硫化礦床開采中炸藥自爆危險性的云模型分析

陽富強 賴 勇 李 偉

（福州大學環(huán)境與資源學院，福建 福州350116）

在硫化礦山開采的過程中，由于硫化礦石自身特性，容易發(fā)生氧化放熱反應。當?shù)V井內放熱速率高于散熱速率時，礦井內部溫度升高，當達到一定溫度時，礦井發(fā)生火災事故。礦山進行爆破掘進時，若炮孔內溫度達到炸藥爆燃點就會導致炸藥自爆，發(fā)生嚴重事故。隨著工業(yè)對礦產(chǎn)資源需求的增加，使得淺層的礦產(chǎn)資源逐漸枯竭，金屬礦山的開采也向深部開采發(fā)展［1］。但是，開采深度的增加，巖層溫度也不斷增加，這使得礦石炸藥自燃自爆的危險性進一步加大。目前，國內外的金屬礦山在采礦過程中都發(fā)生過礦石炸藥自爆事故。例如新疆富蘊蒙庫鐵礦、廣東云浮硫鐵礦、內蒙古烏努格土山銅鉬礦等都曾發(fā)生炸藥自燃自爆事故［2-3］。國外如美國Mt Con銅礦與Meikle金礦、加拿大Mt Con金礦、澳大利亞Mt Isa銅礦與Mt Whaleback硫鐵礦等均發(fā)生過礦石炸藥自爆事故［4］。礦山炸藥自爆事故，嚴重威脅著工作人員的生命安全和企業(yè)的財產(chǎn)安全。因此，對硫化礦開采過程中炸藥自爆危險性進行評價可以有效地減少爆炸事故的發(fā)生。

硫化礦山開采炸藥自爆是多方面因素共同影響的結果。目前對硫化礦開采中炸藥自爆進行分析評價的有可拓綜合評價［5］、解釋結構模型分析［6］、事故樹分析［7］、未確知測度模型分析［8］等。以上幾種方法在對炸藥自爆危險性進行評價時，能夠考慮多個因素對炸藥自爆的影響，并建立相應的評價指標體系。然而，在硫化礦床的炸藥自爆危險性分析過程中，評價人員無法對監(jiān)測指標本身所具有的隨機性和模糊性進行客觀的分析與處理，上述的幾種方法在分析過程中，不能解決該類不確定性問題。

云模型主要反映了自然語言概念中的不確定性，即模糊性和隨機性，利用特定語言將兩者結合起來，在定性和定量之間形成映射，是一種定性知識描述與定量數(shù)值之間的轉換模型，能夠有效表達知識概念的模糊不確定性和隨機不確定性［9］。如，吳賢國［10］利用云模型對運營隧道結構健康進行安全評價；陽富強［11］利用云模型對硫化礦石的自燃傾向性進行分級；陳勇［12］利用云模型與模糊綜合評價方法對地下鐵礦區(qū)生態(tài)風險進行評價。云模型在實際應用中有效地體現(xiàn)了各指標的模糊性與不確定性，使得評價結果更科學，更客觀。

1 硫化礦床開采中炸藥自爆危險性評價指標構建

硫化礦床炮孔中含有的礦石粉末的氧化產(chǎn)物與硝酸銨炸藥接觸后，在一定的濕度條件下發(fā)生一系列的放熱化學反應，且礦山內部溫度高，炮孔內散熱條件差，引起炮孔內溫度劇增。另一方面，水的活化作用導致炸藥的爆燃點下降，當炮孔內溫度達到爆燃點時，炸藥分解引起自爆。

1.1 自爆機理概述

對于炸藥自爆的機理，國內并沒有統(tǒng)一的認識。目前對于炸藥發(fā)生自爆的原因主要有以下3種觀點：①當硫化礦石中的水溶性Fe2++Fe3+離子和水分達到一定量時，其與炸藥中的硝酸銨發(fā)生反應，產(chǎn)生大量的氣體和熱量，使得孔內溫度不斷上升，炸藥的爆燃點下降，從而引起自爆；②礦石由于其自身的氧化自燃性，導致炮孔底部形成高溫，從而導致炸藥自爆；③認為礦石水分中含酸量（pH值）大小是引起炸藥自爆的主要原因。

馮勝利［13］認為采場內的高溫高濕環(huán)境加快了硫化礦石自身的氧化反應速率，使得內部溫度上升，而炮孔中的炸藥與礦石相互作用導致炸藥爆燃點下降從而導致炸藥自爆事故的發(fā)生。陳壽如［14］認為礦樣中的Fe2++Fe3+濃度是衡量FeS2氧化程度的指標，F(xiàn)e2++Fe3+濃度是硫化礦氧化產(chǎn)物和炸藥中硝酸銨接觸后產(chǎn)生一系列放熱反應的關鍵，并建立了鐵離子濃度與pH值關系的經(jīng)驗關系。廖明清［15］從硝酸銨的熱分解及其與黃鐵礦的反應機理入手，分析炸藥自燃、自爆的原因，并提出了防止炸藥熱分解和炸藥與礦石接觸反應的防自爆技術途徑。

1.2 硫化礦山炸藥自爆危險性的評價指標體系

對炸藥自爆危險性評價的各指標進行分級與取值，劃分為I，II，III和IV 4個級別，相應代表著自爆危險性極大、自爆危險性大、自爆危險性一般以及自爆危險性小［8］。具體的評價體系結構見表1、表2［8］。

2 云模型與熵權法相關理論

2.1 云模型

設U是一個可以用精確數(shù)值表示的定量論域，C是U上的定性概念，如果定量值x∈U，且x是C的一次隨機實現(xiàn)，x對C的確定度 μ(x)∈[0,1]是具有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù)。若

