摘要：抛掷爆破效果直接影响露天矿剥离成本,对抛掷爆破的拉斗铲倒堆工艺生产效率有重要影响,为提高露天煤矿抛掷爆破效果预测准确率,进而提高反馈爆破参数优化设计精度,在分析露天矿抛掷爆破效果影响因素的基础上,提出一种遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的抛掷爆破效果预测模型。引入傅里叶级数模型模拟爆堆剖面曲线,利用训练完成的GA-LSSVM预测Fourier级数模型控制参数A_(0),θ,a_(n)及b_(n),进而输出预测的爆堆形态。依据内蒙古黑岱沟露天煤矿抛掷爆破实测数据进行实例分析,选取台阶高度、剖面宽、炸药单耗、最小抵抗线、排距、孔距、坡面角、采空区上口宽、采空区下口宽、松方体积、有效抛掷量作为GA-LSSVM预测模型的输入参数,A_(0)、θ、a_(n)、b_(n)、最远抛掷距离、松散系数和有效抛掷率作为输出参数,建立露天矿抛掷爆破效果GA-LSSVM预测模型,并将偏最小二乘回归模型(PLSR)、LSSVM模型、粒子群算法优化最小二乘支持向量机模型(PSO-LSSVM)与其进行对比。结果表明:(1)通过2~7阶Fourier展开级数对爆堆剖面曲线模拟分析,确定阶数为4时模拟精度与效率达到最优,其误差平方和(SSE)为21.593 4,决定系数(R^(2))与调整后的决定系数(R_(adj)_^(2))为0.999 2,均方根误差(RMSE)为0.479 3;(2)相较于传统LSSVM预测模型,通过GA优化后,最远抛掷距离、松散系数以及有效抛掷率均获得更高的R^(2)(1,1,1)和更小的RMSE(0.180 9,0.000 7,0.000 2),说明改进后的GA-LSSVM具有更好的模拟效果和泛化能力;(3)与PSO-LSSVM、LSSVM、PLSR模型相比,GA-LSSVM模型对抛掷爆破效果的预测精度(R^(2),RMSE)更高且优势明显;(4)结合4阶Fourier级数的GA-LSSVM模型与采用Weibull函数的BP或GA-ELM等模型相比,对爆堆形态的预测具有更高的操作效率及预测精度。

摘要：从剥采比、剥离台阶的稳定性、采场岩石特征和环境约束、技术经济等方面分析了影响露天煤矿应用抛掷爆破的因素,并指出了抛掷爆破在露天煤矿剥离环节中的适用条件。以黑岱沟露天煤矿为例,介绍了抛掷爆破技术的探索与应用过程,并从抛掷爆破参数设计、效果预测与评价、工艺匹配及参数优化等方面形成了体系完善的抛掷爆破—拉斗铲无运输倒堆工艺。系统总结了台阶深孔抛掷爆破机理,抛掷爆破参数优化,抛掷爆破剥离工艺及开采程序方面的国内外研究成果。客观分析了抛掷爆破剥离技术及其工艺系统特点,并从抛掷爆破后爆堆形态、有效抛掷率以及岩体内部节理裂隙发育程度的不确定性等方面考虑,提出了未来露天煤矿抛掷爆破技术的研究与应用趋势。