CN107589027B - 用于估计岩体硬度的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
一种用于在工业机械操作期间估计岩体的硬度的方法和系统。一种系统,其包括电子处理器,该电子处理器被配置成:接收岩体模型和接收来自工业机械的实时钻探数据。电子处理器还被配置成:基于实时钻探数据,更新岩体模型;以及基于更新的岩体模型,估计用于孔洞的钻探指数。在估计用于孔洞的钻探指数之后,电子处理器还被配置成:基于估计的钻探指数,设置用于孔洞的爆破参数。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2016年7月7日提交的、申请号为62/359,577的美国临时申请的优先权,其全部内容通过引用而并入本申请。
技术领域
本发明的实施例涉及采矿机械,更具体地,涉及爆孔钻机以及在爆孔钻机工作期间对岩体硬度的估计。
背景技术
在地面和地下采矿操作中,爆破物通常被用于破坏岩体,从而使得岩体可以在矿井内被挖掘和运输,以用于堆存和矿物加工等等。具体地,一个或多个爆孔钻机(“钻机”)被用于在岩体上钻出某一图案的孔洞,以用于接纳爆破物。爆破的设计(例如,孔洞的几何尺寸安排,以及被传递到每个孔洞的爆破能量)限定了岩体碎块的分布(例如,单个岩石颗粒的尺寸)。均匀的碎块带来一致的挖掘和矿石处理操作。相反,不均匀的碎块通常导致挖掘和运输中的低效性,以及在采矿处理操作中额外的成本和停机时间。当均匀的爆破能量施加到具有变化的硬度和其它非均匀结构的岩体时,可能出现不佳的和不一致的碎块。因为岩体的物料特性通常是不均匀的,所以爆破理想地被设计成使施加到岩体的每个三维位置的爆破能量与获得均匀的碎片所需要的能量相匹配。通过对穿过各种不同三维位置的岩体硬度进行估计,爆破设计可被改进成使得在岩体的不同三维位置处被施加的爆破能量能够与获得均匀碎片所需要的爆破能量相匹配。
当前的爆破实践结合了稀疏地质勘查数据(例如,岩芯样本)以及来自以前的附近采矿活动(例如,其它爆破和钻井活动)的启发性数据,以便确定爆破要求(例如,爆炸能量要求)。地质勘查数据的解决方案受限于岩芯采样所需要的成本和时间。因此,常常根据大岩体的平均物料特性来规划爆破。材料岩性(例如,硬度、断层作用、材料类型之间的边界等等)上的变化并没有被精确地了解,所以可能导致得到的碎块存在差异。
可以使用来自钻机控制系统的运行监测和其它数据来得出钻孔的性能度量值(例如,具体的钻孔能量)。这种钻井性能度量值可被用于指示爆破活动。然而,从钻孔得到的数据(进而是诸如具体能量的定量测量值)可能被扰乱。例如,这个数据可能被机械的动力学、机械与岩体之间的复杂交互、以及机械的运行状态(例如,用磨损的钻头钻孔比用新的钻头需要更多的能量)等扰乱。据此,在不考虑机械随时间变化的性能和不知道机械的运行状态(例如,替换钻头)的情况下,很难直接测量岩石特性。
还应当指出,可能需要在孔洞被钻探后的短时间内识别出用于孔洞的爆破设计,以便将爆炸物快速填充到孔洞内,从而使材料塌方最小化。据此,在爆破设计之前,就整个钻探图案进行优化无法通过单批次计算而得以实行。
发明内容
因此,实施例提供了用于在工业机械操作期间估计岩体硬度的方法和系统。例如,某一实施例提供一种方法,其包括:用电子处理器接收岩体模型和接收来自工业机械的实时钻探数据。该方法还包括:基于实时钻探数据,更新岩体模型;以及基于更新的岩体模型,估计用于孔洞的钻探指数。该方法还包括:基于估计的钻探指数,设置用于孔洞的爆破参数。任选地,该方法还可以包括:诸如从收集变成碎块的岩石的至少一个铲车、轮式装载机、挖掘机、另一种类型的采矿机械等等(在此统称为“第二工业机械”)接收实时装载数据;以及基于实时装载数据,用电子处理器更新岩体模型。
另一实施例提供了用于在工业机械操作期间估计岩体硬度的系统。该系统包括电子处理器,其被配置成:接收岩体模型和接收来自工业机械的实时钻探数据。电子处理器还被配置成:基于实时钻探数据更新岩体模型;和基于更新的岩体模型估计用于孔洞的钻探指数。在估计用于孔洞的钻探指数之后,电子处理器还被配置成:基于估计的钻探指数设置用于孔洞的爆破参数。
