一种露天钼矿多因素耦合爆破振动衰减预测模型构建方法与流程

本发明涉及矿山爆破工程与爆破振动预测，具体而言，涉及一种露天钼矿多因素耦合爆破振动衰减预测模型构建方法。

背景技术：

1、在露天矿山开采过程中，深孔爆破是矿岩剥离和采矿作业的主要手段。随着露天开采规模的不断扩大和生产强度的持续提升，单次爆破装药量增大、爆破能量集中释放，爆破振动对采场边坡稳定性、周边建筑物及矿区基础设施的影响日益凸显。如何准确预测爆破振动强度，是实现爆破振动精细化控制和保障矿山安全生产的关键前提。目前，工程中广泛采用萨道夫斯基经验公式预测爆破振动质点峰值速度，该公式将振动速度表达为装药量与传播距离比值的幂函数形式，形式简单、参数少，在地质条件相对均一的场景下具有一定适用性。

2、然而，对于大型露天钼矿而言，矿区往往具有构造条件复杂、岩体非均质性强、地形起伏大、历史地下开采遗留采空区分布等特点，爆破振动在岩体中的传播与衰减受到地质岩性、地形高程、装药结构等多种因素的综合影响。传统萨道夫斯基经验公式仅考虑装药量和传播距离两个因素，未充分反映上述本地化因素对振动衰减规律的影响，直接套用通用经验参数往往导致预测结果偏差较大，难以满足复杂工况下的精度要求。现有研究中，部分学者尝试采用神经网络等数据驱动方法直接建立多输入到振动速度的映射关系，但这类方法存在可解释性差、需要大量训练样本、外推能力受限等问题，且模型参数缺乏明确的物理意义，不利于工程技术人员理解和应用。另有研究对萨道夫斯基经验公式进行简单修正，但多为单因素局部调整，缺乏将地质岩性、地形条件、装药结构等多因素系统耦合进衰减模型的完整方法体系，也未形成针对露天钼矿不同工程地质分区的参数标定与分区适配策略。因此，我们提出一种露天钼矿多因素耦合爆破振动衰减预测模型构建方法。

技术实现思路

1、本发明提供了以下技术方案：一种露天钼矿多因素耦合爆破振动衰减预测模型构建方法，包括以下步骤：步骤一、在露天钼矿采场及周边区域布设覆盖敏感区域和不同距离梯度的监测点位，采集不同爆破工况下的爆破振动实测数据，并记录各次爆破对应的爆破参数；

2、步骤二、对所述爆破振动实测数据进行预处理并提取振动特征参数，将所述振动特征参数与所述爆破参数、传播条件和地质属性关联匹配，构建爆破振动样本数据库；

3、步骤三、对所述爆破振动样本数据库中各影响因素与质点峰值振动速度进行多维度相关性分析，确定对爆破振动衰减具有显著影响的修正因素；

4、步骤四、以萨道夫斯基衰减关系为基础模型，所述基础模型以装药量和传播距离为主导变量，在所述基础模型中引入所述修正因素对应的修正系数，构建多因素耦合爆破振动衰减预测模型；

5、步骤五、以所述爆破振动样本数据库中的实测数据为训练集，采用非线性优化算法对所述多因素耦合爆破振动衰减预测模型中的待定参数进行联合标定；

6、步骤六、将联合标定后的多因素耦合爆破振动衰减预测模型按工程地质分区进行分区验证，对验证精度不足的分区进行迭代优化，得到适用于各工程地质分区的爆破振动衰减预测模型。

7、作为本发明优选的技术方案，所述修正因素包括地质岩性、地形条件和装药结构；所述修正系数包括与所述地质岩性对应的地质岩性修正系数、与所述地形条件对应的地形条件修正系数、与所述装药结构对应的装药结构修正系数。

8、作为本发明优选的技术方案，根据矿区岩体完整性系数、岩石单轴抗压强度和风化程度将岩性划分为多个等级，每个岩性等级对应一个地质岩性修正系数取值；岩性越坚硬完整，所述地质岩性修正系数越接近1，岩性越破碎软弱，所述地质岩性修正系数越大，从而以岩性分级的方式实现爆破振动衰减规律对矿区岩体条件的本地化适配。

