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        考慮多因素的一步礦房采場跨度優(yōu)化

        2018-11-10 07:24:30東龍賓王少泉
        金屬礦山 2018年10期
        關(guān)鍵詞:礦房采場跨度

        東龍賓 王少泉 張 華 周 育 何 祥

        (1.中冶北方(大連)工程技術(shù)有限公司,遼寧大連116000;2.安徽馬鋼張莊礦業(yè)有限責(zé)任公司,安徽六安237400)

        采用充填法進(jìn)行開采可有效控制地壓、防止地表沉降和預(yù)防巖爆。目前越來越多的大型深部金屬礦山采用充填法進(jìn)行開采,而采用充填法開采時,如何確定合理的采場結(jié)構(gòu)參數(shù),一直是現(xiàn)場工程技術(shù)人員關(guān)注的熱點,國內(nèi)外學(xué)者也對采場結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行了多方面的研究。許多研究者采用層次分析法與模糊數(shù)學(xué)綜合評價方法對采場結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行評價[1-5],但未涉及遺傳算法的研究。例如李潔慧等[1]針對影響采場結(jié)構(gòu)參數(shù)選擇的復(fù)雜因素,提出了一種基于層次分析法和模糊數(shù)學(xué)的綜合評價方法。楊建[4]根據(jù)殘礦資源技術(shù)分類和技術(shù)條件,運用模糊數(shù)學(xué)和層次分析法的基本理論,對4種備選開采模式方案進(jìn)行綜合評判優(yōu)選。許多研究者也通過遺傳算法優(yōu)化獲得最優(yōu)采場結(jié)構(gòu)參數(shù)[6~10],但未涉及考慮多個因素并基于AHP和模糊綜合法獲得不同采場結(jié)構(gòu)參數(shù)的綜合評價指標(biāo)的研究。例如王星星[6]利用遺傳算法全局搜索能力得到最合適的采場結(jié)構(gòu)參數(shù),并從巖體力學(xué)參數(shù)隨機(jī)性角度分析了其穩(wěn)定性的可靠度。尚振華等[7]對采場結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了多種方案的FLAC3D數(shù)值模擬,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對模擬結(jié)果進(jìn)行選擇、優(yōu)化,確定了最佳的采場結(jié)構(gòu)參數(shù)。王洪武等[10]提出了一種基于正交有限元—模糊可靠度—遺傳算法的采場結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計分析方法。徐帥等[11]基于正交試驗方法設(shè)計了16種模擬方案,運用FLAC3D進(jìn)行數(shù)值計算,并通過建立SOM模型,獲取了最佳采場結(jié)構(gòu)參數(shù)。許多學(xué)者也從能量釋放率角度對采場結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了研究[12-13],但未涉及本項目中膠結(jié)充填率、能量釋放率、屈服率以及頂板拉應(yīng)力區(qū)率多種指標(biāo)的研究。

        在上述研究的基礎(chǔ)上,本研究對不同采場跨度參數(shù)的優(yōu)劣采用膠結(jié)充填率、能量釋放率、屈服率及頂板拉應(yīng)力區(qū)率4種評價指標(biāo),并采用層次分析法和模糊評判法獲取綜合評價指標(biāo),再利用遺傳算法計化出最優(yōu)的一步礦房采場跨度。

        1 工程背景

        張莊鐵礦礦體為隱伏狀,一期開采-210~-450 m階段礦體,首采階段為-450 m階段,二期開采-450~-690 m階段,綜合生產(chǎn)能力500萬t/a。采礦方法為大直徑深孔階段空場嗣后充填法,階段高度60 m,沿礦體走向每108 m劃分為一個盤區(qū),每個盤區(qū)內(nèi)劃分為5個采場。階段空場嗣后充填法開采每個階段衍生了2個步驟,將礦體間隔劃分成2種類型的礦房,即一步礦房回采單元和二步礦房回采單元,開采一步礦房時,二步礦房作為礦柱用于保證一步開采時的穩(wěn)定性;一步礦房開采結(jié)束后采用膠結(jié)充填作為二步礦房的人工礦柱,二步礦房回采結(jié)束后用全尾砂充填。對于巖體條件較好的礦山,采場跨度是制約采場穩(wěn)定性的重要因素。

