27、人工智能在岩石破碎预测中的应用与挑战

人工智能在岩石破碎预测中的应用与挑战

1. 引言

在岩石工程领域，预测岩石的可爆性和破碎情况对于爆破作业的规划和执行至关重要。近年来，机器学习算法和优化技术在这方面展现出了一定的潜力，但也面临着诸多挑战。本文将探讨这些挑战以及未来的发展方向，同时介绍相关的研究现状和应用方法。

2. 面临的挑战

尽管机器学习算法和优化技术在预测岩石破碎方面取得了有前景的成果，但为了提高其适用性和有效性，仍需解决几个挑战。

2.1 数据相关挑战

数据是人工智能预测模型的基础，然而在数据的收集、处理和使用过程中存在诸多问题，具体如下表所示：
|主要挑战|具体挑战|问题描述|
| ---- | ---- | ---- |
|数据收集|数据质量|受钻探和爆破技术、天气条件、岩石特性等多种因素影响，需确保数据具有代表性且无误差|
| |收集输入数据|收集岩石强度数据可能需要钻探和岩芯采样，收集含水量数据可能需要专业传感器和探头|
| |收集输出数据|收集输出参数数据具有挑战性，尤其是在采矿作业处于规划或早期阶段。例如，测量破碎尺寸可能需要专业设备或手动测量|
| |数据多样性|影响可爆性的地质和工程参数在不同矿山甚至同一矿山内差异很大，难以获得全面的数据集|
| |数据标注|标注岩体特征可能很困难，因为不同岩石类型之间的边界可能不清晰或存在多种解释|
|处理缺失数据| |不完整或缺失的数据会影响模型的准确性和可靠性。解决缺失数据问题需要仔细考虑，可能涉及插补技术（如均值或中位数插补）或高级统计方法（如多重插补）|
|数据有效性和可重复性|采样偏差|采样过程中的偏差会导致数