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    基于爆堆形態(tài)的爆破設(shè)計參數(shù)預測及優(yōu)化研究

    2020-06-18 07:04:00王帷先張瑞新孫健東
    華北科技學院學報 2020年2期
    關(guān)鍵詞:單耗煤層誤差

    王帷先,張瑞新,孫健東

    (華北科技學院,北京 東燕郊 065201)

    0 引言

    目前,黑岱溝露天煤炭開采主要采用拋擲爆破——拉斗鏟倒堆工藝綜合剝離高臺階巖層。其中,爆破拋擲形成的爆堆是關(guān)鍵分析指標,它直接決定拉斗鏟站立平臺構(gòu)建的二次倒堆量,決定后續(xù)倒堆周期;而爆堆形態(tài)效果主要受爆破設(shè)計參數(shù)控制,因此也可用于評價并優(yōu)化設(shè)計方案。目前,有效拋擲率是露天拋擲爆破主要評價指標,有關(guān)實驗表明巖土爆破拋擲率在25%~50%之間,而近年來現(xiàn)場爆破有效拋擲率基本達到27%以上水平,實際平均穩(wěn)定在33%左右,還有較大改善空間。因此,研究爆堆形態(tài)對提升有效拋擲率、優(yōu)化爆破設(shè)計參數(shù)具有重要意義。

    目前,大量研究圍繞拋擲爆破參數(shù)對爆堆形態(tài)的預測展開,大部分研究通過Weibull模型描述爆堆形態(tài),利用不同參數(shù)組合對形態(tài)進行預測。如,通過拋擲爆破參數(shù)訓練模型[1],預測爆堆形態(tài),并對爆堆加以分類[2],驗證預測效果;通過開發(fā)拋擲爆破設(shè)計系統(tǒng)[3,4],實現(xiàn)自動化爆破模擬仿真;通過拉斗鏟作業(yè)設(shè)計特性[5],利用不同設(shè)計參數(shù)進行形態(tài)預測。其他,通過重點研究網(wǎng)絡(luò)模型的拓撲結(jié)構(gòu)參數(shù)[6],改進模型算法,優(yōu)化爆堆預測結(jié)果;通過利用極限學習機(ELM)[7]或引入遺傳算法[8],擴容小樣本數(shù)據(jù)實現(xiàn)爆堆形態(tài)預測;通過對比不同模型的爆堆預測結(jié)果[9],論證模型適用性和準確性。

    上述研究基本實現(xiàn)以理論確定爆破參數(shù)并擬合預測爆堆形態(tài),但爆破參數(shù)眾多,需要進行大量爆堆形態(tài)預測模擬,而實際現(xiàn)場生產(chǎn),更需要直接有效的參數(shù)設(shè)計方案。因此,本文提出以大量爆堆形態(tài)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立從爆堆形態(tài)到爆破設(shè)計參數(shù)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)預測模型,直接利用現(xiàn)場有效爆堆形態(tài),反向預測爆破設(shè)計較優(yōu)參數(shù)值,優(yōu)化設(shè)計方案,形成現(xiàn)場設(shè)計的參考模板。

    1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲模型是解決各類數(shù)據(jù)之間合理關(guān)聯(lián)的分析模型,數(shù)據(jù)集通過各層不同節(jié)點進行特征儲存和傳遞,利用誤差下降不斷修正權(quán)值,最后確定某類現(xiàn)象與結(jié)果關(guān)系函數(shù),從而實現(xiàn)預測。

    1.1 模型的基礎(chǔ)單位

    神經(jīng)元節(jié)點作為最基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)體,具備了三個最基本也是最重要功能:加權(quán)、求和和轉(zhuǎn)移,各節(jié)點通過數(shù)量上的相互鏈接、擴容組成功能完善的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖1展示了第i個基本節(jié)點,其中,x1、x2…xj分別代表來自神經(jīng)元1、2 …j的輸入;w1、w2…wj則分別表示神經(jīng)元1、2 …j與第i個神經(jīng)元的連接強度,即權(quán)值;bi為閾值(若數(shù)據(jù)信號達到閾值將被激活);最后數(shù)據(jù)信號通過激活函數(shù)f(·)得出y值,yk為第i個元節(jié)點的輸出。

