【導(dǎo)讀】L.Miller-Tait,R.Pakalnis. Vancouver,.,Canada. ABSTRACT. 1.INTRODUCTION. investigated.outputfact

　　

【正文】 訓(xùn)練的實(shí)例和 15個(gè)用來(lái)測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的實(shí)例。輸入元素或穩(wěn)定性可能是以下四個(gè)失敗之一： PUNRF(頂板垮落的潛在不穩(wěn)定性 )， PUNGW(地面楔的潛在不穩(wěn)定性 )， BUR(巖爆 )， CAV(采掘 )。一個(gè)有關(guān)輸入和輸出因素的簡(jiǎn)要描述被羅列如下。 . 輸入因素 RMR— RMR系統(tǒng)最初是 在 1973由 Bieniawsk發(fā) 展出來(lái)的，它建立于巖體質(zhì)量的五個(gè)參數(shù)上。這些參數(shù)是： 巖塊的單軸抗壓強(qiáng)度、巖石質(zhì)量指標(biāo)（ RQD）、不連續(xù)間距、不連續(xù)條件、地下水條件。 這些因素被賦予了一個(gè)數(shù)值并且被計(jì)算到一起從而得到一個(gè) RMR值。這個(gè)值是一個(gè)介于 0~100的數(shù)，其中 0表示質(zhì)量非常差的巖體， 100表示質(zhì)量極好的巖體。此時(shí)地下水條件被假設(shè)為干燥狀態(tài)。 Q— Q因素指的是表征可開(kāi)挖程度的巖石品質(zhì)。它是由來(lái)自 Norwegian地質(zhì)技術(shù)學(xué)院的 巴頓、李恩和魯恩德共同提出的，建立于以下六個(gè)要素之上： ? RQD— 巖石質(zhì)量指標(biāo)； ? Jn— 節(jié)理面數(shù)目； ? Jr— 節(jié)理粗糙程度； ? Ja— 節(jié)理變化數(shù)目； ? Jw— 節(jié)理處水減少因素； ? SRF— 應(yīng)力減小因素。 Q的準(zhǔn)確公式是： Q＝ RQD/Jn Jr/Ja Jw/SRF。 為了本次研究， Jw/SRF因素被假定為 ，因?yàn)榧俣烁稍飾l件。應(yīng)力通過(guò)模型和應(yīng)變量被因子化。 Q因素在一個(gè)從 1000的范圍內(nèi)變化，其中 表示品質(zhì)極差的巖石， 1000表示實(shí)質(zhì)上品質(zhì)非常理想的巖石。 Span— span意思是指平面圖上一個(gè)地下缺口的寬度。它可以通過(guò)一個(gè)地下硐室的最大半徑來(lái)確定。 SRF— 指相比于應(yīng)力比值和先前地下條件 而進(jìn)行的 RMR 值調(diào)整。它并不直接代表使用在 Q 計(jì)算公式中的那個(gè) SRF。應(yīng)力準(zhǔn)則是基于采動(dòng)應(yīng)力與不受限制的巖石抗壓強(qiáng)度的比值。 . 輸出因素 沖擊指的是一個(gè)發(fā)生了巖爆的采礦場(chǎng)。巖爆是一個(gè)已開(kāi)挖區(qū)域內(nèi)發(fā)生的巖石突然失效，同時(shí)伴隨了圍巖的自然或人為震動(dòng)。 PUNRF 指考慮到頂板垮落的潛在不穩(wěn)定地域。如果一個(gè)采礦場(chǎng)有如下一些情況發(fā)生則被認(rèn)為是潛在不穩(wěn)定： ? 缺口呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的有著可能在后面形成楔的方向不連續(xù)。 ? 額外的地面保護(hù)可能需要加入進(jìn)行以防止地表塌陷的可能發(fā)生。 ? 安裝在采場(chǎng)的儀器記錄了連續(xù)的采場(chǎng)后面的運(yùn)動(dòng)。 ? 地表運(yùn)動(dòng)和升高的頻率可能會(huì)增加。 PUNGW 指考慮到潛在不穩(wěn)定的采礦場(chǎng)，由于地面有楔形失效的可能性。它是 PUNRF 的一個(gè)子集，被用來(lái)單獨(dú)地識(shí)別出可能導(dǎo)致楔形失敗的區(qū)域。 Cave指不可控地表失效導(dǎo)致的挖掘發(fā)生的時(shí)候。 232607670. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析 上面的輸入和輸出都運(yùn)行于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以觀察一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否從輸入數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)出結(jié)果，同時(shí)也要觀察哪些輸入對(duì)輸出預(yù)測(cè)有最大影響。一個(gè)由 13 個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被運(yùn)行了 10105次，從而達(dá)到了 %的錯(cuò)誤率。共有73次觀察被用來(lái)訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò)。剩下的 15次觀察被用來(lái)測(cè)試的預(yù)測(cè) 能力。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果顯示出網(wǎng)絡(luò)可以正確地預(yù)測(cè)出所有來(lái)自于培訓(xùn)的輸出。這并不令人驚訝，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)為進(jìn)行預(yù)測(cè)培訓(xùn)共用了 73 次觀察。