【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及露天矿山爆破领域，特别是涉及一种露天台阶爆破精细智能设计方法。
技术介绍
1、露天矿山是我国金属矿产资源供给保障的主阵地，而钻爆法凭借其高效、成本低、岩层适应性强等诸多优势，在未来相当长时期内依然是主导露天金属矿开采的破岩方式。爆破环节的成本与效果很大程度上决定了矿山开采的安全、成本与效率。然而，不同矿山对爆破效果的要求千差万别，对精细爆破设计提出了巨大挑战。
2、目前，绝大多数露天矿山台阶爆破设计时将爆区岩体简化为同质体进行设计，严重依赖工程师个人经验，在实际爆破生产时基本采用一到两种固定的爆破设计方案，既未考虑节理裂隙等地质结构的影响，也不能根据台阶岩体力学性质的时空变化实时动态调整爆破方案，这往往导致爆破能量浪费、炸药单耗高、爆破振动大、飞石距离远、块度级配不合理、超挖欠挖等系列问题，与现代工业所倡导的安全、绿色、智能的理念相悖，更严重制约金属矿产资源安全高效可持续开发，亟待露天台阶爆破设计方法的变革。
3、实际上，矿山岩体力学性质与结构千变万化，传统人工爆破设计方法难以满足复杂地质条件下精细爆破对爆破方案实时动态更新的需求。随着人工智能技术的发展，机器学习算法能够自动深度挖掘数据间的内在关联，而国内外众多矿山的爆破方案及效果历史数据可为机器学习提供丰富的数据集。因此，借助机器学习方法，有望根据岩体力学与结构特性对爆破方案进行实时动态更新，进而实现露天矿台阶精细智能爆破设计。
4、鉴于此，本专利技术深度融合现场监测、机器学习、数值模拟等技术，提出一种基于“测-学-模”三位一
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种可根据矿岩的可爆性进行针对性输出炸药爆破参数的露天台阶爆破精细智能设计方法，以实现炸药与岩石的精准匹配。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供了一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
3、s1，收集国内外露天矿山台阶爆破方案信息，建立台阶爆破方案历史数据库；
4、s2，在钻孔作业前对露天矿山作业台阶进行三维激光扫描，建立露天矿山作业台阶的三维地质模型；
5、s3，对露天矿山作业台阶的三维地质模型进行后续数据分析，得到作业台阶岩体的结构面状态参数包括：节理迹长、节理张开度、节理密度、节理间距、节理角度、地表节理岩石质量指数；
6、s4，根据前期地质钻探基础数据包括岩石强度、波速、rqd指数、以及s3步骤中结构面状态参数，运用现有岩体可爆性评估模型对露天矿山台阶爆破作业区域整体岩体可爆性进行评估；
7、s5，根据露天矿山台阶爆破作业区域的整体岩体可爆性推荐若干种台阶爆破孔网参数设计方案，孔网参数包括孔深、孔径、抵抗线、孔距和排距；由工程师在推荐的若干孔网参数设计方案中确定最终的露天矿台阶爆破孔网参数设计方案。
8、s6，将最终的露天台阶爆破孔网参数设计方案传输到智能钻机控制系统；使用搭载随钻监测系统的智能钻机按照最终的露天矿台阶爆破孔网参数设计方案进行钻孔作业，监测并上传各炮孔钻孔过程中的随钻参数：包括钻进速度、钻头转速、回转力矩、推进轴压；
9、s7，建立随钻参数与岩石力学参数相关联的智能预测模型，由钻孔过程中钻进速度、钻头转速、回转力矩、推进轴压四个参数预测各钻孔不同深度处的岩石力学参数，岩石力学参数包括岩石密度、岩石抗压强度和弹性模量；
10、s8，通过各钻孔不同深度处的岩石力学参数确定露天矿山台阶爆破作业区域中的整体岩石力学参数特征值。
11、s9，建立装药长度的预测模型，根据步骤s3中结构面状态参数、步骤s5中工程师确定的台阶爆破孔网参数和步骤s8中得到的整体岩石力学参数特征值，确定合适的装药长度和堵塞长度，装药长度和堵塞长度之和为孔深长度，并结合若干种混装炸药配比方案的炸药参数，建立爆破效果的预测模型，得到不同装药方案对应的爆破振动速度、大块率、炸药单耗，与爆破效果条件阈值即爆破振动速度上限、大块率上限、炸药单耗上限相比，推荐符合要求的装药方案；
12、s10，建立数值模型，对满足条件的爆破方案即步骤s5中工程师确定的台阶爆破孔网参数设计方案和步骤s9中推荐的符合要求的若干种装药方案进行数值模拟计算，在每种爆破方案数值模拟结果中，统计不同位置爆破振动、岩石破碎块度分布和破碎岩体体积，计算峰值爆破振动速度、大块率和炸药单耗，并将模拟计算结果与步骤s9中的爆破效果预测模型的预测结果进行对比，保留满足误差要求的台阶爆破孔网参数设计方案和装药方案，并由工程师确定最终的露天台阶爆破方案；
13、s11，将最终的露天台阶爆破装药方案传输到智能装药控制系统，根据最终的装药方案即堵塞长度、装药长度和混装炸药配比方案进行现场炸药混装作业，并对此次露天矿山台阶爆破作业进行现场数据监测，得到爆破振动速度、大块率和炸药单耗现场检测结果；
14、s12，对比现场监测结果和数值模拟结果，如果两者差值小于现场试验误差阈值，将现场监测结果和数值模拟结果均加入到台阶爆破方案历史数据库；如果差值大于现场试验误差阈值，将现场监测结果加入到台阶爆破方案历史数据库；
15、s13，在新的台阶爆破作业时，重复执行步骤s1-s12。当台阶爆破方案历史数据库数据量和质量足够高时，可省去建立三维数值模型并进行结果比对的流程。
16、进一步地，步骤s1中所述露天矿山台阶爆破方案信息包括台阶参数即台阶高度；岩体性质即岩石强度、波速、rqd指数、岩石密度、抗压强度、弹性模量、结构面状态参数；孔网参数即孔深、孔径、抵抗线、孔距、排距；装药参数即装药长度、堵塞长度、炸药种类、炸药密度、炸药爆速、炸药爆压；爆破效果即对应炸药的爆破振动速度、大块率、炸药单耗。信息缺失时采用插值法补全。