    圖1 單個神經(jīng)元功能

    故對于該神經(jīng)元i的可推導出輸入后的值為:

    (1)

    式中,w為權(quán)重值;b為閾值。X= [x1,x2…xj]T,Wj= [wj1,wj2…wjn]。

    輸入值Sj通過激活函數(shù)f(·),得到第j個元節(jié)點輸出yj:

    (2)

    1.2 模型的傳播計算

    通常在三層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造基礎(chǔ)上進行模擬即可實現(xiàn)大部分復雜問題的分析,而提高網(wǎng)絡(luò)訓練精度的重點在于隱含層內(nèi)部神經(jīng)元節(jié)點的數(shù)量設(shè)置。模型主要通過正向和反向傳播交替循環(huán),不斷分析誤差和更新權(quán)值,達到計算結(jié)果的逼近,如圖2所示。其中,反向傳播只在模型訓練環(huán)節(jié)實現(xiàn),它根據(jù)正向計算結(jié)果與預期值的對比差距作為反饋信號,反向逐層傳遞使訓練沿著誤差減小的方向修正,不斷迭代各層連接權(quán)重值,最終完成數(shù)據(jù)信息的記憶。當模型訓練完保存后,將不再進行反向傳播,訓練和測試數(shù)據(jù)集的錯誤都將降到最低。因此,誤差計算的反向傳播算法是調(diào)整權(quán)值提高精度的關(guān)鍵環(huán)節(jié),常利用均方差計算:

    (3)

    (4)

    圖2 網(wǎng)絡(luò)模型的兩種傳播過程

    式中,ylp為網(wǎng)絡(luò)計算值;tlp為期望(理想)值;Ep為樣本均方差;E為網(wǎng)絡(luò)總誤差。

    拋擲爆破分析涉及參數(shù)多樣、數(shù)據(jù)量大,要求模型具備足夠的分布儲存和并行處理能力,同時實現(xiàn)針對不同參數(shù)類型進行非線性映射處理,快速擬合并預測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型滿足該分析要求,因此,搭建三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的爆堆形態(tài)預測模型。

    2 爆堆形態(tài)及設(shè)計參數(shù)

    為了建立爆堆和設(shè)計參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)映射模型,提高預測效率和準確度,統(tǒng)計可用于預測分析的關(guān)鍵參數(shù)有:臺階高度、煤層厚度、煤層傾角、炮孔角度、孔徑、孔距、排距、抵抗線、炸藥單耗、炸藥總藥量、爆堆形態(tài)數(shù)據(jù)、有效拋擲率、松散系數(shù)等。

    其中,經(jīng)多年實踐論證,多項參數(shù)已基本達到最優(yōu)設(shè)計值,因此可不用于預測分析計算。如:現(xiàn)場采用的牙輪鉆機,炮孔直徑已統(tǒng)一為310 mm;設(shè)計的有效爆區(qū)寬度固定為85 m;統(tǒng)一鉆孔和爆區(qū)尺寸后,排距、孔距也可基本計算確定為7 m排距共計12排,每排孔距12 m若干個孔;各炮孔角度基本穩(wěn)定在65°。其他參數(shù)則受多因素影響,數(shù)值上呈現(xiàn)一定離散狀態(tài),需通過建立輸入和輸出兩個部分的參數(shù)數(shù)據(jù)庫,用于模型分析。

    2.1 輸入?yún)?shù)庫

    模型以爆堆形態(tài)為核心,利用爆堆剖面數(shù)據(jù)描述曲線形態(tài),因此輸入?yún)?shù)為:爆堆曲線形態(tài)數(shù)據(jù)(Hi)。

    表1 輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)(部分)

    2.2 預測庫建立

    模型主要通過爆堆形態(tài)分析優(yōu)化爆破設(shè)計方案,因此確定輸出參數(shù)為:煤層厚度(h)、煤層傾角(φ)、裝藥量(Q)、單耗(q1,q2,q3)、有效拋擲率(η)、松散系數(shù)(ζ)。

    表2 輸出參數(shù)數(shù)據(jù)(部分)

    3 模型訓練及預測

    3.1 標準歸一

    在模型分析中,由于數(shù)據(jù)維度多,數(shù)據(jù)值分布多樣,因此必須通過歸一化處理將輸入和輸出數(shù)值進行無量綱化,使該分析模型中各數(shù)值轉(zhuǎn)換成相對值關(guān)系,以此縮小量值,使計算過程誤差減小。通常采用最大最小值法進行標準歸一化處理,見式(5)。