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以通過(guò)一些測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出巖爆條件，這些數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)而言完成是新的。網(wǎng)絡(luò)似乎在區(qū)分 PUNGW和 PUNRF方面存在問(wèn)題，但是每次均可以預(yù)測(cè)出巖爆狀況。沖擊狀況每次均可以成功預(yù)測(cè)的事實(shí)做出了這樣的承諾：就潛力而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有可能是一個(gè)預(yù)測(cè)巖爆的有效工具。 從數(shù)據(jù)庫(kù)顯示出 SRF 是對(duì)巖爆預(yù)測(cè)最重要的影響。偏心節(jié)點(diǎn) Q 和調(diào)整過(guò)的RMR同樣重要的影響，而 RMR， span和深度則表 明有較小的影響。 SRF是最重要的影響并不令人驚奇，因?yàn)樗歉鶕?jù)先前的沖擊傾向并考慮了巖石本身的一個(gè)因素。一個(gè)包含穩(wěn)定開(kāi)度的更大數(shù)據(jù)庫(kù)有必要建立，以取得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)方面和輸入因素影響作用的更大信心。 通過(guò)同步分析若干輸入，這個(gè)例子顯示出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提供一個(gè)有效工具來(lái)預(yù)測(cè)巖爆。更進(jìn)一步的工作如改正錯(cuò)誤，節(jié)點(diǎn)數(shù)目，層數(shù)和循環(huán)次數(shù)可以通過(guò)使用數(shù)據(jù)庫(kù)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)。然而一個(gè)帶有更多輸入因素的更大數(shù)據(jù)庫(kù)可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為一個(gè)預(yù)測(cè)沖擊更加有效的工具，從而在采礦工業(yè)中實(shí)際應(yīng)用。 232607671. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) /公式貧化預(yù)測(cè)比較 通過(guò)比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 常規(guī)公式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和三個(gè)由數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)展出來(lái)的公式進(jìn)行了比較，數(shù)據(jù)庫(kù)取自魯坦礦。被比較的公式來(lái)自三個(gè)不同的采場(chǎng)配置：孤立采場(chǎng)，梯形采場(chǎng)和拱形采場(chǎng)。 孤立采場(chǎng)（ 61次觀察） Dil(%) = – (RMR) – (ER) + (HR) (1) 梯形采場(chǎng) (44次觀察 ) Dil(%) = – (RMR) (ER) + (HR) (2) 拱形采場(chǎng) (28次觀察 ) Dil(%) = (RMR) (ER) +(HR) (3) 式中 DIL(%) – 采場(chǎng)貧化 (%)， 例 如 10%， DIL(%) = 10； RMR CSIR 巖體率 (%)， ie. 60%， RMR = 60； ER 隨采場(chǎng)寬度而移出的體積的暴露率 (m)； HR – 暴露采場(chǎng)壁的 水力半徑 (m)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與那些公式都產(chǎn)生于同一部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不可見(jiàn)數(shù)據(jù)上預(yù)測(cè)和公式評(píng)估進(jìn)行了比較。它提供了一個(gè)比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效力和從統(tǒng)計(jì)規(guī)律發(fā)展而來(lái)的公式評(píng)估的一種見(jiàn)解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是最佳化的。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)使用一個(gè)含有兩個(gè)不可見(jiàn)節(jié)點(diǎn)的隱含層被訓(xùn)練。對(duì)應(yīng)于每一個(gè)采場(chǎng)配置的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都在整個(gè)原始數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了訓(xùn)練。