千米深井自然崩落法礦山塊度預(yù)測(cè)及分布規(guī)律研究

摘要：針對(duì)國(guó)外某斑巖型銅礦自然崩落法塊度預(yù)測(cè)，基于礦區(qū)工程地質(zhì)調(diào)查、地應(yīng)力測(cè)試、自然崩落設(shè)計(jì)等參數(shù)，采用Monte Carlo模擬技術(shù)和BCF軟件分析和預(yù)測(cè)崩落塊度、放出塊度和卡斗情況。預(yù)測(cè)分析結(jié)果表明：該礦山初始?jí)K度大塊率較高，初始?jí)K度體積大于2 m3占比為44.19 %～48.01 %。放出塊度在崩落初期大塊率較高，隨著放礦高度增大，放出塊度逐漸降低，尤其是在60 m放礦高度時(shí)由原有的20 %～25 %降低為10 %左右。對(duì)比分析了4種不同尺寸聚礦槽卡斗情況，在崩落初期漏斗堵塞率均大于20 %，放礦過(guò)程中易產(chǎn)生堵塞；當(dāng)聚礦槽尺寸增大至12 m×5.0 m時(shí)，聚礦槽堵塞程度明顯緩和。該研究成果為自然崩落法礦山采礦設(shè)計(jì)和放礦控制提供了重要依據(jù)。

關(guān)鍵詞：深部開(kāi)采；自然崩落法；塊度預(yù)測(cè)；放礦高度；大塊率；初始?jí)K度；BCF系統(tǒng)；聚礦槽

[中圖分類(lèi)號(hào)：TD853.36 文章編號(hào)：1001-1277（2025）02-0013-05 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.11792/hj20250202 ]

引言

自然崩落法［1-5］，作為一種依賴礦體自身重力作用使其受壓失穩(wěn)而產(chǎn)生自然坍塌并實(shí)行控制出礦的采礦方法，特別是在低品位厚大礦床的開(kāi)采中，該方法以其成本低、效率高、安全性好的特點(diǎn)受到廣泛關(guān)注。然而，自然崩落法的有效應(yīng)用離不開(kāi)對(duì)礦巖崩落塊度的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和控制［6-12］。

礦巖崩落塊度預(yù)測(cè)［13-17］的重要性首先體現(xiàn)在其對(duì)采礦效率和安全性的直接影響。在自然崩落過(guò)程中，礦巖塊度的分布和大小直接關(guān)系到礦石的回收率和出礦效率。通過(guò)對(duì)礦巖崩落塊度的預(yù)測(cè)，可以更加精確地制定采礦計(jì)劃，合理安排放礦工作，從而提高礦石回收率和出礦效率。同時(shí)，準(zhǔn)確的塊度預(yù)測(cè)也有助于避免或減少大塊礦石堵塞放礦口等安全問(wèn)題，提高采礦作業(yè)的安全性。因此，崩落塊度預(yù)測(cè)成為自然崩落法研究過(guò)程中尤為重要的一環(huán)。

本文針對(duì)國(guó)外某斑巖型自然崩落法礦山，結(jié)合礦區(qū)工程地質(zhì)條件和自然崩落開(kāi)采設(shè)計(jì)等，采用Monte Carlo模擬技術(shù)和BCF（Block Cave Fragmention，BCF）軟件分別進(jìn)行了不同區(qū)域初始?jí)K度、放礦塊度和聚礦槽卡斗預(yù)測(cè)與分析，為提升自然崩落法采礦設(shè)計(jì)可靠性提供技術(shù)支撐。

1工程概況

某斑巖型銅礦位于塞爾維亞波爾市以南6 km處，其開(kāi)發(fā)的銅礦床為地中海斑巖成礦帶上的超大型銅金礦床。該礦山上礦帶為高品位的銅金礦，下礦帶為斑巖型銅礦，埋藏深度700～2 200 m；以Cu邊際品位0.30 %圈定，下部礦帶礦石量2 049.55 Mt，Cu金屬量15.70 Mt，Cu平均品位0.77 %。

