采矿工程主要研究学习矿床开采的理论和方法,发展矿业新技术。下面是我带来的关于采矿工程论文题目参考的内容,欢迎阅读参考!
采矿工程论文题目参考(一)
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2. 阿勒泰某金矿采空区稳定性评价与采矿方法优化研究
3. 新型尾砂胶结剂在某铜矿下向分层胶结充填采矿中的应用研究
4. 深井开采矿压特征及围岩控制技术研究
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10. 深海采矿作业过程扬矿管线系统空间构形与动态特性研究
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17. 采矿巷道围岩变形机理与支护效果数值模拟研究
18. 复杂多金属矿床可视化模拟及其三维采矿设计技术研究
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21. 空场嗣后充填采矿法充填体合理强度分布规律研究
采矿工程论文题目参考(二)
1. 复杂条件下地下采矿稳定性研究
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3. 深井开采矿柱稳定性分析与可视化验证
4. 深海采矿被动升沉补偿系统参数设计与仿真研究
5. 大倾角煤层开采矿压特征及围岩控制技术研究
6. 露天采矿的生态影响综合评价与生态环境保护及修复对策研究
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采矿工程论文题目参考(三)
1. 露天采矿的生态影响综合评价与生态环境保护及修复对策研究
2. 复杂多金属矿床可视化模拟及其三维采矿设计技术研究
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19. 深部矿岩工程条件与开挖稳定性分析
20. 全尾砂胶结充填自流输送管路改造及优化
21. 深部矿柱失稳三维探查及数值分析
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采矿工程毕业设计论文
采矿工程是一个国家的重要产业,采矿工程直接关系到国家资源、能源的正常供应和使用安全。以下是专门为你收集整理的采矿工程毕业设计论文,供参考阅读!
采矿工程方法优化研究
【摘要】采矿工程中的许多方法都是可以优化的,比如采矿工程中的开拓系统和采矿方法。这些方法优化问题,由于决策变量众多,并且不同情况的所起的作用不同,导致多数问题都是复杂的非线性化问题,不仅如此变量之间的联系有时很难用确切的数学模型或者数学表达式表达出来。因此我们考虑到可以利用计算机技术和人工智能的技术来实现采矿工程中方法的优化问题,比如遗传算法,神经网络等,本文从上述几种技术角度,结合实际例子探讨了采矿工程方法的优化问题。
【关键词】采矿工程;优化;采矿方法
采矿工程中的许多问题的决策和方法的优化,都是多决策变量问题。以往对这种问题的处理方式都是采用单一变量法,即采用固定其他变量使其值保持不变,通过变化某一变量来探索这一变量对目标函数或目标问题结果的影响,从而找出最优解。虽然这种方式大大简化了这种多变量问题的求解方式,但是它忽略了各个变量之间的相互关系,以及他们之间的相互作用对最终结果的影响,因此所得的结果并不是真正的最优值。为了求得真正的最优解,需要同时改变各决策变量,探索他们在这种情况下和目标的关系以及的对目标结果的影响,从而找出综合最优值。
1、优化方法
1.1遗传算法的定义
遗传算法是一种自适应优化的方法。这种方法基于生物进化的原理,它模拟了生物进化的步骤,将繁殖、杂交、变异、竞争和选择等概念引入到算法中。[1]通过对一组可行解的维持和重新组合,在多决策变量共同作用的条件下,改进可行解的移动轨迹曲线,最终使它趋向最优解。这种方式是模拟生物适应外界环境的遗传变异机理,克服了传统的单决策变量法容易导致的局部极值的缺点,是一种全局优化算法。
1.2神经网络的定义
