铜绿山矿井下巷道掘进参数优化与应用

铜绿山矿井下巷道掘进参数优化与应用

赵雄文

大冶有色金属有限责任公司铜绿山矿  湖北大冶  435100

摘要：铜绿山矿井下巷道掘进过程中，优化参数对于提高工程效率和降低成本具有重要意义。本文通过实验和数据分析，对巷道掘进参数进行优化，并在实际工程中加以应用。同时，对优化效果进行了评估和经济效益分析。结果表明，优化后的参数能够有效提高掘进速度和降低功耗，具有明显的工程实用价值和经济效益。

关键词：铜绿山矿井；巷道掘进；参数优化

1 铜绿山矿井下巷道掘进参数优化的意义

优化巷道掘进参数可以提高开采效率。铜绿山矿的矿藏资源有限，提高开采效率可以增加矿石的采出量，延长矿山的寿命。优化掘进参数可以减少巷道的弯曲和扭曲，使掘进方向更接近矿体，从而提高矿石的采出量。此外，优化掘进参数还可以减少巷道的维护成本，因为直巷道比弯巷道更容易维护。其次，优化巷道掘进参数可以降低成本。在铜绿山矿的开采过程中，巷道掘进是重要的环节之一。如果掘进参数不合理，会导致巷道掘进速度慢、矿石采出量低，从而增加开采成本。优化掘进参数可以加快巷道的掘进速度，提高矿石的采出量，从而降低开采成本。最后，优化巷道掘进参数可以增加安全性。在铜绿山矿的开采过程中，安全生产是至关重要的。优化掘进参数可以使巷道的掘进方向更加准确，减少对周围岩石的破坏，从而减少岩石崩塌、巷道坍塌等事故的发生。这不仅可以提高开采效率，还可以保障工人的生命安全。

2 铜绿山矿井下巷道掘进参数优化方法

2.1基于模拟的参数优化方法

基于模拟的参数优化方法是一种常用的工程优化方法。通过仿真分析，可以对巷道掘进过程进行模拟，从而预测不同参数组合下的掘进效果。为了达到最优的掘进效果，需要通过控制变量法，逐一调整参数，对比不同参数组合下的模拟结果，最终得到最优的掘进参数。具体实现需要建立巷道掘进的数学模型或物理模型，通过模型能够反映掘进过程中的各种因素及其相互关系；根据实际工程情况，设定仿真场景和初始参数；通过仿真计算，得到不同参数组合下的掘进效果；分析仿真结果，对比不同参数组合的优劣，确定最优的掘进参数[1]。

2.2基于数据挖掘的参数优化方法

随着矿山数据的积累，基于数据挖掘的参数优化方法逐渐得到广泛应用。该方法通过对历史掘进数据进行分析和挖掘，发现掘进参数与掘进效果之间的规律，从而预测未来的掘进效果。需要收集历史掘进数据，包括掘进速度、岩石硬度、设备性能等参数以及掘进效果等；利用数据挖掘技术，对历史数据进行处理和分析，发现掘进参数与掘进效果之间的关联规则；通过深度学习算法，建立掘进参数与掘进效果之间的预测模型；根据预测模型，预测不同参数组合下的掘进效果，得到最优的掘进参数。

3 铜绿山矿井下巷道掘进参数优化实践  

3.1 数据采集和处理

为了获取掘进参数的相关数据，采用了现场监测和数据采集系统。采集的数据包括巷道形状、掘进设备型号、掘进速度、刀具磨损情况、岩石硬度等。在数据采集过程中，对原始数据进行清洗和处理，去除异常值和重复数据，确保数据的质量和准确性。同时，将处理后的数据可视化，便于分析和观察。

3.2 模拟实验设计和结果分析

为了优化掘进参数，设计了模拟实验。首先，选取不同的掘进速度、刀具角度和岩石硬度组合，进行实验。在实验过程中，通过监测巷道的掘进情况和刀具的磨损情况，记录相关数据。实验结束后，对实验结果进行分析，发现掘进速度和刀具角度的组合对掘进效率和刀具磨损情况有较大影响。其中，当掘进速度为0.5m/min、刀具角度为30°时，掘进效率和刀具磨损情况最佳。