        當(dāng)一步礦房跨度小于二步礦房跨度時,可降低充填材料的成本,且在開采一步礦房時,二步礦房的應(yīng)力量值相對較小,有利于側(cè)幫的穩(wěn)定性。但是,二步礦房跨度的提高則造成二步礦房頂板的暴露面積增大,不利于采場穩(wěn)定。由于現(xiàn)場鏟運機(jī)的限制,礦房的跨度不能小于15 m。因此,對于一個盤區(qū)內(nèi)的5個礦房,其二步礦房的跨度則不能超過18.5 m。在上述限制條件下,本項目探討了如何對一步礦房跨度進(jìn)行優(yōu)化。

        2 計算模型與開采步驟

        計算模型如圖1、圖2所示。為了便于調(diào)整礦房的尺寸,采用了六面體網(wǎng)格,并利用八叉樹網(wǎng)格加密技術(shù)來使得巖層界面周圍網(wǎng)格加密。模型選取的是8#剖面,跨度為200 m,包含研究的對象盤區(qū)和其相鄰2個盤區(qū)的一半。模型的底部設(shè)置為x、y、z3個方向的位移約束,4個側(cè)面采用法向位移約束,采用摩爾—庫倫本構(gòu)模型。充填體和巖體力學(xué)參數(shù)均通過試驗,并結(jié)合現(xiàn)場結(jié)構(gòu)面調(diào)查結(jié)果折減獲得。由于-180 m之上基本為第四系,而地表的標(biāo)高平均為+30 m,因此模型的頂部均設(shè)置為應(yīng)力邊界條件,應(yīng)力值為4.2 MPa。

        盤區(qū)共分為5個礦房,其中1#、3#和5#為一步礦房,其跨度變化在15~16.4 m之間,2#和4#礦房為二步礦房,其跨度變化在16.4~18.5 m之間。開采的順序為1#、5#、3#(一步礦房)和2#、4#(二步礦房)。在開采對象盤區(qū)之前,先將南北的相鄰盤區(qū)開采并充填。

        3 不同采場跨度的計算結(jié)果

        3.1 相關(guān)評價指標(biāo)

        對地下開挖工程如隧道、硐室的穩(wěn)定性指標(biāo),主要有能量指標(biāo)、位移指標(biāo)、強(qiáng)度指標(biāo)。由于地下采礦的采場跨度較大,頂板的冒落對下部的人員和機(jī)械危害較大,因此還需加上頂板拉應(yīng)力區(qū)指標(biāo)。以上幾個指標(biāo)描述如下:

        (1)圍巖和膠結(jié)充填體能量釋放率RRE。能量釋放在一定程度上反映了巖石工程結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定狀態(tài),主要取決于開挖巖體的速率和體積,通常用能量釋放率RRE作為系統(tǒng)穩(wěn)定的指標(biāo)。因此,可將能量釋放率RRE定義為系統(tǒng)釋放的總能量與開挖體積之比。在利用FLAC3D進(jìn)行計算時,每一步開采圍巖的總能量E:

        式中,fix、fiy和fiz分別為開采表面上第i個節(jié)點x、y和z方向的等效節(jié)點力,kN;Δix、Δiy和Δiz分別為對應(yīng)的誘發(fā)位移增量,m;n為開采表面的節(jié)點數(shù)?;谏鲜瞿芰酷尫怕手笜?biāo),RRE為

        式中,V為開采礦體的體積,m3。

        (2)采場圍巖和充填體平均屈服率RAF。采場圍巖和充填體都有可能發(fā)生塑性破壞。這里提出平均屈服率RAF的定義如下:

        (3)采場頂板拉應(yīng)力區(qū)率RTF。

        3.2 不同采場跨度計算結(jié)果

        利用FLAC3D計算了一步礦房跨度分別為16.4 m、16.0 m、15.7 m、15.4 m、15.0 m的開采方案,為了衡量不同一步礦房跨度的每個因素的優(yōu)越性,能量釋放率取5個礦房開采的平均值,屈服率也采用5個礦房開采的平均值,由于一步礦房開采的拉應(yīng)力區(qū)非常小,而往往二步礦房開采拉應(yīng)力區(qū)更受關(guān)注,因此拉應(yīng)力區(qū)率為二步礦房開采的平均值。

        以上3個因素及膠結(jié)充填率隨一步采場跨度的變化見圖3~圖6。膠結(jié)充填率屬于經(jīng)濟(jì)因素,其顯然隨著一步采場跨度減小而線性減??;能量釋放率隨一步采場跨度減小而增大,但變化不明顯;屈服率隨著一步采場跨度減小而減小。