另一实施例提供了一种包括指令的非瞬态计算机可读介质,当由电子处理器执行时,该指令使得电子处理器执行一组功能。所述一组功能包括:接收岩体模型和接收来自工业机械的实时钻探数据。所述一组功能还包括:基于实时钻探数据更新岩体模型;和基于更新的岩体模型估计用于孔洞的钻探指数。所述一组功能还包括:基于估计的钻探指数设置用于孔洞的爆破参数。
通过考虑具体实施方式和附图,本发明的其它方面将变得明显。
附图说明
图1是根据某一实施例的、爆孔钻机的侧视图。
图2图示性地示出了用于估计由图1所示爆孔钻机钻探的岩体的硬度的系统。
图3图示性地示出了图2所示系统的控制器。
图4是示出了使用图2所示系统来估计岩体硬度的方法的流程图。
图5用图表示出了用于孔洞的爆破设计,该爆破设计基于该孔洞的钻探指数的分布。
图6是示出了提供反馈的方法的流程图,该反馈与岩体的估计硬度有关。图7从岩体模型的可用信息的视角,图示性地示出了勘查钻探、爆破孔洞钻探和装载爆破物料的连续阶段。
具体实施方式
在详细地解释本发明的任何实施例之前,可以理解,本发明不限于在具体实施方式中阐述的或在以下的附图显示的、其所应用的结构细节和部件排布。本发明能够具有其它实施例,并且能够以各种不同的方式被实践或实行。另外,可以理解,这里使用的词汇和术语是用于说明目的,而不应当看作限制。在这里的使用“包括”或“具有”和它们的变形是指包括此后列出的项目和它们的等同项以及附加项目。术语“安装”、“连接”和“耦接”被广义地使用,它们包括直接和间接的安装、连接和耦接。而且,“连接”和“耦接”不限于物理的或机械的连接或耦接,它们可包括电连接或耦接,无论是直接还是间接。另外,可以通过使用任何已知的方式来执行电子通信和通知,包括直接连接、无线连接等等。
应当指出,多个基于硬件和软件的设备以及多个不同的结构部件可被用来实施本发明。另外,可以理解,本发明的实施例可包括硬件、软件和电子部件或模块,为了讨论起见,它们可被显示和描述为如同大多数部件仅仅以硬件实施的那样。然而,本领域技术人员基于阅读本具体实施方式可以认识到,在至少一个实施例中,可以由一个或多个处理器可执行的软件(例如,被存储在非瞬态计算机可读介质上)来实施本发明的基于电子的方面。据此,应当指出,多个基于硬件和软件的设备,以及多个不同的结构部件可以被用来实施本发明。例如,在说明书中描述的“控制器”和“控制单元”可包括一个或多个处理器、包括非瞬态计算机可读介质的一个或多个模块、一个或多个输入/输出接口、和连接部件的各种连接(例如,系统总线)。此外,如在随后的段落中描述的,在附图中显示的具体结构意图举例说明本发明的实施例,所以其它可替换的结构是可能存在的。
图1示出了爆孔钻机(“钻机”)10。可以理解,图1示出的钻机仅作为采矿机械的一个示例被提供,并且在此描述的实施例可以与任何类型的采矿机械一起使用,且不限于图1显示的示例性钻机10。此外,在此描述的实施例可以与任何类型的工业机械一起使用,且不限于采矿机械。
如图1所示,钻机10包括钻柱或钻塔14,支撑钻塔14的基座18(例如,机械室),与基座18连接的操作员驾驶室22,以及由履带牵引驱动器30驱动的、使钻机10沿表面34(例如,地面)移动的履带牵引装置26。钻塔14被连接到钻柱38并且支撑钻柱38,钻柱38包括多个部件,例如,钻管、减震器、螺纹、钻头和钻头稳定器。如图1所示,钻柱38被配置成向下延伸(例如,垂直地或以一个角度)穿过表面34并进入钻孔。钻机10还包括一个或多个调平千斤顶42,以用于将钻机10支撑在表面34上。在延伸的位置,千斤顶42与表面34啮合,以便支撑钻机10。当钻机10没有在使用时(例如,没有进行钻孔),千斤顶42可被移动到完全收缩的位置,以在千斤顶42不与表面34干预的情况下允许钻机经由履带牵引装置26移动。此外,钻机10可包括一个或多个钻机传感器48(图1上未示出)。钻机10还可以包括一个或多个控制器49,以用于控制钻机10的部件。在某些实施例中,一个或多个控制器49与一个或多个钻机传感器48通信。另外,可以理解,在某些实施例中,一个或多个控制器49远离钻机10,并且与钻机10的部件(例如,钻机传感器48、其它控制器等等)直接通信(通过一个或多个有线或无线连接),或通过一个或多个中介设备进行通信(通过一个或多个有线或无线连接)。
