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在地应力测试和岩石力学参数试验的基础上,首先采用单指标评价法,如:岩石脆性系数法、能量冲击性指数法、岩石弹性能量指数法等,对阿舍勒铜矿深部岩体的岩爆倾向性和烈度大小进行了预测,发现采用不同的岩爆倾向评价方法,其结果会存在一定的离散性.基于单指标评价结果,采用模糊数学评判法,建立数学模型,对阿舍勒铜矿深部围岩体岩爆倾向性... 相似文献
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为准确预测三山岛金矿西岭矿区深部岩体岩爆倾向性,本文综合考虑岩爆发生的内因和外因,选取岩石本身力学性质条件、围岩应力状态、围岩地质条件3个方面8项评价指标,通过地质钻孔岩芯岩爆倾向性试验,获得岩爆倾向性单指标评价结果,同时引入熵权-TOPSIS法建立岩爆多指标综合评价体系,对钻孔区域岩体进行了岩爆倾向性综合预测。研究表明:3个钻孔各测点深度岩体均具有一定岩爆倾向性,尤其是ZK88-18钻孔1 200m、1 500m和2 300m深度岩爆倾向性为强岩爆。对于深部完整性较好的岩层,在工程施工时需加强岩爆灾害的控制和管理工作。 相似文献
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岩爆倾向性等级评价是研究岩爆发生机理的基础。本文以脆性岩爆指标(B)、Barton岩爆指标(α)、弹性变形能岩爆指标(Wet)和冲击能岩爆指标(Wcf)为基础建立岩爆倾向性评价指标体系,建立了基于模糊物元理论的岩爆倾向性等级评价模型。采用该模型对小厂坝矿区典型岩石的岩爆倾向性等级进行评价,结果表明:矿岩和黑云母石英片岩均为强岩爆倾向性。灰岩随着埋深增加,由弱岩爆倾向性向中岩爆倾向性过渡。矿体的上盘(黑云母石英片岩)为强岩爆倾向性,矿体的下盘(灰岩)为中岩爆倾向性,在实际开采过程中,应尽量将采矿工程布置于下盘。矿体为强岩爆倾向性,这与实际开采中频繁出现岩爆征兆现象一致。建议开采过程中应加强地压监测,合理布置卸压工程。 相似文献
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大红山铁矿是特大型深埋矿床,在深井开采时遇到的一个技术难题就是岩爆。为评价岩爆倾向性烈度,对该矿深部5种岩样进行室内岩爆倾向性试验,并采用声发射方法确定岩石接近峰值强度时的卸载点;通过地应力现场实测和三维有限元数值模拟,获得深部最大主应力和巷道开挖后最大切向应力;采用最大主应力判别法、切向应力准则、强度脆性系数法、变形脆性系数法、弹性应变能储存指数法这5种评价方法,对岩样的岩爆倾向性进行单项指标评价,分别得到各矿岩岩爆倾向性烈度。然后采用模糊数学法,对各单项指标评价结果进行综合评价。结果表明:深部主要矿岩体总体上具有发生中等岩爆和强烈岩爆的倾向性。最后,通过评价结果,在岩层图上绘制典型水平岩爆倾向性分布区域,可为深部开采和岩爆防治提供参考依据。 相似文献
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工程地质勘查孔及其信息是深部岩石工程前期重要的研究对象和决策依据。综合考虑诱发岩爆的内因和外因,从岩石性质条件、围岩应力条件、围岩地质条件三个方面选取8个评价指标,基于钻孔岩芯开展了地应力测试、岩石力学指标测试、声波测试,分析了新城金矿新主井-930 m以下井筒开挖岩爆倾向性。结果表明:①岩爆倾向性并非随深度线性增长,各深度水平岩爆危险性真实值应为多种因素综合作用的结果;②新城金矿新主井-930 m以下深度井筒开挖的岩爆倾向较大,可采用作业面钻孔卸压、垂直井壁钻孔卸压、超前爆破卸压、柔性让压支护等手段进行岩爆防治;③不同指标分级方法所得结果存在一定的差异性,说明单指标岩爆倾向性评价方法存在一定的局限性,应建立更为科学的综合评价方法。 相似文献