由于下部礦帶礦床規(guī)模巨大，采用分期建設(shè)方案。一期工程開(kāi)采-800 m標(biāo)高以上礦體，采用自然崩落法，箕斗主井、副井開(kāi)拓；生產(chǎn)規(guī)模45 kt/d，基建期5 a，預(yù)計(jì)2026年底投產(chǎn)。該銅礦自然崩落區(qū)域空間位置關(guān)系見(jiàn)圖1。一期工程開(kāi)采中段距地表埋深1 176 m，為千米深井開(kāi)采；根據(jù)上礦帶地應(yīng)力實(shí)測(cè)規(guī)律，-800 m中段最大主應(yīng)力為37 MPa，屬高應(yīng)力環(huán)境。

2分析方法與參數(shù)

2.1分析方法與工具

塊度預(yù)測(cè)方法［18-21］主要有間接法、圖像法和節(jié)理網(wǎng)絡(luò)模擬法。間接法主要是通過(guò)RQD、節(jié)理發(fā)育情況等來(lái)評(píng)價(jià)礦石塊度；圖像法是通過(guò)圖像識(shí)別來(lái)分析礦石塊度。本次研究采用節(jié)理網(wǎng)絡(luò)模擬法，即一種根據(jù)節(jié)理空間展布狀態(tài)及節(jié)理面條件的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，采用Monte Carlo模擬技術(shù)模擬節(jié)理面對(duì)巖體的切割情況，并利用有關(guān)崩落和放礦過(guò)程的力學(xué)知識(shí)，預(yù)測(cè)崩落礦石塊度的分布。

BCF［18］軟件是一個(gè)用于評(píng)價(jià)自然崩落法放礦點(diǎn)塊度分布的軟件，其塊度分析系統(tǒng)采用節(jié)理網(wǎng)絡(luò)模擬法來(lái)確定原始?jí)K度，并用經(jīng)驗(yàn)法則來(lái)預(yù)測(cè)崩落塊度和放出塊度。該軟件是目前自然崩落法塊度預(yù)測(cè)中應(yīng)用最多的分析系統(tǒng)之一。BCF塊度分析系統(tǒng)塊度預(yù)測(cè)基本流程見(jiàn)圖2。

2.2主要參數(shù)

1）初始?jí)K度參數(shù)。初始?jí)K度［16］是指從周?chē)鷰r體分離出來(lái)的巖石塊度，主要輸入?yún)?shù)有：①節(jié)理；②巖體強(qiáng)度；③崩落面方向；④應(yīng)力。根據(jù)前期工程地質(zhì)調(diào)查和地應(yīng)力測(cè)試結(jié)果，該礦山的初始?jí)K度預(yù)測(cè)主要參數(shù)見(jiàn)圖3。

2）放出塊度參數(shù)。放出塊度［22］是指礦巖從某一高度脫離頂板起，在放礦過(guò)程中不斷碰撞、磨損、破裂后，最終到達(dá)放礦點(diǎn)的礦石塊度。假設(shè)放礦高度為150 m，則放出的塊度結(jié)果是巖石從150 m高運(yùn)動(dòng)至放礦口的巖石塊度。該礦山放出塊度預(yù)測(cè)主要參數(shù)見(jiàn)表1。

3塊度預(yù)測(cè)與分析

3.1初始?jí)K度分析

國(guó)際上通常將體積大于2 m3的大塊所占百分比作為礦體產(chǎn)生大塊的衡量標(biāo)準(zhǔn)［23］。從初始?jí)K度運(yùn)行結(jié)果來(lái)看，該礦山初始?jí)K度大塊塊度較高，初始?jí)K度體積大于2 m3占比為44.19 %～48.01 %；平均塊度體積為1.09～1.19 m3；最大塊度體積為13.80～21.71 m3。該礦山各勘探線區(qū)域大于2 m3的初始?jí)K度占比和平均塊度體積分布見(jiàn)圖4。

該礦山初始?jí)K度累積體積分布曲線見(jiàn)圖5。以0勘探線為界，對(duì)初始?jí)K度預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，0勘探線以北區(qū)域初始?jí)K度相對(duì)較小，塊度體積多小于1.14 m3，大于2 m3塊度占比多為45 %左右；0勘探線以南區(qū)域初始?jí)K度也相對(duì)均勻，塊度體積多小于1.17 m3，大于2 m3塊度占比多在47 %左右。

