東鞍山鐵礦爆破質(zhì)量評價研究
[Abstract]:Donganshan Iron Mine is gradually transitioning from a single bucket railway and a single bucket truck discontinuous process to a single bucket truck-belt semi-continuous process. The change of subsequent production technology and the improvement of shovel efficiency all need good blasting quality as the basis. It is a prerequisite to ensure the blasting quality by studying and determining the optimal blasting parameters and quantitatively evaluating the blasting effect and the fragmentation of the blasting pile. According to the field conditions of Donganshan Iron Mine, the blasting effect can be improved by blasting quality evaluation. In order to solve the above problems, through the geological survey and test analysis of stope, the theory and method of computer intelligent algorithm and image morphology are synthetically used to establish the blast debris analysis system and blasting optimization system with practical value. Including scale design, algorithm design, shape reconstruction, software development and so on. The system uses morphological analysis and reconstruction technology to achieve weight simulation screening, which provides support for the prediction of blasting effect. The blasting effect is predicted by establishing the neural network model of blasting optimization. A fast and reliable blasting effect evaluation method is established to change the previous delayed evaluation method of blasting quality based on the second blasting consumption, to improve the blasting quality and production efficiency and to increase the economic benefit of the mine.
【學(xué)位授予單位】:遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TD235
【相似文獻】
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本文編號:2119001
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