CN115479512B - 一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法 - Google Patents

一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，包括：S1：确定爆破方案的爆破参数；S2：基于爆破方案对露天采矿台阶进行爆破作业；S3：获取爆破后的爆堆图像并对爆堆图像进行区域划分；S4：判断各区域的大块率是否超过阈值，若是，则基于预设修改值对项目参数进行修改。本发明通过采集爆堆的图像，并基于该图像对爆堆进行区域划分，分别判断各区域的大块率，然后进行针对性调整项目参数及对应位置，优化了爆堆大块率。

Description

一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法
技术领域
本发明涉及露天矿山爆破工程领域，特别是一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法。
背景技术
近目前在国内外露天矿山开采工程中，台阶深孔爆破是开挖矿岩使用最广泛的方法。由于露天矿爆破成本占矿山生产成本的比重较高，因此钻爆效率、爆破质量，直接影响采掘进度、铲装运输效率。
目前露天矿为获得理想的爆破效果一般采用爆破采用等边三角形布孔、分两段耦合装药、每段装药底部反向起爆、毫秒延期微差爆破。
影响露天采矿台阶爆破大块率的因素主要有爆破参数、布孔方式、起爆方式三部分组成。矿山的生产实践表明，在深孔爆破的大块主要出现在地质构造复杂处、孔口、根底、首排炮孔临空面。
矿山爆破大块率的增加，直接引起企业的生产成本的增加，以往的爆堆大块率统计方法虽然在图像识别技术和统计算法上有创新，但根据爆堆整体大块率指标优化爆破方案，缺少一定的针对性，不能通过对不同区域的大块率统计分析制定详细的优化方案，导致优化效果不理想，而且施工工艺复杂且不智能，严重降低了生产效率，直接影响着矿山的经济效益和生产安全。
发明内容
本发明针对上述现有技术存在的问题，提供了一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，能够按照不同区域的大块率调整对应区域的爆破参数，优化爆堆大块率。
本发明一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，包括：
S1：确定爆破方案的项目参数；
S2：基于爆破方案对露天采矿台阶进行爆破作业；
S3：获取爆破后的爆堆图像并对爆堆图像进行区域划分；
S4：判断各区域的大块率是否超过阈值，若是，则基于预设修改值对项目参数进行修改。
进一步地，所述的步骤S1，包括：
确定爆破方案的爆破参数、布孔方式、起爆方式、孔位坐标、钻孔深度、钻孔装药量。
进一步地，所述的步骤S2，包括：
通过钻机按布控方式、钻孔深度进行钻孔，通过药车按照钻孔装药量进行装药并堵孔，使得露天采矿台阶布设上若干相同排间距的炮孔，并且任一排炮孔中各相邻炮孔的孔间距也相同；
完成后进行爆破。
进一步地，所述的步骤S3，包括：
采用电子摄像设备获取爆破后的爆堆图像，并在修正图像后基于图像信息识别技术进行区域划分。
进一步地，所述的步骤S3，包括：
获取爆破后的爆堆图像，并基于露天矿图像进行区域划分得到矿山前部和矿山后部，其中，矿山前部与矿山后部是将露天矿图像沿至第一排炮孔与第二排炮孔间的分割线进行竖直分割得到的；矿山前部的范围至露天矿图像中的露天采矿台阶外边缘，矿山后部的范围至露天矿图像中最后一排炮孔外延二分之一排间距的距离；
矿山前部包括处于上层的第一区域和处于下层的第二区域，矿山后部包括处于上层的第三区域和处于下层的第四区域。