3.2放出塊度分析

根據(jù)礦山開(kāi)采規(guī)劃，平均放礦高度為185 m，此次研究取放礦高度20～185 m，遞增梯度為40 m，即從放礦高度20 m開(kāi)始，每增加40 m計(jì)算一次放出塊度體積，直至達(dá)到最大放礦高度。

900勘探線—800勘探線放出塊度體積累積分布曲線見(jiàn)圖6。從放出塊度運(yùn)行結(jié)果來(lái)看：放出塊度在放礦過(guò)程中塊度減小，放礦高度越高，放出塊度越小。當(dāng)放礦高度為20 m時(shí)，900勘探線—800勘探線塊度體積大于2 m3占比為20.79 %，平均塊度體積為0.66 m3；隨著放礦高度的增加，塊度體積不斷減小，至放礦高度為180 m時(shí)，放出塊度體積大于2 m3占比降低至0.90 %，平均塊度體積降至0.13 m3。

各勘探線間的放出塊度變化趨勢(shì)見(jiàn)圖7。放礦高度從20 m增大至220 m，放出塊度體積占比明顯大幅減小。從各勘探線不同放礦高度下大于2 m3的塊度體積占比趨勢(shì)來(lái)看，總體上在放礦高度20 m時(shí)，大于2 m3的塊度體積占比為20 %～25 %；放礦高度60 m和100 m時(shí)，大于2 m3的塊度體積占比明顯下降，尤其是在60 m放礦高度時(shí)由原有的20 %～25 %降低至10 %左右。分析原因?yàn)樵摰V山巖石單軸抗壓強(qiáng)度57.31 MPa，強(qiáng)度較低；MRMR值40～42，巖體質(zhì)量評(píng)分值也不高；隨著放礦高度增大，放礦過(guò)程中的碰撞、磨損作用使得放出塊度體積整體偏小，可以預(yù)見(jiàn)，這一區(qū)域內(nèi)的卡斗狀況相對(duì)也會(huì)低些。

4聚礦槽卡斗分析

4.1聚礦槽方案

卡斗分析是根據(jù)放出塊度結(jié)果來(lái)決定放礦漏斗中卡斗情況，該模塊的目的是預(yù)測(cè)潛在卡斗情況；該分析方法認(rèn)為，當(dāng)巖塊個(gè)數(shù)少于25個(gè)（5×5）且占據(jù)了放礦漏斗40 %的面積時(shí)，就可能發(fā)生卡斗現(xiàn)象。根據(jù)底部結(jié)構(gòu)布置和放礦管理等因素考慮，該礦山聚礦槽尺寸方案見(jiàn)表2。

4.2卡斗預(yù)測(cè)與分析

聚礦槽下口寬對(duì)于崩落礦石是否能夠放出影響很大，以方案1下口寬4.5 m和方案3下口寬5.0 m為例，其不同放礦高度下聚礦槽卡斗預(yù)測(cè)與分析結(jié)果見(jiàn)圖8。

從不同尺寸聚礦槽卡斗運(yùn)行結(jié)果來(lái)看，該礦山卡斗預(yù)測(cè)分布規(guī)律如下：

1）卡斗與放礦高度關(guān)系。分析不同尺寸聚礦槽卡斗情況，最大堵塞率發(fā)生在放礦初始階段，即放礦高度20 m；在放礦高度增加至60 m時(shí)，堵塞率由16.4 %～23.0 %下降至9.0 %～10 %，堵塞率明顯下降；隨著放礦高度的增加，堵塞率下降至5 %以下。

2）卡斗與聚礦槽寬度的關(guān)系。從對(duì)比方案來(lái)看，在聚礦槽下口寬都為4.5 m，上口寬為10 m時(shí)最大堵塞率為22.99 %，上口寬為15 m時(shí)最大堵塞率為22.22 %；聚礦槽下口寬為5.0 m，上口寬為12 m時(shí)最大堵塞率為16.24 %，上口寬為15 m時(shí)最大堵塞率為16.21 %。從2組對(duì)照分析來(lái)看，聚礦槽下口寬對(duì)堵塞率影響更大。

