一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法和系统与流程

摘要: 本发明涉及爆破设计,具体涉及一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法和系统。背景技术:1、大规模深孔爆破工程具有爆破区域广、地质地形条件复杂、爆破参数耦合性强...
一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法和系统与流程

本发明涉及爆破设计,具体涉及一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法和系统。

背景技术:

1、大规模深孔爆破工程具有爆破区域广、地质地形条件复杂、爆破参数耦合性强、安全风险高、经济成本敏感等特点,其方案设计的合理性直接决定施工安全、爆破效果与工程经济效益。目前,传统大规模深孔爆破方案设计多依赖工程技术人员的经验判断,现有爆破优化技术多适用于小尺度爆破场景,且未实现多领域技术的深度融合,难以解决大规模深孔爆破的复杂设计难题,因此,研发一种能够实现全流程智能化、精准化、多目标协同优化的大规模深孔爆破设计算法,成为当前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、针对现有方法的不足以及实际应用的需求,为了解决上述问题。一方面,本发明提供一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,包括以下步骤:

2、利用层次分析法与模糊综合评价法,结合地质力学参数关联度分析地质可爆性特征;对大规模爆破的多源安全风险进行安全风险分析,生成动态安全风险图谱;融合所述地质可爆性特征、场地自适应振动衰减特征场和所述动态安全风险图谱,获得爆破方案综合适应度;结合多尺度块度分布特征向量和综合经济成本约束曲面,分析经济效益优化前沿;基于混合整数规划和多准则决策算法,结合爆破参数优化策略网络、所述爆破方案综合适应度和所述经济效益优化前沿,获得最优爆破方案集。

3、可选地,所述利用层次分析法与模糊综合评价法,结合地质力学参数关联度分析地质可爆性特征,包括以下步骤:

4、获取爆破区域三维地质结构波速数据;基于三维波速层析数据,通过注意力机制增强卷积神经网络识别地质异常体,获得异常体空间分布图;通过地质力学参数关联度分析核心地质力学参数集,结合所述核心地质力学参数集和所述异常体空间分布图,利用层次分析法与模糊综合评价法量化地质可爆性。

5、可选地,所述对大规模爆破的多源安全风险进行安全风险分析,生成动态安全风险图谱,包括以下步骤:

6、构建爆破区域空间图;提取多源安全风险因子,计算蒙特卡洛模拟的风险概率;基于风险场理论,结合所述爆破区域空间图和所述风险概率,生成动态安全风险图谱。

7、可选地,所述融合所述地质可爆性特征、场地自适应振动衰减特征场和所述动态安全风险图谱,获得爆破方案综合适应度,包括以下步骤:

8、通过双层特征融合算法融合所述地质可爆性特征、场地自适应振动衰减特征场和所述动态安全风险图谱,获得初始融合特征向量;对所述初始融合特征向量的各指标进行自适应权重分配,获得自适应综合权重;基于灰色关联度分析法,结合所述初始融合特征向量和所述自适应综合权重,获得爆破方案综合适应度。

9、可选地,构建所述场地自适应振动衰减特征场,包括以下步骤:

10、引入地形放大系数和大规模爆破变量调整萨道夫斯基公式;结合场地实测爆破振动数据、地形数据和地质可爆性特征,通过梯度提升回归树对调整后的萨道夫斯基公式做自适应回归校正,获得考虑地质地形双因素的场地自适应振动衰减特征场。

11、可选地,所述结合多尺度块度分布特征向量和综合经济成本约束曲面,分析经济效益优化前沿,包括以下步骤:

12、根据多尺度块度分布特征向量和综合经济成本约束曲面构建大规模爆破多目标优化目标,获得多目标适应度函数;基于所述多目标适应度函数和约束,通过帕累托优化的非支配解筛选与遗传算法迭代优化,构建经济效益优化前沿。

13、可选地,提取所述多尺度块度分布特征向量,包括以下步骤:

