硫化矿石自燃灾害预警的RBF神经网络模型及应用

来源期刊：有色金属工程2019年第7期

论文作者：蔡逸伦 阳富强 刘晓霞

文章页码：72 - 78

关键词：硫化矿石;自燃;RBF神经网络;预警模型;

摘    要：为了科学准确地确定硫化矿石自燃灾害预警等级,进而为灾害防控提供决策,减少矿山损失。通过深入分析硫化矿石自燃典型案例,按照预警指标选取原则,从矿山生产人员、硫化矿石自燃倾向性、环境条件、管理水平等4个方面构建硫化矿石自燃灾害预警系统指标体系。运用RBF预警模型对硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测,采用所选的21组样本数据完成了RBF神经网络的学习与训练。应用学习好的预警模型对江西某高硫矿山的硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测。该矿山硫化矿石自燃灾害预警等级为III级,即自燃危险性一般,与该采场的实际状况相一致。通过现场案例验证了该模型的适用性,能应用于硫化矿石自燃灾害预警等级的预测,对类似灾害事件预警也有借鉴作用。