    (5)

    3.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分析

    針對爆堆預測模型,以輸入的爆堆曲線參數(shù)維度確定輸入節(jié)點數(shù),以期望爆破參數(shù)數(shù)據(jù)維度確定輸出節(jié)點數(shù)。而隱含層節(jié)點數(shù),常通過經(jīng)驗公式計算參考范圍值,并通過訓練實驗進行對比,最終定量確定最優(yōu)節(jié)點數(shù)。

    (6)

    式中,n為輸入節(jié)點數(shù);m為輸出節(jié)點數(shù);a為1~10之間常數(shù)。

    經(jīng)計算,得出隱含層合理神經(jīng)元節(jié)點數(shù)為6~17個。在Matlab中直接分別進行訓練實驗,通過對不同節(jié)點數(shù)的訓練誤差判斷,見表3,確定最小誤差對應的隱含層節(jié)點數(shù)為12個。

    表3 不同隱含層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)的網(wǎng)絡(luò)誤差分析

    3.3 預測誤差分析

    從樣本數(shù)據(jù)庫中隨機選取多組參數(shù)數(shù)據(jù)進行實驗,通過對比分析原始網(wǎng)絡(luò)和訓練網(wǎng)絡(luò)的誤差可知,原始網(wǎng)絡(luò)模擬值中有12.5%的參數(shù)值誤差超過1,其中17N1-39剖面的后兩排炸藥單耗誤差數(shù)值接近7,數(shù)據(jù)差距極大;僅有31.2%的參數(shù)值誤差在0.1以下。訓練后的網(wǎng)絡(luò)誤差明顯減小,參數(shù)值誤差水平小于0.1的結(jié)果高達71.8%,不再出現(xiàn)超過1的誤差值。對比說明訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測準確程度提高。

    表4 參數(shù)測試數(shù)據(jù)的真實值、初始值、仿真值比較

    續(xù)表

    如圖3所示,藍線和紅線分別為模型訓練前和訓練后的誤差分布,可明顯發(fā)現(xiàn),訓練后的誤差基本回落并穩(wěn)定在0.4以內(nèi)。

    圖3 訓練前、后測試誤差分布

    從測試數(shù)據(jù)仿真值的單相誤差上分析,在獲得的所有數(shù)據(jù)誤差值中進行分析,對每項指標計算平均誤差值,煤層傾角和后兩排單耗誤差值仍然突出,整體樣本誤差均值在0.0798,而去掉突出誤差指標后,整體樣本誤差均值下降到0.0453。通過結(jié)果分析,模型預測值基本處于合理范圍。

    表4 測試樣本參數(shù)誤差

    注:整體樣本均差值:0.0798

    降噪樣本均差值:0.0453

    4 案例應用及優(yōu)化

    4.1 案例應用

    根據(jù)露天礦高臺階的高度分布情況分組,現(xiàn)有三組滿足拉斗鏟倒堆作業(yè)平臺快速構(gòu)建的具有典型代表性意義的爆堆形態(tài),見表5。將這三組爆堆形態(tài)用于爆堆形態(tài)預測模型,獲得相應參數(shù)設(shè)計值,為現(xiàn)場爆破設(shè)計方案的優(yōu)化提供參考。

    4.2 預測結(jié)果分析

    經(jīng)模型預測計算,同時從爆堆樣本庫中挑選三組對應相似的曲線形態(tài)樣本進行對比,分析預測結(jié)果的有效性,見表5。

    表5 預測數(shù)值分析

    續(xù)表

    其中,40 m曲線的預測效果比其他兩組要好,數(shù)值差異范圍基本處于可接受范圍,精度基本在90%以上。45 m曲線預測數(shù)值也相對匹配,而35 m曲線預測值存在部分偏差。三組對比案例中,后兩排炮孔單耗預測值都不理想,煤層傾角由于數(shù)值精確度的限制,利用相對誤差計算值進行評價較為不準。若排除以上兩類參數(shù)影響,預測數(shù)值平均誤差降為0.0656水平,效果明顯變好。