人脑思维方式的一大特点就是:通过多个神经元之间的同时的相互作用来动态完成信息的处理。人工神经网络就是模拟人脑思维的这种方式,通过计算机来完成一个非线性的动力学系统,可以实现信息的分布式存储和并行协同处理。
1.3遗传算法与神经网络协同优化
由于采矿工程的问题很难用一个显式来表示,所以我们可以利用人工神经网络强大的非线性映射能力建立决策变量和目标函数的关系,实现对问题的显式化,然后用遗传算法对这个目标函数的决策变量进行搜索和寻优,搜索到后就输入之前已经建模好的神经网络,网络将自动进行学习和匹配,从而我们可以计算出目标函数对该组决策变量的适应性,然后根据适应性进行遗传变异操作,反复多次后即可寻得最优解。
2、优化实例
2.1遗传算法在矿石品位优化中的应用
遗传算法是由原始数据,模拟优胜劣汰的方式通过反复迭代获得最优解,在这里实质上是随机生成一组矿石品位,利用自适应的技术调整品位,经过反复迭代计算,逐步逼近最优解。
(1)编码:用定长字符代表遗传中的基因,在这里表示某种特定品位,编码顺序依次为边界品位、最小工业品位、原矿品位和精矿品位。[2]
(2)初始群体:每次迭代的初始群体由上一次迭代生成,第一次的初始群体随机生成,每个群体包含的个体数确定。
(3)适应度:自然界中的适应度是生物个体对自然界的适应程度,适应度大,那么它存活下来的可能性就大。类似的这里的适应度是衡量个体优劣的指标,可以驱动遗传算法的优化,本例中的适应度取不同品位的矿石所能取得的净现值。
(4)复制和交换:根据达尔文进化论,适应性强的个体容易生存下来,那么他们的有利性征就被保留了,同样的不利性征就被淘汰了,适应性强的个体他们的后代跟他们的相似度会比较高,在遗传算法中可以用复制来代表这一部分;交换就是指上一代多个个体的部分基因相互置换产生新个体。
(5)突变:遗传算法中产生新个体的又一手段,通过求补运算完成。
(6)终止条件:遗传算法是迭代运算,在迭代到符合某一要求时停止,一般都是当群体的平均适应度或最大适应度变化平稳时,迭代终止。
2.2采矿工程优化实例
本处选择山东莱芜铁矿施工时的填充材料刚度与采场结构参数的优化问题来说明一下神经网络和遗传算法的具体应用。
山东莱芜铁矿谷家台矿区矿体赋存于大理岩与闪长岩的.接触带中,上部为第四系和第三系所覆盖,全部为隐伏矿体,矿脉地理结构十分复杂。[3]上部有河流流过,虽然河流和矿带之间有第三系的红板岩,但是由于局部天窗的分布,导致水层和第四系砂砾石层和灰岩层接触,隔水效果不好。由于灰岩层的含水性,导致这部分成为承压含水层。复杂的地质背景给开矿带来了巨大的难度,为了实现不改河、不疏干、不搬迁、不塌陷、不还水的“五不”方针,最终决定的开矿方案是采用矿体近顶板大理岩注浆补漏堵水措施与阶段空场嗣后胶结充填采矿方法相结合的综合治水方案。制约这一方案顺利实施的两个重要因素就是充填材料刚度与采场结构参数的优选问题。
设矿房宽度为Bf,填充体刚度为EC,бt为上盘出现的最大拉应力。推测得出:从安全性角度考虑,矿房宽度Bf越小,填充体刚度EC越大,则上盘出现的拉应力越小,施工越可靠;从经济型角度考虑,矿房宽度越大,填充刚度越小越经济,可以看出两者是相对的,我们要在这之间找一个最佳匹配值。使得上盘出现的拉应力小于但又接近于大理岩的抗拉强度。
先通过神经网络建立决策量Bf、EC和目标бt的映射关系,然后用遗传算法搜索最佳匹配,得到结果Bf=21.256m,EC=396.6MPa,бt=-1.9297MPa,最后进行的结果的合理性验证,表明这个结果是令人满意的。
3、结论
作为现阶段比较先进的计算智能和人工智能技术,遗传算法和神经网络着重于通过迭代算法和非线性映射来求得问题的最优解。由于绝大多数矿场的复杂条件导致采矿工程中的许多问题和方法的决策存在众多的决策变量,并且多数变量和目标量的关系都是非线性的,这些特点使得遗传算法和神经网络等现代先进智能技术能很好的运用到采矿工程的优化中去,通过文章研究和实例证明,对于采矿工程的方法优化,遗传算法和神经网络能起到很好的效果,随着这些技术的进步,他们将会为采矿工程的优化方面提供更有力的帮助。
参考文献
[1]李云,刘霁.神经网络与主元分析在采矿工程中的应用[J].中南林业科技大学学报,2010,30(6):140-146.
