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题名深部金属矿山巷道TBM掘进技术应用现状及研究进展
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作者
刘泉声
潘玉丛
余宏淦
邓鹏海
陈梓韬
杜承磊
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机构
武汉大学土木建筑工程学院
武汉大学岩土与结构工程安全湖北省重点实验室
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出处
《有色金属(矿山部分)》
2024年第6期25-41,共17页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U21A20153)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2042024rs0001)。
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文摘
未来10年,我国将有30%以上金属矿山开采深度达到或超过千米。深部金属矿山开采面临高地应力、高地温、地层多变、采掘强扰动等复杂地质环境,给巷道掘进带来严峻挑战。传统钻爆法巷道掘进非连续作业、效率低、灾害频发,难以满足建设需求,采用隧道掘进机(TBM)进行机械化连续掘进是深部金属矿山巷道建设的未来发展方向。然而,因深部金属矿山独有工程地质特点和巷道掘进需求,TBM技术在深部金属矿山巷道掘进中仍存在一些技术难题和挑战。本文首先总结了TBM技术在深部金属矿山巷道掘进中的三个应用难点:1)缺乏适用于深部金属矿山巷道的TBM适应性选型设计理论;2)缺乏适用于深部金属矿山巷道的TBM高效掘进技术;3)缺乏适用于深部金属矿山巷道的TBM掘进灾害监测预警与防控技术。然后,从六个方面介绍了深部金属矿山巷道TBM掘进技术应用的研究进展:适应性选型与设计技术、刀盘刀具高效破岩理论、掘进性能精准预测与评价方法、小半径转弯和倾斜巷道掘进技术、掘进灾害智能预警与防控技术、智能决策和辅助驾驶技术。上述研究成果为推动TBM掘进技术在深部金属矿山巷道中的广泛应用,实现深部金属矿山巷道快速掘进指明了发展方向。
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关键词
深部金属矿山巷道
隧道掘进机
采掘失衡
适应性选型与设计
掘进灾害预警与防控
智能决策和辅助驾驶
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Keywords
deep metal mine roadways
tunnel boring machine(TBM)
imbalanced mining and tunnelling
adaptive type selection and machine design
engineering disaster prewarning,prevention and control
intelligent decision-making and assisted-driving
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分类号
TD421.5
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于组合赋权的台阶爆破效果灰聚类评估模型
被引量:10
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作者
杜承磊
周传波
王凤喜
刘磊
殷欣
陈仕钞
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机构
中国地质大学(武汉)工程学院
中铁十六局集团第三工程有限公司
武汉大学土木建筑工程学院
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出处
《爆破》
CSCD
北大核心
2021年第1期28-35,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41807265、41972286)
爆破工程湖北省重点实验室开放基金重点项(HKLBEF202001)。
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文摘
台阶爆破效果评价是爆破生产过程中一个重要环节,直接影响到后续施工的效率。为了解台阶爆破效果,建立灰色聚类评估模型,利用混合中心点三角白化权函数,对灰色聚类法进行优化。根据台阶爆破的特点,选取大块率、松散系数、根底率、后裂距离、振动速度、飞散距离作为影响台阶爆破效果的评价指标。结合层次分析法和CRITIC分别对评价指标的主观权重和客观权重进行赋值,克服传统指标权重赋值主观性大和数据差异性敏感较大的问题;提出了一种基于离差平方和的最优组合赋权方法,建立台阶爆破效果评价的最优组合赋权-灰色聚类评估模型;以洪水台土石方平场工程项目4次深孔台阶爆破效果来检验模型的有效性和实用性,分析台阶爆破效果评价等级,确定逐孔起爆3.5 m间距为最优台阶爆破方案。
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关键词
台阶爆破
灰聚类评估模型
层次分析法
CRITIC
组合赋权
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Keywords
bench blasting
grey clustering evaluation model
analytic hierarchy process
CRITIC
combination weighting method
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分类号
TD822
[矿业工程—煤矿开采]
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