Neural Network Technology for Strata Strength Characterization

机译：神经网络技术在地层强度表征中的应用

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The process of drilling and bolting the roof is currently one of the most dangerous jobs in underground mining, resulting in about 1,000 accidents with injuries each year in the United States. To increase the safety of underground miners, researchers from the Spokane Research Laboratory of the National Institute for Occupational Safety and Health are applying neural network technology to the classification of mine roof strata in terms of relative strength. In this project, the feasibility of using a monitoring system on a roof drill to assess the integrity of a mine roof and warn a roof drill operator when a weak layer is encountered is being studied. Using measurements taken while a layer is being drilled, one can convert the data to suitably scaled features and classify the strength of the layer with a neural network. The feasibility of using a drill monitoring system to estimate the strength of successive layers of rock was demonstrated in the laboratory.

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作者
Utt, W. K.;
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作者单位

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年度 2005
页码 p.1-8
总页数 8
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
Underground mining; Occupational safety and health; Roof bolts; Rock drilling; Neural nets; Monitoring; Mine safety; Strata; Geology;

机译：地下采矿;职业安全与卫生;顶板螺栓;凿岩;神经网络;监测;矿山安全;地层;地质;

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