17、进一步地，步骤s2中，三维激光扫描仪器可使用无人机搭载、车载的方式；三维地质模型也可以通过雷达、拍照、摄像的方式结合三维物体重建技术得到。
18、进一步地，步骤s5中所述根据露天矿山台阶爆破作业区域的整体岩体可爆性推荐若干种台阶爆破孔网参数设计方案的具体步骤如下：
19、s5-1，首先基于其他矿山的台阶爆破方案历史数据库得到其他矿山爆破方案中岩体可爆性；
20、s5-2，基于机器学习算法和台阶爆破方案历史数据库建立并训练台阶爆破孔距智能预测模型。在该模型中，输入参数包括岩体可爆性、孔径、孔深，输出量为孔距；在台阶爆破孔距智能预测模型中输入s4步骤中获得的露天矿山台阶爆破作业区域整体岩体可爆性、孔径和孔深，然后输出对应的孔距设计值；其中，钻孔直径由钻孔机器确定，炮孔深度由台阶高度和炮孔超深确定；
21、s5-本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：步骤S1中所述露天矿山台阶爆破方案信息包括台阶参数即台阶高度；岩体性质即岩石波速、RQD指数、岩石密度、抗压强度、弹性模量、结构面状态参数；孔网参数即孔深、孔径、抵抗线、孔距、排距；装药参数即装药长度、堵塞长度、炸药种类、炸药密度、炸药爆速、炸药爆压；爆破效果即对应炸药的爆破振动速度、大块率、炸药单耗；信息缺失时采用插值法补全。
3.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：步骤S2中，三维激光扫描仪器可使用无人机搭载、车载的方式；三维地质模型也可以通过雷达、拍照、摄像的方式结合三维物体重建技术得到。
4.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：步骤S5中所述根据露天矿山台阶爆破作业区域的整体岩体可爆性推荐若干种台阶爆破孔网参数设计方案的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：所述机器学习算法优选为朴素贝
6.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：所述步骤S7中建立随钻参数与岩石力学参数相关联的智能预测模型，对各钻孔不同深度处的岩石力学参数进行预测的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：步骤S8中所述通过各钻孔不同深度处的岩石力学参数确定露天矿山台阶爆破作业区域中的整体岩石力学参数特征值的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：所述步骤S9中建立装药长度的预测模型和建立爆破效果的预测模型的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：所述步骤S10中建立数值模型的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：所述步骤S10中，数值模拟计算结果与步骤S9中的爆破效果预测模型的预测结果进行对比，如果三者差值均小于三者对应的数值模拟误差阈值，则保留方案；其中爆破振动速度数值模拟误差阈值、大块率数值模拟误差阈值和炸药单耗数值模拟误差阈值由工程师输入；如果三者中某一项结果大于对应数值模拟误差阈值，则舍弃方案；如果所有方案均不满足要求，则返回步骤S9中，选择下一机器学习算法，然后执行步骤S9-1-步骤S9-4流程，重新获得装药长度，然后再重新进行数值模拟计算，直至满足条件。
...【技术特征摘要】
1.一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：步骤s1中所述露天矿山台阶爆破方案信息包括台阶参数即台阶高度；岩体性质即岩石波速、rqd指数、岩石密度、抗压强度、弹性模量、结构面状态参数；孔网参数即孔深、孔径、抵抗线、孔距、排距；装药参数即装药长度、堵塞长度、炸药种类、炸药密度、炸药爆速、炸药爆压；爆破效果即对应炸药的爆破振动速度、大块率、炸药单耗；信息缺失时采用插值法补全。
3.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：步骤s2中，三维激光扫描仪器可使用无人机搭载、车载的方式；三维地质模型也可以通过雷达、拍照、摄像的方式结合三维物体重建技术得到。
4.根据权利要求1所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：步骤s5中所述根据露天矿山台阶爆破作业区域的整体岩体可爆性推荐若干种台阶爆破孔网参数设计方案的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种露天台阶爆破精细智能设计方法，其特征在于：所述机器学习算法优选为朴素贝叶斯、随机森林、决策树模型、k-近邻算法、支持向量机；其中，在孔网参数智能设计过程中，使用机器学习算法执行步骤s5-2-步骤s5-4的操作，具体包括：依次使用上述机器学习算法执行步骤s5-2-步骤s5-4的操作，获得了与机器学习算法相同数量的孔网参数设计方案,然后由工程师在推荐的若干孔网参数设...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡鑫，王培宇，周子龙，李萍丰，王运敏，张西良，宋锦泉，唐绍辉，陈翠刚，刘博，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：
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