礦山臺(tái)階爆破震動(dòng)速度預(yù)測(cè)方法的研究

李小武，周　銘，胡　韜，代雨昊，何皇兵（昆明有色冶金設(shè)計(jì)研究院股份公司，云南　昆明　650051）

礦山臺(tái)階爆破震動(dòng)速度預(yù)測(cè)方法的研究

李小武，周銘，胡韜，代雨昊，何皇兵
（昆明有色冶金設(shè)計(jì)研究院股份公司，云南昆明650051）

摘要：針對(duì)某露天礦山采場(chǎng)附近居民房屋出現(xiàn)裂縫的問(wèn)題，進(jìn)行礦山居民房屋現(xiàn)場(chǎng)測(cè)震，并現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了傳統(tǒng)薩道夫斯基線性回歸方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)震動(dòng)速度的兩種方法的可靠性，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行爆破震動(dòng)質(zhì)點(diǎn)速度的預(yù)測(cè)，再通過(guò)調(diào)整爆破設(shè)計(jì)降低爆破震動(dòng)，保障了房屋的安全。

關(guān)鍵詞：礦山爆破；爆破震動(dòng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)；房屋安全

0　引　言

爆破技術(shù)在采礦、鐵路及國(guó)防建設(shè)等方面有著廣泛地應(yīng)用，爆破工作不可避免的會(huì)產(chǎn)生一些負(fù)面效應(yīng)，如爆破震動(dòng)、沖擊波、飛石、噪聲等，而爆破震動(dòng)是爆破施工作業(yè)中最嚴(yán)重的負(fù)面效應(yīng)。

減小爆破施工負(fù)面效應(yīng)的最重要方法就是預(yù)測(cè)爆破震動(dòng)。實(shí)測(cè)結(jié)果表明：爆破震動(dòng)強(qiáng)度與炸藥量、爆心距、巖土性質(zhì)以及場(chǎng)地條件等因素密切相關(guān)。國(guó)內(nèi)外采用預(yù)測(cè)爆破震動(dòng)速度的公式不盡相同，見(jiàn)表1［1］。

表1　世界各國(guó)對(duì)爆破震動(dòng)質(zhì)點(diǎn)振速峰值預(yù)測(cè)公式Tab.1　Worldwide prediction formula of the vibration velocity peak of blasting vibration particles

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)爆破震動(dòng)速度進(jìn)行預(yù)測(cè)，在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法中，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在爆破震動(dòng)峰值振速預(yù)測(cè)中應(yīng)用最多，Mohamed、Amnieh、徐全軍、沈蔚等采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行爆破震動(dòng)峰值預(yù)報(bào)［3－8］。

1　工程背景

某礦山在開(kāi)采過(guò)程中，與采場(chǎng)周邊的村民發(fā)生了比較突出的矛盾之一是采場(chǎng)臺(tái)階爆破作業(yè)對(duì)周邊的民用建筑房屋的震動(dòng)損害與破壞，造成企業(yè)與村民關(guān)系緊張，給礦山的建設(shè)與生產(chǎn)帶來(lái)了一定的影響。

根據(jù)采場(chǎng)目前爆破設(shè)計(jì)的情況，計(jì)算得到的爆破震動(dòng)最大影響距離為113 m，爆破飛石影響為115 m，而爆破確定的安全界線是爆破作業(yè)區(qū)200 m以外，因此從爆破震動(dòng)的計(jì)算影響范圍來(lái)講爆破作業(yè)對(duì)房屋應(yīng)該是沒(méi)有影響的。針對(duì)村民多次反映的房屋墻面裂縫等問(wèn)題，見(jiàn)圖1。礦山進(jìn)行調(diào)查后認(rèn)為主要的原因是：采礦場(chǎng)周圍的自建房屋結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、房齡偏長(zhǎng)和存在隱性的裂縫，抗震等級(jí)難以保證；同時(shí)，采場(chǎng)爆破加劇了房屋的損壞。為了緩和企業(yè)與居民的關(guān)系，不至于影響礦山生產(chǎn)，在不考慮對(duì)房屋進(jìn)行搬遷的情況下，尋求降震的方法。

