冬瓜山铜矿岩爆倾向性分析

冬瓜山铜矿床是我国首例埋藏深度超过千米的金属矿床．目前正在进行有岩爆倾向深埋矿床的开采技术研究．分析了冬瓜山7种典型岩石的弹性能量指标WET、脆性系数R、冲击能量指标WCF和试块储存的最大应变能Es等4项指标．认为这7种岩石中有2种具有中等岩爆倾向，2种具有微弱岩爆倾向．还有3种不具有岩爆倾向．     

冬瓜山典型矿岩岩爆倾向性基于灰色关联度的模糊综合评判

利用灰色关联度理论研究几种典型矿岩与岩爆倾向性有关的一些力学参数同两个常用的岩爆倾向性指标－弹性能指数和冲击有指标的关系，参数包括岩石单轴抗压强度、压拉比、脆性比、脆性系数和单位极限储能。利用灰色关联度计算模糊综合评判时的权系数，综合考虑影响岩石岩爆倾向性的几个关键参数，对这几种矿岩的岩爆倾向性进行综合评判，得出这几种典型矿岩岩爆倾向性相对大小。研究结果对岩爆危险区域的划定具有实用意义。     

大厂105号矿体深井开采岩爆倾向性研究

大厂105号矿体的埋藏深度在1km左右,目前正在进行开采前期的勘探和设计。通过室内岩爆力学试验,分析了该矿体2种典型岩石的弹性变形能指数Wet、冲击能指数Kcf、岩石脆性系数B和最大储存弹性应变能指标Es。结果表明:围岩无岩爆倾向性,锡矿石具有弱岩爆倾向性。     

模糊灰关联模式识别方法在岩爆预测中的应用

将模式识别方法用于岩爆预测研究,选取岩石弹性能量指数、脆性系数和围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值作为岩爆灾害预测的主要影响因子,运用灰色系统理论和模糊数学原理提出了基于模糊灰关联模式识别的岩爆预测方法。利用所提出的方法对冬瓜山铜矿床岩爆倾向与烈度进行了预测研究,研究结果表明,该方法具有较高的预测精度,具有良好的应用前景。     

东海煤矿深部岩爆倾向性评价

在矿井深部开采过程中,遇到的主要地压灾害之一是岩爆。通过岩石力学性质试验结果来评价岩爆的倾向性,是一种既有效又经济的方法。利用RMT-150B岩石力学实验系统对东海煤矿深部的岩石进行了单轴抗压强度、抗拉强度、应力—应变测试用脆性系数(R法和Ku法)、能量判据法、动态(DT)法等方法评价了东海煤矿深部岩石的岩爆倾向性。实验结果表明,该矿岩石均具有明显的岩爆倾向性。     

岩爆等级预测的PCA-OPF模型

为了高效准确预测岩爆烈度,将主成分分析(PCA)和最优路径森林(OPF)算法相结合,选取岩石单轴抗压强度、应力系数、脆性系数、弹性能量指数以及完整性系数这5个指标建立了岩爆预测的PCA-OPF分析模型。通过SPSS软件对国内外50组岩爆工程实例数据做主成分分析,依据方差累计贡献率得出3个主要影响因素,作为输入因子对OPF模型进行训练、评估、测试。试验结果的平均预测准确率可以达到91.25%,对比于其它数学模型,PCA-OPF模型预测准确率更高且更稳定,表明PCA-OPF模型在岩爆等级预测中有较好的实用性,可作为一种新的岩爆等级预测方法。     

基于修正散点图矩阵与随机森林的岩爆等级预测

为了提高岩爆预测模型的精度,以围岩洞壁最大切向应力(MTS)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石单轴抗拉强度(UTS)、应力系数(SCF)、脆性系数(BI)、岩石弹性能指数(EEI)等参数作为预选预测指标.运用修正散点图矩阵分析指标间、指标与岩爆等级间的关系,筛选指标集中的离群值,确定构成岩爆预测的指标体系.引入并优化随...     

