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世界有色金属 2019年 9月上54 采矿工程 Mining engineering 基于人工智能理论的采矿方法选择的研究 徐征军，李雪松，张 安 （山东黄金矿业股份有限公司新城金矿安全生产部， 山东 烟台 2 6 1 4 0 0 ） 摘 要 本文将从采矿方法选择的概述角度出发， 阐明其作用， 介绍传统技术， 同时指出人工智能技术在采矿方面的发 展状况， 进而指出借助数学方法优选采矿方法的优点以及人工智能理论中神经网络的优势， 以期为有关部门提供可靠 参考。 关键词 人工智能理论 ； 采矿方法选择 ； 采矿工程 ； 采矿企业 中图分类号 T D 8 0 2 文献标识码 A 文章编号 1 0 0 2 - 5 0 6 5（2 0 1 9 ） 1 7 - 0 0 5 4 - 2 Research on Selection of Mining Based on Artificial Intelligence Theory XU Zheng-jun, LI Xue-song, ZHANG An S a f e t y P r o d u c t i o n D e p a r t me n t o f X i n c h e n g G o l d Mi n e , S h a n d o n g G o l d Mi n i n g C o . , L t d . , Y a n t a i 2 6 1 4 0 0 , C h i n a Abstract I n t h i s p a p e r , f r o m t h e p e r s p e c t i v e o f t h e o v e r v i e w o f mi n i n g me t h o d s e l e c t i o n , t h i s a r t i c l e w i l l c l a r i f y i t s r o l e , i n t r o d u c e t h e t r a d i t i o n a l t e c h n o l o g y , p o i n t o u t t h e d e v e l o p me n t o f a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e t e c h n o l o g y i n mi n i n g , a n d t h e n p o i n t o u t t h e a d v a n t a g e s o f o p t i mi z i n g mi n i n g me t h o d s w i t h ma t h e ma t i c a l me t h o d s a n d t h e a d v a n t a g e s o f n e u r a l n e t w o r k s i n a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e t h e o r y . T o p r o v i d e r e l i a b l e r e f e r e n c e f o r r e l e v a n t d e p a r t me n t s . Keywords A r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e t h e o r y ; S e l e c t i o n o f mi n i n g me t h o d s ; Mi n i n g e n g i n e e r i n g ; Mi n i n g e n t e r p r i s e s 在我国整体社会经济高速发展的进程中， 采矿行业起到了 重要的推动作用。 对于人类的生活、 社会的发展而言， 矿物质资 源意义深远。 因此， 有关部门应当充分重视采矿方法的选择， 明 确其在采矿作业中的重要地位， 进而为进一步提升采矿作业的 安全性和采矿质量、 效率， 探寻出最合适的采矿方法选择技术。 1 采矿方法选择概述 （1） 采矿方法选择的作用。 对于一个国家综合实力的提 升而言， 矿物质资源具有重要的影响， 其也会对国家经济发 展产生影响， 由此可见， 采矿方法的选择对于整体采矿行业 乃至国家都具有深远的意义 [1]。 