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软岩巷道锚注支护智能设计专家系统及应用

发布时间:2018-06-14 23:10

  本文选题:软岩巷道 + 锚注支护 ; 参考:《采矿与安全工程学报》2016年01期


【摘要】:软岩巷道锚注支护设计是一个涉及水文地质、工程地质、开采条件、岩石力学等诸多因素的复杂非线性难题。针对这一难题,将人工智能领域中专家系统技术与煤矿软岩巷道锚注支护领域专家理论研究成果、实践经验相结合,提出了软岩巷道锚注支护设计专家系统结构模型。基于软岩巷道锚注支护工程知识的特点,建立了软岩巷道围岩地质力学性质知识库、软岩巷道锚注支护设计工程案例知识库以及软岩巷道锚注支护设计专家知识库;同时,运用计算模式推理、BP神经网络推理以及产生式规则推理等3种推理策略,构建了锚注支护专家系统的核心推理机,实现了对软岩巷道锚注支护方案与参数的优化设计。将该专家系统应用于淮北矿区某矿井软岩巷道锚注支护设计中,显著地提高了软岩巷道锚注支护结构和参数选择的科学性与合理性,有效地维护了该软岩巷道围岩的稳定。
[Abstract]:The design of bolting and grouting support in soft rock roadway is a complex nonlinear problem which involves many factors such as hydrogeology, engineering geology, mining conditions, rock mechanics and so on. In view of this problem, the expert system technology in artificial intelligence field is combined with the research results of expert theory and practice experience in the field of soft rock roadway anchorage and support, and the soft rock is put forward. Based on the characteristics of the knowledge of the soft rock roadway anchorage and bolting support engineering, the knowledge base of the geomechanical properties of the soft rock roadway surrounding rock, the case knowledge base of the soft rock roadway anchorage grouting support design engineering and the design expert knowledge base of the soft rock roadway anchorage grouting support are established. At the same time, the calculation model reasoning and BP nerve are used. The core reasoning machine of the anchor injection support expert system is constructed by 3 kinds of reasoning strategies such as network reasoning and production rule reasoning. The optimization design of the anchor injection support scheme and the parameters of the soft rock roadway is realized. The expert system is applied to the design of the soft rock roadway anchorage support in a mine in Huaibei mining area, and the anchorage support of the soft rock roadway has been greatly improved. The scientific and rational selection of the structure and parameters effectively safeguards the stability of the surrounding rock of the soft rock.
【作者单位】: 中国矿业大学深部岩土力学与地下工程国家重点实验室;
【基金】:国家重点基础研究发展计划(973)项目(2014CB046905) 国家自然科学基金项目(51274191) 教育部博士点基金项目(20130095110018)
【分类号】:TD353

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2019364

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