姑山矿区多矿床矿产资源开发 利用的综合优化模型研究

依据整体采矿学的理念,即从整体上全过程、多方位、系统和动态地研究一个矿区多矿床矿产资源的开采与利用,构建了人工神经网络专家系统综合优化模型,根据所构建的模型对姑山矿区的多矿床矿产资源开采与利用进行了综合优化研究,得出了姑山矿区的铁矿石推荐生产规模为540×104 ~680×104 t/a的结论。研究结论对加强姑山矿区的建设、提高经济社会效益以及矿区可持续发展均有较好的指导作用。     

矿产品价格的行为特性及其数值模拟分析

矿产品的价格受到多方面因素的影响,表现为一定的波动性,因而具有一定的不确定性。矿产品价格的不确定性给矿业投资评价带来一定的困难。应用随机过程理论对矿产品价格的运行模式及其随机特性进行了研究,建立了矿产品的短期价格和长期均衡价格的模拟路径。应用蒙特卡洛模拟方法和MATLAB的编程技术,对矿产品的短期运行形态和长期运行形态进行模拟分析。为矿产品价格的预测研究提供一种有效的方法。     

采矿岩体动态稳定性CA模型的建立与系统分析

运用元胞自动机的演化建模方法构建深部采矿岩体的动态稳定性演化模型.定义岩体的工作状态变化概率和岩体完整性影响系数,创建了一种实现采矿岩体的动力学仿真模型.通过数字模拟实验,分析了岩体中不同状态下的元胞相互作用的关系,得到了以离散度作为岩体动态稳定性的度量指标.     

YCH抑尘剂抑制露天矿路面扬尘的实验研究

矿山采场路面喷洒YCH抑尘剂后,逐日测定了路面粉尘含湿量、路面粉尘粒径分布、汽车行驶后瞬时扬尘浓度.路面喷洒抑尘剂10d后,瞬时扬尘浓度仅为4.9mg.m-3,降尘效率可达98.4%.与矿山路面每天喷洒4次水相比,路面喷洒YCH抑尘剂时节水率98%,降尘成本降低31%.     

基于人工神经网络的地下矿山岩层移动研究

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测，结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理．计算结果表明，所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系，移动角的大小与选取因素有着密切的联系，进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题．     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型,并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数),进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法.最后,将其应用于我国铁矿石消费指数的预测,取得理想的结果.     

考虑地震影响的地下连续墙稳定性拟静力法研究

研究了在地震作用下,地下水位、锚杆极限抗拔力、土体的内摩擦角及墙体嵌入深度对地下连续墙稳定性的影响.土压力和水压力以及墙体的惯性力利用"一般楔体地震分析法"计算.墙体的稳定性利用拟静力法,从抗倾覆安全系数和抗滑移安全系数的角度分析.实例计算结果显示:随着地震水平加速度系数的增加,其稳定性逐渐降低;非开挖侧地下水位高度、土体内摩擦角、锚杆极限抗拔力以及墙体嵌入深度对地下连续墙的稳定性也有着重要影响;此外,土体的内摩擦角对地下连续墙的抗滑移安全系数的影响比抗倾覆安全系数的影响大,而锚杆极限抗拔力对墙体抗倾覆安全系数的影响相对比较大.     

基于遗传神经网络的北京市能源可持续发展能力评价

为了对北京市1995-2006年间的能源可持续发展能力进行评价,找到影响能源可持续发展的主要因素,利用国际原子能机构2005年开发完成的可持续发展能源指标体系,建立了包含16个指标的北京市能源可持续发展指标体系,将遗传神经神经网络模型应用在能源可持续发展评价中.结果表明:除1997年之外,北京市的能源可持续发展水平整体呈现上升趋势:能源消费结构对能源可持续发展的影响最大,大气污染的影响次之,能源利用效率的影响最小.利用遗传神经网络模型评价能源可持续发展能力,是一种有效的方法.     

尾砂充填料浆流变性能模型与试验研究

以地下矿山尾砂充填料为研究对象,试验研究与理论分析相结合的方法,利用R/S+流变仪和岩石力学试验机对充填料浆的流变性能进行试验研究.引入Papanastasiou黏塑性流体模型来表征尾砂充填料浆的黏度和切应力变化过程.研究结果表明:该黏塑性流体模型预测的结果和试验结果相吻合,因此可用于理论分析计算;得到不同的压力增长指数下切应力-切变速率曲线;尾砂充填料浆的黏度和屈服应力随料浆质量分数的增加而增大;同一质量分数下,胶结尾砂的黏度和屈服应力比全尾砂大.通过对充填料浆流变性能的研究,为矿山充填设计提供了理论和实验依据.     

神经网络与遗传算法结合在矿业评价中的应用

采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，探讨了应用于区域产业主导产业评价分类的基本方法，并且采用国际通用的区域产业主导行业评价指标体系，对青海省矿业产业分类评价进行了实证研究，实证结果表明，该方法能够高精度的识别青海省矿业主导产业，在一定程度上避免了人工辨识的主观性，为区域经济发展的决策支持提供了一个重要的模型。