另外， 采矿方法的选择对于 投入成本的降低、生产作业的安全性、作业生产率的提升、 矿石产量的增加以及矿石贫化率与损失率的降低也有较大影 响。 采矿方法的选择属于系统较为复杂的工程， 矿体的赋存 条件以及矿床的地质条件和采矿方法的选择息息相关， 涉及 众多影响因素， 而部分因素却拥有不确定性以及模糊性。 另 外， 各地区选择采矿方法的准则也各有差异， 使得此项工作 层次、 目标都较多， 这也为此项工作的开展制造了诸多困难。 （2） 传统采矿方法选择的技术。 在传统的选择采矿方法 工作中， 通常会有三步工作， 分别为初选采矿方法、 分析技术 经济以及综合比较分析。 详细来看， 就是采矿企业应当严格 按照矿床的地质特点以及企业自身掌握的采矿技术， 对可行 性的采矿方案进行初选， 随后对其技术经济展开全面分析， 若各项比对方案并没有较为明显的差距， 专业人员还应当开 展更加细致的综合性比对、 分析， 进而做出最优选择。 这种模 式较为依赖专业人员的个人经验， 但也被个人能力所限制， 同时充满了主观上的随意性， 使得最终结果较为片面、 主观。 2 人工智能技术在采矿方面的发展状况 伴随科学技术水平的不断提升， 人工智能已经被逐渐应 用到采矿行业中，同时其优越性也日益凸显出来 [2]。其中， 专家系统作为人工智能技术的主要应用之一， 其开发工具在 市场中现已大量出现， 而研发出来的各种专家系统也被广泛 应用到各个采矿企业的采矿作业当中， 其中较为常见的便是 露天矿区爆破系统、 矿区设施选型决策的支持系统以及矿区 锚杆支护的选型和设计系统。 然而相比于发达国家， 我国采 矿施工各类作业问题较为复杂， 缺乏合适的相关硬件、 软件， 使得我国有关人工智能技术应用于采矿作业仍显落后。 3 借助数学方法优选采矿方法的优点 在多年的数学优选技术比对过程中， 我们可以明确各种 方法具备一些共同点， 包括了 （1） 计算无量纲化。和传统方法相同，借助数学方法优 选采矿方法也会对有研究需要的、 类似于开采矿床技术的采 矿方法进行列举， 同时对一些包含采矿成本、 矿房作业能力、 采矿效率、 采矿贫化率和损失率、 单耗炸药以及采切工程量 在内的经济技术指标加以精确选定。 需要注意的是， 上述指 标具备量纲，例如kg/t、 t/d、 m/kt以及％等，这些指标在 传统的采矿方法选择中无须进行处理， 但是在借助数学方法 优选采矿方法时， 有关人员需要将其量纲去掉， 即无量纲化， 在计算中只用到指标中的数字， 从而最大限度地将各指标可 能产生的不同影响进行去除。 （2） 赋予权重。所谓权重，即权数，属于模糊数学的专 用名词之一， 主要是对因子的相对重要性程度进行表征的一 类表征量度值。在研究借助数学方法优选采矿方法的过程 中， 除了需要将以上指标进行引入之外， 还应当引入一些难 以计量的影响因素， 比如生产管理工作的难度、 采矿方法中 结构稳定性、 填充体可靠系数、 矿体的赋存条件适应性、 通 风状况、 安全性和作业条件、 施工难度和环保工作、 生产的 整体可靠性、 设计规模的保证性以及开采的集中程度等。 无 论是对于采矿方法的选择， 还是实际采矿施工而言， 以上因 素都有着重要影响， 很多时候甚至会成为决定因素。 在传统 的采矿方法选择中， 通常比对众多方案时只可以进行定性分 析， 且无法对定量的各项指标展开综合性比对。 但是在借助 收稿日期 2 0 1 9 - 0 8 作者简介 徐征军， 生于1 9 7 8 年， 男， 汉， 山东莱州人， 本科， 中级职称， 研究方向 采矿专业。 2019年 9月上 世界有色金属55 采矿工程 Mining engineering 数学方法优选采矿方法时， 对于那些无法定量的各项指标能 够借助科学方法将权重值赋予在其上面。 （3） 计算机编程计算。 在借助数学方法优选采矿方法时， 可以使用计算机展开科学计算， 并且这种方式能够使计算流 程更简单， 计算软件也在随着时代的发展不断优化和更新， 其计算速度极快， 而精准度也很高。 在借助数学方法优选采矿方法时， 有关部门还应当意识 到模糊数学的优势 对采矿作业的采矿方法选择工作而言， 其拥有较多的影响因素， 包括了矿体有用成分的分布、 矿岩的 自身性质、 矿石的价值以及矿体的产状等， 很多时候人们对 这些因素的描述都较为模糊 [3]。 对于模糊数学而言， 其模糊现 象为一部分客观事物间的重要差异在过渡过程中出现的不确 定性， 即模糊目标或者模糊约束， 在采矿行业中包括了采矿作 业影响地表的程度、 矿体的形态、 规模、 产状、 采矿施工的安 全性、 矿岩自身的物理力学特性、 地质水文环境以及矿石自 身的价值等。 