【摘要】：為解決新橋礦大塊率高、炸藥單耗高及爆破效率低等問(wèn)題,在對(duì)爆破工藝改進(jìn)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)有限的爆破試驗(yàn)(13組試驗(yàn))獲取樣本,并建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型(隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)取9),以最小抵抗線W、孔間距a、周邊孔距Z作為輸入因子,以炸藥單耗、大塊率作為輸出因子預(yù)測(cè)、優(yōu)選爆破參數(shù)。優(yōu)化推薦W=0.8 m、a=1 m、Z=0.8 m,對(duì)應(yīng)的炸藥單耗為0.2001 kg/t,僅為原工藝的50%;大塊率為5.2091%,僅為原工藝的20%;生產(chǎn)效率提高了約65%。該方法采用有限的試驗(yàn)與智能預(yù)測(cè)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)低成本獲取真實(shí)樣本,并提高了預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:In order to solve the problems of high bulk ratio, high explosive unit consumption and low blasting efficiency in Xinqiao Mine, a limited blasting test (13 sets of tests) was designed on the basis of the improvement of blasting technology. The prediction model of BP neural network is established. The minimum resistance line W, hole spacing a, peripheral hole spacing Z are taken as input factors, explosive unit consumption and bulk rate are used as output factors, and blasting parameters are selected. It is recommended that the unit consumption of 0.2001 kg/t, is only 50 of the original process, and the bulk rate is 5.2091, which is only 20% of the original process. The production efficiency has been improved by about 65%. The method combines limited experiments with intelligent prediction to obtain real samples at low cost and improve prediction accuracy.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;中國(guó)五礦集團(tuán)公司五礦勘查開(kāi)發(fā)有限公司;南華大學(xué)環(huán)境保護(hù)與安全工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11472311) 湖南省安全開(kāi)采重點(diǎn)試驗(yàn)室開(kāi)放基金(201203)
【分類號(hào)】：TD235.4

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本文編號(hào)：2421543