圖1　房屋裂縫情況Fig.1　Cracks of house

2　降震技術(shù)措施

震動(dòng)速度的影響因素也就是降震技術(shù)中需要處理的因素。根據(jù)國(guó)內(nèi)外許多爆破工作者及科研工作者的研究與總結(jié)，降震技術(shù)措施大致有以下幾種方法：

1）爆源控制降震

（1）減小單段最大起爆藥量

由薩氏公式分析，可知單段最大起爆藥量Q 是3個(gè)影響質(zhì)點(diǎn)速度V的因素中可以進(jìn)行調(diào)控的因素，單段最大起爆藥量越大，質(zhì)點(diǎn)震動(dòng)速度越大。在礦山實(shí)際生產(chǎn)中，可以進(jìn)行孔內(nèi)微差起爆的方法，來(lái)減小單段最大起爆藥量。大量試驗(yàn)研究表明，產(chǎn)生地震效應(yīng)跟爆破炮孔之間的微差時(shí)間有著密切的關(guān)系。微差時(shí)間的確定有3個(gè)原則：①使排間延發(fā)時(shí)間大于排內(nèi)延發(fā)時(shí)間；②選取微差時(shí)間應(yīng)使前后起爆的炸藥量產(chǎn)生的地震波互相干擾；③使前后起爆的炸藥量產(chǎn)生的地震波主震相不重疊。研究表明，微差時(shí)間一般選取30～50 ms為宜。需要根據(jù)不同的爆破場(chǎng)地的地質(zhì)條件和環(huán)境，通過(guò)試驗(yàn)和長(zhǎng)期觀察來(lái)確定，這種方案爆破技術(shù)人員在現(xiàn)場(chǎng)比較容易控制與調(diào)整。

[7]列寧：《列寧專題文集·論辯證唯物主義和歷史唯物主義》，北京：人民出版社，2009年，第161頁(yè)。

（2）合理的孔網(wǎng)參數(shù)

國(guó)內(nèi)外露天礦山臺(tái)階爆破孔網(wǎng)參數(shù)多采用“大孔距”爆破參數(shù)，大量試驗(yàn)研究表明，在保持每個(gè)炮孔負(fù)擔(dān)面積基本不變的情況下，適當(dāng)?shù)販p小排距而加大孔距，不僅可以使爆破效果得到改善，而且能減少爆破地震波效應(yīng)。工程技術(shù)人員長(zhǎng)期在現(xiàn)場(chǎng)負(fù)責(zé)，了解實(shí)際地質(zhì)情況，才能更好地調(diào)整好孔網(wǎng)參數(shù)。

（3）擁有良好的自由面

爆破試驗(yàn)研究得知，爆破時(shí)越靠近自由面的炮孔，產(chǎn)生的爆破震動(dòng)越小，因此，爆破作業(yè)中的每個(gè)炮孔必須有自由空間以配合微差技術(shù)，從而使后排炮孔爆破產(chǎn)生的壓縮波從這些自由面中反射，從而降低爆破震動(dòng)。隨著雷管精度的不斷提高，逐孔起爆技術(shù)廣泛地應(yīng)用于礦山臺(tái)階爆破，為臺(tái)階爆破提供了良好的自由面。

（4）選擇合適的爆破作用指數(shù)

對(duì)露天各種大的爆破工程，爆破作用指數(shù)的大小很大程度上影響著爆破震動(dòng)的強(qiáng)度，在一定的范圍內(nèi)成反比關(guān)系。因此礦山臺(tái)階爆破中應(yīng)盡可能獲得最大松動(dòng)的爆破條件，以減少爆破震動(dòng)強(qiáng)度。但該礦山由于生產(chǎn)情況，采用強(qiáng)制的壓碴拋擲爆破。

2）截?cái)鄠鞑ヂ窂竭M(jìn)行隔震

采用減震溝減震可以干擾和阻隔爆破地震波的傳播，減震溝對(duì)爆破地震波起到反射和繞射，降低了爆破地震波的強(qiáng)度，從而加快了爆破地震波的衰減，達(dá)到了控制爆破震動(dòng)的作用。但該方法操作起來(lái)復(fù)雜，礦山技術(shù)上的力量也不足，因此不予采納。