3.3 数据挖掘实验设计和结果分析

为了进一步优化掘进参数，采用了数据挖掘技术，选取历史掘进数据作为训练数据集，其中包括各种掘进参数的数据。然后，使用决策树算法对训练数据集进行训练，得到一个掘进参数优化模型。该模型可以根据实际的掘进条件，预测最佳的掘进参数组合。最后，使用该模型对新的掘进数据进行预测，并将预测结果与实际结果进行对比分析。结果显示，优化模型的预测结果与实际结果较为接近，说明该模型的有效性[2]。

4 优化结果应用与效果评估

4.1优化结果在实际巷道掘进中的应用

针对铜绿山矿井下的具体情况，我们采用了实验和数据分析相结合的方法进行参数优化。首先，通过实验获取不同参数组合下的掘进速度和功耗数据；然后，利用数据分析方法，对数据进行处理和分析，找出掘进速度和功耗的最佳组合。通过实验和数据分析，我们得到了以下优化结果：掘进速度与截齿角度、推进力、转速等因素密切相关。在实验范围内，当截齿角度为30°、推进力为150kN、转速为100r/min时，掘进速度达到最大值。同时，功耗与截齿角度、截深、推进力等因素有关。在实验范围内，当截齿角度为30°、截深为50mm、推进力为150kN时，功耗达到最低值。根据优化结果，我们对掘进设备进行了相应调整，将截齿角度设为30°，截深设为50mm，推进力设为150kN，转速设为100r/min。在铜绿山矿井下实际工程中，应用优化后的参数进行巷道掘进。经过多次试验验证，优化后的参数组合能够显著提高掘进速度和降低功耗。

4.2工程效果评估和经济效益分析

在铜绿山矿井下实际工程中，采用优化后的参数组合，掘进速度提高了20%，功耗降低了15%。这表明优化后的参数组合在实际工程中具有较好的效果。掘进速度的提高和功耗的降低，直接带来了经济效益的提升。根据实际工程数据，采用优化后的参数组合，每年可节省电费约50万元，减少设备磨损和维修费用约30万元。同时，由于掘进速度的提高，工程周期缩短，从而降低了掘进成本。综合考虑，采用优化后的参数组合每年可为铜绿山矿井下工程带来约80万元的经济效益。

5 未来技术发展趋势及应用前景

随着科技的不断发展，铜绿山矿井下巷道掘进参数优化将朝着数字化、智能化、自动化的方向发展。随着物联网、云计算、大数据等技术的普及，矿井下信息的获取、处理和分析能力将得到显著提升。通过实时监测巷道掘进过程，提取关键参数，可以实现对掘进状态的实时掌控，为优化决策提供依据。此外，人工智能、机器学习等技术的发展也将为巷道掘进参数的优化提供更加智能化的解决方案[3]。利用计算机模拟技术，模拟巷道的掘进过程，研究不同参数对掘进状态的影响，为参数优化提供依据。通过采集巷道掘进过程中的大量数据，利用数据挖掘和分析技术，发现参数之间的关联与规律，提取关键参数，为优化决策提供支持。利用人工智能和机器学习技术，构建掘进参数优化模型，实现对掘进状态的实时预测和参数的自适应调整。利用各种传感器，实时监测巷道掘进过程中的各项参数，如推进速度、受力分布、温度等，为优化决策提供实时数据支持。

6 结论

通过对铜绿山矿井下巷道掘进参数的优化，我们得到了在实际工程中具有较好效果的参数组合，优化后的参数能够显著提高掘进速度和降低功耗。同时，经济效益分析表明，采用优化后的参数组合每年可带来约80万元的经济效益。因此，优化后的参数组合具有明显的工程实用价值和经济效益。铜绿山矿井下巷道掘进参数的优化对于提高矿井生产效率和降低安全风险具有重要意义。未来，该领域将朝着数字化、智能化、自动化的方向发展，物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的应用将为其提供有力支持。

参考文献：

[1]冯坦坦,赵胜贵.矿井巷道掘进效率影响因素分析[J].内蒙古煤炭经济, 2021(2):2.

[2]李健.煤矿巷道快速掘进工艺优化应用分析[J].中文科技期刊数据库(全文版)工程技术, 2022(4):4.

[3]申虎威.井下巷道快速掘进工艺的研究[J].机械管理开发, 2021（02）;81