劉茂新， 張義平, 聶祥進， 趙明生

(1.貴州大學 a. 礦業(yè)學院， b. 貴州省優(yōu)勢礦產(chǎn)資源高效利用工程試驗室， 貴陽 550025；

2.貴州久聯(lián)民爆器材發(fā)展股份有限公司， 貴陽 550025； 3.貴州新聯(lián)爆破工程集團有限公司, 貴陽 550002)

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炸藥性能與巖石匹配的試驗研究

劉茂新1a, 1b， 張義平1a, 1b, 聶祥進2， 趙明生3

(1.貴州大學 a. 礦業(yè)學院， b. 貴州省優(yōu)勢礦產(chǎn)資源高效利用工程試驗室， 貴陽 550025；

2.貴州久聯(lián)民爆器材發(fā)展股份有限公司， 貴陽 550025； 3.貴州新聯(lián)爆破工程集團有限公司, 貴陽 550002)

摘要：為了探究炸藥和巖石的匹配關系，以尋求最優(yōu)的匹配效果，最終將大塊率控制在合理范圍以內，創(chuàng)造良好的經(jīng)濟效益和社會效益。在江西德興銅礦爆破施工中，采用巖塊投影的最大面積和周長作為衡量礦巖塊度的標準幾何特征參量，并運用AutoCAD二次開發(fā)VB編程進行數(shù)據(jù)處理，采用回歸分析法探討炸藥和巖石的匹配關系，最后得到最優(yōu)匹配區(qū)的匹配系數(shù)為2.50~2.58。

關鍵詞：炸藥； 炸藥性能； 巖石； 匹配系數(shù)； 礦巖塊度； 大塊率； 回歸分析法

1引 言

炸藥與巖石之間的合理匹配一直是工程爆破中諸多學者研究的一個重要問題。合理的炸藥和巖石匹配關系能夠極大地提高炸藥能量的利用率、改善爆破效果、降低工程成本〔1-2〕。就炸藥與巖石匹配的研究方面，國內外學者們進行了大量研究，先后提出了巖石與炸藥的波阻抗匹配、全過程匹配和能量匹配等觀點〔3〕。李夕兵等〔4〕利用提出當波阻抗很不匹配時，若使用具有合適的阻抗和厚度的中間層度，也可提高炸藥的能量利用率。楊年華等〔5〕利用波阻抗匹配關系，改善了爆破效果和提高了炸藥能量的利用率。此外，國外學者 HENDRICKS C等〔6〕通過露天礦應用各種監(jiān)測技術對巖石的性能和巖石性能相關參數(shù)的進行了研究。與此同時，隨著各類型的炸藥混裝車的研發(fā)及應用，使得炸藥與巖石性質匹配的研究成功成為可能〔7-8〕。因為缺乏足夠的科學依據(jù)，在大多數(shù)情況下，這個問題是靠經(jīng)驗方法解決的。目前，炸藥性能與巖石爆破作用的匹配效果工程上常常采用爆破效果優(yōu)劣來衡量，衡量巖石爆破效果的特征量：爆堆的特征塊度、平均塊度、大塊率等。而影響爆破效果的參量：炸藥性能(炸藥波阻抗等)、炸藥單耗、孔徑、孔距、排距、炮孔密集系數(shù)、抵抗線、巖石波阻抗等參量。本文基于德興銅礦爆破施工試驗基礎，采用爆堆的塊度分布評價爆破效果，應用巖塊投影的最大面積和周長衡量巖塊塊度的幾何特征參量，并使用AutoCAD及VB編程處理數(shù)據(jù)，選用回歸分析法探討炸藥和巖石的匹配關系，最后得到了最優(yōu)匹配系數(shù)。

