歪头山铁矿岩石可爆性研究

露天矿山爆破参数直接影响矿山生产与安全,影响爆破质量与生产成本,针对本钢歪头山铁矿采场矿岩爆破大块率高、留底根、严重影响矿岩铲装效率的问题,进行了采场岩石可爆性分析研究,实验测定了14种有代表性的矿岩多项影响爆破效果的物理力学指标,采用可爆性分级指标计算公式计算分级指数,根据分级指数分布将采场矿岩分为易爆、中等、难爆3个等级,为实现采场爆破参数和工艺标准化作业提供了理论依据。     

东鞍山矿矿岩可爆性分区灰色模型及其应用

本文论述了矿岩可爆性分区与分级的区别、可爆性分区指标的合理选择及分区灰色模型的建立,介绍了在东鞍山铁矿应用该模型而得到的矿岩可爆性分区的结果。     

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。     

连续出矿试验采场矿体可爆性综合评价

从影响矿体可爆性的诸多因素中，选择工程地质状况，矿岩物理力学特性等参数，建立了矿岩可爆性评价方法，应用于安庆铜矿连续出矿试验采场，应用表明，该评价方法切实可行，对爆破设计及炸药单耗的选取有重要的指导意义。     

岩体可爆性分级的神经网络判别方法

以神经网络技术为基础,利用MATLAB软件设计了岩体可爆性分级的BP神经网络判别模型,使用此模型完成对某铁矿中7种不同岩体岩体可爆性分级判别,并将此判别结果与使用模糊识别方法的判别结果进行比较分析,得出的结论一致。体现了使用MATLAB语言设计BP神经网络模型不仅简便精确,而且还具备较强的可行性和客观性。     

北斗山磷矿矿岩可爆性分析研究

矿岩可爆性是确定凿岩爆破参数的主要依据。采用波阻抗及岩体坚固性系数两个评价指标,对北斗山磷矿矿岩可爆性进行了分析研究,指导该矿的实际生产,取得较好的效果。     

基于脆性指标与物元理论的可爆性分级技术与应用

为解决爆破效果差的问题,本文根据矿山生产情况的反馈,提出了能够综合反映矿岩爆破特性的评价指标——脆性,经落锤试验确定脆性系数,并将其与岩石容重、抗拉强度一起作为可爆性判别指标。应用物元可拓理论,建立岩体可爆性物元模型,通过层次分析法和简单关联函数法确定主客观权重,对矿岩可爆性进行了评判,得出待评岩体的可爆性级别。在此基础上优化爆破参数,并通过爆破漏斗试验进行验证。最后,将其应用于该矿中深孔爆破中,矿山爆破效果得到了明显改善。     

台阶炮孔爆破软件BLAST-CODE及其在歪头山铁矿的应用

实践经验表明,基于个人经验进行台阶炮孔爆破设计,难以对爆区矿岩可爆性和自由面条件等因素进行综合量化分析,爆破参数的合理性和爆破效果往往不能得到保证。BLAST-CODE爆破设计软件的开发与应用,则是为解决这一问题而进行的一种尝试。BLAST-CODE爆破设计软件在采场地质地形数据库技术和基于聚类分析方法的矿岩可爆性分级方法的基础上,基于矿岩可爆性、炮孔自由面条件及炸药威力等条件参数由计算机自动完成孔位设计和药量计算,以人机交互方式设计起爆网络。在歪头山铁矿应用的结果表明：使用该软件,爆破参数选取科学、合理,应用简便,对改善爆破破碎效果,实现矿山日常爆破设计工作的规范化,具有重要实际意义。     

岩体可爆性评价研究与工程应用实例

在分析影响岩体可爆性的基础上,选取平均裂隙间距、岩体普氏系数、岩体波阻抗、动弹性模量为评价指标,建立岩体可爆性分级的粗糙元神经网络模型。依据黒岱沟矿岩体数据,对该矿的岩体可爆破性进行了分级评价。结果表明,所建立的模型能够很好的解决岩体可爆性分级问题,该模型可以避免主观因素对权重确定的影响,评价结果客观准确。     

矿岩可爆性评价与合理炸药单耗的确定

本文建立了一种通过岩体天然裂隙平均间距、矿岩试样单轴抗压强度、容重及声阻抗来评价矿岩可爆性的方法，由此得出与被评价矿岩爆破性级别相关联的合理炸药单耗参数，实现了该参数由经验类比法选择向定量计算确定的转换。     

