基于智能巖性識(shí)別的炮孔裝藥量計(jì)算*

陳應(yīng)顯，周 萌

(遼寧工程技術(shù)大學(xué) 礦業(yè)學(xué)院，阜新 123000)

智能技術(shù)作為當(dāng)今科技革命和產(chǎn)業(yè)革新的新引擎和核心驅(qū)動(dòng)力，成為引領(lǐng)世界科技發(fā)展潮流的關(guān)鍵性戰(zhàn)略技術(shù)[1]，將智能技術(shù)應(yīng)用于工程爆破領(lǐng)域成為發(fā)展趨勢(shì)。2009年，曲廣建等提出“數(shù)字爆破”的概念[2]。2015年，段云等提出了鉆孔數(shù)字化與鉆孔巖性自動(dòng)識(shí)別技術(shù)[3]。2020年，王敏生提出了智能鉆井技術(shù)攻關(guān)方向，包括框架規(guī)劃與標(biāo)準(zhǔn)體系等智能鉆井一體化技術(shù)[4]。2020年，李根生等提出總結(jié)了有關(guān)智能鉆井技術(shù)研究現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)[5]。楊傳書等提出了將人工智能技術(shù)應(yīng)用到鉆井領(lǐng)域的“三輪驅(qū)動(dòng)”方法論[6]。吳思源等利用"邊鉆邊學(xué)"的人工智能評(píng)價(jià)與決策方法，提出了一種大閉環(huán)伺服控制隨鉆智能導(dǎo)向鉆井方法[7]。隨著智能鉆機(jī)和智能巖性識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)可以獲得炮孔精確的巖性分布數(shù)據(jù)，如何利用炮孔精確的巖性數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算裝藥量，將是提高爆破效果和降低爆破成本的新途徑。

目前普遍采用的計(jì)算炮孔裝藥量的方法，主要依據(jù)地質(zhì)勘探鉆孔數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)來(lái)估計(jì)炮孔的巖性，并由此計(jì)算炮孔的裝藥量。由于所依據(jù)的地質(zhì)勘探鉆孔密度太大或人為因素，這種確定爆破巖性的方法往往無(wú)法準(zhǔn)確獲得炮孔的巖性分布，所得到炮孔裝藥量計(jì)算結(jié)果對(duì)爆破效果和爆破成本產(chǎn)生較大的影響。為提高爆破效果和降低爆破成本，很多學(xué)者和工程技術(shù)人員在炮孔裝藥量輔助計(jì)算和爆破效果分析等方面做了很多研究。Persson Per-Anders提到了正確地使用炸藥威力以產(chǎn)生最佳的破碎程度，可以減少設(shè)備的磨損，顯著提高生產(chǎn)能力[8]。1985年，繆純組對(duì)露天礦爆破中采用體積公式計(jì)算炮孔裝藥量的偏差進(jìn)行了調(diào)整[9]。1987年，崔順英等利用電子計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)了在露天礦生產(chǎn)爆破中炮孔剖面圖的繪制及裝藥量計(jì)算使用CAD技術(shù)[10]。2000年,G R Adhikari通過(guò)對(duì)比爆破的經(jīng)驗(yàn)方法，發(fā)現(xiàn)爆破能量的理想破碎度分布、傳遞和利用很大程度上影響爆破的穩(wěn)定性[11]。2003年，G V Basheev等提出了一種巖石鉆孔裝藥爆破作用的流體力學(xué)模型[12]。2005年，鄭明焦使用排孔裝藥系數(shù)來(lái)計(jì)算炮孔裝藥量[13]。2007年，M Rount，C Parida建立了適合礦山的爆破模型、采用簡(jiǎn)單的方法以獲得更好的爆破效果[14]。2008年，R Mikhelson設(shè)計(jì)了露天礦山鉆爆作業(yè)的計(jì)算機(jī)程序[15]。2009年，Shim，Hyun-Jin等根據(jù)巖石因子的三維空間分布提出每種類型的最佳爆破方式[16]。2015年，Victor MwangoBowa以實(shí)際露天礦為例，對(duì)露天臺(tái)階爆破設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化[17]。2018年，張晉對(duì)優(yōu)化炮孔布置參數(shù)來(lái)降低炮孔炸藥單耗的方法進(jìn)行了說(shuō)明[18]。2019年，董少南提出了一種最優(yōu)炸藥量計(jì)算及最優(yōu)裝藥結(jié)構(gòu)布置的方法[19]。2019年，Mingzheng Wang等基于改進(jìn)Harries數(shù)學(xué)模型對(duì)多環(huán)爆破優(yōu)化裝藥方案進(jìn)行計(jì)算[20]。2019年，張勤彬等提出了兩種不同炮孔理論裝藥長(zhǎng)度計(jì)算模型[21]。2021年，耿偉為基于隧道爆破設(shè)計(jì)理論,開展了隧道鉆爆開挖爆破方案智能設(shè)計(jì)方法與系統(tǒng)研究[22]。2021年，莊又軍解決了深孔封堵勞動(dòng)量大、含水地層封堵困難、炸藥拒爆等不易處理的難題[23]。2021年，原文杰利用ABAQUS數(shù)值模擬軟件CEL技術(shù)建立了深孔爆破計(jì)算模型，分析不同藥柱中部隔離裝藥長(zhǎng)度對(duì)爆破效果的影響[24]。上述研究對(duì)計(jì)算炮孔裝藥量提出了很多種方法，但這些研究中未涉及通過(guò)炮孔中的巖性分布來(lái)優(yōu)化炮孔裝藥量計(jì)算。