3　質(zhì)點(diǎn)震動(dòng)速度預(yù)測(cè)

對(duì)爆破震動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)是采取有效爆破方案的前提。單段最大起爆藥量是控制爆破震動(dòng)影響的關(guān)鍵。在幾所居民民房里安裝測(cè)震儀進(jìn)行測(cè)震，包括爆心距、單段最大起爆藥量、臺(tái)階爆破處與測(cè)震點(diǎn)高程、爆心距方向線與自由面的夾角和測(cè)點(diǎn)處質(zhì)點(diǎn)震動(dòng)速度，見(jiàn)圖2，共收集了16組數(shù)據(jù)，見(jiàn)表2。根據(jù)建筑物安全允許的震動(dòng)速度，見(jiàn)表3，民房建筑物的允許震動(dòng)速度為2.0 cm／s，可知其震動(dòng)并未超過(guò)安全允許值，但由于房屋老化，參照相關(guān)經(jīng)驗(yàn)適當(dāng)?shù)亟档推浒踩试S值為1.5 cm／s，再設(shè)計(jì)爆破方案，以達(dá)到降低爆破震動(dòng)的原因。采用傳統(tǒng)的薩氏公式進(jìn)行線性回歸與智能BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行爆破震動(dòng)的預(yù)測(cè)。

圖　2　爆心距與自由面的夾角Fig.2　Angle between blasting center distance and free surface

表2　爆破試驗(yàn)震動(dòng)速度Tab.2　Blasting vibration velocity

序號(hào)　爆心距（R／m）單段最大起爆藥量（Q／kg）臺(tái)階爆破處與測(cè)震點(diǎn)間的高程（H／m）爆心距與自由面的夾角　α／（°）震動(dòng)速度V／（cm／s）12　286　580　16　335　1.11 13　295　600　14　231　1.09 14　278　500　7　256　1.05 15　204　680　24　67　1.95 16　289　640　25　117　1.31

表3　國(guó)內(nèi)建筑物允許震動(dòng)速度Tab.3　Domestically permitted building vibration velocity

3.1線性回歸預(yù)測(cè)分析

已編入《爆破安全規(guī)程》的薩道夫斯基公式是國(guó)內(nèi)計(jì)算爆破震動(dòng)的依據(jù)，對(duì)薩氏公式等號(hào)兩端取對(duì)數(shù)，得到：由于在同一地區(qū)，K與α都是常數(shù)可知，令y＝ lnV，x＝lnQ－lnR，b＝lnK，（1）式簡(jiǎn)化為y＝b＋ ax，即lnV與－lnR具有線性關(guān)系。由線性回歸計(jì)算得到K＝57.2797，α＝1.1037。代入薩氏公式得到：

由表3的允許安全震動(dòng)速度V＝1.5 cm／s和房屋離最近的爆破點(diǎn)的距離為204 m，代入公式（2）中得到單段最大起爆藥量為425.65 kg。

將K與α的值代入薩氏公式中得到預(yù)測(cè)爆破震動(dòng)公式：

將公式（3）計(jì)算得到的線性回歸震速值與實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行誤差分析，以檢驗(yàn)公式的準(zhǔn)確性，如表4所示。誤差大多數(shù)均在10%以內(nèi)，只有第5、6、9、10及11次超過(guò)10%。近年來(lái)不少學(xué)者對(duì)誤差大的原因進(jìn)行研究表明：這是由于測(cè)震點(diǎn)與爆破處的高程所引起的［9］。

表4　線性回歸震速計(jì)算值與實(shí)際測(cè)量值誤差分析Tab.4　Error analysis on the calculated vibration velocity by linear regression and the actual measured value