    表6 預測參數(shù)誤差

    注:整體樣本均差:0.3014

    降噪樣本均差:0.0656

    從預測誤差的數(shù)值分布圖中也可確定,煤層傾角和后兩排炮孔的誤差較大,其余參數(shù)預測誤差分布平穩(wěn),基本處于較低水平0.5以下。

    圖4 預測誤差參考

    4.3 方案優(yōu)化設(shè)計

    通過預測分析,模型預測參數(shù)值基本處于合理范圍。將預測參數(shù)值用于方案預設(shè)計,獲得三組爆破方案?,F(xiàn)場在相同高度范圍內(nèi)對臺階爆破作業(yè)設(shè)計時,則可參考該三組方案進行整體設(shè)計、調(diào)整。

    表7 預測設(shè)計參數(shù)

    (1) 35 m臺階高度的拋擲爆破設(shè)計方案

    該方案用于爆區(qū)臺階高度為33~37 m范圍內(nèi)的拋擲爆破,平均高度為35 m,爆區(qū)長度為400 m以上,寬度85 m,孔深基本為36~41 m。

    煤層厚度基本在32 m左右,煤層傾角在0°~2°范圍。拋擲爆破孔距12 m,排距6~7 m,共計12排孔,平均單耗為0.707 kg/m3,單排孔裝藥量在2127 t左右。

    由于后兩排緩沖炮孔一般設(shè)計為銨油低密度炸藥—連續(xù)裝藥結(jié)構(gòu),故平均單耗為0.520 kg/m3。

    爆后爆堆有效拋擲率將處于31.5%的水平,松散系數(shù)為1.11。

    (2) 40 m臺階高度的拋擲爆破設(shè)計方案

    該方案用于爆區(qū)臺階高度為38 m~42 m范圍內(nèi)的拋擲爆破,平均高度為40 m,爆區(qū)長度為400 m以上,寬度85 m,孔深基本為42 m~46 m。

    煤層厚度基本在31 m左右,煤層傾角在0°~2°范圍。拋擲爆破孔距12 m,排距6~7 m,共計12排孔,平均單耗為0.767 kg/m3左右,單排孔裝藥量在2688 t左右。

    由于后兩排緩沖炮孔一般設(shè)計為銨油低密度炸藥—連續(xù)裝藥結(jié)構(gòu),故平均單耗為0.540 kg/m3。

    爆后爆堆有效拋擲率應處于33.5%的水平,松散系數(shù)為1.22。

    (3) 45 m臺階高度的拋擲爆破設(shè)計方案

    該方案用于爆區(qū)臺階高度為43~47 m范圍內(nèi)的拋擲爆破,平均高度為45 m,爆區(qū)長度為400 m以上,寬度85 m,孔深基本為47~52 m。

    煤層厚度基本在32 m左右,煤層傾角在0°~2°范圍。拋擲爆破孔距12 m,排距6~7 m,共計12排孔,平均單耗為0.790 kg/m3左右,單排孔裝藥量在2895 t左右。

    由于后兩排緩沖炮孔一般設(shè)計為銨油低密度炸藥—連續(xù)裝藥結(jié)構(gòu),故平均單耗為0.520 kg/m3。

    爆后爆堆有效拋擲率應處于32.2%的水平,松散系數(shù)為1.18。

    5 結(jié)論

    (1) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較強的樣本數(shù)據(jù)記憶和分析能力,可實現(xiàn)大量參數(shù)樣本的計算,形成有效映射關(guān)系。在構(gòu)建拋擲爆破預測模型中,對爆堆數(shù)據(jù)的計算結(jié)果基本合理,能夠?qū)崿F(xiàn)爆破參數(shù)的預測。

    (2) 由于爆堆形態(tài)直接決定拉斗鏟倒堆效率,以典型爆堆形態(tài)為直接研究對象,既能考慮到后續(xù)拉斗鏟倒堆工作量的控制,又能預測指導前項拋擲爆破基本參數(shù)的設(shè)計。

    (3) 通過預測結(jié)果,可提前為新爆區(qū)的爆破設(shè)計及倒堆作業(yè)提供優(yōu)化數(shù)值參考。由此對原有設(shè)計方案進行更新和優(yōu)化,在方案的不斷實踐檢驗和迭代中,將更好提高有效拋擲率。

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