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摘要：与常规包装炸药相比较而言，现场混装炸药具有鲜明的特性，需要选择合理科学的爆破参数才能实现较好的经济效益和爆破效果。本文使用理论分析、数值模拟的方法对爆破参数的优化设计进行研究分析，从而得出最优的爆破参数，这对推广和发展现场混装乳化炸药爆破参数的优化设计与应用具有重要的意义。
关键词：混装乳化炸药；爆破参数；优化设计与应用
1 引言
随着我国经济的快速发展和基建工程的大力兴起，爆破行业已经发展成为重要的行业之一，这也对爆破装药作业提出了更高的要求。由于我国爆破行业发展本身基础比较差，行业也不是非常成熟，导致前期我国的民爆行业发展走了不少弯路，爆破安全、爆破效果也难达到预期，同时还带来了环保、绿色生产的诸多问题，因此有必要加强我国民爆行业的优化升级，提高其安全水平、绿色环保，实现爆破技术的协调、可持续发展。现场混装乳化炸药的作业市场需要根据不同的施工环境、施工目标，在具体的装药过程当中选择合适的炸药组成比例，即优化爆破参数从而满足不同的矿岩特性与最小抵抗线的变化，并且有效提高炸药的能量利用率。由于常规的包装炸药和现场混装乳化炸药在结构、性能等方面都存在着显著的差异性，因此两者的爆破系数也明显不同，所以需要深入研究现场混装乳化炸药的爆破参数，从而实现参数的优化设计并提高其应用的经济效益。
2 国内外有关爆破参数优化研究现状
2.1 国外有关爆破参数优化研究现状
从上个世纪至今，国外对现场混装乳化炸药爆破作业的孔网参数优化和数学模型的研究就已经取得了显著的成果，其中Harries 模型、Favreau 模型最为人所知，在这两种模型当中都将爆破作业的对象——岩石视为均质弹性体，前者研究的是岩石在爆破载荷的作用下被破坏的过程中相对应的数学模型，Harries 模型认为炸药在爆炸过程中产生的能量与爆炸压力最为相关，二爆轰速度产生的影响较小；Favreau 模型则研究了爆破过程中的压缩波及其在自由面上反射过程中产生的拉伸波与爆轰气体的膨胀之间的相互影响，该模型能够模拟爆破作业的孔网参数、炸药参数，以及岩石与炸药间的匹配关系，从而准确预报爆破效果。此外，也有其他的专家也对钻孔作业、爆破操作、炸药单耗的优化、岩石破碎块度等重要的爆破参数进行研究，提出了具体的优化策略和方法，提高岩石的破碎程度并合理降低炸药的单耗，并有效消减爆破过程中的有害效应。
2.2 国内有关爆破参数优化研究现状
区别于国外专家提出的系统化模型，我国爆破行业的专家主要是与矿山企业开展紧密合作，并且借助爆破现场的设计实验数据和有关基础理论，研究和优化爆破孔网的参数，从而提高现场混装乳化炸药的爆炸效益。
我国国内的专家研究的对象包括爆破作业的孔网设计参数、炸药的消耗参数、成本参数和经济效益等，通过合理优化爆破参数设计与应用，设置科学的孔距和延爆系数，能够降低剥岩和矿山开采的成本，提高爆破的经济效益。学者们采用了目标函数法、微粒群算法等系统的优化模型研究参数优化设计在现场混装炸药的爆破效果。
3 现场混装乳化炸药爆破参数优化设计与应用
影响现场混装乳化炸药的参数主要包括炸药自身的参数、爆破工艺和技术参数、孔网设计参数和爆破现场的地质条件等。因此，研究爆破参数的优化设计与应用时需要基于某个固定的经验公式来计算其爆破参数，并且在实际的爆破作业过程中，选择初选状态下的参数作为实验基础，并且结合爆破区域内的实际作业条件和爆破的预期效果，不断优化爆破参数从而实现其效益的最大化。现场混装乳化炸药的爆破参数优化是为了基于爆破效果评价，找出影响乳化炸药爆破效果的最关键因素，从而制定出科学、合理的参数优化模型，最终达到爆破作业的预期目标。
3.1 现场混装乳化炸药爆破参数优化模型
（1）混装乳化炸药爆破效果评价指标体系
