基于K-Means聚类与熵权TOPSIS法的岩石可爆性评价研究

露天矿山的爆破块度分布,直接影响到后续的采装、运输和破碎工作。为了控制石墨矿山不同区域爆破块度分布,基于K-means无监督聚类学习法与熵权TOPSIS评价法建立了一种新的岩石可爆性评价模型,选取岩石密度、动力能量耗散率、动态抗压强度、平均应变率、脆性指数作为评价指标,通过熵权计算,发现岩石破碎程度受脆性指数影响最大,受平均应变率影响最小。将此模型应用于实际石墨矿山,可爆性分为10个等级,统计不同分级下的岩石平均破碎粒径,发现可爆性分级等级越高平均粒径越大,有明显的分级特征,验证了模型的有效性。从爆破石墨矿石岩体类型看,岩石可爆性从易到难排序为:片岩、片麻岩、变粒岩、混合岩。结合石墨矿石微观观测结果分析可知:岩性从片岩向混合岩转变,岩石内部石墨晶质呈下降趋势,石墨矿石可爆性等级也随之越来越高。岩石密度、能量耗散率、动态抗压强度之间呈线性正相关,岩石可爆性与平均应变率、脆性指数存在负相关性。研究成果为矿山矿岩可爆性评价提供了一条新思路,对露天矿山爆破块度优化具有一定的理论和实践指导意义。

基于XGBoost模型岩体可爆性研究

岩体可爆性是衡量岩体爆破难易程度的一个重要指标,准确对岩体可爆性评价能够为合理爆破设计提供依据。选取岩石密度、单轴抗压强度、岩石抗拉强度、岩石脆性指数、动载强度和完整性系数等作为岩体可爆性数据集的指标,采用Z-Score方法标准化岩体可爆性数据集,消除量纲对模型预测影响,分别采用朴素贝叶斯、支持向量机和XGBoost模型进行岩体可爆性分级,结果表明:采用XGBoost模型能够准确评价岩体的可爆性,为岩体可爆性评价提供一种新的方法。

基于CWM和CM的长滩露天矿深孔台阶爆破岩体可爆性评价

在深孔台阶爆破中,对不同地质条件下的岩体按其可爆性进行分级,是进行爆破参数优选优化,确定合理爆破参数的前提,对提高矿区生产爆破效率,改善爆破效果、降低爆破成本具有重要意义。结合长滩露天煤矿爆破开挖实际,通过现场单孔爆破漏斗试验、岩体声波测试、室内岩石力学试验,获取了岩体体可爆性分级相关指标。基于组合赋权(CWM)和云模型(CM)的可爆性分级方法,对长滩露天煤矿剥离岩体的可爆性进行了分级评价。结果表明长滩露天矿正在剥离爆破的4个平台岩体可爆性为:1130平盘主要分布灰绿色粗砂岩,可爆性为Ⅲ级(中等);1115平盘主要岩性为黄绿色中砂岩,可爆性为Ⅱ级(较难爆);1100平盘是紫红色砂质泥岩,可爆性为Ⅰ级(难爆);1145平盘主要以紫红色泥岩为主,可爆性为Ⅲ级(中等)。

磷矿地下爆破随钻参数与岩体可爆性关系模型研究

岩体可爆性分级是确定劳动定额、爆破方案设计和控制炸药单耗的先决条件。为实现岩体可爆性的实时分级,针对宜昌磷矿目前采用的钻爆法施工,以宜昌树崆坪磷矿作为研究背景,基于KJ212-1型全液压掘进钻车,开展了对树崆坪磷矿Ph_(1)^(3)矿体及巷道掘进过程中的含碳泥质白云岩原位随钻参数的测量。结合室内单轴抗压强度试验,建立了单轴抗压强度R_(c)与钻进速度V、钻孔孔径D和回转压力M的关系模型,并对关系模型进行了验证。最后,将该模型代入坚固性系数f关系式中,得出爆破钻孔随钻参数与岩体可爆性分级关系模型。研究结果表明:通过该关系模型计算得出的单轴抗压强度与室内单轴压缩试验结果平均差异率为5.5%,说明其应用于实时预测岩体可爆性的合理性,该模型为岩体可爆性实时分级预测提供了一种更为方便、快捷的方法。岩体可爆性分级结果为白云质条带磷块岩、泥质条带磷块岩和致密条带磷块岩为中等可爆,含碳泥质白云岩为难爆,分级结果可为爆破技术参数选择提供重要依据。

