复杂充填体下矿体开采安全顶板厚度非线性预测模型

在矿业领域，顶板安全厚度的确定对于确保矿体开采过程的安全性以及提高矿产资源的回采率具有极其重要的意义。特别是在复杂充填体下的矿体开采中，顶板岩层的稳定性直接关系到作业人员的生命安全和矿山的经济效益。因此，建立一个科学合理的顶板安全厚度预测模型显得尤为关键。 本文研究了在复杂充填体下矿体开采的安全顶板厚度问题，并提出了一个非线性预测模型。通过分析铜坑矿92#矿体的回采实例，基于传统方法的分析评价，采用数值模拟技术对采场顶板的破坏机制进行了模拟，深入研究了顶板安全厚度与各影响因素之间的关系。尽管传统的数值模拟方法能够提供一定的技术支持，但考虑到地下采矿环境的复杂性，单一的数值模拟方法并不能全面准确地预测顶板安全厚度。 为了解决这一问题，本文引入了具有高度非线性处理能力的人工神经网络技术。通过该技术，可以在数值模拟的基础上建立一个能够综合多种影响因素、具有自学习和动态处理能力的安全顶板厚度预测模型。人工神经网络技术模仿人脑信息处理的机制，具有高度的自适应性和容错性，这使得它非常适合处理复杂、模糊和多变量的问题，例如顶板安全厚度预测模型的建立。 在建立模型的过程中，研究者将顶板安全厚度的决定因素细化为顶板的完整程度、形态、厚度和空区跨度等，并通过模拟不同条件下顶板的破坏机制，对模型进行训练和验证。通过人工神经网络处理复杂的非线性关系，本文的预测模型能够更加准确地反映顶板安全厚度与各影响因素之间的真实关系。 此外，研究者还提出了一些具体的工程背景和应用实例。例如，大厂铜坑锡矿92号矿体具有特定的地质特征，包括平均倾角、厚度和矿体面积等，这些因素对于确定矿体开采的安全顶板厚度至关重要。92号矿体与上部91号矿体的充填体相连，由于充填体的力学性质较差，自承能力较弱，因此在回采时必须对顶板岩层安全厚度进行科学合理的预留，以确保安全和提高资源的回采率。 在模型的建立过程中，国家自然科学基金重点项目和国家科技攻关项目的支持对于研究工作的顺利进行提供了资金保障和技术支持。这些项目的深入研究对于推动安全高效采矿技术的发展具有重要意义。 通过本文的研究，建立了一个复杂充填体下矿体开采安全顶板厚度的非线性预测模型，该模型不仅考虑了顶板的内在因素，还综合了外在环境的诸多影响因素。通过人工神经网络技术的应用，模型能够动态地学习和调整，更准确地预测顶板安全厚度。这对于提高矿山生产的安全性和资源回采率具有重要的实际应用价值，同时也为相关领域的科研工作提供了新的研究思路和方法。