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)分析

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用反向傳播算法的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種監(jiān)督訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)的算法，主要原理是通過(guò)學(xué)習(xí)，使網(wǎng)絡(luò)的輸出層的誤差平方和達(dá)到最小。以爆破震動(dòng)主要影響的4個(gè)因素：?jiǎn)味巫畲笃鸨幜縌、爆心距R、測(cè)震點(diǎn)與臺(tái)階爆破處的高程H以及爆心距與自由面的夾角α為作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入；采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以爆破震動(dòng)速度V作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。構(gòu)成1個(gè)多個(gè)輸入單個(gè)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)采用6個(gè)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見(jiàn)圖3（圖中左側(cè)為輸入元素，右側(cè)為輸出元素）。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用表2中的16組數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用的是trainlm函數(shù)，誤差傳遞采用的是tansig函數(shù)，誤差采用的是mse函數(shù)，訓(xùn)練步驟設(shè)置為4 000步，迭代訓(xùn)練精度達(dá)到0.001。用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)就可以進(jìn)行爆破震動(dòng)速度的預(yù)測(cè)。

圖3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.3　Topology of neural network

4　現(xiàn)場(chǎng)檢驗(yàn)

隨機(jī)進(jìn)行了9次爆破測(cè)震試驗(yàn)用于檢驗(yàn)2種爆破震動(dòng)預(yù)測(cè)方案的可靠性，試驗(yàn)數(shù)據(jù)見(jiàn)表5。表中V測(cè)1由公式（4）計(jì)算得到，V測(cè)2由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到，V實(shí)由測(cè)震儀實(shí)際測(cè)量得到。從表5中可以看出線性回歸的最大相對(duì)誤差為20%，不超過(guò)10%的次數(shù)為6次，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大相對(duì)誤差為15.38%，不超過(guò)10%的次數(shù)為7次。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比及絕對(duì)誤差的對(duì)比分別見(jiàn)圖4、圖5。從圖4中可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值貼近與實(shí)際測(cè)量值附近，圖5可以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的絕對(duì)誤差曲線更接近X軸，因此相比較而言，實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)爆破震動(dòng)強(qiáng)度時(shí)更準(zhǔn)確一些。

表5　爆破質(zhì)點(diǎn)震動(dòng)速度誤差對(duì)比Tab.5　Error comparison of vibration velocities of blasting particles

圖4　預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比Fig.4　Comparison between predicted and measured values

圖5　預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值絕對(duì)誤差的對(duì)比Fig.5　Absolute error comparison between predicted and measured values

5　結(jié)　語(yǔ)

對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行爆破質(zhì)點(diǎn)的震動(dòng)速度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)后以調(diào)整單段最大起爆藥量，并采用孔間微差起爆技術(shù)，在房屋進(jìn)行修補(bǔ)之后再未出現(xiàn)裂縫情況。

1）薩氏公式線性回歸分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均可以用于爆破質(zhì)點(diǎn)速度的預(yù)測(cè)，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)考慮對(duì)爆破震動(dòng)強(qiáng)度的影響因素比薩氏公式更多，采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)的爆破震動(dòng)峰值振速更接近實(shí)測(cè)值，表明了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)爆破震動(dòng)強(qiáng)度的優(yōu)越性。

2）采用在設(shè)計(jì)中提前預(yù)測(cè)爆破質(zhì)點(diǎn)的震動(dòng)速度，再確定最終的爆破設(shè)計(jì)方案，為居民房屋的安全提供了保障，改善了企業(yè)與居民關(guān)系，加快了企業(yè)建設(shè)進(jìn)程。

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中圖分類號(hào)：TD76

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1004－2660（2015）01－0001－05

收稿日期：2015－01－20.

作者簡(jiǎn)介：李小武（1980－），男，湖南人，工程師.主要研究方向：采礦工程.

Study on the Prediction Method of Vibration Velocity in Bench Blasting

LI Xiao－wu，ZHOU Ming，HU Tao，DAI Yu－h(huán)ao，HE Huang－bing
（Kunming Engineering＆Research Institute of Nonferrous Metallurgy Co.Ltd.，Kunming 650051，China）

Abstract：As cracks were observed in the wall of resident houses near the open stope，vibration measurement on site was carried out.The reliability of traditional Sadov’s linear regression and vibration velocity prediction by BP neural network was examined.The blasting vibration particle velocity prediction of by BP neural network was adopted and the blasting vibration was reduced by adjusting the blasting design，thus ensuring the housing security. Key words：mine blasting；blasting vibration；neural network prediction；housing security