基于岩石损伤破坏和声发射理论的岩爆发生机理

岩石等脆性材料在加载过程中，随着载荷的增加，材料内部的微裂纹产生、扩展并伴随着声发射现象的发生。声发射是研究脆性材料损伤演化的良好工具，它能连续、实时地监测脆性物体内部微裂纹的产生与扩展，这是其他任何方法都不具有的优势。采用岩石声发射测试技术，对不同孔隙率的岩石的岩爆机理进行了系统的试验研究；利用统计规律和连续损伤力学理论建立了声发射与损伤变量之间线性关系式；用不同孔隙率的大理岩进行了双轴压缩试验。试验模拟了双向受力状态下的岩爆，研究了其破坏过程中的声发射特征，并从岩石损伤的角度分析了岩爆的发生机制。研究表明，采用岩石声发射测试技术追踪岩爆的产生和发展过程，是进行岩爆机理研究的一种科学、有效的方法。     

深部开采矿山岩爆倾向性研究

岩爆是深部开采中最为常见和严重的岩体破坏现象。针对湖北某矿深部开采过程中遇到的岩爆问题,分别采用脆性系数判别法、弹性变形能指数判别法、冲击能指标判别法、岩体结构判别法对该矿3种岩石的岩爆倾向性强度等级和顺序进行了判别,并据此提出了相关建议,以减小该矿深部开采岩爆灾害的发生。     

基于模糊数学法的阿舍勒铜矿深部岩体岩爆倾向性预测

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...     

某深竖井围岩岩爆倾向性预测研究

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...     

渣滓溪锑矿井下岩石岩爆倾向性研究

为了研究渣滓溪锑矿井下主要岩石的岩爆倾向性, 以便有针对性地采取防治措施, 采用岩体脆性指数、弹性变形能指数、冲击能指数和剩余能量指数4种岩爆倾向性判别指标, 分别研究了井下凝灰质板岩、凝灰质砂岩、石英砂岩和锑块矿4种岩石的岩爆倾向性, 结果表明, 在具备一定外力的条件下, 凝灰质砂岩无岩爆可能性, 凝灰质板岩可能发生中等岩爆, 石英砂岩肯定发生中等及以上岩爆, 锑块矿肯定发生强烈岩爆。同时结合调查区域井下岩爆的实际发生情况, 进一步论证了该结论的科学性。     

基于PCA-PNN原理的岩爆烈度分级预测方法

根据岩爆的影响因素、特点及成因,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应力系数、脆性系数和弹性能量指数构成岩爆预测指标体系。搜集国内外46组典型岩爆案例数据,考虑到概率神经网络(PNN)中高斯函数要求各指标变量互不相关,采用主成分分析法(PCA)对原始数据预处理,消除指标间相关性并降维,得到线性无关的3个主成分即岩爆综合预测指标RCI_1,RCI_2,RCI_3,构成概率神经网络的输入向量。将岩爆烈度分级预测视为共有4种类别的模式分类问题,在满足均匀分布的前提下,选取[0.02,1.00]内的50个Spread值,观察模型预测正确率随Spread值的变化。经测试,Spread值为0.36时,预测结果首次同时达到最优,故创建平滑因子为0.36的概率神经网络。岩爆案例数据由主成分分析法处理后分为训练样本和测试样本,对训练后的PNN网络进行性能测试,两组数据预测正确率分别为100%,90%。将该结果与随机森林(RF)模型、支持向量机(SVM)模型、人工神经网络(ANN)模型进行比较,可知PCA-PNN模型的预测结果稍好于SVM模型、ANN模型,误判率与RF模型的训练样本平均误判率、测试样本平均误判率一致。此外PNN网络收敛速度快,通常在数秒内即可完成,表明基于PCA-PNN的岩爆烈度预测模型是合理可行的。     

大红山铁矿深井大规模开采岩爆综合评价

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。     

岩爆分级预测的粗糙集-多维正态云模型

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。     

优势面在岩爆发生预测中的作用

岩爆是高地应力、脆性岩体中较常见的一种地质灾害，它的形成受岩性、地应力、施工因素等各种因素的控制，而这些因素又与地壳中的主要断裂带的分布有关，通过模拟的岩爆试验，探讨了评价岩爆的一些参数，提出了岩爆优势面的概念，并说明了其在岩爆预测中的应用及对岩爆的处理措施。     

基于判别分析法的岩爆烈度预测研究

岩爆是岩土工程中棘手的地质灾害,工程中以预防为主。现有岩爆分级预测模型大多存在选取样本较少和准确率较低的问题。综合岩爆的参考指标,现选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σ_θ/σ_c(应力系数)、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度比σ_c/σ_t(脆性系数)和弹性能量指数W_et作为分级评判指标,广泛收集不同工程的104组岩爆实例,选取其中84组作为样本集进行训练,20组作为测试集进行检验,应用SPSS的判别分析中的Bayes判别和Fisher判别训练及测试,输出结果中,选取了训练效果较好的Bayes判别模型。对95.23%的样本集进行了正确分类,验证集检验准确率为85%,将该模型应用于工程实例中,预测结果与实际结果相符,预测结果表明该模型有较好的应用前景。