本发明专利技术提供了一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，涉及矿山开采技术领域，包括以下步骤：S1：获取开采坡面角的遥感影像全局元数据，对数据进行处理；S2：对数据进行参数拉伸化，在控制主机中构建开采坡面角全局可视化模型；S3：根据开采坡面角颜色纹理，判断开采坡面土质，确定预裂孔孔距；S4：根据工程需要，确定预裂孔基准点，设定预裂孔的孔位坐标和与预裂孔对应的孔轴线的方向向量；本发明专利技术构建开采坡面角全局可视化模型，并在模型中模拟钻孔标准路径及相应坐标，通过钻头中雷达和角度传感器的探测数据，与模型模拟数据对比，以此在钻孔前精确确定角度，在钻孔中，实时获取坐标，有利于及时发现偏差，便于调整。便于调整。便于调整。
【技术实现步骤摘要】
一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法
[0001]本专利技术涉及矿山开采
，尤其涉及一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法。
技术介绍
[0002]非煤矿山指开采金属矿石、放射性矿石以及作为石油化工原料、建筑材料、辅助原料、耐火材料及其他非金属矿物(煤炭除外)的矿山，非煤矿山虽无瓦斯爆炸的危险，但在其他方面与煤矿无根本区别，由于矿体条件多种多样，非煤矿山的采矿方法主要有空场、充填、崩落三大类，其造成的空区危害比煤矿更为严重；在非煤矿山开采工程领域中，预裂爆破技术在坡面角等关键部位的开挖中，应用非常广泛，预裂爆破效果的好坏，会直接影响着保留基面的损伤程度、开挖平整度，也会间接影响着边坡和基面的稳定以及后续主体工程的安全。而预裂孔的钻孔控制是影响预裂爆破效果好坏的一项非常重要的因素；预裂孔施工中，需要严格控制钻孔的角度以及路径，现有技术中，一般为预先定好施工参数，进行施工，在施工过程中，一旦存在偏差，无法及时发现以及调整，即使发现出现偏差，调整的量也难以准确把握，因此，本专利技术提出一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法以解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
[0003]针对上述问题，本专利技术提出一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，该非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法在钻孔前精确确定角度，在钻孔中，实时获取坐标，有利于及时发现偏差，便于调整。
[0004]为实现本专利技术的目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，包括以下步骤：S1：获取开采坡面角的遥感影像全局元数据，对数据进行处理；S2：对数据进行参数拉伸化，在控制主机中构建开采坡面角全局可视化模型；S3：根据开采坡面角颜色纹理，判断开采坡面土质，确定预裂孔孔距；S4：根据工程需要，确定预裂孔基准点，设定预裂孔的孔位坐标和与预裂孔对应的孔轴线的方向向量，并将数值矢量化；S5：将矢量化数值带入全局可视化模型，模拟钻孔标准路径及相应坐标；S6：模拟钻孔角度不同偏差角对应的路径向量，进行深度学习训练，添加概念属性应对响应结果；S7：在钻机的钻头中设置雷达和角度传感器，将雷达与角度传感器通过无线滤波信号连接控制主机；S8：钻孔中，根据角度应对响应结果，模拟路径向量并提供调节数据，根据雷达定位显示实时坐标，与钻孔标准路径及相应坐标进行对比并提供调节数据。
[0005]进一步改进在于：所述S1中，获取开采坡面角的遥感影像全局元数据，包括该区域Path、Row的具体数值范围，以及不同地物的地物特征，接着对数据进行处理，将Path、Row相同时的每条影像元数据与其相邻影像的每条元数据相比较，分析成像元素是否存在相同的情况，当不存在，则保留全部数据；当存在，则删除相同的Path、Row影像元数据。
[0006]进一步改进在于：所述S2中，将处理后的数据输入ArcGIS和Revit软件中，将参数进行拉伸立体化，再采用ContextCapture对数据进行处理并基于影像自动化进行三维影像模型构建，通过ArcMAP软件对模型进行矢量化并加载到ArcScene中，使得模型内部点位坐标可视化，获得开采坡面角全局可视化模型。
[0007]进一步改进在于：所述S3中，对全局可视化模型中的开采坡面进行颜色纹理特征提取，利用灰度共生矩阵法，通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的特征值，来分别代表图像的纹理特征，反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度信息，接着利用LBP局部二值模式描述图像局部纹理特征的算子，提取纹理特征；然后利用颜色矩的特征表示方法，用一阶矩，二阶矩和三阶矩表达图像的颜色分布，并用颜色直方图描述不同色彩在整幅图像中所占的比例，提取颜色特征，将颜色特征和纹理特征输入至搜索引擎，对比判断出开采坡面土质。
[0008]进一步改进在于：所述S3中，预裂孔孔距的取值与开采坡面土质相关，根据不同的土质，预裂孔孔距的取值与土质抗压强度呈反比，以此根据实际施工需要确定预裂孔孔距的实际取值，同时，当开采坡面存在破碎带时，减小预裂孔孔距。
[0009]进一步改进在于：所述S4中，孔位坐标以三轴坐标向量进行矢量化标准，其中包括多个预裂孔的孔位坐标和与预裂孔对应的孔轴线的方向向量。
[0010]进一步改进在于：所述S5中，模拟钻孔标准路径及相应坐标，将相应的坐标设定为对比阈值，根据该坐标参数规划钻机的标准钻孔角度。
