金属矿开采岩层移动预测：神经网络知识库模型

"金属矿床开采岩层移动角预测知识库模型及工程应用" 本文主要探讨了金属矿床在开采过程中的岩层移动角预测问题，作者刘志祥、赵国彦等人通过分析国内外大量关于充填矿山岩层移动的研究成果，建立了一种基于神经网络的知识库模型。该模型旨在预测岩层移动角，考虑了包括矿体上下盘围岩性质、开采深度、矿体走向长度、开采厚度、矿体倾角、上下盘围岩构造特征以及地下水在内的九个关键影响因素。 为了优化神经网络模型的训练过程，研究人员采用了梯度下降法与混沌优化方法的结合，这使得模型能够在处理大量样本时快速训练，同时避免了陷入局部最优，提高了预测的准确性。神经网络模型的容错性和非线性映射能力使得对各个影响因素的敏感性分析成为可能。研究发现，矿体上下盘的普氏系数对岩层移动角的影响最为显著，而地下水和地质构造特征则是次要但重要的影响因素。 文章进一步将知识库模型应用于实际工程案例——三山岛金矿新立矿区的海下开采。通过对岩层移动角的预测，研究了海岸竖井的安全范围，并提出了相应的保安矿柱预留方案，为矿山的安全生产提供了技术支持。 在金属矿山开采中，岩层移动角的预测对于确定地表移动范围和保障矿山安全至关重要。由于金属矿床的地质条件通常比煤矿更为复杂，传统的预测理论并不完全适用，因此开发针对金属矿床的岩层移动预测模型具有很大的实践价值。此研究的创新之处在于利用神经网络构建了一个综合多种因素的知识库模型，为金属矿山的开采规划和安全管理提供了新的工具和方法。