进一步地，所述的步骤S3中，所述的分割线为平均分割线，沿第一排炮孔与第二排炮孔的排间距中点连线方向分割矿山前部与矿山后部，使得平均分割线距离第一排炮孔和第二排炮孔的长度相同；
矿山前部中处于上层的第一区域自上而下延伸至炮孔深度的2/5处，处于下层的第二区域自下而上延伸至炮孔深度的3/5处；矿山后部中处于上层的第三区域自上而下延伸至炮孔深度的2/5处，处于下层的第四区域自下而上延伸至炮孔深度的3/5处。
进一步地，若爆堆图像的前部的大块率达到阈值，则对最小抵抗线减少5％；
判断第一区域的大块率不小于5％，则将第一排炮孔上部的装药量、堵塞长度增加5％；
判断第二区域的大块率不小于5％，则对第一排炮孔下部的装药量增加5％；
判断第一区域和第二区域的综合大块率不小于5％，则对最小抵抗线减少5％；
判断第三区域的大块率不小于5％，则对第一排炮孔后的其他若干排炮孔上部的装药量、堵塞长度增加5％；
判断第四区域的大块率不小于5％，则对第二排炮孔后的其他若干排炮孔下部的装药量增加5％。
进一步地，还包括步骤S5：
若通过步骤S4对项目参数进行修改，则重复步骤S1至S4，直至判断各区域的大块率未达到阈值。
本发明至少具有以下有益效果：
本发明通过采集露天矿爆破后爆堆的图像，并基于该图像对爆堆进行区域划分，分别判断各区域的大块率然后进行针对性调整项目参数及对应位置，优化了爆堆大块率。
本发明的其他有益效果将在具体实施方式部分详细说明。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明优选实施例公开的露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法的流程图。
图2是本发明优选实施例公开的大块率的统计区域划分示意图。
其中，1-第一排炮孔，2-炮孔分割线，3-炮孔，4-第一区域，5-第二区域，6-第四区域，7-第三区域。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
如图1和图2所示，本发明公开了一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，包括：
S1：确定爆破方案的项目参数；
S2：基于爆破方案对露天采矿台阶进行爆破作业；
S3：获取爆破后的爆堆图像并对爆堆图像进行区域划分；
S4：判断各区域的大块率是否超过阈值，若是，则基于预设修改值对项目参数进行修改。
进一步地，所述的步骤S1，包括：
确定爆破方案的爆破参数、布孔方式、起爆方式、孔位坐标、钻孔深度、钻孔装药量。
进一步地，所述的步骤S2，包括：
通过钻机按布控方式、钻孔深度进行钻孔，通过药车按照钻孔装药量进行装药并堵孔，使得露天采矿台阶布设上若干排具有相同排间距的炮孔3，并且任一排炮孔3中各相邻炮孔3的孔间距也相同；完成后进行爆破。
进一步地，所述的步骤S3，包括：
采用电子摄像设备获取爆破后的露天矿图像，并在修正图像后基于图像信息识别技术进行区域划分。
进一步地，所述的步骤S3，包括：
获取爆破后的露天矿图像，并基于露天矿图像进行区域划分得到矿山前部和矿山后部，其中，矿山前部与矿山后部是将露天矿图像沿至第一排炮孔1与第二排炮孔3间的分割线进行竖直分割得到的；矿山前部的范围至露天矿图像中的露天采矿台阶外边缘，矿山后部的范围至露天矿图像中最后一排炮孔3外延二分之一排间距的距离；
矿山前部包括处于上层的第一区域4和处于下层的第二区域5，矿山后部包括处于上层的第三区域7和处于下层的第四区域6。
进一步地，所述的步骤S3中，所述的分割线为平均分割线，沿第一排炮孔1与第二排炮孔3的排间距中点连线方向分割矿山前部与矿山后部，使得平均分割线距离第一排炮孔1和第二排炮孔3的长度相同；
