【摘 要】
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为解决新桥矿大块率高、炸药单耗高及爆破效率低等问题,在对爆破工艺改进的基础上设计有限的爆破试验（13组试验）获取样本,并建立BP神经网络预测模型（隐含层节点数取9）,以最小抵抗
【机 构】
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中南大学资源与安全工程学院,中国五矿集团公司五矿勘查开发有限公司,南华大学环境保护与安全工程学院
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为解决新桥矿大块率高、炸药单耗高及爆破效率低等问题,在对爆破工艺改进的基础上设计有限的爆破试验（13组试验）获取样本,并建立BP神经网络预测模型（隐含层节点数取9）,以最小抵抗线W、孔间距a、周边孔距Z作为输入因子,以炸药单耗、大块率作为输出因子预测、优选爆破参数。优化推荐W=0.8 m、a=1 m、Z=0.8 m,对应的炸药单耗为0.2001 kg/t,仅为原工艺的50%;大块率为5.2091%,仅为原工艺的20%;生产效率提高了约65%。该方法采用有限的试验与智能预测相结合,实现低成本获取真实样本,并
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