露天矿爆堆破岩质量电铲监测研究

为深入评价高台阶爆破质量，试验研制了全天候电铲在线自动监测评价仪，通过测定岩石的可挖性指标和铲装指标来评价爆堆质量的优劣。该方法与爆堆块度摄影图象分析法相结合，使爆堆质量评价方法更加完善，成为现代矿山优化生产和科学管理的有用工具。     

综合评价爆破质量的研究鉴定会

冶金部科技司于1989年12月21日至22日在安徽省马鞍山市主持召开了综合评价爆破质量的研究鉴定会。该课题是采用能反映爆堆综合特征的电铲推压电压波形,经计算机分析,计算得出爆破质量综合评价指数“BZ”,是对爆破质量进行综合评价的一种总体     

浅谈爆破效果的鉴定和分析

<正> 穿爆工作是露天采矿的头道工序。深孔爆破质量的好坏直接影响电铲采装和运输效率。因此,每次爆破之后都应对爆破质量的好坏进行鉴定和分析,找出爆破质量好坏的原因,总结经验和教训,不断提高爆破质量,合理控制爆破成本。根据我多年爆破工作管理的体会,谈谈爆破效果的鉴定和分析。1 爆破之后和采掘之前的鉴定和分析,即爆堆外部形状的鉴定和分析1.1 爆堆的正常形状通常以台阶高度为基准去衡量爆破后的爆堆高度和爆堆宽度。岩种不同其爆堆高度和爆堆宽度也不同(见表图1),正常的爆堆形状,意味着本次爆破质量较好。     

露天矿电铲铲装效率影响因素的分析

根据矿山统计数据，对电铲铲装效率的主要影响因素了作了定量分析，给出了电产效率最佳状态下所对应的炸药单耗，爆堆宽度和爆堆松散系数最优域，并对提高电铲效率的途径作简要的说明。     

图像处理技术在矿岩块度统计中的应用

对爆堆进行垂直拍照，基于图像处理技术，对爆堆的图像进行处理，统计岩块的数量和投影面积，进而测定岩块的粒度分布，实现对爆堆矿岩的破碎质量定量的综合评价和描述。     

利用爆堆伸出减少坡道形成推运量技术方案

介绍了哈乌素露天矿利用爆堆伸出量形成坡道的方法,可以减少坡道形成的工程量,并提高了电铲、卡车的效率,改善了作业环境的安全性。     

电铲工作状况的监测

目前在加拿大福丁河煤矿进行的现场研究是为了开发一种电铲和钻机的监测技术,协助实现钻孔、爆破和挖掘工作的优化。研究工作是从台阶岩体的特性(通过钻机性能监测),爆堆(通过照相图像分析)和电铲     

爆破质量对露天矿开采综合成本的影响分析

重点研究了爆破成本与采矿综合成本之间的关系,分析了爆破质量因素(炸药单耗、块度均匀性以及爆堆形状和松散度等)对电铲采装效率的影响,提出适当增加爆破成本投入对矿山综合成本的降低是有益和有效的。     

爆破质量对露天矿开采综合成本的影响分析

重点研究了爆破成本与采矿综合成本之间的关系,分析了爆破质量因素(炸药单耗、块度均匀性以及爆堆形状和松散度等)对电铲采装效率的影响,提出适当增加爆破成本投入对矿山综合成本的降低是有益和有效的。     

别斯库都克露天矿爆堆形态影响因素研究

以爆堆形态作为爆破效果的主要评价依据,结合炸药单耗、起爆方式、孔网参数分别对爆堆松散系数与爆堆沉降沟的影响关系进行了多因素综合分析,评价了爆堆形态与各参数的内在联系。研究结果表明:当单耗增加时,爆堆沉降沟深度的增长速率大于松散系数的增长速率;当排距增大时,爆堆松散系数递减较缓,爆堆沉降沟递减速度由快至缓。通过对爆堆形态的多因素综合分析,为爆破优化设计提供了帮助。     

基于三维可视化的爆堆形态灰色敏感度分析

爆堆形态是评价爆破质量的重要指标,研究影响其形态的主控因素可以更好地优化爆破质量。 为了探 究影响爆堆形态的主控因素,以乌龙泉露天矿爆破为背景,利用无人机倾斜摄影技术对爆堆形态进行三维建模,运用 灰色关联分析模型确定出影响爆堆形态因素的主次关系。 结果显示:本研究所分析的露天矿爆破的 6 个指标中,单位 炸药消耗量、孔距和排距影响程度接近,灰色绝对关联系数分别为 2. 576 5、2. 500 1、2. 460 1,钻孔深度影响程度最小 为 1. 665 7。 通过结果分析得出,对爆堆形态进行优化时,应首先考虑炸药单耗量,随着炸药单耗量的增加,爆堆的松 散系数也逐渐增大,当炸药单耗量为 0. 78 kg / m3 时,爆堆的松散系数最大为 1. 44;其次应该考虑孔网参数,孔网参数 (孔距×排距)为 7. 5 m2 时,爆堆的松散系数达到最大为 1. 44,但孔网参数需根据矿区实际情况调整确定。 依据爆破 因素的敏感度调整爆破参数取值,可以优化爆堆形态从而提高爆破质量。 基于三维可视化和灰色理论的露天矿爆堆 形态分析能够为爆破后续工作以及爆破优化设计提供依据。     

