基于模式识别的岩体四指标可爆性分级方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN200910087308.3

申请日:

2009.06.22

公开号:

CN101586932A

公开日:

2009.11.25

当前法律状态:

撤回

有效性:

无权

法律详情:

发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):F42D 3/04申请公布日:20091125|||实质审查的生效|||公开

IPC分类号:

F42D3/04; G01N33/24; G06K9/62

主分类号:

F42D3/04

申请人:

北京科技大学

发明人:

璩世杰; 毛市龙; 谭文辉; 范利华; 王进强; 张 政

地址:

100083北京市海淀区学院路30号

优先权:

专利代理机构:

代理人:

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内容摘要

本发明属于矿山开采领域,涉及一种基于模式识别的岩体四指标可爆性分级方法。其特征是通过建立标准模型库U和建立待评价样本B对待评价样本归一化处理,然后进行加权Hamming贴近度计算、对岩体的可爆性级别进行判定。本发明将岩体的可爆性划分为七级,并采用模式识别方法对岩体的岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数四种指标进行可爆性分级计算。试验应用的结果表明,采用模式识别方法对岩体的可爆性进行分级,分级结果可靠,对确定爆破技术参数具有科学指导意义。

权利要求书

1.  基于模式识别的岩体四指标可爆性分级方法,其特征在于分级步骤如下:
1)建立标准模型库U
基于矿山实践经验,把岩石的可爆性级别确定为7个等级,并建立标准模型库U:
U={Ai}                    (1)
其中Ai为标准模型库U的第i个标准子集(i=1~7),代表岩体可爆性的一个第i个级别,即:
U=A1A2A3A4A5A6A7---(2)]]>
把岩体的岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数这四个特征量作为对岩体的可爆性进行描述的指标,有
Ai=(xi1,xi2,xi3,xi4)                            (3)
式(3)中:xi1——对岩体可爆性分级的影响因素岩石容重γ;
xi2——对岩体可爆性分级的影响因素抗拉强度σi
xi3——对岩体可爆性分级的影响因素抗剪强度τ;
xi4——对岩体可爆性分级的影响因素岩体完整性系数η;

Ai=(γ,[σi],[τ],η)                            (4)
2)建立待评价样本B
在任意一种待评价岩体的岩石容重γ、抗拉强度[σi]、抗剪强度[τ]、完整性系数η已知时,构成待评价样本B,即
B=(x01,x02,x03,x04)                              (5)
式(5)中:x01——待评价岩体的岩石容重γ;
x02——待评价岩体的抗拉强度[σi];
x03——待评价岩体的抗剪强度[τ];
x04——待评价岩体的岩体完整性系数η;
3)归一化处理
由U和B构成矩阵X:
X=x01x02···x04x11x12···x1mx21x22···x2m··················xik······················x71x72···x74,(i=1~7,k=1~4)---(6)]]>
为消除各统计指标在量纲上的差异,以便于分析比较,对各指标的数据用下式进行标准化处理:
xik=xik-xk‾Sk---(7)]]>
式(7)中xik为X中第i行第k列元素的值,xk为X中第k列所有赋值的平均值(xk‾=1nΣi=1nxik]]>);
Sk=1nΣi=1n(xik-xk‾)2,]]>
用X′和x′ik分别取代式(6)中的X和xik,得
X=x01x02···x04x11x12···x1mx21x22···x2m····················xik····················xn1xn2···xnm,(n=7,m=4)---(8)]]>
之后运用极差公式(9)对式(8)中各元素数据进行归一化处理,即将各元素的数值压缩在[0,1]区间;
xik=xik-min1in{xik}max1in{xik}-min1in{xik}---(9)]]>
归一化处理后得到矩阵X″:
X=x01x02···x04x11x12···x1mx21x22···x2m······················xik························xn1xn2···xnm,(n=7,m=4)---(10)]]>
4)加权Hamming贴近度计算
根据矩阵X″中各元素的值,分别计算U中各子集与待评价样本B的加权Hamming贴近度,即:
DH(Ai,B)=1-Σk=1mw(Xk)|xik-x0k|---(11)]]>
式中DH(Ai,B)为U中第i个子集与待评价样本B的加权Hamming贴近度,w(Xk)是赋予Xk的权值(k=1,2,…m),并满足Σk=1mw(Xk)=1;]]>
将岩石容重γ、岩石抗拉强度[σt]、岩石抗剪强度[τ]、岩体完整性系数η这四个指标的权值分别取为w(X1)=0.2,w(X2)=0.3,w(X3)=0.2,w(X4)=0.3;
5)岩体的可爆性级别判定
根据择近原则,取DH(Ai,B)的最大值:
D(Ai,B)=max{DH(A1,B),…DH(An,B)}                        (12)
在式(12)中,B与D(Ai,B)相对应的Ai最为贴近,故把评价样本B归入模式Ai,即将评价样本B所代表岩体的可爆性级别判定为i。

