基于BiLSTM模型的边坡形变预测方法

针对矿山边坡形变预测精度低以及传统预测模型在边坡形变预测领域的缺陷,基于深度学习理论提出了双向长短时记忆(BiLSTM)模型,并引入相关实际生产数据对和静县备战铁矿东侧边坡形变进行预测,建立了卷积-长短时记忆(CNN-LSTM)模型,并将长短时记忆模型(LSTM)作为试验对照。结果表明:Bi LSTM模型预测精度较其他两种模型有明显提升,平均绝对误差(MAE)为98.176 mm,平均绝对百分比误差(MAPE)为4.16%,可用于中长期的露天矿山边坡形变预测。

近距离岩体微震动与爆破振动的能量辨识

针对矿山微震监测爆破事件与微震事件识别难度大的问题,选取近距离范围内的岩体微震信号与爆破信号,采用完全总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将原始信号分解为若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),研究了爆破信号与微震信号在不同IMF上能量分布特征。研究结果表明:爆破信号与微震信号在不同的IMF能量存在差异,爆破信号在前4阶高频IMF上能量百分比明显较大,且最大能量阶数相对微震信号较小。该特征提取实现过程简单,可为二者的辨识提供一种新方法。

乌兰铅锌多金属矿扇形中深孔爆破参数优化研究

针对乌兰矿采场爆破过程中存在大块率高、炮孔利用率低、二次爆破炸药成本高等问题,依据矿山现状,本文采用经验公式与现场爆破试验相结合的方法对爆破过程中出现的大块率高等问题进行分析和现场试验研究,找出大块率高的原因。通过不断优化中深孔爆破参数,得出适合矿山的最优爆破参数,极大地降低了生产成本,同时为国内外类似矿山提供很好的借鉴意义。

滇东南麻栗坡县洒西祖母绿矿床控矿特征

洒西祖母绿矿床位于滇东南褶皱系上,为了对其找矿远景提供帮助,本文利用构造地质学方法研究矿床的控矿特征。认识到洒西岩组变粒岩是祖母绿矿床赋存的重要空间。三种空间形态的祖母绿脉体至少经历两期成矿事件,第一期祖母绿脉体形成过程:早期已存在的顺层剪节理,受推覆构造影响打开成张裂隙,经热液填充形成伟晶岩脉;第二期祖母绿脉体是受后期岩浆作用蚀变而成。