論文基于智能鉆機(jī)巖性識(shí)別得到的炮孔巖性數(shù)據(jù)，提出一種基于智能巖性識(shí)別的炮孔裝藥量計(jì)算方法。主要包括以下步驟：首先，通過(guò)智能鉆機(jī)獲取巖性識(shí)別數(shù)據(jù)，建立炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)炮孔巖性數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)炮孔巖性數(shù)據(jù)，生成炮孔巖性柱狀圖；對(duì)炮孔位置點(diǎn)集和爆破范圍多邊形按Delaunay準(zhǔn)則進(jìn)行三角面剖分，計(jì)算炮孔影響面積；最后，根據(jù)炮孔的巖性分層和影響面積，計(jì)算炮孔裝藥量。計(jì)算方法的流程如圖1所示。

圖 1 炮孔裝藥量計(jì)算流程圖Fig. 1 Flow chart of charge

1 智能巖性識(shí)別

采用遼寧瀚石機(jī)械制造有限公司生產(chǎn)的LWD200型液壓礦用鉆機(jī)。智能鉆機(jī)上的巖性識(shí)別數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)編程軟件由丹佛斯提供的PLUS+1、Service Tool和CAN King所編寫，該系統(tǒng)初步實(shí)現(xiàn)鉆機(jī)的自動(dòng)鉆進(jìn)功能，通過(guò)各類傳感器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)收集，并對(duì)其簡(jiǎn)單分析做出相應(yīng)的機(jī)械操控[25,26]。

1.1 智能巖性識(shí)別原理

在進(jìn)行智能巖性識(shí)別的過(guò)程中，使用數(shù)學(xué)方法構(gòu)建巖性特征與物理力學(xué)指標(biāo)之間的關(guān)系，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和大規(guī)模數(shù)據(jù)運(yùn)算。采用支持向量機(jī)[27](Support Vector Machine，SVM)方法進(jìn)行炮孔智能巖性識(shí)別，充分考慮巖層巖石劃分的模糊性和同種巖性之間物理力學(xué)性質(zhì)數(shù)值范圍變化較大等問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，利用支持向量機(jī)引入樣本強(qiáng)化不同參數(shù)巖性類別的區(qū)分度，使得不同的樣本參數(shù)值分成不同的樣本空間，從而使支持向量機(jī)在巖性識(shí)別方面的應(yīng)用具有較好的抗噪能力和分類能力。SVM是在線性可分的情況下求解最優(yōu)分類面，基本思想是根據(jù)樣本集的特征分為不同的類別，如圖2所示，圖中★和◆分別代表不同的樣本數(shù)據(jù)，在這樣本數(shù)據(jù)中找到能讓所有樣本分類可信度最高的那條線H即為分類線，H1和H2是通過(guò)離分類線最近的樣本且平行于分類線的直線，他們之間的距離叫做分類間隔。SVM是對(duì)于非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間的線性問(wèn)題，即在變換空間中求解最優(yōu)分類面，把一維空間的x映射到高維空間的φ(x)，分類線方程為f(x)=φ(x)w+b(b為常數(shù))，對(duì)它進(jìn)行歸一化，使得線性可分的樣本集(xi,yi),i+1,2,…,n,x?Rd,y∈[+1,-1]，分類間隔為2/‖w‖。

