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题名改进的人工神经网络优选磨料射流破岩参数
被引量：2
- 1
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作者
周卫东
童胜宝
李罗鹏
王磊
朱建建
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机构
中国石油大学(华东)石油工程系
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出处
《石油机械》
北大核心
2011年第2期48-51,共4页
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文摘
磨料射流破岩及切割时涉及到许多参数,合理的参数能够明显增强磨料射流的破岩及切割效果。将人工神经网络应用于磨料射流的参数优选领域,优选出合理的破岩参数以收到最好的效果。为了方便地优选出磨料破岩的参数,在Visual Basic平台上编制了用于此类优选的软件,并利用试验数据来训练网络以优选破岩参数,同时将标准网络预测值、改进网络预测值和试验值进行对比。结果表明,用改进的人工神经网络优选破岩参数所得结果是可信的,和试验所得结果一致,其预测值和试验值也非常接近。
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关键词
磨料射流
人工神经网络
破岩参数
参数优选
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于人工神经网络的岩石截割参数预测
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作者
王想
杨林
阳廷军
陈显然
郭向勇
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机构
煤炭科学研究总院重庆研究院
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出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2011年第6期9-11,共3页
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文摘
鉴于前人推导的镐形截齿破岩截割阻力和截割比能耗的理论公式计算值与实际值相差较大以及最优截槽宽没有定量表示,文中选取岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、静态弹性模量等为影响因子,建立了BP预测网络模型,并利用此模型对我国常见的4种岩石镐形齿截割参数进行了预测。检验及预测的结果表明建立的预测网络运行稳定,预测结果良好,对截割力的预测优于理论计算结果,对截槽宽和截割厚度最优比值、截割比能耗的预测结果良好,相对现有理论的计算和经验公式计算精度有了很大提高,能更好的满足工程要求。
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关键词
镐形齿
破岩参数
人工神经网络
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Keywords
conical picks
cutting characteristics of rocks
artificial neural network
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分类号
TD42
[矿业工程—矿山机电]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名长宁页岩气井水平段钻井参数强化对比评价
被引量：12
- 3
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作者
伍葳
吴坷
文春宇
汪晓星
黄嘉琦
何丹
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机构
中国石油西南油气田分公司工程技术研究院
中国石油西南油气田分公司勘探事业部
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出处
《非常规油气》
2019年第5期80-84,共5页
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基金
国家科技重大专项“大型油气田及煤层气开发”子项目“长宁—威远页岩气开发示范工程”(2016ZX05062)
中国石油西南油气田分公司科研计划项目“长宁地区大于2500米长水平段页岩气井钻完井技术研究”(20170302-04)联合资助
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文摘
A井、B井为部署在长宁气田宁209井区的两口钻井参数强化先导试验井。在水平段前500m井段内A井的机械钻速高于B井,经统计及计算分析可知:A井的钻井液密度更低,较小的井底压差有利于消除钻头处的压持效应及所伴随的岩石强度与塑性增大;A井的钻压、转速更高,两井所对应机械比能分别为0.36~2.82MPa、0.57~3.88MPa;A井的排量、泵压更大,两井的钻头压耗分别为3.02~3.14MPa、2.52~2.92MPa,钻头水功率分别为101.73~107.92kW、73.54~91.75kW。结论认为:在较强的机械破岩参数、水力参数及更低的钻井液密度情况下,A井获得了更高的井底机械能量与水力能量以及更理想的破岩环境,故其水平段的机械钻速高于B井,符合钻井参数强化实现提速的预期。
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关键词
长宁气田
页岩气井
水平段
参数强化
钻井提速
机械破岩参数
水力参数
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Keywords
Changning gas filed
Shale gas
Horizontal section
Drilling parameter optimization
ROP enhancement
Mechanical rock-breaking parameter
Hydraulic parameter
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分类号
TE121.1
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名斜切进刀工况下大直径滚筒破岩参数优化研究
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作者
江宁
马子尧
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机构
