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钻孔岩性识别条件下的数字爆破技术研究
被引量：
5
1
作者
朱海成
韩新平
+2 位作者
冀常鹏
章征成
那忠武
《煤炭科学技术》
CAS
北大核心
2018年第10期184-189,共6页
为了实现露天矿山爆破作业过程的数字化精细爆破,钻孔的岩性识别、爆破装药专家系统是亟待解决的问题,而钻孔的实时岩性识别是诸问题中的关键问题。基于LWD200型全液压矿用钻机,采用其现场实地的自学习功能,提取钻机钻进不同岩层对应的...
为了实现露天矿山爆破作业过程的数字化精细爆破,钻孔的岩性识别、爆破装药专家系统是亟待解决的问题,而钻孔的实时岩性识别是诸问题中的关键问题。基于LWD200型全液压矿用钻机,采用其现场实地的自学习功能,提取钻机钻进不同岩层对应的诸多指标;通过现场获取的大量岩性识别数据,运用现代数学方法对其进行处理,构建出在一定置信度条件下的诸指标与岩性的关系。之后取消自学习功能进入自动岩性识别工作状态,实现钻机进行钻进的过程中实时的岩性及位置的采集。通过远程传输至设计平台进行数字爆破设计,实现数字化精细爆破。
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关键词
岩性识别
数字爆破
矿用钻机
可钻性
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职称材料
回采工作面瓦斯涌出量VMD-DE-RVM区间预测方法
被引量：
16
2
作者
代巍
付华
+1 位作者
冀常鹏
王英杰
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期109-115,共7页
为有效、准确地预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于变分模态分解(VMD)方法;差分进化(DE)算法和相关向量机(RVM)原理,提出回采工作面绝对瓦斯涌出量的VMD—DE-RVM区间预测方法;通过VMD方法将绝对瓦斯涌出量分解为若干固有模态分量并分析...
为有效、准确地预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于变分模态分解(VMD)方法;差分进化(DE)算法和相关向量机(RVM)原理,提出回采工作面绝对瓦斯涌出量的VMD—DE-RVM区间预测方法;通过VMD方法将绝对瓦斯涌出量分解为若干固有模态分量并分析其局部特征,分别建立每个固有模态分量的RVM预测模型,并通过DE算法优化模型参数以提高预测精度;加权叠加各个分量的预测结果得到绝对瓦斯涌出量预测结果,并将其与经验模态分解方法所得结果对比。结果表明:应用该方法预测回采工作面瓦斯涌出量,能弱化瓦斯涌出量的局部特征,得到置信度为95%时涌出量预测区间有效度为100%,平均绝对误差为0.096m^3/min,平均相对误差为2.43%,预测精度有所提高。
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关键词
绝对瓦斯涌出量
区间预测
变分模态分解(VMD)
相关向量机(RVM)
差分进化(DE)算法
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职称材料
题名
钻孔岩性识别条件下的数字爆破技术研究
被引量：
5
1
作者
朱海成
韩新平
冀常鹏
章征成
那忠武
机构
辽宁
工程技术
大学矿业学院
辽宁省露天矿山装备工程技术研究中心
辽宁
工程技术
大学电子与信息
工程
学院
出处
《煤炭科学技术》
CAS
北大核心
2018年第10期184-189,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51304104)
辽宁省煤炭资源安全开采与洁净利用工程研究中心开放基金资助项目(TU15KF07)
文摘
为了实现露天矿山爆破作业过程的数字化精细爆破,钻孔的岩性识别、爆破装药专家系统是亟待解决的问题,而钻孔的实时岩性识别是诸问题中的关键问题。基于LWD200型全液压矿用钻机,采用其现场实地的自学习功能,提取钻机钻进不同岩层对应的诸多指标;通过现场获取的大量岩性识别数据,运用现代数学方法对其进行处理,构建出在一定置信度条件下的诸指标与岩性的关系。之后取消自学习功能进入自动岩性识别工作状态,实现钻机进行钻进的过程中实时的岩性及位置的采集。通过远程传输至设计平台进行数字爆破设计,实现数字化精细爆破。
关键词
岩性识别
数字爆破
矿用钻机
可钻性
Keywords
lithology identification
digital blasting
mine drilling rig
drillability
分类号
TD41 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
回采工作面瓦斯涌出量VMD-DE-RVM区间预测方法
被引量：
16
2
作者
代巍
付华
冀常鹏
王英杰
机构
辽宁
工程技术
大学安全科学与
工程
学院
辽宁
工程技术
大学电气与控制
工程
学院
辽宁
工程技术
大学电子与信息
工程
学院
辽宁省露天矿山装备工程技术研究中心
辽宁
瀚石矿
山
工程
集团有限公司
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期109-115,共7页
基金
国家自然科学基金资助(51274118)
文摘
为有效、准确地预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于变分模态分解(VMD)方法;差分进化(DE)算法和相关向量机(RVM)原理,提出回采工作面绝对瓦斯涌出量的VMD—DE-RVM区间预测方法;通过VMD方法将绝对瓦斯涌出量分解为若干固有模态分量并分析其局部特征,分别建立每个固有模态分量的RVM预测模型,并通过DE算法优化模型参数以提高预测精度;加权叠加各个分量的预测结果得到绝对瓦斯涌出量预测结果,并将其与经验模态分解方法所得结果对比。结果表明:应用该方法预测回采工作面瓦斯涌出量,能弱化瓦斯涌出量的局部特征,得到置信度为95%时涌出量预测区间有效度为100%,平均绝对误差为0.096m^3/min,平均相对误差为2.43%,预测精度有所提高。
关键词
绝对瓦斯涌出量
区间预测
变分模态分解(VMD)
相关向量机(RVM)
差分进化(DE)算法
Keywords
absolute gas emission
interval prediction
variational mode decomposition (VMD)
relevance vector machine(RVM)
differential evolution(DE)algorithm
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
钻孔岩性识别条件下的数字爆破技术研究
朱海成
韩新平
冀常鹏
章征成
那忠武
《煤炭科学技术》
CAS
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
回采工作面瓦斯涌出量VMD-DE-RVM区间预测方法
代巍
付华
冀常鹏
王英杰
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
16
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职称材料
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