基于GSO-GPR算法的岩层移动角预测模型及其应用

论文摘要

为快速准确获取金属矿地下开采岩层移动角,提出基于群搜索优化（GSO）算法的改进高斯过程回归（GPR）理论。以矿体上下盘围岩性质、上下盘围岩稳固程度、地下水情况、矿体走向长度、矿体倾角、开采厚度及深度9个影响因素作为判别指标,结合35组实测数据建立金属矿充填开采岩层移动角学习预测模型。将该模型应用于三山岛金矿岩层移动角预测,利用UDEC数值模拟结果进行对比验证,同时分析三山岛金矿海下开采对上盘竖井的影响。研究结果表明:（1）GSO-GPR预测模型对地下开采岩层移动角的预测效果良好,预测精度在5%以内;（2）三山岛金矿上、下盘岩层移动角分别为72°和68°;（3）当前矿山开采未对竖井造成影响,但随着开采深入至-658 m水平,竖井将进入塌陷范围。

论文目录

• 1 群搜索—高斯过程回归算法
•   1.1 高斯过程回归
•   1.2 群搜索优化超参数算法
• 2 岩层移动角预测GSO-GPR模型
•   2.1 岩层移动角的影响因素
•   2.2 GSO-GPR模型构建
• 3 工程实例
•   3.1 三山岛金矿上盘岩移验证模型
•   3.2 模型验证与岩移分析
•   3.3 上盘竖井安全性分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵国彦,张海云,刘建,陈英

关键词: 金属矿,地下开采,岩层移动角,群搜索优化,高斯过程回归

来源: 黄金科学技术 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程

单位: 中南大学资源与安全工程学院

基金: 国家自然科学基金项目“深井开采岩石孔洞群能量演化及应力调控方法研究”(编号:51774321)资助

分类号: TD325

页码: 63-71

总页数: 9

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