天地上海采掘装备科技有限公司
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出处
《煤矿机械》
2024年第8期38-40,共3页
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基金
中煤科工集团上海有限公司科研开发项目(02090128823Y)。
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文摘
为确定大直径滚筒斜切进刀时的最佳截割角度,使得滚筒破岩参数处于最佳值,采用EDEM进行滚筒煤岩截割模拟试验。以滚筒转速、牵引速度和进刀角度为试验影响因素,滚筒受载均值和截割比能耗为响应指标,采用二次响应面试验设计,建立响应指标与各影响因素之间的回归数学模型,并分析滚筒整体受载规律,利用响应面优化设计,得出滚筒最佳斜切进刀参数,为类似工程提供一定的理论指导。
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关键词
大直径滚筒破岩
回归数学模型
斜切进刀
破岩参数优化
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Keywords
large diameter drum rock breaking
regression mathematical model
oblique cutting feed
rock breaking parameters optimization
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分类号
TD421.61
[矿业工程—矿山机电]
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题名TBM破岩关键参数跨工程转换关系
- 5
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作者
李海波
李旭
王双敬
陈祖煜
荆留杰
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机构
北京交通大学城市地下工程教育部重点实验室
中国水利水电科学研究院岩土工程研究所
中铁工程装备集团有限公司
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出处
《地球科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1722-1735,共14页
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基金
国家重点研发计划资助项目(No.2022YFE0200400)。
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文摘
TBM信息化施工中采集了海量数据,通过数据挖掘建立机器学习模型,是实现TBM智能化的前提.然而在TBM新建工程初期,由于数据量稀少导致机器学习模型预测效果不佳;同时由于TBM设备结构和刀盘直径存在差异,基于历史工程训练得到的机器学习模型也并不适用于新建工程.为了解决这一瓶颈问题,基于单刀受力分析、经验方法和扭剪实验模型等多种换算关系推导得到了仅与刀具数量和刀盘直径有关的物理不变量,利用由不变量组成的转换方案,可以对新建工程数据进行转换;之后针对围岩分类和机器学习模型上的应用效果,比选出最佳的破岩关键参数转换方案;进而采用遗传算法,以比选得到的转换方案不变量作为初值,迭代搜索出适合当前工程的最优转换方案不变量.研究结果表明,引绰工程(新建工程)数据经过不变量的转换后输入到引松工程(历史工程)机器学习模型,其刀盘扭矩T和刀盘推力F预测结果的拟合优度R2分别达到了0.84和0.70.本研究采用该转换方案不变量,可将不同工程的TBM施工数据归一化,将其统一到同一个框架下进行分析,实现了基于历史工程数据训练得到的机器学习模型指导新建工程施工.研究结果可为TBM机器学习模型跨工程应用提供参考.
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关键词
TBM
机器学习
破岩关键参数
不变量
遗传算法
岩土工程
工程地质
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Keywords
TBM
machine learning
key parameters of rock breaking
invariant
genetic algorithm
geotechnical engineering
engineering geology
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分类号
P64
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名软破岩充条件下顶底柱回采方案研究与应用
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作者
张浩强
刘大可
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机构
中色国矿帕鲁特有限责任公司
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出处
《采矿技术》
2024年第4期100-107,共8页
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基金
中国有色集团科学基金资助项目(2023KJZX003).
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文摘
随着采矿作业不断向深部发展,帕鲁特金矿采用的分段空场嗣后充填法产生的遗留顶底柱矿量持续增加,为提高矿产资源回收率,开展了顶底柱回采方案研究。基于现场调研,采用岩体质量评价及充填系统运行状态分析等定性半定量方法,描述表征了以软破岩充为主要特征的顶底柱开采条件;参考相似工程经验,总结了顶底柱回采技术思路,并采用弹塑性力学模型、经验图表法等理论分析方法,计算确定了回采方案为进路采场预留矿柱顶板两步骤间隔回采+中深孔采场两帮预留支撑矿柱强制放顶崩落法;通过采场稳定性分析,得出了采场结构参数。现场工业试验结果表明,提出的回采方案能够实现复杂开采条件下顶底柱的安全回采,获得了可观的经济效益。
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关键词
水平矿柱
软破岩充结构参数设计
回采工艺
中深孔采矿
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分类号
TD853
[矿业工程—金属矿开采]
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