冬瓜山岩爆研究中的神经网络应用

• 作 者: 叶振华
• 机 构: 中钢集团马鞍山矿山研究院
• 出 处: 马鞍山矿山研究院 中钢集团马鞍山矿山研究院
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 岩爆 神经网络 动力失稳 发生机理 围岩应力

岩爆是高地应力条件下岩体产生爆裂松脱、剥落、弹射甚至抛掷现象的一种动力失稳地质灾害。它对工程结构、设备、人员危害极大，直接威胁施工人员、设备的安全，影响工程进度，已成为世界性的地下工程难题之一。岩爆的发生机理虽然处于研究阶段，但与高地应力和围岩应力、岩石的坚硬程度等关系密切。
铜都铜业冬瓜山铜矿矿体赋存于-680～-1000m，矿体规模和储量相当可观。进行这样的千米深井开采，岩爆机理和预防研究尤为重要。本文首先根据相关资料综述了国内外岩爆研究的现状，结合冬瓜山铜矿开采的地质条件初步论述了岩爆的发生条件，从冬瓜山铜矿的地质和开采条件看，有许多的条件与岩爆发生条件相吻合，是一个高岩爆危险的矿床。
人工神经网络可以模拟复杂的非线性系统，实现n维空间到m维空间的映射，特别适合对无法用数学解析表现或目前未知的相关关系的模拟，且具有很强的抗干扰性，使实测的资料个别误差不会对预测结果产生很大的影响，同时该方法可以综合考虑更多的影响因素。需要的岩爆研究基本上是基于单个或某几个因素，这样由单个因素所作的预测结果可能会出现不一致的情况，而应用神经网络考虑多因素的预测，可以避免这种情况的出现。借鉴冬瓜山铜矿岩爆研究的成果，作者通过利用神经网络，综合多种岩爆判据，运用MATLAB的神经网络工具箱编制了三层的BP神经网络程序，通过设计的神经网络对冬瓜山铜矿的几种主要岩石进行了岩爆倾向性预测，预测结果和中南大学的研究成果十分吻合，初步体现了神经网络的规则学习能力和模糊判断能力。同时，本文提出了在冬瓜山岩爆监测系统数据处理中应用数据网络的设想，设计出网络的主要结构和学习模式，应用神经网络的学习能力，对微震监测和地压监测的数据进行学习和训练，使网络通过学习后可以快速、准确地判定岩爆的发生与否以及发生岩爆的强度和地点。