爆破振动速度传播衰减规律,由此导出炮孔周围岩体内的质点振动峰值速度衰减规律。计算结果表明,炮孔直径75mm、装药直径63mm的深孔爆破可以在周围岩体中形成半径为7.631m重度损伤区,解释了炮孔间距大于10m仍能有着良好爆破效果的原因;设计最大孔底间距15.2m的爆破参数,并成功进行了现场应用,验证了计算方法的可靠性,为类似工程爆破参数设计提供了一个新方法。     

基于预处理的IFOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度较小的因素,应用主成分分析法(PCA)进一步约简因素;构建煤与瓦斯突出危险性预测模型,基于果蝇优化算法(FOA),引入自适应步长更新策略及群体适应度方差策略设计IFOA;利用IFOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,对预处理样本数据进行训练、预测并对比其他模型预测效果。结果表明:基于预处理的IFOA-ELM模型预测结果与实际结果完全拟合,预测效果显著优于未预处理的模型;基于预处理的IFOA-ELM模型的分类准确率和召回率均为100%,显著高于其他对比模型。