岩层移动角预测的粗糙集-BP神经网络模型

岩层移动角是金属矿山开采表征地表移动规律的重要参数之一。为克服理论计算法和数值分析法在力学模型匹配、参数选择、边界条件设置等方面存在的问题并改进岩层移动角预测方法,首先在分析BP神经网络、粗糙集基本原理的基础上,将两者进行有机结合,构建了粗糙集-BP神经网络模型,该模型将粗糙集作为前端处理器对具有模糊性、不确定性和不完整性的信息进行预处理,将BP神经网络作为核心建立输入、输出间的映射关系;然后通过对34组实测岩层移动样本数据进行学习训练和测试,构建了包含下盘岩性、上盘岩石普氏系数、矿体倾角、矿体厚度、开采深度、采矿方法等6个因素的粗糙集-BP神经网络岩层移动角预测模型,并对永平铜矿露天转地下开采岩层移动角进行了预测。结果表明:该矿山总体岩层移动角的预测值分别为上盘62°,下盘68°,走向73°,预测结果与工程类比法、数值模拟法等传统方法接近。所提方法由于可科学选择变量、简化网络结构以及具有提高容错抗干扰和分类的能力,相对于传统预测方法而言,具有一定的优势,有助于提高矿山开采岩层移动角的预测精度。     

ROCK BLASTABITLIY CLASSIFICATION IN CHINA

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岩体可爆性分级的PSM-CM方法

针对岩体可爆性分级中尚未解决的模糊性与随机性问题, 结合乘积标度法(PSM)和云模型(CM)理论, 提出了一种岩体可爆性分级的PSM-CM方法。选用岩石容重、抗拉强度、冲击动载强度和完整性系数作为分级指标, 依据分级标准, 计算各指标隶属于不同等级的云模型参数, 通过正向高斯云发生器, 求得实测样本指标值各等级确定度, 再结合基于乘积标度法得到的各指标权重, 计算样本综合确定度, 根据最大综合确定度隶属等级确定岩体可爆性级别。该方法能解决可爆性分级中诸多因素的不确定性问题, 还可对同一等级的岩体可爆性大小进行排序。将该方法应用于贵州某磷矿山岩体可爆性分级中, 结果表明, 该方法具有较高的准确性和可靠性, 可在工程实际中推广应用。     

基于神经网络的露天矿爆破参数优化研究

马家塔露天矿爆破效果不理想,大块率较高、炸药单耗偏高、残留根底现象严重。为解决这些问题,基于BP神经网络建立了露天矿爆破参数优化模型。采用该矿的实际爆破参数作为样本数据对模型进行了训练,通过实例数据的检验证明该模型具有较高的预测精度。经过现场试验和模型仿真分析,采用优化后的爆破参数进行了爆破,取得了较好的效果：大块率控制在2%以下,炸药单耗由0.41 kg/m³降为0.37 kg/m³,每延米炮孔爆破量由17 m³/m增加至23 m³/m。     

基于BP网络的深部软岩巷道围岩力学参数反演研究

为探索高地应力下深部软岩巷道围岩应力场及位移场的分布情况, 建立了简化的应变软化模型, 分析了此模型的关键参数; 采用均匀设计法设计了数值计算中待分析的参数方案, 且将各方案参数代入FLAC^3D软件中进行了数值仿真分析; 再将各工况下监测点计算的相对位移与岩体力学参数代入BP网络进行训练、学习, 并将监测点位移相对监值输入训练的BP网络, 获得参数反演值。以淮南矿业集团顾桥煤矿轨道巷为工程背景, 进行了巷道深部位移监测, 根据监测结果反演了简化应变软化模型的关键参数, 经正分析对比验证了力学参数反演结果的准确度、可靠性, 反演结果为后续工程数值计算奠定了基础。     

缓倾斜薄矿体采场极限暴露面积与参数优化

针对大厂铜坑矿锌铜矿体的工程地质条件和缓倾斜薄矿体的赋存特征, 运用Mathew稳定图法及正交数值模拟的研究方法, 获得了极限暴露面积下的力学特征规律, 综合确定了采场的极限暴露面积。结果显示, 保障矿山采场稳定的条件下, 在采场长度为30 m和40 m时, Mathew稳定图法得出最大暴露面积分别为924.32 m²和980.64m²2; 数值模拟计算的极限暴露面积介于900～1 000m²; 为实现矿山开采的安全, 确定锌铜矿采场极限暴露面积为900m²。研究结果表明, 通过两种方法, 可以实现数据的相互验证和决策, 能够在保障矿山采场安全开采条件下合理确定矿山的极限暴露面积。     

岩体可爆性分级数学模型及其应用

在露天矿中深孔爆破生产实践中,对岩体可爆性的判断是选择爆破技术参数的重要依据,这种判断的准确性,最终决定着实际爆破效果与预期效果之间的一致性。分析并确定影响岩体可爆性的各种因素,同时建立一种对岩体可爆性进行定量描述的有效方法,在此基础上建立岩体可爆性分级数学模型,并在本钢歪头山铁矿得到了应用。     

基于物元分析理论的岩体可爆性分级

在基于可拓工程方法的基础上,利用物元模型理论,建立了岩体可爆性分级的模型,通过计算综合关联度对岩体的可爆性进行分级.该方法较好地解决了岩体可爆性分级中定性与定量因素综合评价的问题,而且计算简便、分类合理,实用性强.     

基于模糊层次分析法的岩石可爆性评价模型

提出了应用模糊层次分析法评价岩石可爆性的数学模型，阐述了该方法的基本原理和计算方法并结合实例说明了该方法的应用。