胜利露天煤矿煤层可爆性评价研究

为了探明胜利露天煤矿煤层的可爆性,实现爆破参数的合理设计,取得良好的爆破效果,对胜利露天煤矿煤层进行可爆性分级。选出了5种具有代表性的可爆性评价指标,通过室内试验与现场试验测得5种特征指标的详细数值,运用层次分析法和熵权法计算各个指标权重,将所得数据使用综合赋权云模型分析法进行分析,得到煤层可爆性分级,并与使用普氏分级法得到的可爆性相互验证。最终确定胜利露天煤矿煤层的可爆性等级为极易爆等级。

魏家峁煤矿区深孔台阶剥离爆破施工岩体可爆性分析

了解和掌握岩体可爆性分级是确定合理爆破参数和提高工程效率的重要依据。结合魏家峁矿区台阶爆破开挖实际,在现场调查、取样基础上,根据矿区工程地质资料得到岩样的普氏系数和抗拉强度。采用蜡封法密度试验和岩石声波试验对已揭露台阶面岩样的岩石密度、声波波速进行了测试分析。依据获取的四个指标,基于加权聚类分析原理对矿区岩体可爆性进行了研究。研究表明:魏家峁矿区剥离层岩石有粗砂岩、中砂岩、细砂岩、砂砾岩和泥砂岩等。试验得到的五种岩石密度中,泥砂岩密度最大,为2.75 g/cm^(3);粗砂岩密度最小,为2.01 g/cm^(3),砂砾岩、细砂岩、中砂岩密度位于泥砂岩和粗砂岩之间。在声波试验得到的平盘所对应岩样的声波波速中1064平盘的岩石纵波波速最大,为2.615 km/s,1096平盘的岩石纵波波速最小,为2.029 km/s。根据所取岩样对应的平盘分布状况,魏家峁矿区剥离岩体的可爆性从1112平盘至1064平盘自上而下逐渐变差,其中1112平盘主要是砂砾岩,可爆性为中等难爆;1096平盘以粗砂岩为主,可爆性为易爆;1080平盘是中砂岩,可爆性为中等难爆;1064平盘主要岩性为细砂岩,可爆性为难爆。

基于博弈论赋权的矿岩可爆性GT-TOPSIS评价

准确评判矿岩可爆性有助于保障采矿生产安全及在爆破中取得良好的爆破效果.为合理确定矿岩可爆性等级,建立基于博弈论和逼近理想解排序法(TOPSIS法)的综合评价模型.选取影响矿岩可爆性的6个主要因素作为评价指标,利用博弈论对层次分析法和改进熵权法求得的各指标权重进行组合优化赋值,结合TOPSIS法得出评价分级,并将该模型应用于贵州猫场铝矿巷道矿岩.结果表明:猫场铝矿中土状铝土矿、致密状铝土矿、顶板白云岩、底板白云岩的可爆性预测结果等级分别为Ⅱ,Ⅱ,Ⅳ,Ⅴ,与实际情况一致,表明该模型在工程实际中具有一定的参考价值.

岩体可爆性的模糊决策理论及炸药单耗预测

为推进岩体可爆性分级后的进一步工程实际应用,利用回归分析方法分析可爆性指标的相关性,最终确定以岩体的抗拉强度、密度、脆性指数、完整性系数4个基本不相关的参数作为评级指标;通过正交试验设计确定各评级指标的敏感性,并确定其权重;运用模糊决策理论对岩体进行可爆性评级,采用评级指标结合岩体基本质量指数,推出地下采矿浅孔爆破的炸药单耗预测公式,进一步推导出可爆性等级对应的炸药单耗预测区间。结果表明:模糊决策方法为岩体可爆性评级提供了一种新思路,同时也证明了权重分配与评级指标选取的正确性。现场爆破试验证明了炸药单耗预测区间的合理性,研究结果可为生产爆破和类似工程实践提供一定的指导。

某矿矿岩可爆性分级研究

为了确定某锡矿不同岩性小断面巷道掘进合理的炸药单耗,对该锡矿所属硫化矿、氧化矿、大理岩以及花岗岩等岩体进行岩体可爆性分级,以集对分析模型为工具,选取γ、σ、σ_(c)和η作为评价指标,计算得到单因素联系度,而后采用加权平均值法确定每个指标的权重,最后将γ、σ、σ_(c)、η的相关计算结果合成一个反映岩石可爆性级别的综合联系度,采用最大联系度原则确定岩石的可爆性等级。计算结果表明:该锡矿岩体可爆性按照由难到易的顺序为:硫化矿>大理岩>花岗岩>氧化矿;并以大理岩小端面巷道掘进爆破试验所确定的炸药单耗为基础,确定了硫化矿、花岗岩以及氧化矿小端面巷道掘进所需的炸药单耗。