9、作为本发明优选的技术方案，所述地形条件修正系数以监测点与爆源之间的高程差和水平距离的比值为自变量；当监测点位于爆源上方时，所述地形条件修正系数大于1，以反映振动波沿上坡传播的高程放大效应；当监测点位于爆源下方时，所述地形条件修正系数小于1，以反映振动波沿下坡传播的加速衰减。

10、作为本发明优选的技术方案，所述装药结构修正系数以不耦合系数和装药密度为输入；所述装药结构修正系数随不耦合系数增大而减小，随装药密度增大而增大，以反映不同装药结构对爆破能量释放强度与振动衰减规律的影响。

11、作为本发明优选的技术方案，所述多维度相关性分析包括：计算各单一影响因素与质点峰值振动速度的皮尔逊相关系数，识别各影响因素与质点峰值振动速度的线性相关程度；采用灰色关联度分析计算各影响因素与质点峰值振动速度的灰色关联度并进行排序；在控制装药量和传播距离的条件下，采用偏相关分析识别地质岩性、地形条件和装药结构对质点峰值振动速度的独立贡献度；根据分析结果确定纳入所述多因素耦合爆破振动衰减预测模型的修正因素及其优先级。

12、作为本发明优选的技术方案，所述联合标定以预测质点峰值振动速度与实测质点峰值振动速度之间的均方根误差最小化为目标函数，所述待定参数包括衰减系数、衰减指数、地形影响系数、装药结构系数以及所述修正系数，为各待定参数设置取值边界约束，迭代寻优直至目标函数收敛或达到最大迭代次数。

13、作为本发明优选的技术方案，所述非线性优化算法为粒子群优化算法或levenberg-marquardt非线性最小二乘算法。

14、作为本发明优选的技术方案，将所述爆破振动样本数据库按工程地质分区划分为训练集和验证集，所述训练集占比不低于70%，所述验证集占比不高于30%；采用决定系数、平均绝对百分比误差和均方根误差作为分区验证的评价指标；当某一分区的决定系数低于0.85或平均绝对百分比误差高于20%时，采取增加该分区监测样本量、单独调整该分区修正系数取值或重新执行参数标定中的至少一种措施进行迭代优化，直至各分区的验证精度均满足预设要求。

15、作为本发明优选的技术方案，将经分区验证优化后的爆破振动衰减预测模型封装为可调用的计算接口，所述计算接口接收爆破方案的装药量、传播距离、岩性等级、高程差和装药结构参数，输出预测质点峰值振动速度，并将所述预测质点峰值振动速度与预设的振动安全控制阈值进行比对，当预测质点峰值振动速度超过所述振动安全控制阈值时发出预警提示。

16、与现有技术相比，本发明的有益效果：

17、1.通过以萨道夫斯基衰减关系为基础模型，并引入地质岩性修正系数、地形条件修正系数和装药结构修正系数，将传统仅考虑药量和距离的双因素模型扩展为多因素耦合模型，能够更准确地反映露天钼矿复杂地质条件下爆破振动的衰减规律，有利于提高预测精度，解决了现有技术中传统经验公式在复杂工况下预测精度不足的问题；

18、2.通过采用相关性分析先行筛选修正因素、非线性优化算法联合标定模型参数，使模型参数标定过程系统化、可追溯，避免了人工经验调参的主观性，解决了现有技术中模型参数依赖人工经验、缺乏系统标定方法的问题；

19、3.通过分区验证与迭代优化，使模型能够适配矿区不同工程地质区域的差异性，有利于提升模型在各分区的局部适配精度，解决了现有技术中单一模型难以兼顾不同地质分区差异的问题；

20、4.通过构建具有明确物理意义的修正系数并将模型封装为可调用的计算接口，便于工程技术人员理解和应用，能够直接服务于爆破方案设计和振动风险评估，解决了现有技术中数据驱动方法可解释性差、工程实用性不足的问题。