基于不同指标无量纲化方法的岩爆预测模型优选

为研究不同指标无量纲化方法对岩爆等级预测模型精度的影响，提高岩爆预测准确率，选取应力系数、脆性系数和弹性能量指数作为预测指标。基于104组岩爆实例大样本数据，采用统一极差处理法、差异化极差处理法、平均化处理法和归一化处理法4种指标无量钢化方法，对预测指标的原始数据进行处理，建立不同的岩爆预测距离判别模型并进行工程实例应用。研究结果表明:基于平均化处理法的岩爆预测模型的回判准确率高达97.1%；对不同矿山、隧道和水电站的6个工程实例的预测结果符合实际情况，说明其是一种准确率高、方便实用的岩爆预测模型。     

基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向性评判模型

针对岩爆倾向性评价模型中指标权重难以确定导致预测精度不高的问题，提出1种基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向预测模型。综合考虑岩爆发生条件，选取岩性条件、应力条件和围岩条件3项准则对应的15个岩爆倾向性判别指标。采用3标度法的改进层次分析法（IAHP）与熵权法（EWM）结合，消除主、客观因素影响获得最优权重，运用逼近理想解法(TOPSIS)分析评判对象与虚拟理想解的贴近程度，从而判断岩爆倾向性等级。研究结果表明:弹性能量指数Wet、动态DT参数、能量储耗指数k、T准侧和应力指数S对岩爆倾向性影响较大；该模型对岩爆倾向性预测准确率高于85%，可为类似地下岩土工程岩爆倾向性预测提供理论支撑。     

基于粗糙集和加权灰色关联分析的岩爆预测

本文选取影响岩爆发生的五项指标作为岩爆预测的关键影响因素:最大主应力、单轴抗压强度、岩石点荷载强度、岩体完整性系数和弹性变形指数。通过采用粗糙集理论确定岩爆预测影响因素的权重,利用加权灰色关联分析对某工程的岩爆发生情况进行了预测。预测的结果与现场实际状况相吻合,说明运用该方法预测岩爆是合理的。     

岩爆危险性预测的神经网络模型及应用研究

岩爆是高地应力区岩质隧道开挖施工过程中发生的主要施工地质灾害之一 ,它的发生对隧道施工企业的安全生产构成很大的威胁 ,对岩爆发生可能性及其程度的预测是这类隧道设计、施工及安全生产所面临的重大问题。依据隧道岩爆发生的条件 ,基于国内外隧道工程岩爆实例 ,应用人工神经网络方法 ,建立了岩爆危险性预测的评价模型并应用于实践。     

RF-AHP-云模型下岩爆烈度分级预测模型

为准确可靠地预测岩爆灾害,将随机森林(RF)与层次分析法(AHP)结合,在RF分析指标重要性的基础上优化AHP法,构建RF-AHP指标权重计算方法;结合云模型理论,建立基于RFAHP-云模型的岩爆烈度分级预测模型;通过文献调研法,建立包含301组岩爆工程实例的数据库作为岩爆烈度分级预测的样本数据,并分析25组预测样本的岩爆预测结果。结果表明:所提模型预测准确率达88%以上,可判定预测样本的岩爆烈度等级;经验证,作为预测模型核心的RF-AHP指标权重计算方法具备一定的合理性。     

在线极限学习机在岩爆预测中的应用

为有效预测地下工程岩爆的发生及烈度,结合地下工程岩爆的特点,分析岩爆影响因素及相关判别依据,选取围岩最大切向应力σ与岩石抗压强度σc之比σ/σc、岩石抗压强度σc与岩石抗拉强度σt之比σc/σt以及弹性能量指数Wet为判别因子,引入在线极限学习机理论,建立了岩爆预测的OS-ELM判别模型。以搜集到的国内外15组工程岩爆数据进行训练建模,训练完成后将样本数据做输出预测,得到模型的预测精度达97.98%,并与SVM、BP模型进行对比分析,结果表明,OS-ELM模型精度优于SVM和BP模型。利用该模型对国内两处隧道岩爆情况进行预测,结果与实际情况基本相符。研究表明,OSELM判别模型在岩爆烈度分级上具有良好的适用性和有效性。     

基于反赋权与MBCT-SR多维云模型算法岩爆预测研究

基于岩爆事故的模糊性与随机性特征,为解决在当前岩爆烈度等级预测研究中,通过正向云发生器经验式计算多维云模型特征值进而导致预测结果主观性较强的问题.本文选取应力比Ts=σθ/σt、岩石脆性指数B=σc/σt以及弹性应变储能指数Wet作为评价指标,结合机器学习理论,采用多维逆向MBCT-SR云发生器算法对岩爆等级进行预测,...     