巴润矿矿岩混合爆区爆破分离技术研究

巴润矿是以开采铁矿石为主多金属矿种统筹开采的超大型露天矿山,矿床成因复杂,矿体空间上彼 此交联,若采用大区微差爆破模式开采,易造成各类矿、岩相互混入,有用矿石回收率低、贫化率高的现象,若采用 分穿分爆方式开采,爆区规模较小,生产效率低。针对此问题,提出了一次爆破矿岩分离爆破技术和电铲精准挖掘 指示技术,在不降低生产效率的前提下实现矿岩混合爆区矿岩有效分离,降低废石混入率的目标。试验爆区表明, 爆破分离技术实现了矿岩边界明显深凹沟槽、爆破矿石沿等时线方向抛掷运动的良好效果,同时利用矿岩边界指 示系统,方便了电铲司机辨别混合爆堆的矿石和岩石,可有效降低矿岩混合爆区的废石混入率。     

露天矿爆堆矿石质量分布规律的研究

根据台阶爆破的抛掷理论，采用模糊综合评判方法，探讨了露天矿爆堆矿石质量分布规律，在此基础上，对爆堆上各点的矿石质量进行预报，为编制采场配矿计划提供精确的基础数据。     

矿岩块度图象分析法研究述评

应用现代计算机图象处理与分析技术测定矿岩块度的分布，可实现对爆堆矿岩的破碎质量做出定量的综合评价和描述，本文概述了迄今国内外有代表性的研究结果，并就影响这一方法可靠性的各种因素进行了探讨。     

WK—10等大型电铲工作面合理参数的确定

<正> 根据技术改造的需要,近几年来我矿从国内、国外购置了WK—10、1900AL、KB—280B一些大型电铲。为了更好地发挥这些大型设备的效率,提高它们的生产能力。我着重研究了抚顺西露天矿的台阶高度、电铲的采掘总宽度(即RWP+Rxm)、移道步距、岩石性质、爆破后爆堆伸出宽度、穿孔设备的性能诸因素及它们对大型电铲生产能力的影响,得出了三种台阶高度情况下合理的工作面参数     

基于U-Net和改进分水岭算法的露天矿爆堆矿石图像分割方法

爆破大块率是反映爆破效果的关键指标,其统计精度主要依赖于爆堆矿石图像分割的准确性。由于爆堆矿石图像中存在矿石目标分布密集、边缘对比度低等问题,致使传统图像分割方法难以准确分割爆堆矿石图像。因此,提出了一种基于U-Net和改进分水岭算法的露天矿爆堆矿石图像分割方法,以实现大块率的精准统计。首先利用无人机在哑巴岭露天矿爆破现场拍摄爆堆矿石图像,制作爆堆矿石图像数据集;然后利用深度学习算法建立了UNet网络架构,同时融合了高级语义信息和低级语义信息,建立了爆堆矿石图像分割模型,再利用训练后的模型对爆堆矿石图像进行初步分割,进一步采用基于距离运算的分水岭算法优化了分割结果;最后评估了该方法的分割精度。试验结果表明:该算法可准确分割露天矿爆堆矿石图像,为露天矿爆破大块率统计、爆破效果智能评价提供技术支持。     

微差爆破采煤岩石抛飞距离的计算方法

目前对爆堆形状计算还缺乏深入研究，该文通过量纲分析和现场实验研究，给出了微差爆破采煤岩石抛飞距离（即爆堆的最远伸出距离）计算方法和公式。该方法也适用于其他爆破类型爆堆的计算。     

人工神经BP网络预测露天采场爆堆矿石质量的方法

露天矿采场的矿石质量数据预测控制的准确程度直接影响着矿石质量的利用，它是矿石质量管理的原始数据，是输出矿石质量能否稳定和均匀的前提和保证。人工神经BP网络控制预测露天矿采场爆堆的矿石质量，既可减轻目前人工爆堆取样的劳动强度，又可减少大量的化验费用。     

基于计算机视觉的爆破块度分布统计

爆破块度是评价矿山爆破效果的重要指标。传统的块度统计方法存在效率低、限制多等问题。基于计算机视觉的爆堆块度统计方法,具有高效、精确、灵活的优势。针对爆堆块度统计的计算机视觉识别问题,提出了一种结合Mask B-R-CNN和HSV变换的形态学优化的块度统计方法,并对实验室和鞍千矿业公司的矿山现场爆堆块度统计进行了验证。结果表明,与筛分法相比,基于计算机视觉的爆堆块度分布统计方法的误差小于3%,验证了该方法用于爆堆块度统计的可行性。矿山现场试验结果表明,与传统的矿岩区域提取方法相比,该方法提取矿岩区域更为精准,可应用于鞍千矿业公司的矿山现场;3个爆堆块度分布的累计概率曲线相似,大块率分别为4.21%、3.37%、3.12%,爆破效果较好。     

基于SVM的露天矿爆堆矿石质量预测研究

露天矿采场的矿石质量数据的准确程度是输出矿石能否均匀和稳定的前提和保证。根据台阶爆破的抛掷理论,利用支持向量机(SVM)预测露天矿采场爆堆的矿石质量,既可及时、准确地预测出爆堆矿石质量情况,又可减轻人工爆堆取样的劳动强度。