[发明专利]一种露天矿抛爆效果分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及矿业工程，特别是涉及对抛爆进行效果分析。

背景技术

抛掷爆破(castblasting)(简称“抛爆”)是按工程要求将岩石抛离原地的爆破技术。常用的定向抛爆，有单侧、双侧、上向、多向抛掷，也有加强抛掷或一侧抛掷另一侧松动爆破等类型。抛爆可将大量石方抛掷到工程要求地点，有利于加快工程进度，缩短工期，非人工或一般机械所能比拟。露天矿抛爆是一项高效、节省开采成本的爆破技术，利用炸药爆炸产生的能量将爆破岩体抛掷到露天矿采空区中，通常有效抛掷率可达30％以上，从而减少了剥离设备作业并大幅度节省了剥离成本。

露天矿抛爆效果受到诸多因素影响，总体上可分为炸药、地质条件和爆破方案。炸药指炸药类型、埋设方式、爆孔直径、炸药单位消耗量等；不同的地质条件对爆破影响较大，岩体本身的物理力学特性，岩体内部的节理、裂隙和走向也影响爆破效果；不同的爆破实施方案，如预裂爆破和孔网尺度也影响抛爆的效果。上述因素中一些可受人控制，而另一些则很难，甚至不通过详细勘察就不得而知。所以抛爆的效果与影响因素之间的关系具有一定的模糊性、随机性和离散性。

为了解抛爆效果，一些学者已经进行了相关研究。。但是这些研究不可避免的，且在一定程度上忽视了数据的模糊性、随机性和离散性。因为这些方法并不能保留数据的这些特性而进行进一步计算，而实际上这些特性确实存在于数据之中，不应被忽略。

为了解决抛爆效果与影响因素关系中的模糊性、随机性和离散性，提出使用云模型结合层次分析法来处理该问题。云模型可表示数据的模糊性、随机性和离散性，进而得到表示因素值的云模型。利用AHP得到各因素之间的权重关系。最终得到由不同因素值组成各抛爆方案效果隶属各效果分类的程度。从而为抛爆方案决策提供依据。

发明内容

1云模型基础理论

设U为一个用精确值表示的定量论域，C为U上的定性概念，若定量数值x∈U，且x是定性概念C的一次随机实现，x对C的隶属度μ（x）∈[0,1]，是具有稳定倾向的随机数，即，，。则x在论域U上的分布称为云记为C（x），每个x称为一个云滴（x，μ(x)）。

云的数字特征反映了定性概念的定量特征，用期望Ex、熵En和超熵He表征，记为C（Ex，En，He）。期望Ex表示论域空间最具代表性的定性概念值。熵En是定性概念模糊性和随机性的综合度量。超熵He描述熵的不确定性度量，反映了论域空间中云滴的凝聚程度。

生成云滴的算法或硬件称为云发生器，包括正向云、逆向云、X条件云和Y条件云发生器。正向云发生器实现了预言值表达的定性信息中获得定量数据的范围和分布规律，具有前向、直接的特点。这里采用正向云发生器，其生成所需数量的云滴过程如下：

1）生成以En为期望，He为标准差的正态随机数En′；

2)生成一个以En为期望，En′的绝对值为标准差的正态随机数x_i，x_i称为论域空间U的一个云滴；

3)计算，则为关于C的隶属度。

4）循环1）~3），生成n个云滴，则停止。

正向云模型对影响抛爆效果评价指标的定量数值进行云化。云模型的数字特征计算公式为：

（1）

式中：i为常数，可以根据指标变量本身的模糊阈度具体调整，这里取值0.01。

对于只有单边界限的定量指标变量，如x_j∈(a_j，+∞)，可先根据数据的最大上限或下限，确定其缺省的边界参数或期望值，然后再参照式（1）计算云模型的数字特征。如评价因子x_i的4个评价等级的区间分别为（0，a）、（a，b）、（b，c）和（c，+∞），则各评价等级对应的的云模型数字特征，见表1。

表1：云模型的数字特征计算规则

2AHP-CM的露天矿抛爆效果评价模型的构建

2.1评价模型的步骤

1）确定影响抛爆效果的因素，并使用AHP确定各因素指标的权重；

2）根据抛爆效果评价要求确定云数字特征；

3）生成正态分布随机数以构成云的云滴，进而生成云模型；

4）计算各指标值属于各级云的隶属度；

5）隶属度乘以相对应的指标权重得到综合隶属度；

6）综合隶属度最大值对应的级别为最终评定级别。

抛爆效果评价的因素确定