岩体质量分级及稳定性评价几乎是所有地下工程都要涉及到的重要内容。随着国家经济建设的迅猛发展,我国的水力水电、铁道、交通、矿山、工业与民用建筑、国防等工程中,各种大型的地下岩体工程越来越多。在采矿工程中,如何对岩体质量及稳定性做出合理评价,如何揭示岩体稳定性演化规律,直接关系到矿山的安全高效开采。本文依托于东北大学与焦家金矿合作研究的“缓倾斜破碎矿体高效采矿综合技术研究”项目,主要研究内容和结论包括以下几个方面:(1)应用现阶段最为先进的岩体节理裂隙非接触式采集系统结合人工测量的方法,对试验采场的岩体节理裂隙信息进行了提取,获得了大量数据。(2)RQD是岩体质量分级的一个重要指标。考虑到其自身的尺寸效应和空间效应对取值造成的影响,本论文将三维裂隙网络模拟引入到岩体质量分级作为岩体RQD值的获取方法。通过在焦家金矿-390中段某采场的实际应用,证明三维裂隙网络模拟不仅能获得较为准确的岩体表征RQD值,而且能减少工程量,节约人力物力,提高效率。(3)在岩体稳定性评价中,利用进化BP神经网络对现有历史数据样本进行了学习预测,对传统Mathews图表法分区进行了优化研究,重新定义了 Mathews图表的稳定区、潜在不稳定区及崩落区。(4)最后,通过对采场围岩分类及稳定性评价,在焦家金矿开展采场结构参数优化及支护措施研究,提出回采进路跨度可增加至8m时仍可保证采场围岩的稳定性,工业试验验证效果良好。在保证安全的前提下,在一定程度上能够提高采场的生产能力,实现矿山的安全高效开采。