矿山前部中处于上层的第一区域4自上而下延伸至炮孔3深度的2/5处，处于下层的第二区域5自下而上延伸至炮孔3深度的3/5处；矿山后部中处于上层的第三区域7自上而下延伸至炮孔3深度的2/5处，处于下层的第四区域6自下而上延伸至炮孔3深度的3/5处。
进一步地，若露天矿图像的前部的大块率达到阈值，则对最小抵抗线减少5％；
判断第一区域4的大块率不小于5％，则将第一排炮孔1上部的装药量、堵塞长度增加5％；
判断第二区域5的大块率不小于5％，则对第一排炮孔1下部的装药量增加5％；
判断第一区域4和第二区域5的综合大块率不小于5％，则对最小抵抗线减少5％；
判断第三区域7的大块率不小于5％，则对第一排炮孔1后的其他若干排炮孔3上部的装药量、堵塞长度增加5％；
判断第四区域6的大块率不小于5％，则对第二排炮孔3后的其他若干排炮孔3下部的装药量增加5％。
进一步地，还包括步骤S5：
若通过步骤S4对项目参数进行修改，则重复步骤S1至S4，直至判断各区域的大块率未达到阈值。
实施例
本发明为进一步说明技术方案公开了以下具体内容：
本实施例提出的一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，用于露天矿山智能钻孔、装药、爆破并针对不同区域大块率优化爆破方案降低爆堆大块率。首先根据深孔台阶爆破规程设计爆破方案包括爆破参数、布孔方式、起爆方式，通过软件编程孔位坐标、钻孔深度、各孔装药量，实现钻机按设计孔位及深度进行智能钻孔、药车按照设计药量进行智能装药、智能堵孔。爆破后对大块率进行分区识别，通过爆堆块度识别分区域统计大块率对原爆破方案进行优化，当大块率不小于5％时，对爆破方案进行优化，优化内容可包括爆破参数、布孔方式、起爆方式几部分。再进行爆破、块度识别，直至大块率小于5％。
优选的，自动布孔钻机定位采用GPS或北斗。爆堆块度识别采用电子摄像、图像信息(块度)识别技术。
当爆堆大块率不满足生产需求时对爆破方案进行优化，若爆堆的大块率小于5％停止爆破方案优化，记录该爆破方案，可用该爆破方案指导露天矿爆破生产。
具体的，露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，通过露天矿深孔台阶爆破规程设计爆破方案及具体的爆破的参数，包括编写钻机钻孔程序录入相关参数(如：孔深、孔位坐标)，进行智能钻孔，编写装药程序录入相关参数(如：药量)，编写智能堵孔程序录入相关参数(如：堵孔长度、高程)。钻机和炸药车借助GPS或北斗定位系统按照程序录入坐标、深度、药量、堵塞长度参数进行打孔、装药、堵塞炮孔。爆破后采用电子摄像技术获取爆堆图像，爆破区俯视图电子摄像和电铲装料方向如图2所示，炮孔分割线2每隔两炮孔进行一次纵向划分，从右至左按炮孔分割线2划分结果进行电子摄像，对图像修正后进行对爆堆块度进行识别，按照图2划分的区域进行大块率分析统计，若大块率不小于5％，通过爆堆块度不同区域的大块率统计成果对爆破方案所对应位置进行优化。
具体爆破方案优化：
由于不同部位的大块率出现的原因不同，因此根据区域划分，基于空气间隔耦合分段装药情况下：区域①(第一区域)范围为水平方向爆破台阶外边缘至第一排炮孔第二排炮孔中心连线的中点，竖直方向为地表面至炮孔长度2/5位置；区域②(第二区域)范围为水平方向爆破台阶外边缘至第一排炮孔第二排炮孔中心连线的中点，竖直方向为孔底至炮孔长度3/5位置；区域③(第三区域)范围为第一排炮孔与第二排炮孔中心连线至最后一排炮孔中心外延1/2排间距位置，竖直方向划分线为爆区第一排炮孔与第二排炮孔中心连线的中点，竖直方向为地表面至炮孔长度2/5位置；区域④(第四区域)范围为第一排炮孔与第二排炮孔中心连线至最后一排炮孔中心外延1/2排间距位置，竖直方向划分线为爆区第一排炮孔与第二排炮孔中心连线的中点，竖直方向为孔底至炮孔长度3/5位置。
