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金属矿开采岩层移动角预测知识库模型及其工程应用
被引量：
17
1
作者
刘钦
刘志祥
+1 位作者
李地元
李威
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2446-2452,共7页
在分析国内外大量充填矿山岩层移动研究成果的基础上,用神经网络建立金属矿充填开采岩层移动角与矿体上下盘围岩性质、地质构造、地下水、开采深度、矿体走向长度、开采厚度及矿体倾角9个影响因素的知识库模型。采用梯度下降法与混沌优...
在分析国内外大量充填矿山岩层移动研究成果的基础上,用神经网络建立金属矿充填开采岩层移动角与矿体上下盘围岩性质、地质构造、地下水、开采深度、矿体走向长度、开采厚度及矿体倾角9个影响因素的知识库模型。采用梯度下降法与混沌优化方法相结合,使神经网络知识库模型实现大量样本快速训练的同时,避免陷入局部极小,同时提高了模型计算精度。利用神经网络知识库模型的容错和非线性映射功能,对岩层移动角各影响因素的敏感性进行分析。将知识库模型应用于三山岛金矿新立矿区海下开采岩层移动角预测,分析新立矿区海岸竖井受采动影响的安全范围,并提出保护竖井的安全措施。研究结果表明:矿体上下盘围岩普氏系数是影响岩层移动角的决定因素,地下水和上下盘围岩地质构造是岩层移动角的主要影响因素。
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关键词
岩层移动角
神经网络
知识库模型
下载PDF
职称材料
充填体强度设计知识库模型
被引量：
8
2
作者
刘志祥
周士霖
《湖南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第2期7-12,共6页
综合分析了国内外充填矿山的工程实践资料,并用分形维数来表征充填材料的级配特性,将矿体埋藏深度、矿体长度、矿体厚度、充填体暴露高度、充填体暴露面积及充填材料分形维数6个因素作为输入,充填体设计强度作为输出,建立了充填体强度...
综合分析了国内外充填矿山的工程实践资料,并用分形维数来表征充填材料的级配特性,将矿体埋藏深度、矿体长度、矿体厚度、充填体暴露高度、充填体暴露面积及充填材料分形维数6个因素作为输入,充填体设计强度作为输出,建立了充填体强度设计的神经网络知识库模型.为了避免神经网络易陷入局部极小以及收敛速度慢等缺陷,采用遗传算法对神经网络进行优化,提高了神经网络学习效率.通过对知识库模型进行检验,发现其具有很高的计算精度.研究表明,随着开采深度的增大,充填体设计强度必须随之增大;充填体侧向暴露面积越大,所要求的充填体强度越高.将该模型应用于三山岛金矿,设计了合理的充填体强度.
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关键词
充填体强度
知识库模型
遗传算法
神经网络
原文传递
题名
金属矿开采岩层移动角预测知识库模型及其工程应用
被引量：
17
1
作者
刘钦
刘志祥
李地元
李威
机构
北京科技大学土木与环境工程学院
山东黄金集团三山岛金矿
中南大学资源与安全工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期2446-2452,共7页
基金
国家自然科学基金与上海宝钢集团公司联合资助项目(51074177)
国家重点基础研究计划("973"计划)项目(2010CB732004)
教育部博士点基金资助项目(200805331147)
文摘
在分析国内外大量充填矿山岩层移动研究成果的基础上,用神经网络建立金属矿充填开采岩层移动角与矿体上下盘围岩性质、地质构造、地下水、开采深度、矿体走向长度、开采厚度及矿体倾角9个影响因素的知识库模型。采用梯度下降法与混沌优化方法相结合,使神经网络知识库模型实现大量样本快速训练的同时,避免陷入局部极小,同时提高了模型计算精度。利用神经网络知识库模型的容错和非线性映射功能,对岩层移动角各影响因素的敏感性进行分析。将知识库模型应用于三山岛金矿新立矿区海下开采岩层移动角预测,分析新立矿区海岸竖井受采动影响的安全范围,并提出保护竖井的安全措施。研究结果表明:矿体上下盘围岩普氏系数是影响岩层移动角的决定因素,地下水和上下盘围岩地质构造是岩层移动角的主要影响因素。
关键词
岩层移动角
神经网络
知识库模型
Keywords
moving
angle
of
terrane
neural
network
knowledge
bank
model
分类号
TD8 [矿业工程—矿山开采]
下载PDF
职称材料
题名
充填体强度设计知识库模型
被引量：
8
2
作者
刘志祥
周士霖
机构
中南大学资源与安全工程学院
出处
《湖南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第2期7-12,共6页
基金
国家自然科学基金和上海宝钢集团公司联合资助(51074177)
国家重点基础研究发展计划(2010CB732004)
文摘
综合分析了国内外充填矿山的工程实践资料,并用分形维数来表征充填材料的级配特性,将矿体埋藏深度、矿体长度、矿体厚度、充填体暴露高度、充填体暴露面积及充填材料分形维数6个因素作为输入,充填体设计强度作为输出,建立了充填体强度设计的神经网络知识库模型.为了避免神经网络易陷入局部极小以及收敛速度慢等缺陷,采用遗传算法对神经网络进行优化,提高了神经网络学习效率.通过对知识库模型进行检验,发现其具有很高的计算精度.研究表明,随着开采深度的增大,充填体设计强度必须随之增大;充填体侧向暴露面积越大,所要求的充填体强度越高.将该模型应用于三山岛金矿,设计了合理的充填体强度.
关键词
充填体强度
知识库模型
遗传算法
神经网络
Keywords
backfill
strength
knowledge
bank
model
genetic
algorithm
neural
network
分类号
TD853.34 [矿业工程—金属矿开采]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金属矿开采岩层移动角预测知识库模型及其工程应用
刘钦
刘志祥
李地元
李威
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
17
下载PDF
职称材料
2
充填体强度设计知识库模型
刘志祥
周士霖
《湖南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012
8
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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