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核心刊物论文：1．李胜荣、邵克忠，河南嵩县祁雨沟金矿床石英流体包裹体标型，现代地质，1991，5（4）：415-4222．李胜荣，论豫西洛宁－嵩县中生代钙碱性花岗岩类的同源性，地质论评，1994，40（6）：489－4933．李胜荣、高振敏， 黑色岩系中铂族元素研究概况及意义，地质地球化学，1994，（4）：45－495．李胜荣、陈光远、邵伟、孙岱生，石英环带结构填图有效性研究 －以胶东乳山金矿为例 矿物学报，1994，14 (4)：378－3826．李胜荣、陈光远、邵伟、孙岱生，胶东乳山金矿双山子矿区黄铁矿环带结构研究，矿物学报，1994，14 (2)：152－1567．李胜荣、陈光远、邵伟、孙岱生，胶东乳山金矿黄铁矿形态研究，地质找矿论丛，1994 9 (1)：79－868．李胜荣、陈光远、邵伟、孙岱生，胶东乳山金矿石英中H2O和CO2相对光密度研究，矿物学报，1995，15 (1)：97－1039．李胜荣、高振敏，湘黔地区牛蹄塘组黑色岩系稀土特征－兼论海相热水沉积岩稀土模式，矿物学报，1995，15 ( 2 )：225－22910．李胜荣、高振敏， 湘黔地区下寒武统黑色岩系中的热水成因硅质岩 ，矿物学报，1996 ，16 (3)12．李胜荣、高振敏，湘黔地区下寒武统黑色岩系热演化条件，地质地球化学 ，1996 ，(4)：30-34 13．王宝德、李胜荣，河南祁雨沟爆发角砾岩型金矿床地质地球化学特征初步研究。地质地球化学，1996，（6）：37-4414．李胜荣、陈光远、邵伟、孙岱生，胶东乳山金矿床矿物学填图方法比较研究，岩石矿物学杂志，1997，16 (增刊)： 63－6515．高振敏、罗泰义、李胜荣, 黑色岩系中贵金属富集层的成因：来自固定铵的佐证。地质地球化学, 1997, （1）：16．高振敏、李胜荣，华南寒武系底部黑色岩系贵金属矿化特征，矿床地质，199817．邵伟、陈光远、孙岱生、李胜荣等，霍尔效应参数研究方法及其在金矿找矿中的应用，现代地质，1998其它论文：1．于耀先、李胜荣、栾文楼，河北宣化贾家营斑岩钼矿床成矿地质条件综合研究。河北地质学院学报，1982，5（1）：2．李胜荣，印度扎瓦铅锌矿床矿质来源及矿体定位机制研究－以扎瓦莫拉矿床为例，河北地质学院学报，1987，10（4）：375－3813．李胜荣（译），可采储量评估－地质统计方法，国外地质技术经济，1987，3（3）：47－564．李胜荣（译），发展中国家的石油勘察：是不利的地质条件还是拙劣的协约？国外地质技术经济，1987，3（3）：73－825．李胜荣，克什米尔利达山谷新构造形迹，河北地质学院学报，1988，11（4）：59－636．李胜荣（编译），金矿勘察的某些经济准则－以加拿大西部地盾为例，国外地质技术经济，1988，4（4）：1－107．邵克忠、李胜荣，祁雨沟金矿床石英成因矿物学与找矿矿物学研究，见：全国第三届矿物岩石地球化学学术交流会论文摘要汇编，1988，708．邵克忠、李胜荣，石英热发光性在祁雨沟（式）金矿床研究中的意义，河北地质学院学报 ，1989，12（2）：127－1339．邵克忠、李胜荣、栾文楼，“祁雨沟式”金矿矿床矿物学和成因矿物学特征，河北地质学院学报，1990，13（2）42．许虹，李胜荣，申俊峰. 浅析现代地质专业课教学理念与方法. 地质通报, 2002, 21(12):43．肖启云，李胜荣。湘黔下寒武统矿化黑色岩系中元素的表生迁移和环境效应。海淀走读大学学报，2002。3：44-5244．肖润，李胜荣，傅璐珈;张天平，周肃; 阎柏琨. 西藏改则县铁格山金矿稀土及微量元素研究.西藏地质，2002（2）：13-1845．李胜荣，申俊峰. 环境与生命成因矿物学国际讨论会纪要。矿物岩石地球化学通报: 2003,1:46．江永宏，李胜荣. 地学前沿——地球物质学与矿物标型学. 安徽地质，2003，13（2）： 105-10747．李胜荣. 学高为师，身正为范. 见：郝东恒编. 探索生物起源. 地震出版社，2003：5148．李胜荣. 21世纪的两个前沿研究方向。中国矿物岩石地球化学学会第九届学术年会论文摘要集。2003. 5-649. 李胜荣，许虹，申俊峰，张秀宝，莫少龙，李旭平. 《结晶学与矿物学》课程建设若干问题探讨.见：王训练，王根厚（主编）. 立足特色 塑造精品——北京.中国地质大学地球科学与资源学院教育教学改革论文集.北京：地质出版社，2005， 84-8950. 肖润、李胜荣、曾庆高、刘波. 西藏尼玛县达查金矿区稀土及微量元素分析. 西藏地质，2005，（1）：45-5151. 许虹、李胜荣、朱瑞亮。《结晶学及矿物学三维互动多媒体课件的开发》. 见：王训练，王根厚（主编）. 立足特色 塑造精品——北京.中国地质大学地球科学与资源学院教育教学改革论文集.北京：地质出版社，2005， 94-96
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.