说明书

基于模式识别的岩体四指标可爆性分级方法
技术领域
本发明属于矿山开采领域,涉及一种判断岩体的可爆性的分级方法。
技术背景
岩体的可爆性是指岩体在炸药爆炸作用下发生破坏的难易程度。
在矿山爆破设计工作中,当炸药种类与炸药的爆炸性能参数一定时,岩体的可爆性级别是设计选择爆破技术参数的基本依据。对于爆破难度大的岩体,炮孔布置参数小,爆破单位体积(或质量)的岩体所需要的炸药量大;反之,可相应增大炮孔布置参数,减小炸药消耗量。
根据岩体的某些物理力学指标,对岩体进行可爆性分级,然后根据岩体的可爆性分级选择确定爆破设计参数,实现爆破参数的优化,即在保证爆破效果的同时,减少钻凿的炮孔数量、减少装药量。
在岩体爆破过程中,除炸药爆炸性能、自由面条件和爆破技术参数外,岩体的可爆性是影响爆破破碎效果的重要因素。因此,准确确定岩体的可爆性是保证爆破技术参数设计选择合理性和爆破效果的重要前提。但是,采用不同的可爆性分级方法,对爆区矿岩爆破难易程度进行评估判断的结果可有很大差异,从而可对爆破技术参数设计的准确性和科学性产生不同的影响。
由于爆破问题的复杂性,国内外爆破界目前尚未就岩体可爆性评估方法达成共识。迄今出现的岩体可爆性分级方法大致可分为两类:一类是爆破技术人员根据个人经验对不同岩体的可爆性进行分级,一类是基于对岩体某一或某些物理力学特性参数的分析计算来表示。前一种方法的特点是爆破技术人员根据以往爆破经验确定该种岩体的可爆性级别。经验表明,这种方法不能避免人为因素的影响,爆破效果难以得到有效控制。
在目前国内外爆破参数优化研究中,多数是根据经验简单地采用岩石密度(或容重)和某些静载力学特性参数(如岩石的静载抗压强度)作为衡量岩石可爆性能的指标,其基本指导思想是:岩石的密度和强度越高,爆破所需要的炸药能量就越多。这类方法中应用最为普遍的是按岩石坚固性的普氏分级法。普氏系数法只考虑岩石的单轴静载强度这一指标,对岩体可爆性的描述不够全面。基于爆炸应力波破坏理论,也有不少研究者用岩石或岩体的声波速度或波阻抗(即岩石密度与纵波波速的乘积)描述岩石或岩体的可爆性〔3〕。这类方法认为,岩石的可爆性随波速或波阻抗值的增高而下降。此外,基于爆破过程中岩石承载属动载荷的认识,对岩石试件的动载冲击特性参数与岩石可爆性之间关系的研究正在发展之中。
发明内容
本发明提供一种基于模式识别的岩体可爆性分级方法,用于实现对任意岩体进行可爆性分级。
岩体爆破效果的好坏主要与岩体的四个特征量有关,即岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数四种指标。本发明将岩体的可爆性划分为七级,并采用模式识别方法对岩体的这四种指标进行可爆性分级计算。
基于模式识别的岩体四指标可爆性分级方法,分级步骤如下:
1.建立标准模型库U
基于矿山实践经验,把岩石的可爆性级别确定为7个等级,并建立标准模型库U:
U={Ai}    (1)
其中Ai为标准模型库U的第i个标准子集(i=1~7),代表岩体可爆性的一个第i个级别,即:
U=A1A2A3A4A5A6A7---(2)]]>
把岩体的岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数这四个特征量作为对岩体的可爆性进行描述的指标,有
Ai=(xi1,xi2,xi3,xi4)    (3)
式(3)中:xi1——对岩体可爆性分级的影响因素岩石容重γ;
         xi2——对岩体可爆性分级的影响因素抗拉强度σt
         xi3——对岩体可爆性分级的影响因素抗剪强度τ;
         xi4——对岩体可爆性分级的影响因素岩体完整性系数η。

