【摘要】：為了優(yōu)化某礦山采場(chǎng)的爆破參數(shù),提出了水平鑿巖方式代替上向傾斜鑿巖方式的改進(jìn)方案。根據(jù)改進(jìn)方案,在采場(chǎng)中進(jìn)行了L_9(3~3)的爆破參數(shù)正交試驗(yàn),獲取了9組試驗(yàn)結(jié)果。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè),以最小抵抗線、孔間距、周邊孔距作為輸入因子,炸藥單耗、大塊率作為輸出因子,當(dāng)隱含層個(gè)數(shù)為9時(shí),預(yù)測(cè)效果最優(yōu);在綜合考慮爆破成本和爆破效果的前提下,提出了爆破綜合期望指數(shù)公式來(lái)最終優(yōu)選爆破參數(shù),獲取了48個(gè)爆破綜合期望指數(shù),最大值1.134。綜合分析,最終推薦礦山最優(yōu)爆破參數(shù)為:排距1 m,孔間距1.4 m,周邊孔距1 m,炸藥單耗0.185 kg·t~(-1)。實(shí)際應(yīng)用證明,選擇的孔網(wǎng)參數(shù)合理,大塊率降低至7%以下,極大的降低了爆破成本。
[Abstract]:In order to optimize the blasting parameters of a mine stope, an improved scheme of horizontal rock drilling instead of upward inclined rock drilling is put forward. According to the improved scheme, the orthogonal test of blasting parameters of L9 (3K3) was carried out in the stope, and nine groups of test results were obtained. The RBF neural network model is used to predict the test results. The minimum resistance line, the distance between the holes and the distance between the peripheral holes are taken as input factors, the unit consumption of explosives and the bulk rate are taken as the output factors. When the number of hidden layers is 9, the prediction effect is the best. On the premise of synthetically considering blasting cost and blasting effect, this paper puts forward the formula of blasting comprehensive expectation index to select blasting parameters, and obtains 48 blasting comprehensive expected exponents, the maximum value of which is 1.134. Through comprehensive analysis, the optimum blasting parameters are recommended as follows: row distance 1 m, hole spacing 1.4 m, peripheral hole spacing 1 m, explosive consumption 0.185 kg t ~ (-1). The practical application shows that the parameters of the selected hole mesh are reasonable and the block ratio is reduced to less than 7%, which greatly reduces the blasting cost.
【作者單位】： 中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAB02B05)
【分類號(hào)】：TD235

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本文編號(hào)：2174042