首页|基于LightGBM算法的岩体质量评价模型

基于LightGBM算法的岩体质量评价模型

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
岩体质量评价是进行地下工程建设的基础性工作之一.由于岩体质量影响因素众多,为快速准确地进行地下矿山岩体质量评价,提出了一种基于LightGBM算法的岩体质量评价模型.选取岩石质量指标RQD、岩体饱和抗压强度Rw、岩体龟裂系数Kv、结构面强度系数Kf、地下水渗水量ω等5个指标,结合国内外矿山的52组岩石分级数据,建立岩体质量评价模型.该模型经过训练后在岩体质量评价中准确率达91％,精准率达96％,具有较高的准确性和可靠性,同时将该模型运用到银漫矿业进行现场岩体质量评价,并与常用的岩石评价方法进行对比.结果表明,该模型分级评价结果与RMR分级法、Q系统分级法的评价结果一致,具有较高的准确性和实用性,可为矿山技术人员提供了一种新的高效岩体质量评价方法.

李跃国、苏青山、赵阳、张鹏飞、廖宁、张海云

展开 >

西乌珠穆沁旗银漫矿业有限责任公司,内蒙古西乌珠穆沁旗 026299

长沙矿山研究院有限责任公司,湖南长沙 410012

岩体质量评价 机器学习 LightGBM算法 评价方法

2024

采矿技术
长沙矿山研究院有限责任公司

采矿技术

影响因子：0.503
ISSN：1671-2900
年,卷(期)：2024.24(5)