        上面的4個因素,能量釋放率和頂板拉應(yīng)力區(qū)率隨著一步礦房跨度增大而越有利,膠結(jié)充填率和屈服率隨著一步礦房跨度減小而越有利,此時無法判定到底是一步礦房越大越好還是越小越好,下面將引入層次分析法和遺傳算法進(jìn)行打分和優(yōu)化。

        3.3 分析方法與一步采場最優(yōu)跨度的確定3.3.1 層次分析法確定權(quán)重向量

        層次分析法的層次結(jié)構(gòu)分別為方案層、準(zhǔn)則層和目標(biāo)層。面對方案的決策問題,要比較n個因素x1、x2、…、xn對目標(biāo)的影響。通過兩兩比較的方法將各因素的重要性量化,兩個因素的比較,最能比較出它們的優(yōu)劣程度。每次取兩個因素xi和xj,用正數(shù)aij表示兩者的重要性之比。全部比較結(jié)果得到的矩陣A=(aij)n×n,該矩陣為成對比較矩陣也稱正互反矩陣。依據(jù)比較的標(biāo)度和判定原理,用數(shù)字1~9作為標(biāo)度,其數(shù)值見表1。

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        注:標(biāo)度值2、4、6和8分別為兩等級之間的中間狀態(tài)。

        為了使判斷結(jié)果更好地與實際狀況相吻合,需進(jìn)行一致性檢驗,判斷比較矩陣A一致性的檢驗公式為CR=CI/RI,其中CI為一致性檢驗指標(biāo),CI=(λmax-n)/(n-1)。RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)(取值見表2)。若CR<0.1,則認(rèn)為比較矩陣可以接受。

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        求比較矩陣A的最大特征值λmax對應(yīng)的特征向量W,單位化W即可得出每一個因素對應(yīng)的權(quán)重。膠結(jié)充填率、能量釋放率、屈服率、拉應(yīng)力區(qū)率這4個因素對應(yīng)的比較矩陣為

        上述比較矩陣的λmax為4.058 3,那么CI=0.019 4,得出CR=0.021 6<0.1,一致性可以接受,對應(yīng)的4個因素的權(quán)重分別為0.057 9、0.131 4、0.504 6和0.306 1。

        3.3.2 收益性指標(biāo)和消耗性指標(biāo)

        定量指標(biāo)可分為收益性指標(biāo)和消耗性指標(biāo)。對于收益性指標(biāo),值越大越好;對于消耗性指標(biāo),值越小越好。目標(biāo)的相對隸屬度公式:收益性指標(biāo):ri=yij/max(yij);消耗性指標(biāo):ri=min(yij)/yij。

        影響采場跨度的4個因素均屬于消耗性指標(biāo),通過無量綱化處理后如表3所示。

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        3.3.3 綜合評價指標(biāo)與遺傳算法

        將表3所示的消耗性指標(biāo)與因素的權(quán)重相乘求平均就得到相應(yīng)的綜合評價指標(biāo),指標(biāo)越大則方案越優(yōu)。對于任意跨度采場的相關(guān)因素的消耗性指標(biāo)則是通過這5個采場進(jìn)行Hermite插值,而后利用遺傳算法優(yōu)化出最優(yōu)的一步采場跨度。遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)[14]是一類可用于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化的魯棒性搜索算法,它是摸擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)全局概率搜索算法。如上所述,根據(jù)綜合評價指標(biāo)的倒數(shù)對采場跨度進(jìn)行優(yōu)化,如圖7所示,獲得的最優(yōu)綜合評價指標(biāo)為1/1.046 19,對應(yīng)的一步采場跨度為15 m。

        4 結(jié)論

        (1)研究表明,能量釋放率和頂板拉應(yīng)力區(qū)率隨礦房跨度增大而減小,膠結(jié)充填率和屈服率隨礦房跨度增大而增大。

        (2)通過FLAC3D數(shù)值模擬獲得不同一步礦房跨度的能量釋放率、屈服率以及頂板拉應(yīng)力區(qū)率,結(jié)合膠結(jié)充填率,進(jìn)行綜合指標(biāo)判定,通過引入層次分析法和遺傳算法優(yōu)化,認(rèn)為一步礦房跨度設(shè)為15 m最優(yōu)。

        (3)利用層次分析法,通過遺傳算法優(yōu)化獲得了最優(yōu)的采場結(jié)構(gòu)參數(shù),該方法避免了單因素決策的片面性和因素過多而難以分配權(quán)重的弊端,為非等寬采場結(jié)構(gòu)參數(shù)的選擇提供了理論基礎(chǔ),可用于其他類似礦山采場結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化。

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