2爆破試驗

2.1試驗工程概況

江西德興銅礦地形為低山丘陵區(qū)，山體主體走向北西-南東，山坡坡度一般20°~40°。礦區(qū)主要含礦巖包括花崗閃長斑巖和千枚巖。千枚巖中絹云母占60%~90%，其次為綠泥石和石英，呈鱗片狀或泥狀構造。花崗閃長斑巖為全晶質結構，斑晶為中粒，基質為細粒，斑晶含量40%~60%。巖體邊緣相斑晶含量減少，礦石主要呈塊狀構造。礦石礦物顆粒較細，千枚巖中礦物粒徑為0.01mm ~0.20mm，花崗閃長斑巖粒徑為0.025mm ~0.300mm。按可爆性分級，礦巖可分為三類：礦區(qū)Ⅰ類礦巖(3#鉆、11#鉆、12#鉆)為花崗閃長斑巖，普氏系數(shù)f=10~12，ρ=2.751g/cm3，波阻抗為7136g/cm3·m/s，致密、堅硬、有韌性，裂隙平均間距為0.75m，難爆；Ⅱ類礦巖(2#鉆、19#鉆)為黃鐵礦含量較高及蝕變較弱的千枚巖，普氏系數(shù)f=6~8，ρ=2.724g/cm3，波阻抗為6767g/cm3·m/s，硬而脆，較易爆破；Ⅲ類礦巖(16#鉆)為蝕變或蝕變較弱的千枚巖，普氏系數(shù)f=6~8,ρ=2.694g/cm3，波阻抗為6869g/cm3·m/s，節(jié)理發(fā)育，可爆性好。該礦爆破開采炸藥品種較單一，主要為自制BDS型乳化炸藥，炸藥波阻抗約為4862 g/cm3·m/s。

2.2爆破試驗材料

根據(jù)德興銅礦爆破技術現(xiàn)狀，結合采礦場地質地形情況，制定了爆破工業(yè)試驗方案，其方案主要內容包括：爆破參數(shù)、炸藥量、裝藥結構、起爆方式等。試驗參數(shù)見表1，共計6個工作臺階，9次爆破試驗。

表1　爆破試驗參數(shù)

2.3爆破試驗技術手段

試驗中首先采用攝影方法對爆堆塊度的表面和挖掘面進行拍照，得到的圖像通過Photoshop處理和AutoCAD圈定，各分級礦巖的數(shù)量計算由計算機VB編程完成。

3試驗結果與分析

3.1爆破試驗結果

礦巖通過軟件AutoCAD進行圈定，且各分級礦巖的數(shù)量計算由計算機VB編程完成，效率高、速度快。礦巖的圈定數(shù)量統(tǒng)計見表2。

從統(tǒng)計的意義上講，爆破后爆堆礦巖的塊度分布具有一定的規(guī)律性，即礦巖尺寸與相應的篩下累積率之間具有一定的數(shù)量關系，反映這種關系的塊度分布函數(shù)的經(jīng)驗公式很多，目前最具有代表性的是Rosin-Rammler分布函數(shù)(簡稱R-R函數(shù))和Gates-Gaudin-Schumann分布函數(shù)(簡稱G-G-S函數(shù))〔9-10〕。但相對于某個具體的爆堆究竟哪一種最為合適，則取決于礦巖塊度分布的性質：若粗粒部分較大，采用R-R分布函數(shù)；若細粒部分比例較大，則采用G-G-S分布函數(shù)更為合適。

表2　礦巖的圈定數(shù)量統(tǒng)計

(1)

(2)

式中： y為篩下累計率，%； x為巖塊尺寸(或篩孔直徑)，mm；xe為塊度分布特征參數(shù)，mm；n為塊度分布均勻性指數(shù)；xm為最大礦巖尺寸，mm。

從幾何形狀的自相似性和分形的統(tǒng)計兩方面出發(fā)，證明了礦巖塊度的分布是一個分形結構〔3〕，爆破巖塊不僅在形狀上具有統(tǒng)計自相似性，而且其與經(jīng)典的塊度分布公式與分形分布相同，并且均勻性指數(shù)n與分形維數(shù)D有如下關系式：

D=3-n

(3)

通過Matlab 2012b編程計算，對表2中統(tǒng)計的數(shù)據(jù)進行回歸分析，計算出均勻性指數(shù)n和相關系數(shù)γ，見表3。

表3　礦巖塊度回歸分析結果

表3的結果表明，在顯著性水平α=0.05下，各次爆破的塊度組成基本上都服從G-G-S分布，各區(qū)試樣的相關系數(shù)都滿足線性關系的臨界相關系數(shù)，說明各區(qū)數(shù)據(jù)的線性相關程度較高。