5結(jié)論

1）初始?jí)K度從總體看，大塊率比較高，以體積2 m3為單位對(duì)塊體大小進(jìn)行劃分，初始?jí)K度體積大于2 m3占比為44.19 %～48.01 %，平均塊度體積為1.09～1.19 m3，最大塊度體積為13.80～21.71 m3。

2）放礦高度從20 m增大至220 m，二次塊度體積占比明顯大幅減小。從各勘探線不同放礦高度下大于2 m3的塊度體積占比趨勢(shì)來(lái)看，總體上在放礦高度20 m時(shí)，大于2 m3的塊度體積占比為20 %～25 %；放礦高度60 m和100 m時(shí)，大于2 m3的塊度體積占比明顯下降，尤其是在60 m放礦高度時(shí)由原有的20 %～25 %降低為10 %左右；隨著放礦高度增大，放礦過(guò)程中的碰撞、磨損作用使得二次塊度體積整體偏小，可以預(yù)見(jiàn)，這一區(qū)域內(nèi)的卡斗狀況相對(duì)也會(huì)低些。

3）針對(duì)不同聚礦槽尺寸進(jìn)行了卡斗狀況分析與預(yù)測(cè)，在崩落的初始階段，幾乎所有勘探線間的漏斗堵塞率均大于20 %，放礦過(guò)程中易產(chǎn)生堵塞；當(dāng)聚礦槽尺寸增大至12 m×5.0 m時(shí)，在崩落的初始階段，各勘探線間的區(qū)域仍可產(chǎn)生少量堵塞；隨著放礦高度的增加，部分區(qū)域的堵塞率已趨于零，堵塞程度明顯緩和。

［參考文獻(xiàn)］

［1］于少峰，吳愛(ài)祥，韓斌.自然崩落法在厚大破碎礦體中的應(yīng)用［J］.金屬礦山，2012（9）：1-4．

［2］艾敏，楊玉婷，許志發(fā)，等.國(guó)內(nèi)外自然崩落法研究與應(yīng)用現(xiàn)狀［J］.中國(guó)水運(yùn)（下半月），2018，18（11）：241-243.

［3］郭鴻德，朱先艷，郭楠，等.夜長(zhǎng)坪鉬礦自然崩落采礦法小型工業(yè)試驗(yàn)研究［J］.黃金，2016，37（5）：36-40.

［4］劉育明.自然崩落法的發(fā)展趨勢(shì)及在銅礦峪礦二期工程中的技術(shù)創(chuàng)新［J］.采礦技術(shù)，2012，12（3）：1-4，28.

［5］蘭啟城.自然崩落采礦法創(chuàng)新技術(shù)設(shè)計(jì)及應(yīng)用［J］.黃金，2018，39（7）：49-53.

［6］劉歡，任鳳玉，何榮興，等.自然崩落法巖體可崩性研究現(xiàn)狀與展望［J］.中國(guó)礦業(yè)，2023，32（7）：95-104.

［7］高鵬舉，周禮.黃山南銅鎳礦采礦方法優(yōu)化選擇及應(yīng)用［J］.黃金，2019，40（6）：35-39.

［8］SOMEEHNESHIN J，ORAEE?MIRZAMANI B，ORAEE K.Analytical model determining the optimal block size in the block caving mining method［J］.Springer India，2015，45（2）：156-168.

［9］RAFIEE R，ATAEI M，KHALOOKAKAIE R，et al.Numerical modeling of influence parameters in cavabililty of rock mass in block caving mines［J］.International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences，2018，105：22-27.

［10］周益龍，王寧.自然崩落采礦法計(jì)算機(jī)放礦控制技術(shù)［J］.黃金，2002，23（6）：11-15.

［11］陳曉云，范文錄，夏長(zhǎng)念，等.自然崩落法礦巖崩落塊度研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)［J］.中國(guó)礦山工程，2020，49（3）：17-19，25.

