本书旨在建立对矿山生产过程的整体认识，对地下开采、露天开采和选矿生产等工艺过程有比较全面和系统的了解，掌握把固体矿产的矿石矿物开采出来，并通过选矿加工等一系列工序，将有用矿物提取出来成为精矿产品的生产工艺过程，并了解矿山生产过程中的经济评价等多方面内容；培养具有工程实践能力，能够发现矿山生产过程中的工程问题，并具备利用所学知识分析、解决这些问题的能力的专业人才。	本书主要讲述了矿产资源开发和利用的概况，涉及针对各类矿产资源因储存条件、物理化学性质不同而采用不同的开采和选矿方法及工艺流程

全书共分9章，主要内容包括：采矿地球物理学简介；矿山岩体动力学；岩石声发射检测与监测；矿山环境地声与微震智能感知与定位；岩体多源声学的地质环境智能透明成像；电磁辐射；矿山重力法；矿山红外辐射法；矿山地电法。本教材以智能矿山开采出发，结合地球物理学方法，对矿山开采，尤其是深部矿开采过程中岩爆、顶板垮塌等动力失稳灾害发生过程中的声学、电磁辐射、重力场、红外辐射和地电参数的变化进行介绍，讲解透明智能地质基础知识，教学生如何综合利用采矿地球物理学方法进行智能成像和预测潜在岩体动力失稳灾害，为本

本书在详细介绍矿岩散体及散体物理力学性质的基础上，以椭球体放矿理论为基础，结合金属矿床崩落采矿方法特点重点介绍了底部放矿(单一漏斗和多漏斗)、端部放矿、振动放矿中矿岩散体的移动规律、矿岩混杂过程以及采场结构参数的确定。针对散体物理力学性质测定和放矿实验，介绍了测定矿岩散体物理力学性质智能化装置的设计、实验步骤及方法，同时介绍了放矿实验(物理模拟放矿实验、数值模拟放矿实验、采矿现场放矿实验)的基本原理、实验方法、模型设计、实验步骤。本书可作为高等院校采矿工程专业的学生教材，也可供采矿工程

本书将采矿工程专业特点和颗粒流PFC软件充分结合，系统介绍了PFC 5.0软件的命令、函数等基本用法及其在岩石力学、边坡工程和放矿等采矿过程中的技术应用等知识。全书共6章，主要内容包括绪论、PFC 5.0的基本命令与模型构建、PFC 5.0的FISH语言、岩石力学问题PFC模拟、边坡工程问题PFC模拟、放矿问题PFC模拟。

本书以煤矿及金属矿山的粉尘、有毒有害气体的产生来源、控制理论及技术为主线，系统地阐述了矿山开采过程中粉尘和有毒有害气体的产生及其危害、矿山粉尘控制理论、有毒有害气体净化理论、尘毒控制装置及其检测技术，并结合实际应用场景，重点介绍了煤矿井下、金属矿山井下与露天矿山尘毒控制技术及检测技术。

本书在讲述新型资源观和金属矿共伴生资源的基本概念、可利用属性等基本知识的基础上，详细介绍了热力学相变、物相重构等金属矿共伴生资源的科学原理，以及金属矿共伴生资源制备胶凝材料、陶瓷材料、多孔材料以及3D打印材料等金属矿共伴生资源利用的技术方法，包括利用，最后对金属矿产资源全组分利用的前景进行了讲解，并对其发展趋势做出了展望。

本书围绕金属矿床深部绿色智能开采，首先详细讲解了金属矿床开采的基本知识，包括金属矿床的工业该特征、矿山图纸基础、矿床回采单元划分及开采顺序、矿床开采步骤和三级储量、矿床开采强度、损失与贫化、深部开采与智能开采基本知识；其次、详细讲解了矿床开拓系统的类型、位置选择、井底车场、阶段运输巷道等开拓基本知识；再次，通过金属矿床开采过程讲解，从地压管理角度，介绍了采矿方法的划分和组成，详细叙述了采准、切割、落矿和运搬等工序；最后，详细讲解了空场、崩落和充填三大类典型采矿方法和应用流程。

本书介绍了金属矿床露天开采的工艺过程、技术、设计与优化方法以及相关知识。全书共分17章，第1-4章讲述了矿床和矿山项目评价的相关知识和方法，包括品位与储量计算、矿床数值模型、岩石的力学性质和技术经济基础；第5-9章主要讲述了露天开采方案的设计与优化，包括最终境界设计与优化、开采程序、采掘计划编制与优化、分期开采与分期方案优化等；第10-14章讲述了矿床开拓、开采工序(穿孔与爆破、采装与运输、排土)和总平面布置；第15-17章讲述了矿山生态恢复与生态化设计，包括土地复垦、露天开采的生态冲

本书系统地介绍了采矿的基本原理、方法、安全与法律法规等。全书共分5篇，第1篇介绍了矿产资源与矿山地质基础；第2篇介绍了固体矿床地下开采；第3篇介绍了固体矿床露天开采；第4篇介绍了特殊矿产资源开采；第5篇介绍了矿山安全与法律法规。本书可作为普通高等院校采矿专业教材、矿业学科非采矿专业选修课教材、国情教育教材和矿山企业在职人员培训教材，也可供其他相关人员学习参考。

	本书以矿业生产为背景，对近年来计算机视觉技术的基础理论、前沿技术及其在矿山领域的应用进行了系统介绍与阐述。全书共6章，主要内容包括计算机图像技术，图像特征工程及深度学习图像工程技术，矿山计算机视觉实际项目的操作流程、步骤与代码，机器视觉的矿业应用等。	本书可作为高等院校矿业类专业教材，也可供对智慧矿山技术感兴趣的矿业人员、计算机视觉研发人员和爱好者学习参考。