基于MIV-MA-KELM模型的岩爆烈度等级预测

为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法(MA)优化核极限学习机(KELM)参数,借助KELM拟合评判指标与岩爆烈度等级间的非线性映射关系;然后,利用平均影响值(MIV)方法以20%的调解率计算各指标影响权重,剔除低影响权重指标并反馈到MA-KELM模型中重新训练与测试;最后,选取巴玉隧道的68组数据进行试验,并用该模型预测秦岭隧道岩爆烈度等级。结果表明:预测结果与实际情况完全一致;MIV-MA-KELM模型能更合理地构建指标体系,有效避免局部最优解,提高岩爆烈度等级的预测准确率。     

主元分析-神经网络岩爆等级预测模型

为准确可靠地预测岩爆灾害,构建结合主元分析法(PCA)的径向基神经网络(RBFNN)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)岩爆预测模型。选取6个常用的参数构成岩爆预测指标体系,采用PCA消除各指标间的相关性并降维,得出3个线性无关的主元即岩爆综合预测指标Y1、Y2和Y3,构成RBFNN、PNN、GRNN这3种神经网络的输入向量。研究结果表明:这3种PCA-神经网络模型,其岩爆预测结果优于对应的RBFNN、PNN、GRNN模型,提高预测准确率并缩短运算时间。从局部准确率、整体准确率及运算时间这3个方面综合比较,各模型的预测能力从强到弱依次为:PCA-GRNN> PCA-PNN> PCA-RBFNN> PNN> GRNN> RBFNN。     

基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

考虑岩体损伤的爆破振动速度衰减多元非线性模型

为准确预测爆破振动的衰减规律，控制爆破振动的影响,分析了现有的几种具有代表性的爆破振动预测经验公式的不足;在此基础上，引入岩体累计损伤对爆破振动效应的影响，经过无量纲分析，建立了岩体累计损伤下爆破振动衰减规律的多元非线性数学模型;根据实际工程的监测数据，用1stOpt 软件进行了多元非线性回归分析。结果表明:所提出的多元非线性回归公式预测精度高于传统的预测公式，能为同类露天爆破工程提供科学的指导。     

泥质软弱破碎矿脉浅眼回采控制爆破试验研究

针对前河金矿泥质软弱破碎矿脉下向进路回采过程中超爆、上下盘围岩大面积垮塌、爆破后支护作业困难等问题,在总结分析软弱破碎岩体爆破特性的基础上,基于减震控制爆破基本理论,提出了“预留顶板充填体减震层、径向不耦合装药、控制边眼装药量、秒延期多段别控制起爆”等系列综合减震控制手段,据此分别针对Ⅳ级和Ⅴ级破碎岩体提出了2种具体的浅眼回采控制爆破技术方案,并进行了现场回采爆破试验。试验结果表明:所提出的2种方案均能够有效的控制回采边界,爆破后进路顶板充填体和上下盘围岩完整性良好,为后续采场出矿、支护等创造了有利的时空条件,且炸药单耗较原方案均有所降低。研究成果可分别在矿区范围内类似条件下推广应用。     

Development of a fuzzy model to predict flyrock in surface mining

Flyrock is one of the most hazardous side effects of blasting operation in surface mining. This phenomenon can be considered as the main cause of casualties and damages. Inaccuracy of the available flyrock prediction empirical methods has caused utilizing of new methods such as fuzzy systems. In this paper a Mamdani fuzzy model was developed to predict flyrock in the Gol-E-Gohar iron mine of Iran. In this regard, a database including 490 datasets of the mine blasting operation was prepared from which about 20% was kept for testing the models. Performance of the fuzzy model was compared with that of the conventional statistical method. It was observed that efficiency of the developed fuzzy model is much better than the statistical model. Also, sensitivity analysis showed that powder factor and rock density are the most and least effective parameters on the flyrock, respectively.     

The shaped blasting experimental study on damage and crack evolution of high stress coal seam

In the deep high stress coal and rock mass, the efficiency of the ordinary blasting method is constantly affected by the high pressure. This study investigates the shaped blasting technology with increased blasting efficiency, develops a mechanical model for coal crack expansion during shaped blasting, and examines the force-energy action of energy-gathering jets during coal splitting. The established model was combined with experiments and simulations to reveal the damage and evolution of cracks in coal and rock masses. Experiments demonstrate that shaped blasting can create an energy-gathering jet that causes a directional fracture in the test block. The peak of compressive strain in the energy-gathering direction is 1.12 times greater than that of ordinary blasting, and the static action period of the explosive gas is prolonged by 1.3 μs according to the stress curve. Moreover, the peak pressure strain increased 3.2 times, and the pull strain peak increased 3.92 times. The damage amount was represented by the resistivity and ultrasonic wave speed, and shaped blasting causes 1.2 and 1.5 times greater damage than ordinary blasting. The research results provide technical methods for safe and rapid penetration blasting in deep high-ground stressed coal mines.     