(4)

(5)

通過礦巖塊度分布分析可知，本文中用K50、K80和大塊率等三個指標綜合評價爆破效果，其表達式分別為：

(6)

(7)

式中：K50、K80分別為50%、80%塊度通過篩目時所對應的礦巖塊度尺寸，mm。

從爆堆礦巖塊度分布的分形模型，可以得到分形維數(shù)與塊度累積相對量的關系〔11〕。均勻性指數(shù)n可通過式(3)求出，xm可通過統(tǒng)計大塊率計算得出，xe由式(4)可求知，則爆破塊度分布規(guī)律就可用式(1)、式(2)表示出來。

利用式(4)和式(5)計算出各爆破巖塊分布的特征塊度。將各次爆破的塊度組成分別按R-R分布和G-G-S分布進行分級計算，結果見表4和表5。

由表4和表5可知，9組爆破試驗中，大塊率最高的為11#鉆+65臺階爆區(qū)，數(shù)值為18.14%，遠高于礦區(qū)大塊率爆破指標0.7%，這主要是統(tǒng)計塊度分布時，不予以考慮小于5cm巖塊所占塊度分布的比例，而造成大塊率放大效應的緣故。2#鉆+65臺階(第二次)、3#鉆+20臺階、11#鉆+65臺階、12#鉆+50臺階、16#鉆+125臺階和19#鉆+80臺階等8組的大塊率都較高，都大于10%，其中11#鉆+65臺階為最高，最大值為18.14%，且有5次爆破的K100指標大于110cm，這反映出選取的爆破參數(shù)不盡合理，需選擇更合理的爆破參數(shù)。

表4　礦巖塊度組成的測定結果

表5　礦巖塊度分布

注：表中的篩下累計率表示礦巖半徑小于120mm的礦巖體積百分含量。

圖1為其中的幾組爆破塊度分布曲線，由此可看出，各爆區(qū)塊度分布變化趨勢一致。當塊度尺寸小于80cm時，G-G-S分布曲線低于R-R分布曲線的值；而當塊度尺寸接近及大于80cm時，G-G-S分布曲線的值超過了R-R分布曲線的值。

3.2試驗結果分析

長期的工程爆破實踐表明，對于極堅硬礦巖，其所使用炸藥波阻抗常小于被爆礦巖的波阻抗?；谠摰V礦巖為相對堅硬礦巖，故所選礦巖波阻抗與炸藥波阻抗之比在2.4~3.0之間變化，求出常用的3個塊度統(tǒng)計指標K50，K80和大塊率，見表6。

塊度指標和匹配系數(shù)的關系曲線，如圖2所示。

通過對同種炸藥在9次爆破的匹配試驗，由塊度統(tǒng)計指標結果分析，可以看出：

(1)從塊度統(tǒng)計指標來看，爆區(qū)19#+80臺階其匹配系數(shù)為2.51時， 該區(qū)進行三次爆破， 爆破結果K50，K80和大塊率都取最小值，因此破碎效果最好，炸藥巖石阻抗匹配最優(yōu)。為了克服阻抗選擇的隨機性，選擇K50<70cm為最佳匹配區(qū)域。由圖2可得出此區(qū)最佳匹配系數(shù)為2.50~2.58。

圖1　各爆區(qū)的礦巖塊度分布Fig.1　The distribution of the rock fragment size in blasting area

臺階匹配系數(shù)K均勻性指數(shù)分維數(shù)D最大塊/mmK50/mmK80/mm大塊率/%相關系數(shù)破碎效果11#鉆+65臺階2.621.38281.6172138.6984.01118.0218.140.9240差12#鉆+50臺階2.741.23351.7665133.0575.85111.0311.960.9545較差2#鉆+65臺階(第一次)2.651.29841.7016127.5274.77107.387.590.9353較好19#鉆+80臺階(第一次)2.511.00701.9930115.8658.2192.837.430.9563好3#鉆+20臺階2.911.42481.5752135.6283.38115.9616.000.9428差16#鉆+125臺階2.491.38571.6143130.8379.34111.3711.280.9385較差19#鉆+80臺階(第二次)2.510.98002.0200108.8953.6886.727.560.9508好19#鉆+80臺階(第三次)2.510.71382.2862123.2146.6690.1311.870.9236好2#鉆+65臺階(第二次)2.651.22851.7715133.5475.96111.3612.310.9354較差