基于多源信息融合的矿岩可爆性评价及应用

在数据挖掘的基础上,采用粗糙集对矿岩可爆性数据进行了数据级融合,除去冗余属性,然后采用BP神经网络进行特征级融合,从而建立基于多源信息融合的矿岩可爆性评价模型。对原始数据进行了离散归一化处理,应用粗糙集对决定矿岩可爆性指数的6个因素进行了属性约简,剔除了平均合格率,而保留了漏斗体积、大块率、小块率、岩体声波速度和波阻抗等5个因素,并对约简的准确性进行了验证。分别建立了矿岩可爆性评价的BP神经网络模型和粗糙集-BP神经网络模型,前者对矿岩可爆性指数的预测值与实际值的平均偏差为8.33%,而后者为6.75%。利用建立的粗糙集-BP神经网络模型预测某矿山井下采场的矿岩可爆性指数为78.43,计算出采场的炸药单耗为0.65 kg/m3,而现场试验值为0.67 kg/m3,进一步验证了该模型的正确性。

基于模糊多元线性回归模型的岩石可爆性评价

为准确评价岩石可爆性(RMB),解决用精确数度量可爆性指数(BI)造成部分信息损失的问题,建立基于修正BI公式的RMB评价模型。利用基于结构元的模糊多元线性回归(FMLR)模型,以爆破漏斗体积、爆破块度分布中的大块率等6个指标为自变量,BI为因变量,对指标重要性进行排序和约简,修正原BI公式,并根据该修正公式对6组工程实例进行测试。结果表明:影响RMB等级的6个指标中,爆破漏斗体积较重要,岩体纵波声速较不重要;修正BI公式含5个变量,比原公式少1个;模型评价结果与实际较吻合。

基于粗糙集和非线性多元回归的矿岩可爆性指数计算公式的修正

在前人研究的基础上建立了一个矿岩可爆性决策信息系统,其中爆破漏斗体积、爆破块度分布中的大块率、小块率、平均合格率、岩体纵波声速、岩体弹性波阻抗为条件属性,矿岩可爆性指数为决策属性。应用粗糙集对条件属性进行约简,剔除了块度平均合格率,保留其它五个条件属性,计算结果表明爆破漏斗体积对矿岩可爆性影响最大。应用非线性多元回归方法对原可爆性指数计算公式进行了修正,并采用数值计算和统计分析方法对修正公式进行了验证。最后利用修正指数公式计算某矿山的矿岩可爆性指数,并反算了炸药单耗,计算值与现场试验结果一致。研究表明:修正后的指数计算公式包含五个待定系数,比原公式减少一个,计算更加简便,能够满足工程需要。

黑沟矿区露天开采矿岩可爆性分级研究

针对镜铁山矿业有限公司黑沟矿区现行爆破参数设计方法缺乏理论依据导致爆破质量不稳定的问题,分析了国内外矿岩可爆性分级方法,优选爆破作用指数法对黑沟矿区典型矿岩开展可爆性分级。在黑沟矿区典型矿岩赋存区域,基于室内岩石力学实验、现场波速实验和单孔爆破漏斗现场实验,获得岩石强度、室内及现场波速和矿岩的波阻抗数据;利用多旋翼摄影测量分析,获得爆破后矿岩的大块率、小块率、平均合格率等分级指标,提出一种基于现有爆破作用指数法评价可爆性的修正方法,完成了黑沟矿区典型矿岩可爆性分级。分级结果表明灰绿色千枚岩、镜铁矿、白云岩和铁质千枚岩的可爆性由易到难。爆破作用指数法及分级结果的修正方法能够准确描述岩体可爆性,对规范爆破设计,改善爆破效果,优化爆破经济指标具有重要意义。