钻机传感器48用于测量钻孔参数。钻孔参数可包括,例如,钻头的深度、钻进速度、下拉力、旋转速度和扭矩、液压、钻塔14的倾斜、钻柱38的位置、其它钻孔参数、或它们的组合。例如,钻机传感器48可包括电压传感器、电流传感器、或它们的组合,以用于感测钻机10的电旋转扭矩。作为另一个例子,钻机传感器48可包括安装在钻机10的驱动器上的电压传感器、电流传感器、压力传感器、或它们的组合,以用于感测下拉力(例如,在垂直钻孔期间由钻机10施加的向下的力的总量)。在某些实施例中,钻机传感器48包括一个或多个倾斜计,以用于确定钻塔14的倾斜。
图2示出了根据某一实施例的、用于估计使用钻机10钻探的岩体的硬度的系统50。系统50包括岩体岩性数据库(rock mass lithology database)52和控制器54。岩体岩性数据库52存储岩体模型。岩体模型表示与岩体的物料特性相关的岩体数据,其中岩体的物料特性会影响钻探过程。具体地,由岩体模型表示的岩体数据可包括:例如与成分、硬度、一个或多个断层面的位置、磨损性有关的数据,岩体的其它能够影响钻探的物料特性、或上述组合。在某些实施例中,岩体模型包括:表示岩体的物料特性的三维地理空间表示的数据。在某些实施例中,岩体模型是基于以前收集的、与特定岩体有关的岩体数据。例如,岩体模型可以基于:以前收集的地质勘查数据(例如,岩芯样本),在同一个岩体内的之前钻孔的钻探数据,与之前确定的钻孔的物料特性的不确定性有关的数据,以前收集的其它岩体数据,或它们的组合。
另外,如下面更详细地描述的,岩体模型可以基于(例如,用下列数据进行更新):与以前得到的碎块(例如,来自以前的爆破)有关的岩体数据、与机械性能相关联的反馈数据(例如,由其它机械收集的以前的爆破的间接测量值)等等。例如,当岩体被爆破时,第二工业机械可被用来收集爆破的岩体物料。在第二工业机械与爆破的岩体物料交互作用时,间接的测量值(例如,实时装载数据)被第二工业机械收集。间接测量值可以涉及:例如,根据与爆破的岩体材料的碎块有关的机械性能测量值来确定爆破设计是否成功(例如,挖掘能量、挖掘力、通过挖掘面的运动、有效载荷等等),是否应当对爆破设计做出调节等等。
在某些实施例中,岩体岩性数据库52通过通信网络56而与控制器54通信(例如,发送数据和接收数据)。通信网络56可包括互联网、蜂窝网、公共网络、私人网络、或其它有线或无线网络。可以理解,在某些实施例中,通信网络56包括在岩体岩性数据库52与控制器54之间的通信的直接信道(例如,专用有线连接)。此外,在某些实施例中,岩体岩性数据库52通过一个或多个中介计算设备与控制器54间接通信。例如,岩体岩性数据库52可以(例如,通过有线或无线连接或网络)与中介计算设备(例如,台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、通信设备,诸如智能手机或智能穿戴设备等等)通信,并且中介计算设备可以(例如,通过通信网络56)与控制器54通信。
如图2所示,控制器54与钻机传感器48通信。控制器54与钻机传感器48可以通过一个或多个有线或无线连接进行通信。虽然在图2中未示出,但在某些实施例中,控制器54通过通信网络56与钻机传感器48通信。另外,可以理解,控制器54可以通过一个或多个中介计算设备、一个或多个中介存储装置、或它们的组合而间接地与钻机传感器48通信。例如,控制器54可以与中介计算设备(例如,台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、通信设备,诸如智能手机或智能穿戴设备等等)通信(例如,通过有线或无线连接或网络),并且中介计算设备可以与钻机传感器48通信(例如,通过有线或无线连接或网络)。在某些实施例中,控制器54可以与例如来自至少一个铲车、轮式装载机、挖掘机、另一类型的采矿机械等等(在此统称为“第二工业机械”)的其它装备进行通信,以便接收例如上面提到的反馈数据。进一步地,控制器54可以与中介存储装置(例如,中介数据库)通信(例如,通过有线或无线连接或网络),并且中介存储装置可以与钻机传感器48通信(例如,通过有线或无线连接或网络)。类似地,控制器54可以通过钻机10的控制器49而与钻机传感器48通信。