［12］張東紅.自然崩落法的巖石力學(xué)工作與礦石崩落塊度［C］ ∥《礦業(yè)研究與開(kāi)發(fā)》編輯部.中國(guó)有色金屬學(xué)會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集.長(zhǎng)沙：《礦業(yè)研究與開(kāi)發(fā)》編輯部，2003：86-87，113.

［13］李強(qiáng)，程文文.長(zhǎng)山壕金礦自然崩落采礦法礦巖崩落塊度預(yù)測(cè)研究［J］.黃金，2019，40（11）：36-38.

［14］馬從安，張峰，裴青彥，等.自然崩落法放礦品位預(yù)測(cè)研究［J］.礦業(yè)研究與開(kāi)發(fā)，2010，30（2）：16-18.

［15］江飛飛，李向東，張華軍，等.急傾斜厚大礦體自然崩落塊度預(yù)測(cè)及分布規(guī)律研究［J］.礦業(yè)研究與開(kāi)發(fā)，2014，34（2）：6-9，36.

［16］陳江川，李興平，李偉明.夜長(zhǎng)坪鉬礦自然崩落法塊度預(yù)測(cè)及控制技術(shù)研究［J］.采礦技術(shù)，2017，17（3）：19-20，32.

［17］孫偉，馮興隆，劉華武，等.普朗銅礦自然崩落法開(kāi)采風(fēng)險(xiǎn)因素分析［J］.中國(guó)金屬通報(bào)，2018（9）：42-43，45.

［18］荊永濱，趙新濤，馮興隆.節(jié)理巖體礦巖塊度三維模擬研究［J］.黃金科學(xué)技術(shù)，2018，26（3）：357-364.

［19］李光，劉育明，范文錄，等.眼前山鐵礦礦巖崩落塊度預(yù)測(cè)研究［J］.中國(guó)礦山工程，2019，48（5）：14-16，20.

［20］楊嘯，楊志強(qiáng)，高謙，等.基于節(jié)理網(wǎng)絡(luò)模擬和分形理論預(yù)測(cè)礦巖體塊度［J］.太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，46（3）：318-322.

［21］陳小偉，劉育明，葛啟發(fā)，等.基于BCF軟件的自然崩落法礦巖崩落塊度預(yù)測(cè)研究［J］.中國(guó)礦山工程，2019，48（6）：6-9.

［22］李響，賈明濤，王李管，等.基于蒙特卡羅隨機(jī)模擬的礦巖崩落塊度預(yù)測(cè)研究［J］.巖土力學(xué)，2009，30（4）：1 186-1 190.

［23］于潤(rùn)滄.采礦工程師手冊(cè)：下冊(cè)［M］.北京：冶金工業(yè)出版社，2009：198.

Study on block size prediction and distribution patterns in a kilometer?deep"mine using the natural caving method

Tong Jianhua1，2

（1. Zijin Mining Group Co.， Ltd.;" 2. Serbia Zijin Mining Co.， Ltd. ）

Abstract：Focusing on block size prediction for a porphyry?type mine abroad using the natural caving method， this study， based on the parameters such as engineering geological survey， ground stress testing， and natural caving design，" employed the Monte Carlo simulation technique to analyze and predict caving block size， extracted block size， and funnel blockages. The prediction results indicate that the initial block size exhibits a high proportion of large blocks， with blocks larger than 2 m3 accounting for 44.19 %-48.01 %. During the early stage of extraction， the extracted block size also showed a high proportion of large blocks， but this gradually decreased with increased draw height， particularly at 60 m， where the proportion dropped from the initial 20 %-25 % to approximately 10 %. A comparative analysis of funnel blockages in 4 drawpoints of different sizes revealed that all funnels experienced a blockage rate of over 20 % in the early caving stage， with frequent blockages during ore extraction. However， enlarging the drawpoint size to 12 m×5.0 m significantly mitigated blockage severity. This research provides critical insights for mining design and extraction control in mines using the natural caving method.

Keywords：deep mining; natural caving method; block size prediction; draw height; large block proportion; initial block size; BCF system; drawpoint

基金項(xiàng)目：“十四五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2022YFC2903904）

作者簡(jiǎn)介：童建華（1970—），男，工程師，從事有色金屬礦山建設(shè)、技術(shù)工藝與管理工作；E?mail：913619493@qq.com