金属矿复杂采空区稳定性分级及其智能预测研究

发布时间：2017-03-20 15:00

  本文关键词：金属矿复杂采空区稳定性分级及其智能预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着国民经济的持续飞速发展,我国对自然资源的需求量不断加大,特别在矿产资源方面。人们从矿产资源的开采中获得了巨大的经济效益,但同时,不科学的开采及民间的掠夺式滥采形成了复杂的采空区(群),从而极易引发各种地质灾害。政府、企业非常重视采空区诱发的各类灾害。因此,研究复杂采空区的稳定性以实施安全治理措施是非常必要的。为此,本文以金属矿复杂采空区稳定性分级及其预测研究为题,开展相关的分析研究。 本文以采空区失稳的机理及其系统安全分析为基础,结合采空区影响因素的分析及工程实际,选取影响采空区稳定性的14项指标因素作为评价分级指标体系,并基于未确知测度理论建立未确知测度评价模型；依据指标分级标准建立每个影响因素的未确知测度函数,并计算出每个评价对象各指标因素的未确知测度值(即指标的稳定性等级隶属度),从而构成对象的单指标测度矩阵；然后采用信息熵理论来计算采空区稳定性影响因素的权重值,并计算出每个评价对象的多指标综合测度向量；最后依据置信度准则进行等级判别。结合栾川钼矿采空区的现场数据,利用该模型对矿区77多个采空区进行稳定性分级,得到了大部分空区的稳定性情况,为采空区的安全处理提供了参考；同时将分级结果与模糊数学评价结果进行对比分析,充分体现了未确知测度评价模型的优越性。 最后,利用已得的74组采空区评价分级结果对BP神经网络进行训练,从而建立BP神经网络智能预测模型来对新的采空区进行稳定性分级预测。验证结果表明该模型的预测效果理想,预测评价结果对工程实际具有—定的指导意义。
【关键词】：安全评价 采空区稳定性 未确知测度 神经网络 分级预测
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TD32
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 安全评价及其发展现状10-14
• 1.2.1 安全评价概述10-12
• 1.2.2 安全评价的国内外研究现状12-14
• 1.2.3 未确知理论在安全评价中的应用14
• 1.3 本文的研究内容与技术路线14-16
• 1.3.1 本文的主要研究内容14-15
• 1.3.2 本文的技术路线15-16
• 第二章 采空区失稳机理及其力学模型分析16-30
• 2.1 地下采空区灾害类型及危害分析16-18
• 2.1.1 顶板冒落型危害分析16
• 2.1.2 冲击气浪危害分析16-17
• 2.1.3 采空区积水的危害17
• 2.1.4 塌陷对边坡稳定性产生影响17-18
• 2.2 采空区围岩破坏机理与失稳判据18-25
• 2.2.1 采空区围岩破坏机理分析19-20
• 2.2.2 采空区围岩失稳判据20-25
• 2.3 采空区失稳力学机理分析25-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 采空区失稳系统安全分析及评价指标体系的建立30-48
• 3.1 采空区失稳系统安全分析30-40
• 3.1.1 事故树安全分析方法30-36
• 3.1.2 采空区失稳的事故树分析36-40
• 3.2 采空区失稳的主要影响因素40-45
• 3.2.1 地质因素40-41
• 3.2.2 水文因素41-42
• 3.2.3 环境因素及工程布置42-43
• 3.2.4 采空区规格参数43-45
• 3.3 采空区稳定性评价指标体系的建立45-47
• 3.3.1 安全评价指标建立依据45-46
• 3.3.2 采空区稳定性评价指标体系46-47
• 3.4 本章小结47-48
• 第四章 采空区稳定性未确知综合分级研究48-72
• 4.1 未确知信息与未确知数学理论48-52
• 4.1.1 不确定信息及未确知信息48-50
• 4.1.2 未确知数学基础理论50-52
• 4.2 未确知测度理论与评价模型52-60
• 4.2.1 未确知测度基本理论52-57
• 4.2.2 未确知测度模型的建立57-60
• 4.3 栾川钼矿采空区未确知测度综合评价60-71
• 4.3.1 栾川钼矿及其采空区基本情况60-63
• 4.3.2 栾川银矿采空区稳定性的未确知综合分级63-71
• 4.4 本章小结71-72
• 第五章 采空区稳定性分级的智能预测研究72-85
• 5.1 神经网络理论基础72-75
• 5.1.1 人工神经网络概述72
• 5.1.2 人工神经网络基本原理72-73
• 5.1.3 人工神经网络的学习73-74
• 5.1.4 人工神经网络典型模型74-75
• 5.2 神经网络智能预测模型75-77
• 5.2.1 BP神经网络的结构75
• 5.2.2 BP神经网络的学习算法75-77
• 5.3 栾川钼矿采空区稳定性分级的智能预测77-84
• 5.3.1 智能预测模型的建立77-79
• 5.3.2 智能预测模型的训练79-84
• 5.3.3 稳定性分级的智能预测结果分析84
• 5.4 本章小结84-85
• 第六章 结论与展望85-87
• 6.1 本文结论85-86
• 6.2 展望86-87
• 参考文献87-92
• 致谢92-93
• 攻读学位期间主要的研究成果93

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 李佳怡;整合矿区低品位民采残留金矿体安全经济开采评估技术[D];华南理工大学;2013年

2 应森;成昆铁路K309-K312段下伏采空区及沿线主要地质灾害评价及治理方案研究[D];西南交通大学;2013年

  本文关键词：金属矿复杂采空区稳定性分级及其智能预测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：257940