yif[φ(xi)]≥1,i∈1,2,…,n

(1)

求解最優(yōu)分類面是求式分類間隔在式(1)約束條件下的極值，過(guò)超平面H1和H2上的樣本點(diǎn)稱為支持向量機(jī)。

利用Lagrange優(yōu)化方法，把求解最優(yōu)分類面問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題，即在兩個(gè)約束條件下

(2)

求下列函數(shù)的最大值

(3)

找到一個(gè)替代函數(shù)即核函數(shù)k(xi,xj)替代φ(xi)Tφ(xi)。徑向基函數(shù)屬于局部逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種性能良好的前向網(wǎng)絡(luò)，具有最佳逼近及克服局部極小值問(wèn)題的性能。本文選用徑向基函數(shù)(RBF)

(4)

圖 2 SVM最優(yōu)分類平面示意圖Fig. 2 Plane diagram of SVM optimal classification

1.2 炮孔巖性數(shù)據(jù)的識(shí)別與存儲(chǔ)

在智能鉆機(jī)的自學(xué)習(xí)初期，根據(jù)鉆孔響應(yīng)識(shí)別的原則，把巖性分為泥巖、粉(細(xì))砂巖、砂質(zhì)泥巖或者泥質(zhì)砂巖、粗砂巖、炭質(zhì)泥巖、煤。在鉆機(jī)穿孔過(guò)程中，由于不同巖石類型所對(duì)應(yīng)的參數(shù)指標(biāo)的不同，對(duì)回轉(zhuǎn)速度、鉆進(jìn)速度、加壓壓力1、加壓壓力2、回轉(zhuǎn)壓力差、風(fēng)壓和鉆孔深度7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。使用MATLAB編寫程序，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)的方法對(duì)采集到的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練后的SVM模型預(yù)測(cè)地層。

通過(guò)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)得到回轉(zhuǎn)速度等7個(gè)參數(shù)指標(biāo)與巖石類型之間的關(guān)系。將機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的參數(shù)指標(biāo)與巖石類型之間的關(guān)系嵌入到智能鉆機(jī)巖性識(shí)別系統(tǒng)中，完成對(duì)智能鉆機(jī)自動(dòng)巖性識(shí)別訓(xùn)練。智能巖性識(shí)別鉆機(jī)在鉆進(jìn)過(guò)程中進(jìn)行實(shí)時(shí)的自動(dòng)巖性判別及相關(guān)參數(shù)采集，最終從巖性數(shù)據(jù)中得出巖性分布，結(jié)果如表1、表2所示[21]。

表 1 巖層表

表 2 巖性表

1.3 炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)建立

建立炮孔關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，將智能鉆機(jī)獲得的炮孔原始數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。在MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)，炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)由炮孔表、巖層表和巖性表組成。使用C++語(yǔ)言編寫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括炮孔數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、巖層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、巖性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和巖性炸藥單耗數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這四類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括的具體信息分別如下：

炮孔數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中包括炮孔編號(hào)、炮孔名稱、炮孔X坐標(biāo)、炮孔Y坐標(biāo)、炮孔Z坐標(biāo)和炮孔采集時(shí)間，如表3所示；巖層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括炮孔編號(hào)、炮孔深度、回轉(zhuǎn)速度、回轉(zhuǎn)壓差、加壓壓力1、加壓壓力2、鉆進(jìn)速度、風(fēng)壓、巖性號(hào)，如表1所示。巖性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括巖性號(hào)和巖層名稱，如表3所示。巖性炸藥單耗數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括巖性號(hào)和炸藥單耗。

