基于灰狼算法改进随机森林算法的爆破振动速度预测研究

为改善露天矿爆破作业过程中的峰值质点速度在采用传统经验公式和单一仿生算法时预测精度不够的问题,引入灰狼算法(GWO)优化了随机森林算法(RF)中决策树的棵数和层数2个超参数,成功构建了基于灰狼算法改进的GWO-RF爆破振动速度预测模型。结合某爆破工程69组爆破监测数据,以爆心距、最大段药量、总装药量、微差时间、炮孔数、孔距、孔深及排距为输入参数,运用GWO-RF预测模型和RF模型进行爆破振动峰值速度预测对比。结果表明：GWO-RF组合算法能够考虑更多符合实际的爆破振动速度影响因素,GWO-RF组合算法误差率比RF算法提高了37.83百分点;GWO-RF组合算法的爆破振动速度预测精度达到97.72%。说明GWO成功优化了RF中决策树的2个超参数,也证明GWO-RF组合算法能很好进行露天矿爆破振动速度预测。     

电子雷管和导爆管雷管起爆的振动信号时频特性对比

为了对比电子雷管和导爆管雷管两种起爆方式的爆破振动信号,开展了某露天采石矿两种雷管起爆的深孔爆破振动测试。基于小波分析方法和Matlab程序小波工具箱,对爆破振动信号按照频率划分为10个频带,分析各频带能量和峰值质点速度(peak partide velocity,PPV)的分布特征及随爆心距的变化。结果表明:采用电子雷管和导爆管雷管起爆时,90%的爆破振动能量分布在2~6频带（9.77~312.50 Hz）和2~7频带（9.77~625.00 Hz）,且PPV分布在3~4频带（19.53~78.13 Hz）和4~5频带（39.06~126.25 Hz）,即电子雷管起爆的爆破地震波能量和PPV均向低频带分布,且信号的PPV更小;中、高频带能量大小与段药量成正比,与爆心距成反比;各频带能量占比和PPV大小是反映爆破振动强度的重要指标,采用电子雷管能有效地减少爆破振动。