矿山预裂爆破效果预测的BP神经网络法

论文摘要

为简化矿山预裂爆破效果预测环节、提高预测精准度,针对传统预裂爆破效果评价注重预裂坡面成型的不足,考虑到露天矿山边坡时常受到爆破破岩振动等动态荷载影响的特点,结合BP神经网络,提出了既考虑坡面成型标准又顾及爆破振动对边坡影响的矿山预裂效果预测方法。将单孔装药量、平均孔深、孔距、振动速度峰值(水平、垂直)、振动主频(水平、垂直)、爆心距等参数作为神经网络输入参数,将预裂坡面的平均振动速度、半孔率、不平整度、裂隙系数等参数作为神经网络输出参数。基于24次临近边坡的爆破技术数据建立了矿山预裂爆破效果的BP神经网络预测模型。3次现场爆破预测试验表明:通过神经网络内部的自组织结构,将岩石性质、工程地质条件等与控制预裂爆破效果有关的因素进行简化,可将平均振动速度的预测相对误差控制在7%左右,将半孔率、不平整度、裂隙系数的预测相对误差控制在3%左右,对于提高爆破预裂效果的预测精度有一定的参考价值。

论文目录

• 1 神经网络的训练与数据分析
•   1.1 预裂爆破效果预测的神经网络结构
•   1.2 神经网络训练
•   1.3 试验分析
• 2 工程应用
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 齐留洋,王德胜,刘占全,崔凤,徐晓东,郭建新

关键词: 露天开采,预裂爆破,效果预测,神经网络,预测精度

来源: 金属矿山 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 矿业工程,工业通用技术及设备

单位: 北京科技大学土木与资源工程学院,包钢钢联巴润矿业分公司

分类号: TD235

DOI: 10.19614/j.cnki.jsks.201907011

页码: 65-69

总页数: 5

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