在华南矿区的煤柱设定参数的计算和程序实现
1Surveying and Mapping Team, Huainan Jianfa Planning and Design Research Institute Co., Huainan, China.
PloS one
|February 29, 2024
概括
这项研究引入了一种用于碳柱保持的自动化方法,优化柱子尺寸并降低压力. 机器学习模型实现工业生产的准确性,提高了矿山的安全性和效率.
科学领域:
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
- 地质技术工程 地质技术工程
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 煤柱保持对于矿山安全和尽量减少地面变形至关重要.
- 目前的方法面临着诸如数据有限,观测时间长,劳动力成本高等挑战.
- 准确确定保护柱的大小和减少煤柱压力至关重要.
研究的目的:
- 开发用于计算煤柱保留参数的自动化方法.
- 解决确定最佳柱子大小和降低煤柱压力的挑战.
- 为了验证拟用于工业应用的机器学习模型的准确性.
主要方法:
- 基于"三条法规"的衍生煤柱保留公式.
- 集成的最小平方算法与表面观测数据和MATLAB用于自动化.
- 开发了一个结合基因算法优化的ELM神经网络和线性回归的预测模型.
主要成果:
- 使用集成算法,用于煤柱保留参数的自动化解决方案.
- 建立了基于地质数据的保留参数的线性回归模型.
- 证明拟议的机器学习算法实现了工业生产的准确性.
结论:
- 提出的方法有效地自动化了煤柱保留计算.
- 机器学习方法为矿山安全提供了可靠和准确的解决方案.
- 这项研究为煤柱管理的长期挑战提供了切实可行的解决方案.
