基于人工智能理论的采矿方法选择的研究

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采矿方法的选择是矿山建设和生产的核心内容,寻求安全、高效、经济、合理的采矿方法,是矿山生产建设的迫切需要,也是矿山进行合理规划、经济开采和安全生产的坚实基础。本文以弓长岭二矿区铁矿为研究对象,参考借鉴了国内外类似矿山的成功经验,采用模糊数学优选采矿方法的原理,经过模糊聚类初选采矿方法和模糊综合评判终选采矿方法,确定阶段强制崩落法为该矿区最优采矿方法。并且,将阶段强制崩落法与该矿区现行的无底柱分段崩落法进行了较全面、细致的比较,在指出了各自的合理性的同时,更指出了阶段强制崩落法在矿区未来整体发展中将起到的重要作用。在模糊初选的过程中,将其与Nicholas法进行了比较,并指出了前者在采矿方法优选方面的进步性。权重和隶属度的确定是进行模糊综合评判的重要前提。在确定权系数矩阵时,本文应用了多层次分析法,将定量分析与定性分析相结合,在现有技术条件下,最大程度地满足了采矿方法选择的客观性和科学性的要求;在确定各指标的隶属度矩阵之前,在搜集和筛选了大量地质资料的基础上,利用BP神经网络对矿区生产能力、采矿工效、损失率、贫化率、生产成本和采切比等定量指标进行了预测,为矿山的采场结构布置和综合开采提供了极有价值的参考指标;在处理采场的安全程度、通风条件、熟悉程度、劳动强度和适应程度等定性指标时,采用了模糊二元对比决策中的模糊优先关系排序法,从而将这些模糊关系数量化,以达到求取其隶属度的目的。论文对所采取的方法进行了仿真研究,确定弓长岭二矿区铁矿的采矿方法为“阶段强制崩落法”。并且,结合实际对仿真结果进行了全面的分析。
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