基于GSO-GPR算法的岩层移动角预测模型及其应用

发布时间：2024-03-31 04:31

　　为快速准确获取金属矿地下开采岩层移动角,提出基于群搜索优化(GSO)算法的改进高斯过程回归(GPR)理论。以矿体上下盘围岩性质、上下盘围岩稳固程度、地下水情况、矿体走向长度、矿体倾角、开采厚度及深度9个影响因素作为判别指标,结合35组实测数据建立金属矿充填开采岩层移动角学习预测模型。将该模型应用于三山岛金矿岩层移动角预测,利用UDEC数值模拟结果进行对比验证,同时分析三山岛金矿海下开采对上盘竖井的影响。研究结果表明:(1)GSO-GPR预测模型对地下开采岩层移动角的预测效果良好,预测精度在5%以内;(2)三山岛金矿上、下盘岩层移动角分别为72°和68°;(3)当前矿山开采未对竖井造成影响,但随着开采深入至-658 m水平,竖井将进入塌陷范围。

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【文章目录】：
1 群搜索—高斯过程回归算法
    1.1 高斯过程回归
    1.2 群搜索优化超参数算法
2 岩层移动角预测GSO-GPR模型
    2.1 岩层移动角的影响因素
    2.2 GSO-GPR模型构建
3 工程实例
    3.1 三山岛金矿上盘岩移验证模型
    3.2 模型验证与岩移分析
    3.3 上盘竖井安全性分析
4 结论



本文编号：3943451