基于熵权属性识别模型的岩体可爆性分级评价

为克服在岩体可爆性分级评价中确定评价指标权重系数带有专家打分的主观偏向性,利用Shannon熵理论客观地确定可爆性评价指标的熵权系数,并结合属性识别理论,建立工程爆破中岩体可爆性分级判别的属性识别模型;选取岩石的密度、抗拉强度、冲击动载强度以及岩体完整性系数作为属性识别的判别指标;以14组岩体实测数据进行分级判别,建立属性空间矩阵并根据信息熵理论计算各评判指标的权重,计算属性测度,利用置信度准则和评分准则对模型进行识别。研究结果表明:熵权属性识别模型可以有效地解决岩体可爆性难易程度的评判问题,且评价结果合理,为工程爆破中岩体可爆性分级评价提供了一条新思路。

岩体可爆性指标的相关性分析

一定种类和数量的岩体特性参数指标是对岩体的可爆性进行定量描述的依据。在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上,对14种岩石的静载和动载特性参数、岩石容重以及岩体完整性系数的测试与计算的结果进行线性相关性统计分析,发现岩石静载抗拉强度、容重和岩体完整性系数3个指标线性相关性较低或完全不相关,并得出可同时采用且仅采用这3个指标对岩体的可爆性进行可靠描述的基本结论。

可爆性气体爆炸极限和爆燃转变成爆轰的研究

我们成功地研制了长为6.6m、内径为100mm的柱形爆炸激波管。利用此激波管我们研究了氢气和氧气混合物的爆炸特性。研究表明:氢气和氧气混合物的可爆性极限为25％H_2至84％H_2(体积比);混合物起爆的临界初始压力P_(0c)近似与混合物的浓度无关。我们还用石英传感器技术测量了混合物从爆燃转变为爆轰的过程(DDT),确定了爆炸速度、爆炸压力与混合物初始压力P_0的关系。爆燃波速度D和压力P快速增加,并且D>G_0(声速)时,爆燃波能转变成爆轰。爆燃波速度D和压力P衰减时,爆燃波将熄灭。氢氧混合物浓度接近上限时,爆燃向爆轰转变时的爆轰呈过激励状态,然后逐渐趋于正常爆轰。C-J理论可近似预估气体爆轰参数。

基于模糊综合评判的矿岩体可爆性分级

采用工程中较易获得的爆破影响因素岩石容重、抗拉强度、抗压强度和岩体完整性系数作为矿岩体可爆性分级的指标,并利用AHP层次分析法确定了分级指标的重要程度,同时应用模糊变换原理和最大隶属度原则运用模糊综合评判的方法将新桥硫铁矿-270 m中段矿岩体进行可爆性分级。分级结果显示矿体可爆性为较易,上下盘围岩可爆性为中等-较难,与矿山实际情况较为符合。

一种基于加权聚类分析的岩体可爆性分级方法

在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上,对14种岩石静载和动载特性参数、岩石容重以及岩体完整性系数测试与计算的结果进行了线性相关性统计分析.结果发现,岩石静载抗拉强度、容重和岩体整体性系数三个指标线性相关性较低或基本不相关,可以同时采用且仅采用这三个指标对岩体的可爆性进行可靠描述.基于此结果,同时考虑到岩石爆破破坏的动载特性,对本钢矿业公司某矿山的14种岩石容重、静载抗拉强度、岩体整体性系数、动载冲击强度进行了加权聚类分析,提出了该矿山岩体可爆性分级的方法.

水厂铁矿岩体可爆性分级方法与应用

采用岩石密度、抗拉强度和抗剪强度及岩体完整性系数作为评价岩体可爆性的判据指标,应用聚类分析方法,对水厂铁矿的主要岩种进行了可爆性分级,对应可爆性分级结果确定了水厂铁矿台阶炮孔爆破的主要技术参数。现场试验应用的结果表明,此种分级方法对合理选取爆破参数,控制爆破破碎质量,具有重要意义。

基于属性识别理论的岩体可爆性分级方法

选择岩石的密度、抗拉强度、冲击动载强度以及岩体完整性系数作为岩体可爆性分级评判指标,以相似数定义相似权的方法,按一种客观性标准确定指标的权重,应用属性识别理论建立基于相似权的岩体可爆性分级判别属性测度模型。针对一些岩石样本试验数据进行分析判别,说明模型的使用方法和岩体可爆性分级评判过程。由于属性识别理论能很好地解决某类问题具有多个模糊属性的综合评价,且置信度准则是根据评价集具有有序性这一特点而提出的,因而可使评价结果更为可靠;同时评价模型采用客观性权重,避免了权重确定中的主观性和随意性,保证了评价工作的客观性和准确性。