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为准确合理地对地下矿山岩爆危险等级进行评价,考虑岩爆发生的岩石力学条件和岩土工程环境对其造成的影响,选取3个主要影响岩爆发生的因素:岩石的应力集中系数σI/σc、脆性系数σc/σt和能量指数Wet,在传统物元可拓分析模型的基础上,建立岩爆危险性等级评价熵权物元可拓模型。根据20座矿山的实测数据和实际岩爆发生情况,确定岩爆评价影响指标体系,计算评价指标的关联度,应用熵权法确定各评价指标的权重,根据关联度最大识别原则,判定岩爆危险等级。该方法用于厂坝铅锌矿岩爆危险等级评价中,其研究结果表明,该方法的预测评价结果与实际岩爆发生较为符合,进一步说明了该方法的实用性和合理性,对实际工程有一定的指导意义。 相似文献
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准确有效的岩爆分级预测对避免或减少岩爆灾害具有重要意义。选取围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、岩石单轴抗拉强度σt和岩石弹性变形能指数Wet作为岩爆评价指标,将多维正态云模型作为岩爆等级的预测方法,利用粗糙集确定评价指标权重,以国内外15组岩爆实例作为模型构建样本,建立了粗糙集-多维正态云岩爆分级预测模型。首先采用模糊集聚类后再通过粗糙集逐级筛选评价指标的方法确定评价指标权重,根据多维正态正向云发生器计算得到评价指标的确定度;然后利用评价指标权重和评价指标确定度计算评价样本的综合确定度,根据最大隶属度原则,判定评价样本的岩爆等级。采用鑫华矿业矿岩样本对粗糙集-多维正态云岩爆分级预测模型进行了有效性验证,计算结果与工程实际相吻合,表明该模型具有较好的实用性。 相似文献
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以岩石单轴抗压强度、单轴抗拉强度、硐室最大切向应力、岩石压拉比、应力系数、弹性变形指数和完整性系数为岩爆评价指标, 建立了4种评价方案; 在引入随机森林算法的基础上, 建立了岩爆等级预测的随机森林模型, 并通过R语言编写代码对该模型进行了计算, 得出评价指标的重要性和预测结果; 将4种评价方案用随机森林法、线性回归法和支持向量机法分别进行预测并将结果进行对比分析。结果表明:随机森林法的岩爆预测准确率较高(达到97%), 适用于解决数据不完全的小样本问题; 岩石完整性系数重要度最大, 岩石单轴抗压强重要度最小。 相似文献
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岩爆预测的Vague集模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为合理准确地预测岩爆烈度,提出了一种新的Vague集岩爆预测模型。选取岩石单轴抗压强度、硐室最大切向应力、岩石抗拉强度及岩石弹性能量指数进行分析,并采用Vague熵确定各指标权重。将传统岩爆烈度等级细化为若干微元等级,基于Vague集的相似度量建立岩爆预测模型,根据相似度量曲线预测岩爆烈度等级。将国内外30个岩爆实例参数代入该模型进行验证,结果表明该模型具有较高的准确性。最后将该模型应用于马路坪矿和大相岭隧道的岩爆预测,结果与实际情况相符,且可预测处于同一传统岩爆等级中不同岩爆实例的烈度大小,提高了岩爆预测精度,为岩爆预测提供了一种新方法。 相似文献
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为评估某深竖井目前施工段围岩岩爆烈度等级,基于AHP-FUZZY理论方法并结合现场施工实际,综合考虑现有理论判据和岩爆发生机理,选取脆性系数、弹性能指数等8个评价指标预测岩爆等级,结果表明该竖井围岩无岩爆倾向性.同时结合损伤理论从岩体强度、储能能力、劣化程度等方面解释了其倾向性,其结果可为竖井现场施工和支护设计提供参考... 相似文献
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针对目前常用的两个岩爆倾向性指标 :弹性能指数和冲击能指标在考虑岩石岩爆倾向性的不足 ,提出了能全面考虑岩石单轴加载过程中能量积累和耗散规律的新的岩爆倾向性指标 ,对于岩爆倾向性研究具有一定的理论指导意义 相似文献