則x在論域U上的分布稱為云，每一個x稱為一個云滴［16］。

云模型常用期望Ex（expected value）、熵En（entropy）、超熵He（hyper entropy）來表征云圖，記作（Ex，En，He），如圖1所示。

2.2 熵權法

熵權法是依據(jù)各項指標變異程度，利用信息熵的大小來計算各指標權重的一種方法。

假設硫化礦山炸藥自爆危險性測定指標有n個，已知評估對象有m個，xij表示第i個測定指標的第j個評價值［17］，從而構成評價指標值矩陣K為

進行歸一化處理后，構建矩陣

其中，aij是xij歸一化后的數(shù)值。

定義評價指標的熵P:

確定各測定指標的熵的權重wi：

其中，wi之和為1。

2.3 評價流程

利用云模型對硫化礦山炸藥自爆危險性的鑒定指標進行定量測定，可以使評價結果同時兼顧隨機性和模糊性；并且利用熵權法，使權重更客觀。具體步驟如下：

（1）為待評價對象建立因素論域U={u1，u2，…，un}，評價域V=｛v1,v2,…,vm｝。

（2）對硫化礦山炸藥自爆危險性的各個待測指標進行評價時，需建立模糊關系矩陣R。設R中要素i與其對應等級j的上下邊界值分別為，那么要素i所對應的等級j的定性概念L可用云模型表示為：

評價域中的邊界值，是相鄰級別之間的過渡值，應為這2個級別所共有，表示2級別隸屬度相等，具有一定程度的模糊性：

本研究中超熵（Heij）的取值為經(jīng)驗取值，取值為0.1。

（3）由熵權法求得炸藥自爆影響指標權重W=（w1，w2，…，wn）。

（4）rij為模糊關系矩陣R中待評對象第i個影響因素為rij第q次通過正向云發(fā)生器的值。將炸藥自爆影響因素實測值輸入正向云發(fā)生器，計算出各因素指標在不同本質評級中的正態(tài)云隸屬度向量矩陣，正向云發(fā)生器算法具有一定的隨機性，故取正向云發(fā)生器計算N次后的結果，確定最終的平均隸屬度Rij：

（5）由炸藥自爆影響指標權重W和模糊關系矩陣R，求得本質安全評價的模糊子集B：

4 實例應用

從國內選取有代表性的4座高硫礦山，結合礦山實際開采條件，各個礦山相應采場的相關指標測試結果，如表3所示。

根據(jù)熵權法，由式（2）～（5）對4個礦山的實際指標計算可得各指標對應的權重值W=（0.126 8，0.113 8，0.145 9，0.243 1，0.094 5，0.114 0，0.081 0，0.081 0）。

根據(jù)表1、表2中的炸藥自爆危險性評價的指標等級劃分標準，通過式（6）、式（8）可將各指標所對應的等級標準轉換為正態(tài)云模型的分級標準，轉化結果見表4。

通過Malab和Origin軟件，可根據(jù)表4中各指標的正態(tài)云分級標準參數(shù)得出8個評價指標參數(shù)在不同的炸藥自爆危險性等級下的正態(tài)云隸屬度函數(shù)。以硫化礦石的含水量為例，繪制其正態(tài)云隸屬度函數(shù)，如圖2所示。

通過Matlab軟件的正向云發(fā)生器算法得到隸屬度矩陣。通過重復計算1 000次加權平均隸屬度，提高評價結果的準確性，并結合式（9），得出各等級下炸藥自爆危險性指標所對應的平均隸屬度矩陣R；由式（10）可得評價指標的模糊子集B；由最大隸屬度原則，確定4個礦山的自爆危險性等級，評價結果見表5。

由表5可知，1號礦山的自爆危險性為IV級，而2、3、4號礦山的自爆危險性等級都為I級。即1號礦山的自爆危險性小，而2、3、4號礦山的自爆危險性極大。根據(jù)歷史資料，2、3、4號礦山都曾發(fā)生過炸藥自爆事故，而1號礦山未曾有過炸藥自爆相關事故的報告。即采用云模型評價硫化礦山炸藥自爆危險性等級的結果與實際結果相符，說明該方法在評價炸藥自爆危險性有較好的效果，并且云模型在處理模糊性、隨機性、復雜不確定性的問題上有其優(yōu)越性，評價的結果更具科學性。

5 結論

（1）硫化礦山炸藥自爆危險性受多種復雜因素相互影響，且各因素都具有較大的模糊性和隨機性。將云模型應用到硫化礦山炸藥自爆危險性等級的劃分中，使得炸藥自爆危險性等級兼顧隨機性和模糊性，實現(xiàn)各測定值向評價等級的不確定映射。

（2）以水溶性鐵離子含量、硫化礦石的含水量、黃鐵礦的含量、礦石水分的pH、采場的環(huán)境溫度、炮孔溫度、炸藥類型、裝藥時間作為云模型的判別指標，同時利用熵權法求得各影響的權重，減少主觀因素的影響。利用云模型對4個硫化礦山的炸藥自爆危險性進行等級劃分，所得結果與礦山實際生產(chǎn)狀況基本相符，表明該方法適用于硫化礦山炸藥自爆危險性評價。

（3）運用云模型判定硫化礦山炸藥自爆危險性目前還處于不完善階段，仍需要對云模型在實際應用中存在的問題進行更加深入的研究，使得云參數(shù)的獲得更加科學。此外，對判定炸藥自爆危險性的參數(shù)需要進一步地完善，研究出炸藥自爆的機理，得到更符合實際的評判結果。