[0011]进一步改进在于：所述S6中，模拟钻孔角度不同偏差角对应的路径向量，基于TensorFlow和PyTorch平台以卷积神经网络为基本框架对模拟模型进行深度学习训练，交叉验证结果，采取递进模式进行概念赋予，对实体概念对应的属性概念进行分辨训练，并取实体概念响应与属性概念响应的乘积作为区域块在各模型上添加概念属性响应结果，以此确定路径向量偏差后，作为补救的调整向量，根据该调整向量添加概念属性应对响应结果。
[0012]进一步改进在于：所述S7中，在钻机的钻头中设置雷达和角度传感器，并内置无线发送芯片，通过无线发送芯片将雷达与角度传感器通过无线滤波信号连接控制主机，并采用矩形滤波器、Hamming滤波器进行方位向滤波。
[0013]进一步改进在于：所述S8中，在钻孔前，角度传感器以开采坡面为基面判断钻孔角度并发送数据给控制主机，全局可视化模型根据角度数据选择应对响应结果，模拟路径向量，判断偏差，并提供调节数据，钻孔中，雷达定位显示实时坐标，并发送数据给控制主机，全局可视化模型将实时坐标数据与钻孔标准路径及相应坐标进行对比，判断路径是否标准，并提供调节数据。
[0014]本专利技术的有益效果为：1、本专利技术构建开采坡面角全局可视化模型，并在模型中模拟钻孔标准路径及相应坐标，通过钻头中雷达和角度传感器的探测数据，与模型模拟数据对比，以此在钻孔前精确确定角度，在钻孔中，实时获取坐标，有利于及时发现偏差，便于调整。
[0015]2、本专利技术模拟钻孔角度不同偏差角对应的路径向量，进行深度学习训练，添加概念属性应对响应结果，以此确定路径向量偏差后，作为补救的调整向量，有利于在发现偏差后，有应对数据可以获取，便于及时并精确进行调整。
[0016]3、本专利技术根据开采坡面角颜色纹理，判断出开采坡面土质，根据不同的土质，判断预裂孔孔距，为施工提供辅助依据，进一步提高施工可靠性。
附图说明
[0017]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0018]为了加深对本专利技术的理解，下面将结合实施例对本专利技术做进一步详述，本实施例仅用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术保护范围的限定。
[0019]实施例一根据图1所示，本实施例提出了一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，包括以下步骤：S1：获取开采坡面角的遥感影像全局元数据，对数据进行处理；S2：对数据进行参数拉伸化，在控制主机中构建开采坡面角全局可视化模型；S3：根据开采坡面角颜色纹理，判断开采坡面土质，确定预裂孔孔距；S4：根据工程需要，确定预裂孔基准点，设定预裂孔的孔位坐标和与预裂孔对应的孔轴线的方向向量，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取开采坡面角的遥感影像全局元数据，对数据进行处理；S2：对数据进行参数拉伸化，在控制主机中构建开采坡面角全局可视化模型；S3：根据开采坡面角颜色纹理，判断开采坡面土质，确定预裂孔孔距；S4：根据工程需要，确定预裂孔基准点，设定预裂孔的孔位坐标和与预裂孔对应的孔轴线的方向向量，并将数值矢量化；S5：将矢量化数值带入全局可视化模型，模拟钻孔标准路径及相应坐标；S6：模拟钻孔角度不同偏差角对应的路径向量，进行深度学习训练，添加概念属性应对响应结果；S7：在钻机的钻头中设置雷达和角度传感器，将雷达与角度传感器通过无线滤波信号连接控制主机；S8：钻孔中，根据角度应对响应结果，模拟路径向量并提供调节数据，根据雷达定位显示实时坐标，与钻孔标准路径及相应坐标进行对比并提供调节数据。2.根据权利要求1所述的一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，其特征在于：所述S1中，获取开采坡面角的遥感影像全局元数据，包括该区域Path、Row的具体数值范围，以及不同地物的地物特征，接着对数据进行处理，将Path、Row相同时的每条影像元数据与其相邻影像的每条元数据相比较，分析成像元素是否存在相同的情况，当不存在，则保留全部数据；当存在，则删除相同的Path、Row影像元数据。3.根据权利要求2所述的一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，其特征在于：所述S2中，将处理后的数据输入ArcGIS和Revit软件中，将参数进行拉伸立体化，再采用ContextCapture对数据进行处理并基于影像自动化进行三维影像模型构建，通过ArcMAP软件对模型进行矢量化并加载到ArcScene中，使得模型内部点位坐标可视化，获得开采坡面角全局可视化模型。4.根据权利要求3所述的一种非煤矿山开采坡面角预裂孔控制方法，其特征在于：所述S3中，对全局可视化模型中的开采坡面进行颜色纹理特征提取，利用灰度共生矩阵法，通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的特征值，来分别代表图像的纹理特征，反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度信息，接着利用LBP局部二值模式描述图像局部纹理特征的算子，提取纹理特征；然后利用颜色矩的特征表示方法，用一阶矩，二阶矩和...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓晨，胡国庆，孙辉，杨亚南，
申请(专利权)人：无为华塑矿业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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