可以理解,在某些实施例中,控制器54被包括在钻机10的控制器49中。因此,控制器54可以位于钻机10处,或远离钻机10。例如,控制器54可以被包括在用于钻机10的远端控制设备或远端控制站中。
图3图示性地示出了根据某一实施例的系统50的控制器54。如图3所示,控制器54包括电子处理器58(例如,微处理器、专用集成电路(“ASIC”)、或其它可编程设备)、输入/输出接口60以及计算机可读介质62(例如,非瞬态计算机可读介质)。电子处理器58、输入/输出接口60以及计算机可读介质62可以通过一个或多个通信线路或总线进行连接和通信。可以理解,控制器54包括的部件可以比图3上显示的更少或更多,并且所包括的部件在结构上可以不同于图3上所显示的结构。而且,控制器54可被配置成执行与在此描述的功能不同的其它功能。另外,控制器54的功能可以分布在多个控制器或设备之间。
计算机可读介质62包括存储程序指令和数据的非瞬态存储器(例如,只读存储器、随机存取存储器、或它们的组合)。电子处理器58被配置成从计算机可读介质62获得指令和数据,并且除了其它之外,执行该指令以执行在此描述的方法。输入/输出接口60把来自控制器54的数据发送到外部系统、网络和设备,并且从外部系统、网络和设备接收数据。输入/输出接口60也可以把从外部设备接收的数据存储到计算机可读介质,或把接收的数据提供给电子处理器58。例如,在某些实施例中,输入/输出接口60包括无线发送器,其与通信网络56进行通信,以便访问岩体岩性数据库52。替代地或附加地,输入/输出接口60可包括连接头或端口,以用于接纳与如上所述的岩体岩性数据库52、中介计算设备、或中介存储装置相连的有线连接(例如,通用串行总线电缆)。在某些实施例中,计算机可读介质62还存储岩体岩性数据库52或它的一部分。
如图3所示,控制器54还与钻机传感器48通信。可以理解,在某些实施例中,钻机传感器48被包括在控制器54中。如上所述,当控制器54远离钻机10时,控制器54可以直接或通过一个或多个中介设备而与钻机传感器48通信。此外,在某些实施例中,控制器54接收来自一个或多个操作员控制设备(例如,操纵杆、控制杆、脚踏开关、由操作员进行操作以控制钻机10运行的另一个致动器、或它们的组合)的输入。例如,操作员可以使用操作员控制设备来操作钻机10,以在岩体内钻一个孔。在某些实施例中,控制器54还与用户接口通信(例如,通过输入/输出接口60),诸如显示设备或触摸屏。用户接口可以允许操作员操作钻机10,以及在某些实施例中,向操作员显示与例如岩体的硬度、钻探顺序、钻探指数等等有关的反馈。另外,如上所述,控制器54也可以与其它设备(例如,一个或多个第二工业机械)通信,从而例如接收反馈数据。
图4示出了根据某一实施例的、通过控制器54(电子处理器58)执行的对岩体硬度进行估计的方法70。可以理解,方法70包括的步骤可以比图4显示的步骤更多或更少。另外,可以理解,可以可选的顺序、同时地、连续地或上述的组合的方式来执行图4中示出的步骤。
如图4所示,方法70包括:用电子处理器58接收岩体模型(在框图71)。在某些实施例中,控制器54通过通信网络56接收(经由输入/输出接口60)来自岩体岩性数据库52的岩体模型。替代地或附加地,可以在控制器54(例如计算机可读介质62)中对岩体模型或它的某些部分进行本地存储或编程。如上所述,岩体模型可以基于:与岩体的物料特性(例如,通过岩芯采样得到的)有关的先验数据。另外,如下面更详细地描述的,可以基于以下数据来更新岩体模型:从其它设备(例如,一个或多个第二工业机械)接收的反馈数据,在实时钻探数据之前的、之前通过工业机械收集的钻探数据(例如,由钻机10在之前钻孔的钻探期间收集的数据),或它们的组合。
方法70还包括:用电子处理器58接收来自钻机10的实时钻探数据(在框图72)。在某些实施例中,实时钻探数据可以提供:使用钻机10作为传感器的、岩体的物料特性的间接测量值。例如,可以通过使用所述一个或多个钻机传感器48来检测实时钻探数据。如上所述,实时钻探数据可包括:例如,钻头的深度、钻进速度、下拉力、钻头的旋转速度和扭矩、液压、流动速率、电信号、岩体的可能影响钻探过程的其它物料特性,或它们的组合。钻探数据在此可被称为“实时钻探数据”或“在线测量数据”。另外,实时钻探数据可包括与钻机10的姿态(例如,钻机10在全局坐标系中的三维方向和三维位置)有关的数据(经由全球导航卫星系统(GNSS)确定)。
