基于SVM的煤矿岩巷爆破参数智能判断及优化

作者：翟中华; 魏泽洋; 覃逸峰; 黄河念; 王镜宇; 黄承民; 张斌弛; 张子健; 于佳龙

来源：中国煤炭, 2022, 48(02): 61-67.

DOI：10.19880/j.cnki.ccm.2022.02.010

• SVM
• 爆破参数
• 炸药单耗
• 麻雀搜索优化算法

煤矿岩石巷道爆破参数选用对提高爆破效率、提高经济性具有重要意义。针对煤矿岩石巷道爆破作业参数多、环境变化大、样本少等难题，提出基于支持向量机(SVM)技术的爆破参数预测模型，实现对爆破作业参数的科学、合理、高效计算。从现场调研收集巷道爆破工程实例建立爆破参数数据库，对样本进行数据处理，通过误差分析法确定影响煤矿岩巷爆破效果的关键指标；利用两种超参数优化方式对模型进行优化，得到了能够精确预测炸药单耗的SVM模型，可根据现场已知情况智能判断最佳爆破参数。结果表明：使用SVM选取麻雀搜索优化算法(SSA)计算超参数得到的模型对炸药单耗预测精确度较高。

• 单位
  中国矿业大学（北京）; 建筑工程学院