复杂环境下场平石方爆破与安全技术

场平爆破南北各有1个加油站,临近公路和高压线,对爆破振动和飞石控制严格,爆破设计和施工难度较大.介绍了该复杂环境下场平石方爆破设计和安全技术,可供类似工程参考.     

基于BP神经网络不同输入变量的爆破振速预测

以某隧道爆破开挖为实例,利用BP神经网络解决复杂非线性函数逼近问题的能力,以最大段药量、爆心距、爆破分段数、泊松比、岩石基本质量指标作为影响爆破振动速度的主要因素,选取不同维数的输入变量建立BP神经网络模型来预测爆破振动速度。对比分析各组预测值与实测值之间的相对误差,选取合理维数的输入变量建立了爆破振动危害预测的BP神经网络模型。     

双向聚能拉伸爆破及其在硐室成型爆破中的应用

针对当前定向断裂控制爆破存在的问题,结合某特大型硐室成型爆破工程的地质、工程条件,利用岩石耐压而怕拉的特性,提出了双向聚能拉伸爆破技术.对该技术的特点、破岩机理、力学模型作了详细介绍与分析.进行了现场双向聚能拉伸爆破基础试验研究.在此基础上,该技术被应用于硐室的方形断面(1个自由面)和岩锚梁(2个自由面)的成型爆破.现场试验及应用结果表明,双向聚能拉伸爆破工艺简单、操作方便,能有效地控制裂纹产生、发展方向及断裂面的形成,实现岩体的精确控制爆破,应用前景广阔.     

煤体电荷感应信号评价冲击危险性试验研究

为完善冲击地压矿井的冲击危险性评价方法,提高冲击危险性预测的准确率,应用自主研制的煤岩电荷监测系统,选择典型冲击地压矿井的煤样,开展了煤体单轴压缩冲击危险性测试与电荷感应监测试验研究。基于冲击地压扰动响应失稳理论,将应变软化阶段产生的电荷信号变化作为预测冲击地压发生的前兆信息,得到了煤体冲击危险性指标的临界软化系数Kρ、临界应力系数Kp及其冲击危险的等级分类标准,分析了煤体电荷感应信号的电荷事件数CSJ和电荷事件的平均幅值CFZ参量与冲击危险性指标Kρ和Kp之间的量化关系。结果表明:煤样破裂应力峰后,冲击倾向性K与电荷事件数CSJ呈指数递减关系,与CFZ呈指数递增关系;随着Kρ或Kp的增大,煤样应力峰后CSJ呈幂函数关系递增,应力峰后电荷平均幅值CFZ呈一次函数关系递减,以此可预测煤体的冲击危险程度,最后得到了河南某矿煤层冲击危险性的应力峰后冲击危险等级的CSJ和CFZ判据与划分标准。煤体冲击危险性电荷感应信号评价方法为冲击地压矿井冲击危险性评价提供了一种新的方向,对现场煤层冲击危险性评价具有指导作用,但也还需要开展大量现场试验对其进行不断修正和完善。     

硬岩竖井爆破损伤区探测及衬砌荷载*

为研究硬岩竖井受爆破开挖扰动的影响,依托米仓山公路隧道竖井工程,采用RSM-RCT（B）测试系统探测竖井爆破损伤区范围为1.1~1.4 m,并利用残余地质强度指标标定损伤区力学参数,将其纳入收敛约束法和数值分析中,以评估损伤区对竖井围岩及衬砌荷载的影响。研究结果表明,在硬岩竖井中开挖爆破是造成岩体损伤区的关键因素,地应力方向和大小对硬岩损伤区分布基本无影响。分析结果表明,爆破损伤区导致围岩变形增大,从而使得衬砌荷载增加,最大剪应力出现在损伤区与未破坏岩体之间的交界处,大小为16 MPa,同时靠近该位置的衬砌荷载也会变大,较深竖井可采用分区段支护,降低投资成本。研究结果可为硬岩竖井开挖荷载计算及设计优化提供一定参考。     

边坡爆破高度对边坡稳定性的影响

为了解爆破后由急倾斜且具有水平裂隙发育岩体组成的边坡稳定性及其内部破坏规律,最终总结出爆破高度对边坡稳定性的影响特征,使用基于颗粒流理论的PFC3D进行该工况模拟。利用PFC3D中的JSET和Bonds模拟非连续和连续性的岩体构造形式,以对实际的岩体中岩块和裂隙发育进行模拟。针对存在该类型构造发育边坡的实际工况,设置了13个爆破点的6个爆破方案进行模拟。研究了模拟结果表现出的边坡内部裂隙和位移随爆破高度的变化规律。其表明了对于同时起爆各爆破点而言,爆破高度越高爆破后边坡越稳定的结论,并分析了出现该现象的原因。说明了结论的普适性,同时该边坡实际的爆破情况也支持了该结论。