在拱形采場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)上被訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 80%的錯(cuò)誤，而梯形和獨(dú)立采場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中訓(xùn)練的每個(gè)只有10%的錯(cuò)誤。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用來(lái)在新的不可見(jiàn)數(shù)據(jù)上預(yù)測(cè)貧化并和各自的貧化評(píng)估公式進(jìn)行比較。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的貧化值與公式預(yù)測(cè)值的不同進(jìn)行了比較，為了每一個(gè)采場(chǎng)和由每個(gè)采場(chǎng)配置構(gòu)成的所有采場(chǎng)的總平均值。 圖 1表示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與公式預(yù)測(cè)間的平均百分錯(cuò)誤。 對(duì)于不可見(jiàn)的拱形采場(chǎng)數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均錯(cuò)誤是 %而 公式則是平均%的錯(cuò)誤。對(duì)于不可見(jiàn)的梯形采場(chǎng)數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均錯(cuò)誤是 %而公式則是平均 %的錯(cuò)誤。對(duì)于兩個(gè)不可見(jiàn)的獨(dú)立采場(chǎng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均錯(cuò)誤是 %而公式則是平均 %的錯(cuò)誤。由于拱形采場(chǎng)和梯形采場(chǎng)的不可見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)明顯比獨(dú)立采場(chǎng)不可見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)大，故神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯示出較之公式評(píng)估的明顯改進(jìn)。本實(shí)例中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的改進(jìn)表現(xiàn)優(yōu)于從統(tǒng)計(jì)衍生的公式評(píng)估，這表明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的公式預(yù)測(cè)更加有效。 圖 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) /公式在實(shí)際平均貧化值上的平均錯(cuò)誤 232607672. 結(jié)論 黃金企業(yè)公司與加拿大礦產(chǎn)與能源技術(shù)中心的例子顯示出 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提供一個(gè)有效工具來(lái)預(yù)測(cè)巖爆。更進(jìn)一步的工作如改正錯(cuò)誤，節(jié)點(diǎn)數(shù)目，層數(shù)和循環(huán)次數(shù)可以通過(guò)使用數(shù)據(jù)庫(kù)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)。然而一個(gè)帶有更多輸入因素的更大數(shù)據(jù)庫(kù) 可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為一個(gè)預(yù)測(cè)沖擊更加有效的工具。對(duì)于每一個(gè)失效而言更多的輸入可能包括：采動(dòng)應(yīng)力，水力半徑，提高到場(chǎng)，微數(shù)據(jù)，斷層或者水溝，地面支持，推進(jìn)類型，附近是否有生產(chǎn)礦井。 經(jīng)改進(jìn)更加精確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)貧化預(yù)測(cè)優(yōu)于基于統(tǒng)計(jì)的貧化公式表明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比起傳統(tǒng)基于實(shí)踐的方法可以產(chǎn)生更多精確的評(píng)估結(jié)果。隨著在較小采場(chǎng)貧化數(shù)據(jù)庫(kù)上出現(xiàn)了訓(xùn)練錯(cuò)誤增加的情況，更加充分 數(shù)量的輸入數(shù)據(jù)已被證明是必須的，同時(shí)由于較小的數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)致了在不可見(jiàn)數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度降低。除了提高了準(zhǔn)確度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多重輸入優(yōu)勢(shì)和能夠再培訓(xùn)的連續(xù)能力將大大改善采礦工業(yè)中基于實(shí)踐進(jìn)行評(píng)估的現(xiàn)象。 參考文獻(xiàn)： [1].卡倫 , .安大略勞工部 ,1995. 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