根据区域①的大块率统计结果不小于5％，将第一排炮孔上部的装药量、堵塞长度增加5％；根据区域②的大块率统计结果对第一排炮孔下部的装药量增加5％；根据区域①和区域②的大块率综合统计结果对最小抵抗线(药包中心到最近自由面的最小距离)减少5％；根据区域③的大块率统计结果对第一排后若干排炮孔上部的装药量、堵塞长度增加5％；根据区域④的大块率统计结果对第二排后若干排炮孔下部的装药量增加5％；从而获得优化后的爆破方案。再进行智能钻孔、装药、爆破块度识别，分区域统计大块率，优化爆破方案，直至优化出大块率小于5％的爆破方案，用该爆破方案指导矿山生产。
值得一提的是，本发明提到的图像分析处理、数据统计优化等方法，在具体应用中，本领域技术人员能够通过本文上述公开的内容结合现有技术得到并实施，本文不再赘述。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，其特征在于，包括：
S1：确定爆破方案的项目参数；
S2：基于爆破方案对露天采矿台阶进行爆破作业；
S3：获取爆破后的爆堆图像并对爆堆图像进行区域划分；
S4：判断各区域的大块率是否超过阈值，若是，则基于预设修改值对项目参数进行修改；
所述的步骤S1，包括：
确定爆破方案的爆破参数、布孔方式、起爆方式、孔位坐标、钻孔深度、钻孔装药量；
所述的步骤S2，包括：
通过钻机按布控方式、钻孔深度进行钻孔，通过药车按照钻孔装药量进行装药并堵孔，使得露天采矿台阶布设上若干相同排间距的炮孔，并且任一排炮孔中各相邻炮孔的孔间距也相同；
完成后进行爆破；
所述的步骤S3，包括：
采用电子摄像设备获取爆破后的爆堆图像，并在修正图像后基于图像信息识别技术进行区域划分；
所述的步骤S3，包括：
获取爆破后的爆堆图像，并基于爆堆图像进行区域划分得到矿山前部和矿山后部，其中，矿山前部与矿山后部是将露天矿图像沿至第一排炮孔与第二排炮孔间的分割线进行竖直分割得到的；矿山前部的范围至露天矿图像中的露天采矿台阶外边缘，矿山后部的范围至露天矿图像中最后一排炮孔外延二分之一排间距的距离；
矿山前部包括处于上层的第一区域和处于下层的第二区域，矿山后部包括处于上层的第三区域和处于下层的第四区域；
所述的步骤S3中，所述的分割线为平均分割线，沿第一排炮孔与第二排炮孔的排间距中点连线方向分割矿山前部与矿山后部，使得平均分割线距离第一排炮孔和第二排炮孔的长度相同；
矿山前部中处于上层的第一区域自上而下延伸至炮孔深度的2/5处，处于下层的第二区域自下而上延伸至炮孔深度的3/5处；矿山后部中处于上层的第三区域自上而下延伸至炮孔深度的2/5处，处于下层的第四区域自下而上延伸至炮孔深度的3/5处；
若露天矿图像的前部的大块率达到阈值，则对最小抵抗线减少5％；
判断第一区域的大块率不小于5％，则将第一排炮孔上部的装药量、堵塞长度增加5％；
判断第二区域的大块率不小于5％，则对第一排炮孔下部的装药量增加5％；
判断第一区域和第二区域的综合大块率不小于5％，则对最小抵抗线减少5％；
判断第三区域的大块率不小于5％，则对第一排炮孔后的其他若干排炮孔上部的装药量、堵塞长度增加5％；
判断第四区域的大块率不小于5％，则对第二排炮孔后的其他若干排炮孔下部的装药量增加5％。
2.根据权利要求1所述的露天矿智能钻爆及爆堆大块率优化方法，其特征在于，还包括步骤S5：
若通过步骤S4对项目参数进行修改，则重复步骤S1至S4，直至判断各区域的大块率未达到阈值。
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