BP神经网络优化露天煤矿爆破设计参数：预测精度达93%

本文主要探讨了在黑岱沟露天煤矿的抛掷爆破——拉斗铲倒堆生产工艺中，如何运用神经网络技术，特别是BP神经网络模型，来提升爆破设计参数的预测和优化能力。爆堆形态是这项研究的关键输入，它反映了爆破后物料堆积的动态特性。作者通过对大量抛掷爆破数据的深入分析，发现BP神经网络在处理这类复杂数据时展现出高度的适应性，其预测结果的误差控制在4.53%以内，这表明该模型在爆破参数估计方面的精准度非常高。 通过典型爆堆曲线的分析，研究者能够准确预测爆破参数，输出的参数值与历史数据进行比较，误差仅在6.56%，这意味着预测的准确率至少达到了93%。这一成果对于露天煤矿的爆破设计具有重要的实际应用价值，因为它提供了一种科学的方法来优化爆破设计方案，从而提高生产效率，减少浪费，同时确保作业的安全性。 作者王帷先，张瑞新和孙健东都是华北科技学院的研究人员，他们关注的重点在于安全生产自动化和信息化，尤其是如何将这些技术应用于爆破设计的改进中。他们的研究不仅提升了爆破过程的精确度，也展示了神经网络技术在矿业工程中的潜力，对于推动该领域的发展具有积极的推动作用。 这项工作得到了国家重点研发计划、河北省物联网监控工程技术研究中心以及中央高校基本科研业务费等项目的资助，体现了学术界对爆破技术及其优化方法的持续关注和支持。本文的研究成果为露天煤矿爆破设计的智能化和精细化提供了有力的理论支持和技术工具，有望在未来推动我国露天煤矿开采行业的科技进步。