基于PCA和BP神经网络的采空区稳定性评价模型研究

针对采空区稳定性评价因素的复杂性和相关性特点,提出主成分分析(PCA)与BP神经网络相结合的采空区稳定性综合评价方法。经综合分析确定以工程地质因素、采空区赋存结构参数、采动因素3个一级影响因素为基础的评价指标体系,以此为基础构建了采空区稳定性评价的BP神经网络评价模型。以某大型铅锌矿山地下采空区为例,应用CMS探测系统获取采空区相关数据生成采空区3D实体模型,并根据BP神经网络训练出的计算模型对采空区稳定性的等级进行评价。研究结果表明:PCA和BP神经网络相结合的方法使输入变量由13个减少为5个,避免了由于变量相关性带来的影响,简化了评价过程,结果更加合理。现场探测结果与BP神经网络计算结果相互支持。     

深部采场无底柱深孔后退式开采围岩力学响应特征

 运用Surpac 和FLAC^3D组合建模技术建立深部矿区三维数值分析模型,基于多元线性回归分析方法模拟反演出深部区域现存地应力场,采用模型重构方法获取了采场及周边的局部地应力分布规律.研究某采场利用无底柱深孔后退式采矿方法开采的围岩力学响应特征,结果表明:1)采场围岩的最大拉应力为0.40 MPa,最大水平位移为28.2 mm,出现在采场 Y 向中轴线附近南帮位置,最大垂直位移为27.43 mm,出现在 Y 向中轴线附近顶板位置,采场围岩发生了一定范围的塑性破坏;2)采场 Y 向中轴线附近位置顶板位移较大,应加强地压监测;采场东头由于受到爆破积累损伤的影响,在对东头侧向崩矿时,要适当调整孔网参数;采场南帮临近区域要增加预裂孔、减小单孔装药量及每段起爆药量,防止爆破超挖矿柱,影响整个盘区的稳定.