表 3 炮孔表

2 炮孔裝藥量計(jì)算方法

炮孔裝藥量的準(zhǔn)確計(jì)算對(duì)爆破效果和爆破成本產(chǎn)生較大的影響，普遍采用的計(jì)算裝藥量的公式為[8]

Q=qawh

(5)

式中：Q為炮孔裝藥量,kg；q為單位炸藥消耗量,kg/m3；a為相鄰兩炮孔之間的距離,m；w為最小抵抗線,m；h為臺(tái)階高度,m。

炸藥的單位消耗量q是根據(jù)巖石性質(zhì)的不同而改變，但只能通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)工作人員的經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，存在很大的人為因素。為了解決這一問(wèn)題，提出一種基于智能巖性識(shí)別的炮孔裝藥量計(jì)算方法。這種方法通過(guò)智能鉆機(jī)確定炮孔巖石類型分布，精確計(jì)算出炮孔的裝藥量。炮孔裝藥量計(jì)算的過(guò)程主要包括：(1)對(duì)炮孔位置點(diǎn)及爆破范圍多邊形按Delaunay準(zhǔn)則進(jìn)行三角剖分，得到爆破范圍三角網(wǎng)，基于爆破范圍三角網(wǎng)，計(jì)算炮孔的影響面積；(2)根據(jù)炮孔巖性分層數(shù)據(jù)和炮孔影響面積，計(jì)算炮孔的裝藥量。

2.1 計(jì)算炮孔影響面積

在露天礦采剝工程平面圖上圈定爆破范圍多邊形，從炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)中提取炮孔數(shù)據(jù)，描繪爆破范圍多邊形內(nèi)的炮孔孔口位置，得到炮孔位置點(diǎn)集H={p1,p2,…，pi,…,pn}，其中,pi為第i個(gè)炮孔位置點(diǎn),i∈[1,n],n為炮孔總數(shù),pi由空間三維坐標(biāo)(xi,yi,zi)構(gòu)成，對(duì)炮孔位置點(diǎn)集H和爆破范圍多邊形頂點(diǎn)按Delaunay準(zhǔn)則進(jìn)行三角面剖分，得到三角面集T={t1,t2,…，tj,…,tm}，其中,tj為第j個(gè)三角面,j∈[1,m],m為三角面的總數(shù)。

設(shè)有b個(gè)三角面與該炮孔連接，炮孔的影響面積的計(jì)算公式如下

(6)

式中:ai為第i個(gè)炮孔的影響面積；So為與該炮孔連接的第o個(gè)三角形的面積,o∈[1,b],b為與炮孔i相連接三角面的總數(shù)；λo為與第o個(gè)三角形連接的炮孔個(gè)數(shù)。

根據(jù)與炮孔點(diǎn)連接的三角形計(jì)算該炮孔的影響面積，得到炮孔影響面積集A={a1,a2,…，ai,…,an}，其中,ai為第i個(gè)炮孔的影響面積,i∈[1,n],n為炮孔總數(shù)。

2.2 計(jì)算炮孔裝藥量

基于巖性分層數(shù)據(jù)和炮孔影響面積，計(jì)算炮孔裝藥量。由于炮孔按巖性分層，所以計(jì)算炮孔的裝藥量時(shí)，按巖層分層順序計(jì)算各巖層所需要的炸藥量Qik，其中Qik為第i個(gè)炮孔第k層巖層所需的炸藥量,k∈[1,l],l為第i個(gè)炮孔的巖層分層總數(shù)；各分層所需炸藥量之和即為該炮孔的裝藥量Qi，其中,Qi為第i個(gè)炮孔的裝藥量,i∈[1,n],n為炮孔總數(shù)；計(jì)算炮孔的裝藥量為各分巖層所需要炸藥量的總和，計(jì)算公式如下所示

(7)

式中：Qi為第i個(gè)炮孔的裝藥量；Qik為第i個(gè)炮孔第k層巖層所需的炸藥量,k∈[1,l],l為第i個(gè)炮孔的巖層分層總數(shù)。Qik的計(jì)算公式如下所示