[2]张磊,柴海福.浅谈人工神经网络在采矿工程中的应用[J].学术探讨,2008,(6):172.
[3]刘加东,陆文,路洪斌.浅谈采矿方法的优化选择[J].IM&P化工矿物与加工,2009,(1):25:27.
煤矿开采技术的进步和完善是采矿学发展的主题。下面我给大家分享煤矿开采技术论文,大家快来跟我一起欣赏吧。
浅议煤矿开采技术
[摘 要]我国煤炭资源储量丰富,据不完全统计,我国煤炭总储量在9000亿吨以上,含煤面积55万多平方千米,而且煤种齐全,我国一次性能量消费结构中,煤炭占75%以上。从煤中可以提取二百多种产品,因此煤炭工业发展的快慢,将直接关系到我国社会主义经济建设。煤矿开采技术的进步和完善是采矿学发展的主题。发展多层次、多样化的采煤工艺,具有重要的意义。
[关键词]煤矿 采煤工艺 控制技术 开采
中图分类号:X752 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2014)30-0130-01
1 简述矿井开采
矿井开拓通常以井筒的形式分为竖井开拓,斜井开拓,平硐开拓和综合开拓。采用合理的采矿方法是搞好矿井生产的关键。
竖井是一种从地面开掘以提供到达某一煤层或某几个煤层通道的垂直井。从一个煤层下掘到另一个煤层的竖井称盲井。在井下,开采出的煤倒入竖井旁侧位于煤层水平以下的煤仓中,再装入竖井箕斗从井下提升上来;斜井是用来开采非水平煤层或是从地面到达某一煤层或多煤层之间的一种倾斜巷道。斜井中装有用来运煤的带式输送机,人员和材料用轨道车辆运输;平硐是一种水平或接近水平的隧道,开掘于水平或倾斜煤层在地表露出处,常随着煤层开掘,它允许采用任何常规方法将煤从工作面连续运输到地面。
煤层在形成时,一般都是水平或者近水平的,在一定范围内是连续完整的。但是,伴随着地壳的运动,煤层的空间形态发生了变化,形成了单斜构造、褶皱构造和断裂构造等地质构造。采煤需要注意煤层的走向、倾向和倾角。
矿井开拓的主井和运输巷道等都需要长期支护,可以采用砌碹支护,架拱支护,架蓬支护,锚杆支护,锚喷支护,锚网喷支护,锚索支护,金属拱形支架支护,料石支护,钢筋混凝土支护或者几种支护形式并存形成联合支护。采掘工作面需要临时支护,通常采用的方式有打点柱、液压支柱支护、木支柱支护等。采煤一般都采用后退式采煤,边采边加强支护。
2 采煤方法
开发煤矿高效集约化生产技术手段,建设高产高效矿井。研究开发各种环境条件下的高效、可靠的采煤装备和工艺;简单、高效、可靠的生产系统和开采布局;生产过程监控与有效管理等相互适应的成套开采技术,以提高开采技术水平和机械化程度。
2.1 开发“埋深浅、硬顶板、硬煤层现代开采技术”
硬顶板控制技术。研究埋深浅、地压小的硬厚顶板控制技术,主要通过岩层定向水力压裂、倾斜深孔爆破等顶板处理技术,直接顶能随采随冒,提高顶煤回收利用率,基本顶能按照合理�距垮落,有利于顶煤破碎,保障工作面推进安全、顺利地进行。
硬厚顶煤控制技术,研究开发埋深浅、支撑压力小的硬厚顶煤的迅速处理技术,包含高压注水压裂技术和顶煤深孔预爆破处理技术,以提高顶煤回收利用率。顶煤冒放性差、块度大的综合开采成套设备技术,有利于顶煤破碎和顶板控制,同时有利于液压支架的放置,为布置输送机提供便利。
两硬条件下放顶煤开采快速推进技术,采用合理的综放开采回采工艺、优化工序、缩减放煤时间,提高工作面的推进度,实现高效高产。
宽煤巷锚杆支护技术,有利于综采配套设备的大功率和重型化,有助于连续采煤机的使用,从而有效提高工作面产能。
2.2 缓倾斜薄煤层的长壁开采
主要研究开发:体积小、功率大、高可靠性的薄煤层采煤机、刨煤机;研制适合刨煤机综采的液压支架;研究开发薄煤层工作面的总体配套技术和高效开采术。