注：表中匹配系數(shù)K=Cm/Ce，Cm為巖石波阻抗，Ce為炸藥波阻抗，而各作業(yè)臺階的匹配系數(shù)K均由礦方所給地質資料計算得出。

圖2　K50、K80和大塊率與K關系曲線Fig.2　Curves of relation of K50, K80, bulk yield and K

(2)對于評價爆破效果的3個塊度指標與匹配系數(shù)的規(guī)律并不一樣。K50反映平均塊度的大小，K80、大塊率則反映爆堆大塊分布規(guī)律，僅考慮其中之一并不全面，因此只有綜合考慮這3個指標才能客觀評價破碎效果。

(3)從塊度分布來看，對于高阻抗介質如爆區(qū)3#鉆+20臺階，塊度主要集中在大塊區(qū)，因此K50小而大塊率大，而爆區(qū)11#鉆+65臺階介質波阻抗低于爆區(qū)3#鉆+20臺階的介質波阻抗，但K50和大塊率均大于爆區(qū)3#鉆+20臺階，這是由于爆區(qū)3#+20臺階提高了炸藥單耗。因此除了從炸藥巖石阻抗匹配上考慮外，還應從炸藥單耗上考慮，才能改善破碎效果。低阻抗介質如爆破爆區(qū)19#鉆+80臺階，塊度主要集中在小、中塊，可以從匹配上考慮改善破碎效果。

(4)從巖石破碎角度來看，隨著匹配系數(shù)的增大，破碎效果有所改善，但增加到一定值后，破碎效果反而變差，因此有一個炸藥巖石阻抗最優(yōu)匹配區(qū)。從本次工程試驗結果來看，此最優(yōu)匹配區(qū)的匹配系數(shù)為2.50~2.58。

4結 論

(1)采用巖塊投影的最大面積和周長作為衡量礦巖塊度的標準幾何特征參量，并運用AutoCAD二次開發(fā)VB編程進行數(shù)據(jù)處理，分析過程簡便，便于操作，誤差較小。

(2)評價爆破效果時應綜合考慮K50，K80，大塊率這3個指標才能客觀評價爆破破碎效果。

(3)塊度尺寸小于80cm時應采用R-R分布函數(shù)；當塊度尺寸接近或大于80cm時，則采用G-G-S分布函數(shù)更為合適。

(4)從爆破的破碎效果出發(fā)，炸藥巖石阻抗最優(yōu)匹配并非傳統(tǒng)觀念認為的匹配系數(shù)為1，從本工程試驗結果分析，炸藥與巖石最優(yōu)匹配區(qū)的匹配系數(shù)為2.50~2.58，可為同類工程提供參考。

參考文獻(References)：

〔1〕鄒宗山,楊軍,佐建君,等. 大型露天礦半連續(xù)工藝臺階爆破參數(shù)優(yōu)化試驗[J]. 工程爆破，2015,21(3)：32-35.

ZOU Zong-shan, YANG Ju, ZUO Jian-jun, et al. The parameter optimization experiment of bench blasting of semi-continuous technology of large open-pit mine[J]. Engineering Blasting, 2015,21(3)：32-35.

〔2〕 劉倩,呂淑然. 露天臺階爆破毫秒延時間隔時間研究[J]. 工程爆破，2014,20(1)：54-58.

LIU Qian, LV Shu-ran. Research on the millisecond delay interval time of open-pit bench blasting[J]. Engineering Blasting, 2014, 20(1)：54-58.

〔3〕 鄭長青. 炸藥與巖石智能匹配系統(tǒng)研究[D]. 北京：中國地質大學(北京)，2009.

ZHENG Chang-qing. Research on intelligent matching system of explosive and rock[D]. Beijing: China University of Geosciences (Beijing), 2009.

〔4〕 李夕兵,古德生,賴海輝，等. 常規(guī)炸藥與不同巖體匹配的可能途徑[J]. 礦冶工程，1994,14(1)：102-104.

