利用CHAID模型进行切削钻机岩性预测分析

"基于决策树CHAID模型的切削钻机岩性识别预测" 本文探讨了在露天煤矿中，如何利用切削钻机的LWD-200B型进行岩性识别和预测，以提高安全生产和爆破效果。在当前智能采矿的发展趋势下，切削钻机作为关键设备，其穿孔作业对岩石性质的识别至关重要。通过实时采集钻进参数，如钻压、转速等，并结合钻屑分析，可以推断出不同位置岩石的性质。 决策树CHAID（Chi-squared Automatic Interaction Detector）模型被引入到这个领域，该模型是一种统计分析方法，用于发现变量之间的关联性和分类。Clementine软件被用来实施CHAID模型，它能够帮助分析钻进参数与岩石性质之间的关系，进而预测工作平台的岩层分布。 在现有的岩石性质预测研究中，主要关注牙轮钻机、潜孔钻机和地质调查钻机。牙轮钻机依靠加压和回转破碎岩石，潜孔钻机则采用冲击器直接冲击钻头，地质调查钻机则依赖液压系统实现多功能钻进。这些钻机的岩石性质预测方法主要包括模糊聚类分析和神经网络模型。模糊聚类分析基于事物的相似性和亲疏程度进行分类，而神经网络模型则通过大量的数据连接进行推理，但可能丢失一些重要信息。 相比之下，CHAID模型提供了一种基于决策规则的预测方式，它能直观展示各个因素如何影响预测结果，便于理解和解释。文章中，马传贤使用CHAID模型对现场收集的钻进数据进行分析，以建立一个有效的岩性识别和预测系统。 通过对钻进参数的深入分析，不仅可以更准确地了解岩石性质，还可以优化爆破设计，选择最佳的装药参数。这将有助于减少不必要的爆破损失，提高露天煤矿的经济效益和安全性。最后，文章呼吁在实际操作中进一步推广和应用基于决策树CHAID模型的岩性识别方法，以推动露天采矿技术的进步。