通过研究安家岭露天矿采空区测量方面相关理论,结合矿山实际情况,提出了利用瞬变电磁法探测采空区巷道布置及形态分布的方法,并在安家岭矿进行了工程应用。通过对测深数据的处理和解释,结合地质资料查明了矿坑内的采空区分布。

随着大型露天煤矿开采深度下探,坡度大、弯道多的现象逐渐增多,矿车驾驶难度高且存在安全隐患。提出了一种露天煤矿卡车无人驾驶系统设计方案,该无人驾驶系统包含车载自动驾驶子系统、车地无线通信子系统、地面管理子系统,可实现矿用卡车"装、运、卸"作业过程的完全无人自主运行。为满足露天煤矿非结构化环境感知需求,提出了面向露天煤矿非结构化环境的多源异构传感器融合感知算法;针对矿用卡车在不同载质量与不同坡度中的行驶需求,提出了考虑质量与坡度的纵向自适应控制算法,以适应不同载质量下坡停、坡起、定点停车与车铲配合停车等工况下的纵向速度控制与距离控制要求;针对矿区大曲率转向、倒退等行驶需求,提出了基于变参数自适应的前进横向控制方法与后退横向控制方法,以达到矿区全部复杂路面横向精确控制要求。该无人驾驶系统在哈尔乌素露天煤矿进行了泥泞路面、夜间环境等不同环境的测试,结果表明,该无人驾驶系统具备矿区作业能力,能够准确循迹并自主避障与执行任务;地面控制系统能够控制无人矿用卡车的启动与关闭,在必要情况可远程控制与驾驶矿用卡车,系统各项功能平稳可靠。指出了矿山无人驾驶系统的发展趋势:（1）对于车载系统,需首先构建系统化

人工智人-家居设计-黑岱沟露天煤矿GPS智能调度系统的设计与应用.pdf

露天煤矿设备检修计划培训资料.docx

露天煤矿施工组织设计(DOC74页).doc

GPS在卓正露天煤矿边坡变形监测中的应用.pdf

针对露天矿含水软岩边坡在成坡后出现的蠕滑变形与顺层失稳问题，为确定极限稳定边坡角，以东明露天矿南端帮边坡为研究对象，在工程地质勘查与力学实验的基础上，采用有限差分计算程序FLAC3D研究了地下水作用下顺层软岩边坡的变形破坏特征，然后采用极限平衡法对比分析了地下水对边坡稳定性的影响程度，最后结合有限元强度折减法对边坡角进行优化设计。研究结果表明，地下水对东明露天矿南帮边坡稳定影响程度明显，考虑地下水作用时软弱岩层面位置的稳定系数比正常情况下低20.73%，综合考虑以上因素，最终确定南帮极限稳定边坡角为22°。基于有限元法和极限平衡法相结合的边坡参数优化设计方法，能够科学可靠地确定极限稳定边坡角，对于类似软岩矿山边坡角优化具有借鉴意义。

针对将军戈壁二号露天煤矿地质状况进行分析,确定影响边坡稳定性的因素,研究认为影响边坡稳定的主要因素有岩体的强度、结构薄弱面、地下水、风化作用及其开采活动等。通过对影响边坡稳定性因素的分析,选择合理的边坡安全系数,并利用Geo Studio-SLOPE软件合理设计边坡角,在开采过程中采取了一系列的防治措施,保障了生产工作安全高效的进行。

为有效指导露天煤矿制定正确生产计划,提高露天煤矿抛掷爆破预测的准确率,在分析露天煤矿抛掷爆破影响因素的基础上,通过"试错法"确定模型最优隐含层节点参数,进而提出一种参数优化后遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)相结合的抛掷爆破预测模型。选取网络的输入输出相关参数,针对现有ELM输入权值矩阵和隐含层偏差,采用遗传算法对其进行优化选择;利用某露天煤矿抛掷爆破监测数据对该模型进行实例分析,并将RBF,BP,SVM,GA-BP模型预测结果与该模型进行对比分析;并引入Weibull模型,通过预测控制参数ɑ,β模拟爆堆形态。研究结果表明:(1)通过"试错法"确定GA-ELM模型最优隐含层节点数为39,有效降低系统的仿真误差,该参数下仿真误差值为0.137 7;(2)相较于传统ELM预测模型,通过遗传算法优化后,有效抛掷率,松散系数以及抛掷距离均得出更小的均方误差MSE值(0.258 0,1.748 5×10-4,3.618 4)和更高的决定系数R2值(0.986 4,0.995 3,0.970 6),改进后的GA-ELM具有更好的拟合效果和泛化能力;(3)通过与其他智能算法如BP,RBF,SVM

以西湾露天煤矿为工程背景,通过现场调研、理论分析、工程类比、经济技术方案对比分析等研究手段,对其下属的榆神矿区西湾露天煤矿的开采工艺、剥离方式、开采方法进行了系统研究。研究表明:剥离与采煤分别采用单斗-卡车+拉斗铲倒堆综合开采工艺与单斗-卡车+半移动式破碎站-带式输送机半连续开采工艺可达到最佳效果。