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岩石磨蚀性的试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
岩石磨蚀性的试验研究在探矿工程以及其它采掘工程中都具有重要的意义。 本文详细地叙述了一种测定岩石磨蚀性的方法。作者利用钻铣磨床改装而成的装置,在规定的条件下（轴压力15kgf,转速400r/min,时间10min）,测定了25种岩石的磨蚀性指标;同时,还测定了在这些岩石中一字形钎头的磨次进尺、岩石的石英含量及粒度、岩石的压入硬度;并借助微机进行了数据处理与回归分析,对它们之间的相关性进行了评价。 实验与分析结果表明:利用简单易行的仪器来模拟工具在破碎岩石的过程中受到磨损的实质,在规定的条件下,测量标准物的磨损量,在数值上表征岩石的磨蚀性的方法是可行的;一字形钎头的磨次进尺是由岩石的磨蚀性和压入硬度共同决定的;影响岩石磨蚀性的主要因素是岩石的石英含量及粒度,岩石的压入硬度。 相似文献
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根据矿山工业考核，针对应用最普遍的Φ４０ｍｍ球齿钎头在设计、生产、使用中暴露出的问题，侧重其几何结构参数方面，提出了两种比较适合沉底式感应钎焊固齿工艺和我国材料与钎具工业现状的布齿方案，希望对促进小直径球齿钎头的进步和进一步开拓国内外钎具市场有所裨益。 相似文献
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本文根据球齿和柱齿钎头的技术特点与破坏特征,详细论述了两种钎头的各种先进固齿方法。通过在爆固式锚杆超前支护中的应用研究,分析和探讨了各种固齿方法的特点与适应性,并对其发展趋势进行了展望。 相似文献
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对传统刃片状和球齿钎头实现了扬长避短的“飞龙”φ42-4P1C锥体连接复合钎头，配合使用强度和耐磨性均佳的新型G308，YJ2．1R凿岩硬质合金，其使用寿命为我国目前广泛流行的锒YG11C合金片的φ40，φ42一字形钎头的3倍以上，是具有显著高效，低耗特点的换代产品。 相似文献
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基于目标函数的钻压优化模型建模方法 总被引：3，自引：0，他引：3
研究了如何把过去由地质人员离线确定优化钻压的模型变为自动送钻中在线实时的钻压优化模型。以综合钻井成本最低为准则,建立了钻井成本目标函数,讨论了影响钻井成本的因素,给出了钻压优化模型的约束条件,在以上基础上建立了钻压优化模型,并给出了钻压优化模型在线实时求解过程中有关参数的确定方法,最后总结了基于目标函数钻压优化模型建模方法优缺点和适用范围。本研究对科学自动化钻井具有参考价值。 相似文献
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提出了一些新的实时诊断和钻压优化模型建模方法———神经网络法,它们可以克服传统方法需要建立数学模型的缺陷,满足钻进过程控制对实时性的要求。给出了利用反向传播神经网络（ＢＰ网络） 进行实时诊断和建立钻压优化模型的方法。实际应用和计算机仿真研究表明：采用这些新方法可以实时地实现钻进过程的事故诊断,建立的模型不但能够满足自动送钻实时优化钻压的要求,而且也可以用于离线的钻压参数优选 相似文献
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介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求. 相似文献
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车载钻机机动性强、工艺适应范围广,是救援钻孔施工的理想机型,传统的车载钻机均采用液控、液驱的方式,存在控制参数显示不直观、管线较多、难以实现闭环控制等难题,钻遇复杂地层时,司钻人员的反应速度往往难以适应工况的变化,不利于钻孔安全。为满足救援钻孔施工安全、自动化程度高的需求,ZMK5550TZJF50/120型救援车载钻机采用电控、液驱的方式。根据回转和给进两大主要执行机构的负载特性,设计具有无级调速和防吸空特性的回转驱动系统、具有防坠落功能的给进驱动回路;根据系统的控制、监控和驱动要求,设计集中操控和显示的救援钻机电控系统,实现分布式总线协议部署以及具有优先级的闭环散热调节;选取对钻压控制有影响的7个参数,采用BP神经网络技术对历史数据进行了训练、验证和测试,获取钻进参数与钻压控制的连接权值矩阵,实现对钻压的自适应控制(Weight on Bit,WOB)。该钻机在宁夏梅花井现场工业性试验中完成了预定的钻孔工作,电液系统运行稳定,温度控制系统可保证液压系统油温保持在40~60℃区间,柴油机冷却液温度保持在70~90℃区间,验证了温度闭环自适应控制系统的工作效果。ZMK5550TZJF50/120型救援车载钻机初步建立了钻压自适应控制模式,但由于地层的多样性和复杂性,还需要不断丰富样本数量、提高系统计算速度,使钻压自适应控制系统对地层的适应性更强。 相似文献
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K. K. Kuok S. Harun Ph.D. S. M. Shamsuddin Ph.D. 《International Journal of Environmental Science and Technology》2010,7(1):67-78