在某些实施例中,使用与钻探过程相关联的一个或多个模型来过滤实时钻探数据。与钻探过程相关联的一个或多个模型可包括:例如,钻机动力学模型、钻机-岩石交互模型、钻机运行状态模型、钻柱模型、钻机位置模型、运动学模型等等。钻机动力学模型可以获取钻机10以及钻机10的主要操作部件、致动器等的主导动力学(dominate dynamics)。钻机-岩石交互模型可以获取钻头与被钻探表面(例如,图1的表面34)之间的交互。钻机运行状态模型可以跟踪钻机10的当前运行状态,诸如钻机10处于空闲、重新定位、钻探等状态中的哪一种,并且可以跟踪由钻机钻出的孔洞。在某些实施例中,使用有限状态机(例如,被编码为算法的抽象机器,该算法可能处于有限数量的状态中的一种状态)来跟踪钻机10的运行状态。钻柱模型可以跟踪钻柱38的状态,诸如钻头的寿命或钻头的状态(例如,新的或用过的、新的或钝的等)。钻机位置模型可以跟踪钻机10的位置,并且运动学模型可以跟踪钻柱38相对于基座18的位置。在某些实施例中,与钻探过程相关联的模型互相交互。例如,可以在最佳估计框架中用钻机-岩石交互模型的状态来扩大钻机动力学模型,以便转换系统动力学,并且根据间接测量值来估计钻探的力和扭矩。
在某些实施例中,在控制器54中对与钻探过程相关联的模型进行本地存储或编程,并且为钻机10和其它环境因素(例如,钻探程序、钻探日程表、钻探方法等等)定制与钻探过程相关联的模型。替代地或额外地,与钻探过程相关联的模型可以被存储在可由控制器54访问的外部存储器上(例如,通过有线或无线连接、由一个或多个中介设备直接或间接地实现)。
在接收到实时钻探数据后,电子处理器58根据所接收的实时钻探数据更新岩体模型(在框图75)。例如,在某些实施例中,电子处理器58基于接收的实时钻探数据(或基于接收的实时钻探数据所确定)、通过添加或更新岩体模型中的数据点来更新岩体模型。在某些实施例中,对岩体模型的添加或更新包括:岩石硬度数值和不确定性数值。另外,在某些实施例中,对岩体模型的添加或更新包括:实时钻探数据或它的一部分(例如,钻探的力和扭矩)。例如,钻机10的运行状态可包括在数据点中,以将检测的岩石硬度与钻机10或其部件(例如,钻头的钝度)的特定运行状态联系在一起。
电子处理器58使用更新的岩体模型来估计钻探指数(在框图76)。在某些实施例中,钻探指数表示:在特定孔洞内特定深度处的一种或多种物料特性的认定。例如,如上所述,岩体模型可包括:岩体的物料特性的三维地理空间表征。在某些实施例中,在钻探开始时,对岩体模型进行查询,以便根据直到该时间点的、能够获得的有关该岩体模型的所有信息(例如,钻探指数的先验分布)来确定关于待钻探的孔洞的物料特性的分布。例如,可以对岩体模型进行查询,以便估计在待钻探的孔洞内的特定三维位置(例如,特定的深度)的物料特性。替代地或附加地,可以对岩体模型进行查询,以便估计与所估计的物料特性相关联的不确定性数值。因此,可以借助于岩体的岩性的物料特性和与估计的物料特性(例如,估计的钻探指数)相关联的不确定性数值来表达该分布。在某些实施例中,不确定性数值是一个数字,其指示在估计的物料特性中的展形(spread)或不确定性(例如,方差、标准偏差等等)。替代地或附加地,不确定性数值可以表示在岩体岩性数据库52中能够获得的信息的级别(例如,以前的勘测数据的可用性和范围)。在某些实施例中,根据钻机10的标称钻探深度来确定该分布。替代地或附加地,可以根据钻机10的姿态(例如,如通过GNSS确定的钻机10的三维位置,以及钻机10的三维方向)来确定该分布。然后可以根据实时钻探数据来更新先验分布,以便形成岩体的物料特性的后验估计(例如,使用最佳估计框架)。
在某些实施例中,每个孔洞的钻探指数分布均被用于将岩体硬度归类成被离散带(discrete band),以用于爆破设计。因此,方法70可包括:基于估计的钻探指数,用电子处理器58设置用于孔洞的爆破参数(在框图77)。钻探指数可被用于设置用于每个或多个孔洞的爆破参数,诸如爆破能量、爆破顺序、爆破结构等。另外,在爆破能量的情形下,钻探指数还可以被用于设置在每个或多个孔洞内的、用于多个深度的爆破参数。而且,在某些实施例中,钻探指数和过程的性能可被用于提供爆破的设计、钻探的过程,或它们的组合。
