石方控制爆破

本文通过住宅区内基坑石方控制爆破实例,总结出此条件下的石方控制爆破设计的参数选取和爆破安全计算.     

复杂环境下石方控制爆破

秦山三核乏燃料干式贮存设施场坪工程中,在复杂环境下,采用台阶爆破、延时爆破形式、预裂爆破的控制爆破技术方案,对爆区的三种类型建筑物,按不同的安全振速和振动加速度值,严格控制最大段药量,确保了建筑物的安全。通过合理选取爆破参数和采取爆区的覆盖防护措施控制爆破飞石,安全地实现了72万m3、边坡预裂面积3万m2的石方爆破开挖。     

石方开挖深孔松动控制爆破

本文详细叙述了在青岛闹市区实施的石方控制爆破，并介绍了建筑物近区爆破时各种参数的选择方法。     

控制爆破中的飞石问题

本文讨论了爆破飞石的计算方法,并结合工程实践分析了爆破飞石容易造成事故的原因及爆破飞石的影响因素。     

山东教育电视台旁石方爆破的安全控制

在临近电视台处进行深孔石方控制爆破,必须保证飞石、振动不损坏电视台设备,不中断正常广播,分析飞石及振动产生原因,采用不同技术手段,有效地控制了飞石和振动影响,为在电台附近石方爆破提供了爆破方法和经验.     

城市控制爆破产生飞石的原因

在城市控制爆破中,虽然已经考虑了对爆破飞石的控制措施,如选择合适的炮位,最小抵抗线大小,装药量微化,提高堵塞质量及合理地爆破网路等。但由于对爆破体的情况难以完全掌握,或者受技术水平和其它条件限制和施工未达到设计要求等原因,仍可发生个别飞石超过计算安全距离现象,其     

岩石浅孔爆破飞石的控制

工程爆破中，常常会遇到爆破飞石问题，飞石会造成各种危害，必须有效地控制。本文根据现场工程实践，阐述如何有效地控制爆破飞石。     

工程爆破中的飞石预防和控制

本文介绍了飞石飞散距离的计算公式,剖析了飞石产生的原因,提出了控制飞石产生的有效措施。     

岩石浅孔爆破中飞石控制的关键

本文分析和总结了岩石浅孔爆破中飞石控制的问题，提出了控制飞石的关键是正确选择单位耗药量，并总结了三种不同的岩石结构爆破所需的单位耗药量。     

厦门市府大道扩建时的石方控制爆破

厦门市府大道扩建中 ,于复杂环境下 ,采用了小孔径、宽孔距分层开挖控制爆破技术方案。根据具体条件 ,确定了合理的爆破参数。对爆区四种类型建筑物 ,按不同的安全振速值 ,严格控制最大段装药量及 ρ值 ,同时进行了爆破震动监测 ,确保了建筑物的安全。采取控制爆破飞石的安全措施 ,在闹市中安全地实现了 2 6万m3石方的爆破开挖施工     

爆破飞石受软弱夹层影响分析及其在复杂环境下的控制

分析了在软弱夹层地质条件下爆破飞石产生的原因及机理,根据软弱夹层产生爆破飞石的特点,区分了在软弱夹层和一般岩体条件下飞石产生的差别。在软弱夹层的地质条件下以及城镇复杂的爆破环境下,给出了合理有效控制爆破飞石的措施。     

控制硐室爆破飞石安全问题措施探讨

硐室大爆破产生个别飞石的原因，主要有测量不准确、地质条件不清楚、药包布置不合适、爆破参数选择不当、装药堵塞不按设计要求施工、人为操作失误等。重点探讨控制硐室大爆破飞石应采取的措施，并以湖北郧西30万方级配石料开采硐室大爆破为例，证明应用这些安全措施，成功地将爆破飞石控制在200m的范围之内。     

铁路桥桥墩的控爆拆除

介绍了控制破拆除３座处于闹市区铁路桥桥墩的各项技术，可为类似工种提供参考。     

基于KPCA-WOA-ELM的爆破飞石距离预测

为提高爆破飞石距离预测的精度和效率，构建了一种基于核主成分分析法（KPCA）和鲸鱼算法（WOA）优化的极限学习机（ELM）爆破飞石距离预测模型。以国内某露天煤矿爆破工程为例，选取影响爆破飞石距离的7个因素。通过KPCA对影响因素间非相关性关系进行降维，提取出包含原始信息95.76%的4个主成分作为模型输入。然后,采用WOA对ELM进制参数寻优，避免了局部最优解问题。结果表明，KPCA-WOA-ELM模型的平均相对误差、均方根误差R_MSE、决定系数R²和平均绝对误差R_MAE分别为4.271%、6.681、0.985和6.413，均优于对比模型。说明该模型可实现对爆破飞石距离的准确预测，为确定爆破作业中的爆破安全区提供依据。     

复杂环境下的路堑工程爆破

在复杂环境条件下进行路堑工程爆破,采用超钻预裂爆破、调整装药结构、选用低爆速低威力炸药、微差起爆控制单响药量等措施,有效降低爆破震动;采用土层覆盖、合理装药结构、增加堵塞长度等措施,有效地控制飞石.     

基于灰色 Elman 神经网络的爆破飞石距离预测研究

针对单一神经网络预测方法存在一些不足,将建立灰色关联分析法与 Elman 神经网络的耦合模型,对爆破飞石最大飞散距离进行预测研究。首先,利用灰色关联分析方法对数据进行预处理,确定各影响因素与爆破飞石距离之间的关联度;然后,根据关联度的大小,选择关联度较大的影响因素作为 Elman 神经网络的输入层数据;最后,用神经网络的功能对数据进行训练和预测。研究结果表明：利用灰色关联分析方法确定主要影响因素作为输入层,比单一使用 Elman 神经网络的预测精度更高,达到95％以上。     

端部夹制下爆堆控制硐室大爆破

本文通过工程实践,探讨存在端部夹制效率和近防护对象复杂条件下,通过合理布药,克服菜药包端部效,达到控制皮堆边界,检皮的设计原理及施工经验。     

石灰石笋的控制爆破

介绍了露天矿边界及建筑物周边的石灰石笋的控制爆破,采用上部垂孔与下部平孔结合的微差爆破法,通过严格控制爆破参数及装药量,成功地控制了爆破飞石。