【摘 要】
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矿山现场工作人员在作业过程中需要及时判断矿石与围岩,及时优化开采设计方案有助于控制矿石损失贫化.为了实现对矿山现场矿石和围岩的智能化识别,对比了多种算法后采用EfficientDet神经网络模型,矿石和围岩的识别特征较为明显,选用EfficientDet中D0版本进行训练进而获得神经网络模型.基于井下环境进行数据扩充,在检测前对图像进行预处理.通过验证,模型对矿石和围岩识别正确率可以达到96％.在识别矿岩交界处的图片时,对于矿石、围岩分类的准确率超过91％,且预测框大小合适,可以很好地观测到矿岩交界线.模
【机 构】
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鞍钢矿业有限公司眼前山分公司,辽宁 鞍山市 114000;中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110169
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矿山现场工作人员在作业过程中需要及时判断矿石与围岩,及时优化开采设计方案有助于控制矿石损失贫化.为了实现对矿山现场矿石和围岩的智能化识别,对比了多种算法后采用EfficientDet神经网络模型,矿石和围岩的识别特征较为明显,选用EfficientDet中D0版本进行训练进而获得神经网络模型.基于井下环境进行数据扩充,在检测前对图像进行预处理.通过验证,模型对矿石和围岩识别正确率可以达到96％.在识别矿岩交界处的图片时,对于矿石、围岩分类的准确率超过91％,且预测框大小合适,可以很好地观测到矿岩交界线.模型能够在不同环境下高效、准确地识别矿石和围岩,证明模型的泛化性和鲁棒性较强.
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针对缓倾斜薄矿体在大范围开采过程中出现风路复杂、风量分配不均等系统问题,对挑水河磷矿进行通风系统三维建模及优化研究,结果表明:①利用通风解算软件建立三维可视化模型,再通过仿真解算,得到的解算结果与实测数据相符,验证了模型有效性;②提出南部采区通风系统优化方案,并借助三维模型进行验证,最终确定方案为增设自动化通风构筑物,该方案能有效增大冲刷采场的新鲜风量,保证作业安全.
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