Qik=aiqkLk

(8)

式中：ai為第i個(gè)炮孔的影響面積；qk為第k層巖層的炸藥單耗；Lk為第k層巖層的厚度。

3 應(yīng)用實(shí)例

此次應(yīng)用實(shí)例位于內(nèi)蒙古錫林浩特某露天礦的918平盤，作業(yè)范圍長(zhǎng)125 m，寬65 m，智能鉆機(jī)獲得的165個(gè)炮孔的巖性分層數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)到炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)中，利用炮孔巖性分層數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)炮孔裝藥量的計(jì)算。

3.1 存儲(chǔ)炮孔巖性數(shù)據(jù)

建立炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)智能鉆機(jī)獲得的炮孔巖性數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)由炮孔表、巖層表和巖性表組成。數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的165個(gè)炮孔的數(shù)據(jù)如表1所示。炮孔的位置分布如圖3所示，圖中顯示的是炮孔名稱和炮孔的平面位置，具體數(shù)值如圖3中局部放大圖所示。

圖 3 炮孔的分布俯視示意圖Fig. 3 Overlook diagram of hole distribution

巖層表和巖性表分別如表1和表2所示。

3.2 生成炮孔巖性柱狀圖

對(duì)炮孔數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化顯示，生成炮孔二維柱狀圖和三維柱狀圖。炮孔二維柱狀圖如圖3所示，炮孔三維柱狀圖如圖4所示，圖中顯示的是炮孔名稱、炮孔分層巖性和分層巖層厚度。

圖 4 炮孔二維柱狀圖Fig. 4 Two-dimensional histogram of hole

3.3 計(jì)算炮孔影響面積

對(duì)165個(gè)炮孔位置點(diǎn)和爆破范圍多邊形頂點(diǎn)按Delaunay準(zhǔn)則進(jìn)行三角面剖分，得到390個(gè)三角面，如圖5所示。根據(jù)炮孔影響面積計(jì)算公式(2)分別計(jì)算出所有炮孔的爆破影響面積，計(jì)算結(jié)果如表4所示。見圖6。

圖 5 炮孔三維柱狀圖Fig. 5 Three-dimensional histogram of borehole

表 4 炮孔影響面積表

圖 6 爆破范圍三角網(wǎng)Fig. 6 Triangulation network of blasting range

3.4 計(jì)算炮孔裝藥量

以炮孔ZK2023為例計(jì)算該炮孔的裝藥量，該炮孔共分為10個(gè)巖層，如圖3所示，炮孔的影響面積為70.72 m2，根據(jù)計(jì)算公式(8)分別計(jì)算這10個(gè)巖層所需要的炸藥量，這10個(gè)巖層所需要炸藥量的總和即為炮孔ZK2023的裝藥量：175.91 kg。所有炮孔裝藥量計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表 5 炮孔裝藥量結(jié)果表

4 結(jié)論

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)鉆孔巖性數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，獲得準(zhǔn)確的巖性分布數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于智能巖性識(shí)別的炮孔裝藥量計(jì)算方法，結(jié)論如下：

(1)運(yùn)用支持向量機(jī)方法對(duì)采集到的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，利用訓(xùn)練后的SVM模型實(shí)現(xiàn)智能鉆機(jī)巖性識(shí)別。

(2)建立炮孔數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)智能巖性識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，對(duì)炮孔數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化顯示，生成炮孔巖性二維柱狀圖和三維柱狀圖。

(3)對(duì)炮孔位置點(diǎn)集和爆破范圍多邊形按Delaunay準(zhǔn)則進(jìn)行三角面剖分，計(jì)算炮孔影響面積，根據(jù)炮孔的巖性分層和影響面積計(jì)算炮孔裝藥量。

使用C++編程實(shí)現(xiàn)了基于智能巖性識(shí)別的炮孔裝藥量計(jì)算，以內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林浩特某露天煤礦為應(yīng)用實(shí)例，完成了對(duì)實(shí)際礦山爆破炮孔裝藥量計(jì)算。