无线传感器网络及智能环境控制

传感器网络是信息技术中的一个新的研究领域,具有十分广阔的应用前景,引起了学术界和工业界高度重视。在环境中布置的大量的传感器,利用数据挖掘和数据融合的工具,可以对人的动作进行识别,实现对境的智能控制。     

崩落采矿模拟SLS系统及其在提高回收率中的应用

分析了结构参数和矿石回收指标的关系,利用SLS(sublevel simulation)系统进行计算机模拟放矿实验,结合Matlab对实验结果进行回归分析,得出结构参数和回收指标的回归方程．利用回归方程对结构参数与矿石回收指标之间的关系进行研究,提出一种最佳结构参数的确定方法．     

金山店铁矿入选品位动态优化数学模型建立

金属矿山合理人选品位动态优化研究的技术关键是建立各种数学模型。金山店铁矿人选品位优化研究项目中进行了数学模型的建立。研究中充分吸取已有研究工作的先进性和合理性的基础上加以改进，利用先进的数学工具软件MATLAB进行矿石工业储量的数学建模，通过人工神经网络技术进行选比模型的建立，并以金山店铁矿西区-200～-270m阶段为评价对象进行了人选品位动态优化，优化结果可使该段多回收铁精矿16.23万t，利润增加2030.57万元。     

崩落放矿计算机仿真系统软件的设计与开发

在崩落法放矿理论的基础上，利用全新面向对象编程语言，开发了一种新的崩落法放矿计算机系统软件，该软件具有崩落法放矿的结构参数优化和随机介质放矿三维立体计算机仿真系统的功能，具有可操作性强，适用围广，界面友好，可视化程度高，数据处理先进等特点，该软件经过梅山铁矿与弓长岭铁矿物理实验结果验证，仿真结果准确可靠。     

进化神经网络在矿山入选品位优化中的应用

在矿山入选品位指标研究中，正确建立有关因素之间的数学模型是实施优化的关键。其中选矿子系统的入选品位、混岩率与选比之间呈复杂非线性关系。为克服一般神经网络收敛慢和过学习的问题，采用改进遗传算法的进化神经网络模型映射混岩率、入选品位与选比之间的复杂非线性的对应关系，并将建立的选比神经网络模型用于金山店铁矿入选品位的优化决策支持系统中，取得每年多回收铁精矿16.23万t的良好效果。     

锚杆间距对大型硐室围岩支护效果的数值模拟研究

某矿山计划将部分地面生产流程转移至地下硐室中进行,通过工程类比法确定矿体围岩为Ⅲ~Ⅳ类岩体,围岩稳定性较差,严重威胁地下硐室群的稳定性。锚杆支护作为地下工程中最重要的支护手段之一,被应用于各种围岩与不利地质环境中,文章结合某矿山可行性研究,利用FLAC3D软件,以围岩变形、塑性区范围和锚杆所受最大应力为参考指标,模拟不同间距的锚杆支护系统对硐室群围岩稳定性的影响,通过综合分析确定了最佳的锚杆间距范围,对矿山后续设计及施工具非常重要的实用意义。     

大参数多分段并行无贫化放矿的无底柱分段崩落法

大参数多分段并行无贫化放矿的无底柱分段崩落法,是当前崩落法先进理论和技术以及工艺的综合.其特点是大的结构参数、无贫化放矿和多分段并行回采,这三项技术综合同时采用,会取得最佳的技术经济效果：矿石损失贫化小,生产能力大,采矿成本低等.因此,只要能满足其使用条件,应大力推广该无底柱分段崩落法,以实现安全高效的目标.     

基于Auto CAD的矿山三维实体井巷实现研究

研究了数字矿山建设过程中巷道及井下相关构筑物的三维实体形成的关键问题，分析了数字矿山建设中三维井巷设计的重要意义，在此基础上，基于Auto CAD平台，利用VC6．0和Object ARX技术设计开发了采矿设计系统。该系统可以实现三维实体井巷，能很好地解决井巷的三维实体化，并能使其实现过程自动化，取得令人满意的结果。另外，矿山设计中压气管道、通风系统及给排水系统等都可以用此系统来生成。     

基于RBF神经网络的露天矿爆破效果预测研究

露天矿爆破是一个受诸多因素共同影响的系统工程,是露天开采的重要环节之一,其爆破效果的优劣直接影响后续工序的完成。提高爆破技术水平和爆破质量,对矿山安全和生产具有重要的意义。本文通过随机森林选择影响爆破效果的主要参数,结合模糊评价确定爆破综合效果,建立了RBF神经网络爆破效果预测模型。将该模型应用于矿山爆破效果预测中,并将爆破现场实测的11组数据作为模型训练样本,另外5组现场数据作为预测样本进行测试,通过与BP神经网络比较,发现RBF神经网络的预测性能更为优越,可广泛应用于现场实践中。     

非接触式多通道矿浆浓度在线检测系统及方法

在鞍钢集团关宝山矿业有限公司选矿厂进行了矿浆浓 度人工取样和在线检测的对比试验,验证某矿浆浓度在线检 测系统的准确性、经济性、适用性。试验使用烘干称重法,使 用取样桶在磨磁车间二次强磁工艺管口位置进行取样,在浮 选车间北侧实验室进行烘干计量工作。在取样点每次取4 个样本,取平均值以消除取样偏差,然后与在线检测系统的 浓度值进行比对。共进行现场取样44d,取得有效数据88 组。所有数据中偏差小于1.5%的有84组,占比95.45%,大 于1.5%的有4组,占比4.55%。在线检测系统浓度偏差最 大值 3.49%,最 小 值 0.01%,平 均 偏 差 0.79%,标 准 差 0.53%。结果表明,浓度在线检测系统精度高、实时性好,完 全可以取代人工检测方式应用于生产。