14、基于爆破后岩块的多尺度图像,通过融合空间金字塔池化的mask-r-cnn模型构建高维块度特征数据集;通过核主成分分析算法分析所述高维块度特征数据集,获得多尺度块度分布特征向量。

15、可选地,分析所述综合经济成本约束曲面,包括以下步骤:

16、以大规模深孔爆破的全生命周期成本为核心,拆解爆破全流程的成本构成;结合地形空间特征和岩体动力特性量化各成本项,通过多目标优化约束将各成本项的量化关系映射为综合经济成本约束曲面。

17、可选地,所述基于混合整数规划和多准则决策算法,结合爆破参数优化策略网络、所述爆破方案综合适应度和所述经济效益优化前沿,获得最优爆破方案集,包括以下步骤:

18、根据混合整数型爆破参数构建混合整数规划模型,以帕累托最优爆破参数组合为变量,以振动安全阈值、成本约束和安全风险阈值为硬约束条件,以综合适应度最大化为目标函数,进行约束求解获得可行的帕累托最优方案候选集;采用模糊物元分析法对可行的帕累托最优方案候选集进行综合评价与排序,基于指标权重偏向,通过聚类分析将排序后的方案进行分类筛选,获得各场景的通用均衡最优方案和top-n最优方案;整合通用均衡最优方案和top-n最优方案,生成大规模深孔爆破的最优爆破方案集。

19、本发明以地质可爆性、振动衰减、块度分布为核心基础特征,融合地球物理勘探、机器学习、深度学习、优化决策等多领域技术,通过三维空间化特征构建、动态安全风险量化、多目标协同优化及混合整数规划与多准则决策,生成多场景适配的最优爆破方案集。避免了爆破方案依赖专家经验、精准性差、适配性弱的局限,实现从地质勘探到方案落地的全流程闭环,为大规模深孔爆破施工提供智能化、精准化支撑,有效保障施工安全、提升爆破效果、降低全生命周期成本,大幅提升工程施工效率与实用性。

20、第二方面,为能够高效地执行本发明所提供的一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,本发明还提供了一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化系统,包括:输入设备、输出设备、处理器、存储器,所述输入设备、输出设备、处理器、存储器相互连接,所述存储器存储有程序指令,所述程序指令用于适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法。本发明的一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化系统,结构紧凑、性能稳定,能够稳定地执行本发明提供的一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,进一步提升本发明整体适用性和实际应用能力。

1.一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,所述利用层次分析法与模糊综合评价法,结合地质力学参数关联度分析地质可爆性特征,包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,所述对大规模爆破的多源安全风险进行安全风险分析,生成动态安全风险图谱,包括以下步骤:

4.根据权利要求1所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,所述融合所述地质可爆性特征、场地自适应振动衰减特征场和所述动态安全风险图谱,获得爆破方案综合适应度,包括以下步骤:

5.根据权利要求4所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,构建所述场地自适应振动衰减特征场,包括以下步骤:

6.根据权利要求1所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,所述结合多尺度块度分布特征向量和综合经济成本约束曲面,分析经济效益优化前沿,包括以下步骤:

7.根据权利要求6所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,提取所述多尺度块度分布特征向量,包括以下步骤:

8.根据权利要求6所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,分析所述综合经济成本约束曲面,包括以下步骤:

9.根据权利要求1所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法,其特征在于,所述基于混合整数规划和多准则决策算法,结合爆破参数优化策略网络、所述爆破方案综合适应度和所述经济效益优化前沿,获得最优爆破方案集,包括以下步骤:

10.一种适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化系统,其特征在于,所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化系统,包括:输入设备、输出设备、处理器、存储器,所述输入设备、输出设备、处理器、存储器相互连接,所述存储器存储有程序指令,所述程序指令用于执行权利要求1-9任一项所述适用于大规模爆破的深孔爆破方案优化方法。