复杂充填体开采：顶板安全厚度非线性神经网络预测模型

"复杂充填体下矿体开采安全顶板厚度非线性预测模型" 在矿产开采领域，尤其是在复杂充填体下进行作业时，矿体开采的安全顶板厚度是一个至关重要的因素，它直接影响到矿山的安全生产和矿产资源的回采效率。顶板岩层的稳定性和厚度是确保矿工安全和采矿过程经济性的核心问题。传统的确定方法可能无法全面考虑各种复杂的地质条件和开采影响因素，因此需要更为科学和精确的方法来预测顶板安全厚度。 本文由中南大学资源与安全工程学院的研究团队撰写，作者包括周科平、苏家红、古德生、史秀志和向仁军。他们以铜坑矿92#矿体的实际回采为案例，首先对传统方法进行了分析评价，发现这些方法在处理复杂环境下的预测时存在局限性。为了克服这些局限，研究团队采用了数值模拟技术，对采场顶板的破坏机制进行了深入的模拟研究，以理解顶板安全厚度与各种影响因素之间的相互作用。 然而，地下采矿环境中的地质条件和开采因素是多元且复杂的，这使得建立一个能准确反映顶板安全厚度与所有影响因素之间关系的数学模型变得极其困难。针对这一问题，研究团队引入了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）作为解决工具。人工神经网络因其高度的非线性、自我学习、动态处理、联想记忆和容错性等特点，成为处理复杂非线性问题的理想选择。 在数值模拟的基础上，研究人员构建了一个非线性神经网络预测模型，用于预测安全顶板厚度。通过训练和调整神经网络的权重和结构，该模型能够学习和捕捉不同影响因素如矿体赋存条件、充填体性质、开采顺序、支撑系统等与顶板安全厚度之间的复杂关系。实际应用中，这个预测模型展示了良好的预测性能，能有效地帮助矿产企业提前评估和控制开采风险，提高采矿作业的安全性和效率。 关键词：顶板安全厚度、数值模拟、神经网络 这项工作为复杂充填体下矿体开采的安全管理提供了新的理论和技术支持，对于提升我国乃至全球的矿产开采技术水平，保障矿山安全生产，减少资源浪费具有重要的实践意义和理论价值。