例如,图5示出了钻探指数分布如何被转换至离散归类(discretecategorization)的例子,其中离散归类映射到爆破设计。具体地,图5示出了孔洞78和在孔洞78内各种深度处相关联的岩石硬度的图像表征。根据在各个深度处的、深度与相关联的岩石硬度之间的关系,可以识别爆破能量的离散带(例如,根据在给定深度处的相关联的岩石硬度,在该给定的深度处需要多少爆破能量)。离散带可以用于将指令提供至分配液态爆炸物的车辆79。该指令可能涉及:需要分配多少液态爆炸物,以及在什么深度分配该具体量的液态爆炸物。可以通过有线或无线连接以电子的方式就指令进行通信。
图6示出了提供与岩体的估计硬度有关的反馈的方法80。可以理解,方法80包括的步骤可以比图6中示出的步骤更多或更少。另外,可以理解,可以以替代顺序、同时地、连续地或上述的组合的方式来执行图6中示出的步骤。此外,可以理解,图6中示出的步骤可以与图4的方法70中示出的步骤结合执行。另外,虽然方法80在此被描述为由电子处理器58执行,但方法80或它的一部分可以由其它设备(例如,其它电子处理器)执行。
如图6所示,方法80包括:用电子处理器58接收岩体模型(在框图82)。如上所述,关于方法70,在某些实施例中,控制器54通过通信网络56或本地介质从岩体岩性数据库52接收(经由输入/输出接口60)岩体模型。在某些实施例中,在方法80中描述的岩体模型包括在上文关于方法70描述的更新的岩体模型。
如图6所示,方法80还包括:用电子处理器58接收实时装载数据(在框图84)。如上所述,在某些实施例中,可以从其它设备,诸如,一个或多个第二工业机械(例如,其它钻机、铲车、轮式装载机、车辆等等)收集实时数据。例如,当岩体被爆破时,铲车可被用于装卸/运输爆破的岩体材料。在铲车与爆破的岩体材料交互的同时,铲车(例如,包括在铲车中的一个或多个传感器)碎块的岩石的间接测量值(例如,有效载荷量、挖掘力、通过挖掘面的运动等等)。间接测量值可以涉及:例如,爆破的岩石物料的颗粒尺寸、爆破的岩石物料的成分等等。
方法80还包括:基于接收的实时装载数据,用电子处理器58更新岩体模型(在框图85)。在某些实施例中,基于接收的实时装载数据,通过将数据点添加到岩体模型、更新包括在岩体模型中的数据点、或它们的组合来更新岩体模型。正如以上参照方法70描述的,电子处理器58使用更新的岩体模型来估计一个或多个钻探指数(例如,在某一孔洞内某深度处,岩石硬度的认定)(在框图88)。在某些实施例中,正如以上参照方法70描述的,电子处理器58基于估计的钻探指数来设置爆破参数(在框图89)。
因此,在某些实施例中,实时装载数据被用作用于岩体模型的反馈数据。例如,实时装载数据可以被用于修正岩体模型,以用于修正期望的碎块与得到的碎块之间的偏差。例如,图7显示钻探过程的三个示例性阶段。第一阶段90显示根据地理勘查数据(例如,岩芯样本)的岩体模型和在岩体模型中的相关信息。随着钻探过程进行和额外的数据(例如,实时装载数据)被收集,岩体模型被更新(例如,增加了岩体模型的物料特性的认识,减小了与估计的物料特性有关的不确定性数值),正如在第二阶段95中显示的。另外,在某些实施例中,一旦执行爆破,实时装载数据就能被收集到,从而进一步更新岩体模型(例如,修正在期望的碎块与得到的碎块之间的偏差),正如在第三阶段100中显示的。
在这里描述的方法中,用实时钻探数据、实时装载数据、或它们的组合来更新来自岩体模型的信息(例如,岩体的物料特性)。因此,在某些实施例中,岩体模型不断被更新,从而提增地构建对岩体模型的认识和信心。换句话说,实时钻探数据和实时装载数据均可被用作岩体模型的反馈数据。因此,通过不断更新岩体模型,可以开发出最佳方案。如上所述,实时钻探数据可包括钻头的深度、钻进速度、下拉力、旋转速度和扭矩,或它们的组合。在某些实施例中,估计的钻探指数还可考虑:由例如钻头的制造商设置的、钻头的工作面的规划区域的结构。可以从与钻机10相关联的装置(例如,控制器)接收这样的结构信息。实时钻探数据、实时装载数据、或它们的组合可被用于修改由岩体模型提供的分布,以便提供比在实践上提供的地质勘查而言具有更高的分辨率(例如,更高的精度)的分布。例如,实时钻探数据、实时装载数据、或它们的组合可被用于修改不确定性数值,以便也考虑与实时钻探数据、实时装载数据、或它们的组合相关联的噪声。