评价现场混装乳化炸药的爆破效果具有很强的复杂性，并且考虑的因素也非常多，因此采用定量分析方法的难度比较大，所以在这种情况下，可以针对岩石爆破后的块度分布情况、大块率和爆破震动的效果等进行定量分析。鉴于此，研究分析的定量指标包括岩石块的均匀程度、爆堆的高度与松散度、岩石爆破后的侧裂现象、爆破产生的冲击波、有毒气体与噪声的相关定量数据和爆破的经济效益等各类的定量相关指标。
现场混装乳化炸药爆破效果的影响因素分析
研究分析现场混装乳化炸药爆破参数的影响因素主要基于作业现场的环境，即爆破区域的地理地质条件，其中岩石的物理力学特性、风化程度、岩石容量、抗拉强度、抗压强度、纵波速度和弹性模量、泊松比等。这些因素对爆破效果都会产生直接的影响，所以在进行爆破孔网参数设计前，就需要通过力学实验确定爆破作业现场的岩石属性参数，进而针对这些参数进行合理的优化设计，通过模型选择合适的的爆破孔网参数、炮孔直径、台阶高度、炸药的单耗、最小抵抗线等等。然而在实际的爆破作业施工过程中还需要严格设计爆破孔网参数与施工监控，根据现场的实际情况合理选择爆破参数，提高爆破作业的效率并增加环保标准与制度管控。
（3）混装乳化炸药爆破优化模型建立
在确定了现场混装乳化炸药爆破参数优化的指标要求与影响因素后，就需要建立合理的优化模型，BP神经网络算法在这方面具有鲜明的优势。BP神经网络，又称为反向传播，广泛应用于各种分类问题，适用于构造概率分布函数，BP神经网络是一种基于反馈响应机制的多层交互型网络，能够通过样本训练自动修正各种误差，主要由网络输入层、网络隐层和网络输出层等三个部分组成神经单元，网络隐层有时由多个层次组成。网络的输入信息首先传导至网络隐层，在接受神经单元函数的相应处理后，从网络隐层中导出并传导至网络输出层，通过反复训练、迭代最终输出处理结果。图1展示了BP神经网络的整体构成图。
其中输入层为爆破作业的工作现场环境、岩石的物理力学特性和爆破效果等，具体的参数包括炮孔直径和台阶高度；抗压强度、抗拉强度、岩石容重、弹性模量、纵波速度以及泊松比；大块率、块度分布、根底率以及爆堆隆起高度等；因此，输入层有 15 个神经元节点。输出层为孔网参数，主要包括孔距、排距、最小抵抗线、超深、堵塞、炸药单耗和前排孔孔距。因此，输出层有 7 个神经元节点。
综合研究分析上述的各个影响因素，并且根据现场混装乳化炸药爆破孔网参数优化的要求标准，确定基于神经网络算法的爆破孔网参数优化模型的相关参数。在实际的优化过程中需要预先对神经网络模型进行必要的训练，并对样本数据进行归一化处理。当确定了神经网络结构、输入参数和输出参数后，需要进行神经网络模型的训练，其主要目的是为了修正神经网络的阀值和权值，并确定最优的神经网络函数。
在具体的计算过程中可以借助MATLAB软件训练神经网络数据，并且设置合适的精度要求，通过上万次的训练得出BP神经网络算法模型的最优传递函数，最终得到的模型训练精度非常高，且能用于现场混装乳化炸药爆破参数的优化与设计。
总结
本文通过理论分析、数值模拟与工程实际相结合的研究方法，优化分析现场混装乳化炸药爆破参数，通过研究得出了以下结论。首先，初步总结分析了国内外关于现场混装乳化炸药爆破参数优化的研究基础；其次，阐述了基于人工神经网络模型分析了影响混装乳化炸药爆破效果的基本因素，并且借助BP神经网络算法优化现场混装乳化炸药在爆破施工过程中的孔网参数，得出最优的参数设计从而指导现场爆破施工作业；最后，通过理论与实践的应用发现，BP神经网络算法能够针对不同的岩石现场设置最优的爆破孔网参数，从而节约爆破成本并优化爆破经济效益。
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论文作者:倪浪乘
论文发表刊物:《防护工程》2017年第13期
论文发表时间:2017/11/15
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