Ai=(γ,[σt],[τ],η)    (4)
2.建立待评价样本B
在任意一种待评价岩体的岩石容重γ、抗拉强度[σt]、抗剪强度[τ]、完整性系数η已知时,构成待评价样本B,即
B=(x01,x02,x03,x04)    (5)
式(5)中:x01——待评价岩体的岩石容重γ;
         x02——待评价岩体的抗拉强度[σt];
         x03待评价岩体的抗剪强度[τ];
         x04——待评价岩体的岩体完整性系数η。
3.归一化处理
由U和B构成矩阵X:
X=x01x02...x04x11x12...x1mx21x22...x2m..................xik......................x71x72...x74,(i=1~7,k=1~4)---(6)]]>
为消除各统计指标在量纲上的差异,以便于分析比较,对各指标的数据用下式进行标准化处理:
xik=xik-xk‾Sk---(7)]]>
式(7)中xik为X中第i行第k列元素的值,xk为X中第k列所有赋值的平均值(xk‾=1nΣi=1nxik);]]>Sk=1nΣi=1n(xik-xk‾)2.]]>
用X′和x′ik分别取代式(6)中的X和xik,得
X=x01x02...x04x11x12...x1mx21x22...x2m....................xik....................xn1xn2...xnm,(n=7,m=4)---(8)]]>
之后运用极差公式(9)对式(8)中各元素数据进行归一化处理,即将各元素的数值压缩在[0,1]区间;
xik=xik-min1in{xik}max1in{xik}-min1in{xik}---(9)]]>
归一化处理后得到矩阵X″:
X=x01x02...x04x11x12...x1mx21x22...x2m......................xik........................xn1xn2...xnm,(n=7,m=4)---(10)]]>
4.加权Hamming贴近度计算
根据矩阵X″中各元素的值,分别计算U中各子集与待评价样本B的加权Hamming贴近度,即:
DH(Ai,B)=1-Σk=1mw(Xk)|xik-x0k|---(11)]]>
式中DH(Ai,B)为U中第i个子集与待评价样本B的加权Hamming贴近度,w(Xk)是赋予Xk的权值(k=1,2,…m),并满足Σk=1mw(Xk)=1.]]>
实践经验表明,岩石容重γ、岩石抗拉强度[σt]、岩石抗剪强度[τ]、岩体完整性系数η这四个指标各自对岩体可爆性的影响程度是不同的,岩石的抗拉强度和岩体的完整性系数对岩体的可爆性影响最大,岩石的容重与抗剪强度次之。因此,这四个指标的权值分别取为w(X1)=0.2,w(X2)=0.3,w(X3)=0.2,w(X4)=0.3。
5.岩体的可爆性级别判定
根据择近原则,取DH(Ai,B)的最大值:
D(Ai,B)=max{DH(A1,B),…DH(An,B)}    (12)
在式(12)中,B与D(Ai,B)相对应的Ai最为贴近,故把评价样本B归入模式Ai,即将评价样本B所代表岩体的可爆性级别判定为i。
综合上述,对于任何一种岩体,已知其四个分级指标岩石容重γ、抗拉强度[σt]、抗剪强度[τ]、完整性系数η的值,就可以按上述方法计算出其与评价标准样本库中各级别之间的加权Hamming贴近度,并通过择近原则判断该岩体所属的可爆性级别。
本发明的优点
1)岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数与岩体的可爆性具有较高的相关性。岩石容重越大,岩石破坏后移动所消耗的能量就越多;岩石的抗拉强度和抗剪强度越高,岩石就越难以发生爆破破坏;岩体完整性系数越高,表明岩体中的节理裂隙发育程度越低,完整性高,使岩石在爆破作用下破碎到期望的块度所消耗的能量也越多。因此,将岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数四个指标作为评价岩体可爆性的判据指标,反映了岩体爆破破坏难易程度的本质,具有合理性。
2)岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数易于实测。因此,将之作为评价岩体可爆性的判据指标,实用、易行,在实践中具有较高的可操作性。
3)将岩体的可爆性分为七级,涵盖了绝大多数自然岩体的可爆性属性范围,能够充分满足矿山爆破工程实践的要求。
4)试验应用的结果表明,采用模式识别方法实现岩体的爆破分级,分级结果可靠,对确定爆破技术参数具有科学指导意义。
具体实施方式
具体实施方法是,根据矿山各种不同岩石的岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数,建立岩体可爆性分级四指标七等级的标准模型库,然后将待分类样本与标准模型库进行加权海明贴近度计算,最后根据择近原则确定样本所属的可爆性级别。
以水厂铁矿为例,水厂铁矿绝大多数岩体的这四种参数指标的取值范围分别为:岩石容重2.4~3.6t·m-3、抗拉强度2.0~20MPa、抗剪强度15.0~50.0MPa、岩体完整性系数0.35~0.95。首先根据数据建立水厂铁矿岩体可爆性分级标准样本库,如表1。
表1水厂铁矿岩体可爆性分级标准模型库