在某些实施例中,分类方案被用于确定钻探指数。在该实施例中,岩体模型被用于确定在孔洞下依照不同位置的特定岩性特性的多种可能性。岩性特性被当作具有独特特征的亚群(sub-polulations),其中所述独特特征表现为从钻机10输入的运行度量值和性能度量值的分布(例如,钻探的特定能量、钻进速度、下拉力、旋转速度和扭矩等等)。钻探指数或分类器然后被设计成缺失数据问题(missing-data problem),由此,实时钻探数据被用作输入,以确定在岩性的亚群内被钻探的岩体的成员。
在其它实施例中,使用马尔可夫转换模型(Markov-transition model)来确定钻探指数,根据从岩体模型查询到的先验岩体信息以及实时钻探数据所确定的转换的可能性、实时装载数据、或它们的组合,该模型确定钻探状况何时改变。
如上所述,不管钻探指数是如何确定的,随着钻探进行,岩体模型还可以用物料特性的最新估计(例如,以前确定的钻探指数)、钻机10的运行状态、和爆破参数来更新岩体模型,并且控制器54的后续操作可以使用更新的岩体模型来用于岩体中将来的孔洞。此外,如上所述,也可以用从另一设备,诸如第二工业机械(例如,其它钻机、铲车、轮式装载机等等),得到的数据来更新岩体模型。例如,当工作地点包括两台钻机、三台铲车和一台轮式装载机时,由全部六台机械收集的数据都可以用于更新岩体模型。在某些实施例中,可以根据在实时数据被接收之前由工业机械以前收集的钻探数据来更新岩体模型。
此外,在某些实施例中,控制器54检测作为模型的岩石特性(例如,来自岩体模型)与测量的岩石特性(例如,来自实时钻探数据、实时装载数据、或它们的组合)之间的显著偏差。控制器54可以通过将作为模型的岩石特性与被测量的岩石特性进行比较,从而检测显著偏差。显著偏差可以在岩体的岩性中被标记为潜在的未建模的特征(例如,当前没有表现在岩体模型内的岩体特性)。在某些实施例中,这种偏差表示岩体的岩性发生明显改变,该改变可能会影响爆破计划(例如,无效、故障等)。可以根据这些标记的未建模的特性来更新岩体模型,以便在随后的操作中考虑未建模的特征。
此外,随着时间的变化,操作和性能数据(例如,实时钻探数据、实时装载数据、或它们的组合)在统计学上的趋势也可以被用于跟踪钻头的运行状态(例如,磨损)。换句话说,通过跟踪钻机10的随着时间变化的性能,控制器54可以消除可能会扰乱在线钻探数据的、由机器状态(例如,钻头磨损)和机器动力学的改变所造成的影响。
因此,除了别的以外,在此描述的实施例提供了用于在工业机械运行期间估计岩体的硬度的系统和方法。在权利要求中阐述了某些实施例的各种特征和优点。
Claims (17)
1.一种用于在工业机械操作期间估计岩体的硬度的系统,其特征在于,所述系统包括:
电子处理器,所述电子处理器被配置成:
接收岩体模型,所述岩体模型包括位于特定区域内的岩体的参数,
接收来自第一工业机械的实时钻探数据,
基于所述实时钻探数据,在所述第一工业机械的操作期间更新所述岩体模型,
基于所述更新的岩体模型,估计用于孔洞的钻探指数,
基于所述估计的钻探指数,设置用于所述孔洞的爆破参数,
接收来自第二工业机械的实时装载数据,所述第二工业机械配置成收集爆破的岩体物料,所述实时装载数据包括由以下组成的组中的至少一个:挖掘力、挖掘能量以及通过挖掘面的运动,
基于来自所述第二工业机械的实时装载数据,更新所述岩体模型。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述岩体模型基于所述岩体的物料特性。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述岩体的物料特性包括选自下列项目组成的组中的至少一项:成分、硬度、断层面的位置和磨损性。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述实时钻探数据包括选自下列项目组成的组中的至少一项:钻头的深度、钻进速度、下拉力、钻头的旋转速度和扭矩、液压、流动速率、电信号以及所述第一工业机械的姿态。
