地下矿井巷施工及采矿生产过程的4D时空变化动态模拟技术

井巷施工及采矿生产的4D时空动态过程模拟建模是重现施工及采矿活动历史状态、跟踪当前采矿活动状态变化、预测未来施工及开采进度的关键技术.本文首先根据井巷施工及采矿生产数据对象特点的不同,将研究对象划分为点、线、面、体四类,利用Oracle Spatial提供的对象-关系模型,构建了适用于描述地下矿施工及采矿4D时空变化的动态数据模型,然后分别设计了四类对象的时空变化数据结构,并对4D时空数据的动态查询进行了对比优化,最后通过实例提出了进行地下矿井巷施工及采矿生产过程4D时空变化动态模拟的具体步骤和方法.实例表明:本文提出的地下矿井巷施工及采矿生产过程的时空变化动态模拟技术,具有空间数据格式统一、查询分析效率高、实用性强的优点,为井巷施工及采矿生产的4D可视化奠定了基础.     

基于RCR _YOLOv4的矿井巷道红外障碍检测研究

针对地下矿井巷道光线昏暗的道路上会出现落石或行人等行车障碍物,严重影响无人驾驶矿卡安全行驶的问题,提出了一种基于红外视觉识别的巷道障碍物快速检测优化模型RCR_YOLOv4。该模型利用K-Means++优化算法筛选巷道障碍物的先验框尺寸,并引入深度可分离卷积降低网络参数量和计算量,从而提高障碍目标的定位精度和检测效率。通过设计双通道注意力机制对网络特征融合模块进行优化,实现对无人矿卡行车障碍的高精度检测。结果表明,该目标检测模型对矿井道路障碍的检测准确率达到93.52%,检测速度达到60.6 FPS,能够为矿井巷道复杂环境下无人矿卡安全行驶提供保障。     

空间可视化复杂矿体剖面三角拼接算法研究

对复杂矿体三维可视化建模过程中所涉及的剖面拼接技术进行了深入研究,并针对复杂矿体剖面中出现的剖面间不规则位置与规模、凹剖面线间三角拼接、末端凹剖面线内的三角拼接、分支复合及剖面对应拼接等,利用最小外接矩形框、凹剖面线的凸包投影及凸点剔除法提出了相应的剖面拼接算法,最后进行了仿真验证,实例应用表明该算法能够有效地构建三维复杂矿体,准确地模拟真实复杂矿体的三维结构及分布情况。     

基于数据挖掘技术的特高品位灰色灾变预测

简述了矿床勘查中特高品位样品出现的原因和特高品位对矿体储量估算的影响,基于灰色系统理论和数据挖掘技术,建立了预测特高品位样品的灰色灾变模型,通过实例预测出现特高品位的范围仅相差1m,证明了该模型有效且可靠。     

数据挖掘中的客户聚类分析及其算法实现

给出了数据挖掘技术中的数据聚类算法，把该方法应用到客户类型的数据挖掘中，企业可实现对客户的聚类分析，进而对同一类型的客户实行相同的营销策略，对不同类型的客户进行差别营销策略的制定。     

基于web技术的矿山管理信息系统

以某露天矿为例，完成了基于Web的露天矿山管理信息系统的设计与实现。该系统的目的是在矿山局所辖范围内，建立一个以计算机技术、网络通信技术、矿山系统工程技术为支撑，提供覆盖穿孔、爆破、装载、运输整个工艺过程以及矿山通讯、安全监测、生产管理等主要方面的综合管理信息系统。     

中国钢铁工业增长与铁矿石稀缺对策研究

简要论述了中国钢铁工业及国内外铁矿资源现状，对日益增大的铁矿石借需缺口的弥合过程进行了分析，从而提出了我国铁矿石开发应采取的一些对策。     

三维矿体表面建模中的三角剖分技术及其应用

介绍了如何根据勘探线剖面矿体边界线,用三角剖分方法逼近矿体表面,建立矿体三维可视化模型的技术。三维矿体表面建模技术主要包括勘探线剖面矿体边界线的圈定、相邻边界线之间三角剖分和单个边界线内部三角剖分等内容。针对矿体结构复杂的特点,提出应用“凸包投影法”和“凸点逐步消除法”,分别解决相邻凹多边形矿体边界线之间与单个凹多边形矿体边界线内部的三角剖分问题,从而建立起复杂矿体的三维可视化模型。应用研究表明：运用本文方法,根据矿区勘探数据,能够建立起符合实际的三维矿体表面模型。     

基于蚁群算法的矿山井下开拓系统优化研究

矿山井下开拓系统的确定,影响因素较多。一般传统方法是对少数几个技术方案进行经济比较,得到的结果只是相对较好的方案。蚁群算法是最近几年提出的一种新型模拟进化算法,已成功地应用于求解TSP（旅行商）问题,取得了较好的实验结果。运用蚁群算法对井下开拓运输系统进行了优化研究。针对1处具体矿山,得到了1个结构合理、费用较低的开拓运输系统。实践证明,这种方法是可行的。     

基于PCA-BP神经网络的随钻参数岩性智能感知方法研究

针对地下金属矿山掘进过程中岩层信息参数获取难度大、岩性判别 精 度 低 等 问 题,提 出 一 种 基 于 主 成 分 分 析 法(PCA)和 BP神经网络的岩性智能感知方法:首先,通过理论分析,构建基于 PCAＧBP神经网络的随钻参数岩性智能感知模型;然后,通过相似材料模拟３种不同岩性的“三层一体”岩样,利用特制的凿岩机钻进试验台获取钻机钻进速度、回转速度、钻压、回转压力、回转扭矩和泥浆泵压力等６种随钻参数;最 后,对 理 论 模 型 进 行 训 练 和 检 验.结 果 表 明,PCAＧBP神经网络岩性智能感知方法与传统的 BP神经网络岩性智能感知模型相比,减少了模型计算量,且岩性智能感知的准确率得到了有效提升.