新桥矿爆破工艺与参数优化

• 作者: 康虔 张德明 王新民 赵彬
• 来源期刊: 爆破
• 学科: 工学
• 关键词: 爆破参数 爆破试验 BP神经网络 优化预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 矿岩爆破
• 页码范围: 86-89,115
• 页数: 5页
• 分类号: TD235
• 字数: 2605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2018.01.014

摘要

为解决新桥矿大块率高、炸药单耗高及爆破效率低等问题,在对爆破工艺改进的基础上设计有限的爆破试验(13组试验)获取样本,并建立BP神经网络预测模型(隐含层节点数取9),以最小抵抗线W、孔间距a、周边孔距Z作为输入因子,以炸药单耗、大块率作为输出因子预测、优选爆破参数.优化推荐W=0.8 m、a=1 m、Z=0.8 m,对应的炸药单耗为0.2001 kg/t,仅为原工艺的50%;大块率为5.2091%,仅为原工艺的20%;生产效率提高了约65%.该方法采用有限的试验与智能预测相结合,实现低成本获取真实样本,并提高了预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新民	中南大学资源与安全工程学院	181	2580	25.0	40.0
2	赵彬	中南大学资源与安全工程学院	32	607	13.0	24.0
4	张德明	中南大学资源与安全工程学院	23	207	9.0	14.0
5	康虔	南华大学环境保护与安全工程学院	15	32	3.0	5.0