The rainfall-runoff relationship is one of the most complex hydrological phenomena. In recent years, hydrologists have successfully applied backpropagation neural network as a tool to model various nonlinear hydrological processes because of its ability to generalize patterns in imprecise or noisy and ambiguous input and output data sets. However, the backpropagation neural network convergence rate is relatively slow and solutions can be trapped at local minima. Hence, in this study, a new evolutionary algorithm, namely, particle swarm optimization is proposed to train the feedforward neural network. This particle swarm optimization feedforward neural network is applied to model the daily rainfall-runoff relationship in Sungai Bedup Basin, Sarawak, Malaysia. The model performance is measured using the coefficient of correlation and the Nash-Sutcliffe coefficient. The input data to the model are current rainfall, antecedent rainfall and antecedent runoff, while the output is current runoff. Particle swarm optimization feedforward neural network simulated the current runoff accurately with R = 0.872 and E2 = 0.775 for the training data set and R = 0.900 and E2= 0.807 for testing data set. Thus, it can be concluded that the particle swarm optimization feedforward neural network method can be successfully used to model the rainfall-runoff relationship in Bedup Basin and it could be to be applied to other basins. 相似文献
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投影寻踪是一种降维处理技术,它可以将高维分析问题通过投影方向转化为低维问题分析.应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题,结合Matlab的遗传算法工具箱进行优化求解.本文以淮南新庄孜煤矿为例,建立突水水源判别投影寻踪模型,并与模糊综合评判模型、神经网络模型、灰色聚类模型进行分析比较.结果表明:投影寻踪判别模型能够有效地判别突水水源,比模糊综合评判、神经网络模型、灰色聚类模型具有更高的准确性,为矿井突水水源判别提供了一个新途径. 相似文献
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大坝安全诊断的混沌优化神经网络模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高大坝变形的预测精度,采用小波变换和分形理论对大坝位移观测数据的非线性动力学特性进行了分析,揭示了其具有低维混沌动力特性,这为大坝变形预测模型的建立提供了理论依据和先验知识。基于低维混沌动力特性,设计了能捕获大坝位移观测数据全局动力特性,兼具神经网络模型结构优化和动力机制时新的混沌优化神经网络大坝变形预测模型。在工程实例中,由多个度量指标组成量化评价体系,对模型预测性能进行综合评价,结果表明,所建模型比传统BP神经网络和ARMA模型具有更高的预测精度。 相似文献
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将偏最小二乘回归（PLS）与神经网络（NN）耦合，建立了储层参数预报模型。利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析，提取对因变量影响强的成分，从而克服了变量间的多重相关性问题，降低了神经网络的输入维数；同时，利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题。计算实例表明，本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度。 相似文献
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影响堤防管涌的各种因素是不确定和随机的,在堤防管涌的发生过程中各因素间表现出复杂的非线性行为。运用基于RBF神经网络的基本原理,建立了堤防管涌预测的RBF神经网络模型,从新的角度研究堤防管涌的预测问题,对该问题进行了探索性的研究。对该理论的建立以及预测方法进行了系统的讨论,为该领域的研究提供了完整的技术方法。对于23个典型堤防管涌实例的研究表明,RBF网络较BP网络有较高的预测精度,较短的预测时间和较快的预测速度,能够较好地描述堤防管涌的非线性特征。 相似文献