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述钻探指数包括:在所述岩体内的各位置处对所述岩体的物料特性的辨别。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述岩体模型包括:所述岩体的物料特性的三维地理空间表征。
7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述电子处理器被配置成:基于所述第一工业机械的钻头的设计,估计用于孔洞的钻探指数。
8.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述实时装载数据包括:在所述第二工业机械与爆破的岩体物料之间交互期间,通过所述第二工业机械收集的间接测量值,并且所述测量值包括所述爆破的岩体物料的颗粒尺寸。
9.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述电子处理器被配置成:基于在所述实时钻探数据被接收以前由所述第一工业机械先前收集的钻探数据,来更新所述岩体模型。
10.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述岩体模型包括:岩体的物料特性的分布,其中所述分布包括:在所述岩体内各位置处的估计的物料特性,以及与所述估计的物料特性相关联的不确定性数值。
11.一种用于在第一工业机械操作期间估计岩体的硬度的方法,其特征在于,所述方法包括:
用电子处理器接收岩体模型,
用所述电子处理器接收来自所述第一工业机械的实时钻探数据,
基于所述实时钻探数据,用所述电子处理器更新所述岩体模型,
基于所述更新的岩体模型,用所述电子处理器估计用于孔洞的钻探指数,
基于所述估计的钻探指数,用所述电子处理器设置用于所述孔洞的爆破参数,
用所述电子处理器接收来自第二工业机械的实时装载数据,所述第二工业机械配置成收集爆破的岩体物料,所述实时装载数据包括由以下组成的组中的至少一个:挖掘力、挖掘能量以及通过挖掘面的运动,
基于来自所述第二工业机械的实时装载数据,用所述电子处理器更新所述岩体模型。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,设置用于所述孔洞的爆破参数的步骤包括:设置用于在所述孔洞中的第一位置的第一爆破参数,设置用于在所述孔洞中的第二位置的第二爆破参数,其中在所述孔洞中的第二位置不同于在所述孔洞中的第一位置。
13.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,设置用于所述孔洞的爆破参数包括:设置用于第一孔洞的第一爆破参数和设置用于第二孔洞的第二爆破参数,其中所述第二孔洞不同于所述第一孔洞。
14.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,接收所述实时装载数据包括:接收在所述第二工业机械与爆破的岩体物料之间交互期间、由所述第二工业机械收集的间接测量值。
15.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
使用与所述第一工业机械的钻探过程相关联的模型,过滤所述实时钻探数据。
16.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,估计用于所述孔洞的钻探指数包括:基于所述第一工业机械的钻头的设计,估计所述钻探指数。
17.一种非瞬态计算机可读介质,其包括指令,当由电子处理器执行时,所述指令使得所述电子处理器执行一组功能,所述一组功能包括:
接收岩体模型;
接收来自第一工业机械的实时钻探数据;
基于所述实时钻探数据,更新所述岩体模型;
基于所述更新的岩体模型,估计用于孔洞的钻探指数;
基于所述估计的钻探指数,设置用于所述孔洞的爆破参数;
接收来自第二工业机械的实时装载数据,所述第二工业机械配置成收集爆破的岩体物料,所述实时装载数据包括由以下组成的组中的至少一个:挖掘力、挖掘能量以及通过挖掘面的运动,
基于来自所述第二工业机械的实时装载数据,更新所述岩体模型。
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