基于BP神经网络的沉积岩型矿山爆破开采成本的预测与控制模型

摘要：

为改善新疆某铅锌矿采用无底柱分段崩落法开采的爆破效果及降低爆破开采成本，本文从该矿区特殊的地质条件和现有的开采技术水平出发，利用人工神经网络建立爆破过程中采矿成本的预测与控制模型，对单位炸药消耗量、扇形深孔排距、孔底距、崩矿步距等爆破参数进行优化试验。试验与模型预测结果表明：炸药单耗为0．85kg/m3、排距为1．75m、孔底距为2．1m、崩矿步距为5．25m时能够取得最佳效益；利用BP神经网络对采矿成本的预测与控制模型的方法，可准确地对爆破参数进行优化，为爆破开采参数优化设计提供新思路。

关键词：BP神经网络、爆破参数优化、无底柱分段崩落法、扇形深孔爆破

分类号：TD854.2(矿山开采)

在线出版日期：2013-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：75-79,87