2.3 缓倾斜厚煤层一次采全厚大采高长壁采
应进一步加强完善支架结构及强度,加强防倒、防滑、防止顶梁焊缝开裂和四连杆变、防止严重损坏千斤顶措施等的研究,提高可靠性,缩小其与中厚煤层(采高3m左右)产高效指标的差距。
2.4 各种综采高产高效综采设备保障体系
要实现高产高效,就要提高开机率,对“支架―围岩”系统、采掘运设备进行监控。进一步完善液压信息、支架位态、顶板状态、支护质量信息的自动采集系统;乳化液泵站及液压系统运行状态的检测诊断;采煤机在线与离线相结合的 “油-磨屑”监测和温度、电信号的监测;带式输送机、刮板输送机全面状态监控。
3 深矿井开采技术
深矿井开采的关键技术是:煤层开采的矿压控制、冲击地压防治、瓦斯和热害治理及深井通风、井巷布置等;主要任务:深井围岩状态和应力场及分布状态的特征;深井作业场所工作环境的变化;深井巷道快速掘进与支护技术与装备;深井冲击地压防治技术与监测监控技术;深矿井高产高效开采有关配套技术;深矿井开采热害治理技术与装备。
4 “三下”采煤技术
提高数值模拟计算和相似材料模拟等,深入研究开采上覆岩层运动和地表沉陷规律,研究满足地表、建筑物、地下水资源保护需要的合理开采系统和优化参数,发展沉降控制理论和关键技术;研究与应用各种充填技术和组合充填技术;研究近水体开采的开采设计、工艺参数优化和装备等关键技术。
5 优化巷道布置,降低矸石排放
改进、完善现有采煤方法和开采布置,以实现开采效益最大化为目标,研究开发煤矿地质条件开采巷道布置及工艺技术评价体系,从而实现开采方法、开采布置与煤层地质条件的最佳匹配。
6 采场围岩控制技术
6.1 进一步完善采场围岩控制理论
用科学合理、优化高效的岩层控制技术来确保开采的安全、高效、低成本为目标,要通过总结经验,深入研究各种煤层地质及开采条件来实现。
6.2 研究坚硬顶板与破碎顶板条件下应用高技术低成本岩层控制技术
目前,主要应用的是高压注水、深孔预裂爆破处理坚硬顶板和应用化学加固技术, 由于这些技术工艺复杂、成本高,所以需要进一步研究开发新技术、新工艺、新材料来解决这一问题。
6.3 放顶煤开采岩层和支架――围岩相互作用机理
研究放顶煤开采力学模型、围岩应力、顶煤破碎机理、支架――顶煤――直接顶――基本顶相互作用关系;运用离散元等方法研究顶煤放落规律,提出放顶煤优化准则和提高顶煤回收率的路径。
6.4 支护质量与顶板动态监测技术
在总结缓倾斜中厚长壁工作面开展支护质量与顶板动态监测方面,需要进一步在坚硬顶板、破碎顶板、急倾斜的放顶煤工作面开展支护质量与顶板动态监测,同时应不断完善现有的监测技术,发展智能化监测系统,改进监测仪表,使监测仪表向直观、轻便、小型化方向发展。
6.5 冲击地压的预测和防治
通过计算机模拟研究冲击性矿压显现发生的机理,进一步完善冲击性矿压显现监测系统,发展遥控测量和预报技术。
6.6 研究开发新型的支护设备
研究硬煤层、硬顶板放顶煤液压支架,完善液压支架性能和快速移架系统。
7 小煤矿技术改造和机械化开采技术
对小煤矿进行合并重组,淘汰落后生产技术和生产设备,提高平均单井规模和技术水平,开发小型煤矿机械化、半机械化开采技术和装备,改进小煤矿的采煤方法和开采工艺,提高采煤工作面的单产和工效。
总结,提高煤矿资源开采水平,充分利用资源,选择合理的采煤开拓方法,保障安全生产,提高企业效益。
参考文献
[1] 郭靖.煤矿开采技术[M].山西人民出版社.2010
[2] 戴绍诚.高产高效综合机械化采煤技术与装备[M].煤炭工业出版社 1998.
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