LI Xi-bing, GU De-sheng, LAI Hai-hui, et al. Conventional explosives with different rock mass matching may approach[J]. Mining and metallurgical engineering, 1994,14 (1): 102-104.

〔5〕 楊年華,張志毅,鄧志勇,等. 硬巖隧道快速掘進的鉆爆技術[J]. 工程爆破，2003，9(1)：16-21.

YANG Nian-hua, ZHANG Zhi-yi, DENG Zhi-yong, et al. Drilling and blasting technology for hard rock tunnel[J]. Engineering Blasting, 2003，9 (1): 16-21.

〔6〕 HENDRICKS C，PECK J, SCOBLE M J. Machine performanence monitoring in surface mines[J]. Mining Engineering, 1992,44 (3):243-250.

〔7〕 賴應得. 論炸藥和巖石的能量匹配[J]. 工程爆破，1995，1(2)：22-26.

LAI Ying-de. Energy matching of explosive and rock[J]. Engineering Blasting, 1995,1(2):22-26.

〔8〕 郭子庭,吳從師. 炸藥與巖石的全過程匹配[J]. 礦冶工程，1993，13(3)：11-15.

GUO Zi-ting, WU Cong-shi. The whole process of explosive and rock[J]. Mining and Metallurgical Engineering, 1993, 13(3):11-15.

〔9〕 題正義,衣東豐. 爆堆礦巖塊度分布測試方法概述[J]. 遼寧工程技術大學學報, 2003,22 (S1):1-3.

TI Zheng-yi,YI Dong-feng. Blasting rock fragment test method summary[J]. Journal of Liaoning Technical University，2003,22 (S1): 1-3.

〔10〕題正義. 爆堆塊度分布的自動與分形測試系統(tǒng)研究[D]. 阜新:遼寧工程技術大學，2001.

TI Zheng-yi. Automatic and fractal test system of the degree distribution of explosive reactor[D]. Fuxin:Liaoning Technical University, 2001.

〔11〕 冷振東,盧文波,嚴鵬，等. 基于粉碎區(qū)控制的鉆孔爆破巖石-炸藥匹配方法[J]. 中國工程科學，2014，16(11)：28-35.

LENG Zhen-dong,LU Wen-bo,YAN Peng，et al. A drilling hole blasting method based on crushed area control[J]. Chinese Engineering Science, 2014,16 (11):28-35.

Experimental study on matching between explosive performance and rock

LIU Mao-xin1a, 1b， ZHANG Yi-ping1a,1b， NIE Xiang-Jin2， ZHAO Ming-sheng3

(1. a. College of Mining, b. Guizhou Engineering Lab of Mineral Resources, Guizhou University, Guiyang 550025, China；2. Guizhou Jiulian Industrial Explosive Materials Development Co., Ltd., Guiyang 550025, China；3. Guizhou Xinlian Blasting Engineering Group Co., Ltd., Guiyang 550002, China)

ABSTRACT：The matching relationship of explosive and rock was explored for seeking the optimal matching effect, bulk yield would eventually be controlled within rational range, and good economic and social benefits would be created. In the blasting construction of Dexing copper mine in Jiangxi, the maximum area and perimeter of rock projection were adopted and regarded as parameters of standard geometric features for evaluating rock fragment size. The AutoCAD to secondary development of VB was applied in data processing. The regression was introduced to explore the matching relationship between explosive and rock. The matching coefficient from optimal matched area was confirmed and it was in range of 2.50 ~2.58.

KEY WORDS:Explosive; Explosive performance; Rock; Matching coefficient; Rock fragment size; Bulk yield; Regression analysis method

中圖分類號：TD235

文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1006-7051.2016.01.005

作者簡介：劉茂新(1989-)，男，碩士，主要從事工程爆破及災害防治研究。E-mail： 978948028@qq.com通訊作者： 張義平(1970-)，男，教授，主要從事巖土災害控制及振動信號分析與處理的研究。E-mail： zyp_stone@163.com

基金項目：國家自然科學基金重點資助項目(50764001)；貴州大學研究生創(chuàng)新基金項目(研理工2015071)

收稿日期：2015-11-21

文章編號：1006-7051(2016)01-0024-06