地下金屬礦山開采安全機(jī)理辨析及災(zāi)害智能預(yù)測研究.pdf

1、隨著中國入世以來的經(jīng)濟(jì)全球化的飛速發(fā)展，中國金屬礦資源市場已不可避免地融入金屬礦資源國際市場。世界金屬礦資源市場的需求變化與價(jià)格波動及國際金屬礦資源開采形勢的發(fā)展對中國金屬礦資源開采企業(yè)的影響十分巨大。因此，中國金屬礦資源企業(yè)在市場需求與價(jià)格競爭等方面面臨著前所未有的非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。如何有效地減小因安全事故帶來損失，降低安全管理費(fèi)用和生產(chǎn)成本，是中國金屬礦資源企業(yè)提高金屬礦資源開采的盈利水平的十分重要的關(guān)鍵因素。而多學(xué)科設(shè)計(jì)優(yōu)化方法、模

2、糊理論、人因工程、熵理論、時(shí)滯微分方程理論、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論等非線性理論與人工智能方法在有效地減小因安全事故帶來損失，降低安全管理費(fèi)用和生產(chǎn)成本方面具有明顯的優(yōu)勢，可望為中國金屬礦資源企業(yè)開采盈利水平提高提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)保障。
　　為此，論文的研究以國家“十一五”科技支撐計(jì)劃課題—金屬礦大范圍隱患空區(qū)調(diào)查及事故辨識關(guān)鍵技術(shù)研究[2007BAK22B04-12]和國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目—金屬礦山采場冒頂聲發(fā)射信號混沌辨析及其智能預(yù)報(bào)研

3、究[51274250]為依托，重點(diǎn)開展地下金屬礦山開采安全生產(chǎn)規(guī)模、地下金屬礦山開采人機(jī)安全非線性動態(tài)演化機(jī)理、地下金屬礦山開采過程人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)安全熵、地下金屬礦山開采多因素耦合災(zāi)害智能預(yù)測與地下金屬礦山開采災(zāi)害征兆參數(shù)時(shí)間序列智能預(yù)測的研究，取得主要研究成果與創(chuàng)新如下:
　　(1)首次以地下金屬礦山開采過程中的生產(chǎn)收益、安全度和環(huán)境影響度為子系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)，以自適應(yīng)變尺度混沌免疫優(yōu)化算法為手段構(gòu)建了地下金屬礦山開采安全生產(chǎn)規(guī)模辨析

4、模型，并對地下金屬礦山開采安全生產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行了有效辨析和整體配置優(yōu)化研究，實(shí)用結(jié)果表明，某地下鉛鋅礦生產(chǎn)規(guī)模約為125萬t/a，經(jīng)濟(jì)壽命為14a，對應(yīng)的生產(chǎn)收益系數(shù)可增加15.13％、安全度系數(shù)可增加5.4％和環(huán)境影響度系數(shù)可降低9.52％;
　　(2)考慮馬虎水平對安全水平的影響時(shí)滯性，構(gòu)建了地下金屬礦山開采人機(jī)系統(tǒng)馬虎性與安全性的非線性動態(tài)演化模型，其有效性較好地得到仿真結(jié)果的驗(yàn)證，通過對地下金屬礦山開采人機(jī)安全非線性動態(tài)演化及

5、其趨勢定性分析成功地揭示了動態(tài)區(qū)域內(nèi)馬虎水平與安全水平的相互作用演化模式，為地下金屬礦山開采人機(jī)系統(tǒng)的安全性評價(jià)與控制提供了依據(jù);
　　(3)采用耗散結(jié)構(gòu)理論和熵變方程建立了地下金屬礦山開采人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)安全熵閾限模型，揭示了初始總安全熵過高時(shí)地下金屬礦山開采人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)容易崩潰的機(jī)理，并構(gòu)建了地下金屬礦山開采人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)安全熵辨析模型，應(yīng)用結(jié)果表明，影響地下金屬礦山開采人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)安全熵辨析值的主要原因是由于該人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)安全沒有

6、協(xié)調(diào)發(fā)展，導(dǎo)致熵產(chǎn)的產(chǎn)生;
　　(4)在采用聚類方法確定徑向基函數(shù)參數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于自適應(yīng)變權(quán)重模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地下金屬礦山開采多因素耦合災(zāi)害智能預(yù)測模型，并對其進(jìn)行了訓(xùn)練、檢驗(yàn)和實(shí)際應(yīng)用，結(jié)果表明:該預(yù)測模型精度高且泛化能力較強(qiáng)，并在以南方某地下金屬礦山為例進(jìn)行大規(guī)模采空區(qū)圍巖失穩(wěn)預(yù)測中得到很好驗(yàn)證;
　　(5)采用將原始輸入時(shí)間序列的單個(gè)預(yù)測模型預(yù)測值按正交的三角函數(shù)擴(kuò)展的方法建立了函數(shù)鏈神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，結(jié)合