由此可见， 选择采矿方法属于一类模糊问题。 正 如上文所述， 采矿方法的传统选择方法缺点很多， 不良影响也 较大。 但是在模糊数学中， 我们可以探寻出较为有效的处理措 施。 由于矿体位于构造较为复杂的应力场内， 开采技术条件模 糊性较大， 未知性以及随机性也较高， 所以， 有关人员在选择 采矿方法时也会伴随这些模糊性、 未知性以及随机性。 4 人工智能理论中神经网络的优势 ①处理信息具备自学习、自组织特征，方便综合、推广 和联想。 在神经网络神经元间， 一般用权值的大小代表其连 接强度， 而此权值一般能够经由学习训练样本实时改变， 在 增加训练样本量以及持续学习的过程中，连接强度也会加 强， 使得神经元反映样本特点的灵敏度有所提高。 ②每一个 神经元都兼具储存以及处理信息的能力， 伴随神经元间的连 接强度发生改变， 不仅能够将信息记忆反映出来， 还可以将 处理信息反映出来。 ③每一个神经元都能按照接收信息展开 独立处理、 运算， 对结果进行及时输出， 在系统中能够同时 将多个神经元输出结果加以计算， 随后向下一级进行输送， 使之展开后续处理。 ④神经网络中储存的信息会被分布到不 同位置。 神经网络借助神经元间连接与分布的各个连接权值 对特定信息展开表示， 这使得即使局域网络受到损伤， 也能 确保正常输出网络， 使网络容错性得到提升。 5 结论 总之，在不同采矿区域，其矿体的结构、形态及采矿条 件各有差异， 同时采矿方法的选择也会随科学技术的发展而 出现更新， 因此， 不同矿区的采矿方法也各不相同。 通过长 期的实践可知， 很多矿区如今都具备丰富的数据信息， 而一 些采矿企业并不能有效运用这些数据信息， 所以更应重视采 矿方法的选择技术。 [1] 朱兢.我国矿山数字系统的研究[J].数字通信世界,201905155. [2] 虹润人工智能温控器喜获三项国家发明专利[J].化工自动化及仪 表,2018,4504306. [3] 许建辉.基于AI的煤炭资源采矿权案例估价模型研究[D].西安科技大 学,2017. （上接53页） 当空区埋深150m时，地表 一般不会出现变形和微小裂缝， 可能性小。 2.1.2 巷道稳定性评价 式中 H0为顶板的临界深度 ； B为采空巷道宽度 ； φ为岩层的似内摩擦角。 根据区域历史形成采空区经验，采空区宽度 （B）取 1.50m，岩层的似内摩擦角75，计算可得顶板临界深度 H023.19m。 根据巷道顶板埋深H和顶板临界深度H0的关 系判别地基稳定性 当H＜H0时， 地基不稳定 ； 当H0＜H ＜1.5H0时， 地基稳定性差 ； 当H＞1.5H0， 地基稳定。 2.2 危害程度评价 评价采用统一价格折算法， 即按本地区物价的算术平均 值作为本次经济损失评估的统一计算单价。 已存在的经济损 失采用当时数据评估。 根据经济损失预算， 按照表1地质灾害灾情和险情分级 标准进行划分。 表1 地质灾害灾情和险情分级标准 危害程度 灾情险情 死 亡 人 数 / 人 直接经济损失 /万元 受威胁人数 /人 可能直接经济 损失/万元 大≥10≥500≥100≥500 中等＞3＜10＞100＜500＞10＜100＞100＜500 小≤3≤100≤10≤100 2.3 危险性评估 采空区的危险性评价是结合采空区稳定性评评价、 采空 区危害程度评价结果， 根据上述评估原则与评估方法， 按照 表2采用定性和定量相结合进行综合评估。 表2 地质灾害危险性分级表 危害程度 发育程度 强中等弱 大危险性大危险性大危险性中等 中等危险性大危险性中等危险性中等 小危险性中等危险性小危险性小 3 结语 在调查中注重探索新技术新方法在调查工作中的应用， 突出重点， 可达到提高工作效率和工作精度的目的。 通过综 合分析研究， 对采空区稳定性进行评价， 既要有科学专业性， 对采空区形成发展规律要有科学的认识论述， 又要注重工作 成果能为地方政府防灾减灾工作提供可操作的建议措施等 实用性。 [1] 王初步、 谭富生等著.基于数值模拟的复杂采空区稳定性分析.矿业研 究与开发,2018 1005-2763. [2] 江天生等著.采空区地压稳定性综合评价及安全治理研究.价值工 程,2016 1006-4311. [3] 汪朝等著.采空区危险性的支持向量机识别.重庆大学学报,2015 1000-582X. [4] 冯岩、王新民等著.采空区危险性评价方法优化.中南大学学报自然 科学版,20131672-7207.