  可爆性等级  岩石容重  γ(t·m-3)  抗拉强度  σt(Mpa)  抗剪强度  τ(Mpa)  岩体完整性  系数η  可爆性  描述  I  2.4  2.0  15.0  0.35  最易  II  2.6  4.0  20.0  0.45  易  III  2.8  6.0  25.0  0.55  较易  IV  3.0  8.0  30.0  0.65  中等  V  3.2  10.0  40.0  0.75  难  VI  3.4  15.0  45.0  0.85  难  VII  3.6  20.0  50.0  0.95  最难

根据水厂铁矿的具体岩体性质,运用基于模式识别的可爆性分级方法,将水厂铁矿的岩体具体分为III、IV、V和VI。表2为水厂铁矿岩体可爆性分级表。
表2水厂铁矿岩体可爆性分级表
  岩石种类u  岩石容重  γ(t·m-3)  抗拉强度  σt(Mpa)  抗剪强度  τ(Mpa)  岩体完整性  系数η  可爆性  等级  压碎性混合  花岗岩  3.194  10.78  26.68  0.5362  IV  黑云母斜长  片麻岩  2.630  9.60  31.39  0.8334  IV

  混合花岗岩  2.604  12.93  32.06  0.8468  V  条带状辉石  磁铁石英岩  2.899  10.61  45.80  0.8209  V  辉石辉绿岩  2.910  12.94  27.74  0.9201  VI  辉石斜长  片麻岩  2.609  7.00  22.37  0.8567  III  混合变质岩  2.634  4.81  30.89  0.7682  III

最后就可以根据水厂铁矿的岩体可爆性级别,由表3得到不同钻孔直径条件下不同可爆性级别岩体的单位炸药消耗量和单孔负担面积两个基本参数,进而可给出爆破设计的其它参数。
表3台阶炮孔爆破分类矿岩爆破技术参数

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本发明属于矿山开采领域,涉及一种基于模式识别的岩体四指标可爆性分级方法。其特征是通过建立标准模型库U和建立待评价样本B对待评价样本归一化处理,然后进行加权Hamming贴近度计算、对岩体的可爆性级别进行判定。本发明将岩体的可爆性划分为七级,并采用模式识别方法对岩体的岩石容重、抗拉强度、抗剪强度和岩体完整性系数四种指标进行可爆性分级计算。试验应用的结果表明,采用模式识别方法对岩体的可爆性进行分级,分。

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