基于BP神经网络的红庙煤矿软岩巷道稳定性预测

本文主要探讨了基于神经网络方法的软岩巷道稳定性分析，由李刚和梁冰两位作者在辽宁工程技术大学的研究背景下展开。他们针对红庙煤矿特定的软岩巷道稳定性问题，利用了著名的BP神经网络模型。BP神经网络，全称为Back Propagation（反向传播）神经网络，是一种模拟人脑神经元网络结构的人工智能算法，其特点包括高度并行处理、容错性和自适应学习能力，能够通过大量历史数据训练，发现并预测复杂的非线性关系。 软岩巷道的稳定性受到多种因素的综合影响，其中包括自然因素和人为因素。自然因素主要包括巷道围岩自身的物理特性，如软弱岩石或膨胀性岩石的存在会导致快速的变形和破坏；地质构造对地应力分布的影响，可能导致巷道失稳；岩层的倾角会影响支承压力分布和巷道与主应力方向的关系；水岩耦合作用则加速了软岩的破坏过程，特别是当岩石遇水时，其强度下降，甚至可能发生泥化、崩角、膨胀和碎裂等现象，增加巷道的塑性变形和稳定性风险。 通过建立BP神经网络模型，作者们旨在将这些影响因素转化为可预测的输入变量，通过对历史数据的学习和训练，形成一个能准确预测新巷道稳定性能力的模型。这种方法对于优化矿山设计、管理和维护措施，预防软岩巷道失稳具有重要意义，有助于提高矿山生产的安全性和经济效益。 总结来说，这篇首发论文利用神经网络技术为软岩巷道稳定性评估提供了一种新的预测工具，通过对复杂因素的量化和分析，为实际工程中的安全决策提供了有力支持。这种基于数据驱动的方法有望在未来的矿山开采中发挥重要作用。