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岩爆一直是深部高应力地下工程面临的一大难题,为了有效预测和评价地下岩体工程的岩爆灾害,建立了基于博弈论组合赋权-灰靶决策的岩爆烈度等级评价模型。首先,选取岩石单轴抗压强度与抗拉强度的比值σc/σt、切向应力与单轴抗压强度的比值σθ/σc、弹性变形能指数Wet和完整性系数Kv等定量化指标建立评价指标体系,运用Critic法、变异系数法和熵权法分别计算出各个指标的权重,再根据博弈理论对权重进行优化,进而确定博弈论组合赋权;然后,结合灰靶决策理论,建立不同岩爆烈度等级的综合靶心距分布集;最后,通过综合靶心距的大小对岩爆烈度等级进行判定。为验证所建模型的准确性和合理性,以终南山公路隧道工程为例,根据实测数据对该评价模型进行实例分析。研究结果表明:基于博弈-灰靶模型的岩爆评价结果与实际岩爆情况基本一致,说明该岩爆烈度等级评价模型有较好的精准性和可靠性。 相似文献
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《现代矿业》2018,(12)
针对甘肃某铅锌矿开采深度已达800~1 000 m,部分巷道出现片帮冒顶等现象及岩爆活动剧烈的现状,利用模糊物元理论,选取岩石脆性系数、巴顿岩爆判据、弹性变形能指标和冲击能指数4个指标作为评价依据,通过岩爆倾向性评价隶属函数构建岩爆倾向性评价模糊物元,得到不同中段各类岩石的岩爆倾向性综合评价结果;该矿区岩爆以水平应力型和综合应力型为主,自重应力随开采深度逐渐增大,将占主导;岩爆破坏为板状劈裂向块状剪切及片状弹射发展的过程;提出了软化围岩、改变围岩应力状态、支护与加固、优化爆破参数等深井岩爆防治措施,为类似条件深井开采岩爆评价及防治工作提供了理论指导依据。 相似文献
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针对厂坝铅锌矿深部开采过程中的岩爆现象,对其岩爆发生机理进行了研究。采用AE法对矿区地应力进行了测量,掌握了深部地应力的分布及变化规律;建立小厂坝矿区三维可视化模型进行数值计算,以Barton岩爆判别标准建立矿区岩爆倾向性判断准则,对矿区的岩爆危险区域进行划分。研究结果表明,小厂坝区域的地应力以水平构造应力为主,最大水平主应力为36 MPa,属较高应力状态,水平应力是小厂坝岩爆的主要能量源泉,这与现场顶板岩爆较两帮的岩爆更为严重的现象相一致;数值模拟结果显示,强岩爆区往往出现在空区附近,且埋深越大,强岩爆倾向区域范围越大,弱岩爆倾向区域随着深度的增加有向中岩爆倾向过渡的趋势。 相似文献
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岩爆是国内外深部地下工程面临的巨大灾害,岩爆预测具有显著的现实意义。现阶段单一的机器学习算法准确率较低、泛化性不足,难以发挥各个算法优点。为满足岩爆预测与工程实际需要,提出基于集成算法和普通机器学习算法相互结合预测岩爆各个等级,充分发挥不同算法在某一岩爆等级预测的优势并形成互补。提出改进的Boosting、Bagging集成预测算法,与stacking、random forest、random subspace集成算法和普通学习算法诸如BP、贝叶斯算法(bayes)、k最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)等在内的14种预测算法进行相互结合验证。基于国内外地下工程165组岩爆实例,选取围岩最大切向应力(MTS),岩石单轴抗压强度(UCS),岩石单轴抗拉强度(UTS),岩石弹性能量指数(Wet) 构建岩爆预测体系,引入T–分布邻域嵌入(T-SNE),对数据进行降维可视化。为避免算法预测岩爆过程中预测结果的偶然性,即出现预测准确率过高或过低的现象,采用在各个岩爆等级按照比例随机筛选训练集和测试集,确保数据集分类的严谨性;每次机器学习过程的数据都具有随机性,再采用10次运行结果后取各项预测平均值,评价算法在各个等级的准确率和算法整体的预测稳定性。结果表明:LDA 对 Ⅱ 级岩爆有更高的准确率,Bayes分类 Ⅳ 级岩爆效果最好,Adaboost.M1对 Ⅰ 级和 Ⅲ 级有最高的准确率。整体预测效果基于决策树的Bagging预测稳定性更好,预测精确率高。最后引入终南山隧道竖井工程案例,预测结果与现场实际工况较为一致,表明本文所建立算法的可靠性。 相似文献