DOI: 10.11799/ce202401010
灰岩含水层定向钻孔注浆效果智能评价方法研究
李文昕1
贾东秀2
陈建刚3
傅子群1
陈军涛4
郭洪运2
刘磊2
1.山东科技大学 能源与矿业工程学院,山东 青岛 2665902.山东能源新汶矿业集团有限责任公司 邱集煤矿,山东 德州 2511053.山东能源新汶矿业集团有限责任公司 榆树井煤矿,内蒙古 鄂尔多斯 0162994.山东科技大学 能源与矿业工程学院,山东 青岛 266590;煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室,北京 100013;山东科技大学 矿业工程国家级实验教学示范中心,山东 青岛 266590
摘要：基于黄河北煤田邱集煤矿现场注浆工程,通过XGboost、支持向量机、K近邻和BP 人工神经网络四种算法,对灰岩定向钻孔的注浆效果进行科学分析.研究表明,XGboost、支持向量机、K近邻的模型精度均达不到 0.9,而BP 人工神经网络测试的拟合程度达 0.93,使用现场数据测试准确度达0.9,证明了BP人工神经网络评价注浆效果的可行性和准确性;最后运用MATLAB提出了一种基于BP人工神经网络的注浆效果智能化评价方法,并根据模型制作了简单的演示平台,实现了注浆效果评价的智能化与快捷化.
关键词：定向注浆效果评价机器学习BP人工神经网络智能评价
分类号：TD745(矿山安全与劳动保护)
资助基金：煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室资助项目(2021-CMCU-KF015)国家自然科学基金(51974172)山东省自然科学基金面上项目(ZR201911150152)山东省自然科学基金面上项目(ZR2019MEE084)山东省自然科学基金面上项目(ZR2022ME140)山东科技大学科研创新团队支持计划项目(2018TDJH102)
论文发表日期：2024-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 63-69 )
英文信息