基于GRA-GRNN模型的露天金属矿爆破后矿岩界线位移分析

TD235; 为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素.因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联 广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素.首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-...

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Published in有色金属工程 Vol. 10; no. 1; pp. 102 - 112
Main Authors 刘德儿, 罗毅超, 马大喜, 杨鹏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江西省核工业地质局二六四大队核工业赣州工程勘察院,江西赣州341000 2020
江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西赣州,341000%江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西赣州341000
Subjects
灰色关联分析
误差椭圆
矿岩界线位移
广义回归神经网络
空间分布度量
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ISSN2095-1744
DOI10.3969/j.issn.2095-1744.2020.01.015

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Summary:TD235; 为了避免露天金属矿爆破后导致爆堆边缘矿石品位贫化损失,需要根据最低品位阈值重新计算矿岩边界,而影响矿岩边界发生改变因素众多,需要确定主要影响因素.因此,利用爆堆爆破前地形方向和爆堆地质数据,构建灰色关联 广义回归神经网络模型(GRA-GRNN)分析爆堆矿岩边界变化主要影响因素.首先对爆堆钻孔品位数据使用析取克里金法进行空间插值,并根据矿山工艺最低品位阈值提取爆破前的矿岩边界;其次,将爆破前后的数字DEM模型进行求差,求得爆破后的爆堆数字DEM模型,并构建爆破前后爆堆数字DEM模型空间分布椭圆,从而确定爆堆爆破后的水平形变方向;对影响爆堆爆破后形变的可能因素进行提取,并应用GRA-GRNN模型选取主要影响因素及对其强度进行分析,并将其结果与BP神经网络模型预测结果进行了对比.从实验结果可知,影响爆堆爆破后形变强度排前三的因素为:爆破前地形方向、爆孔排距和列距,强度分别为0.880、0.760和0.755,预测结果优于BP模型.
ISSN:2095-1744
DOI:10.3969/j.issn.2095-1744.2020.01.015