劉溫泉

(黑龍江紫金龍興礦業(yè)有限公司,黑龍江 哈爾濱 150090)

0 引言

采用崩落法所得的崩落礦石塊度可分為初始塊度、崩落塊度和放出塊度三類[1]。初始塊度是原始的結構面節(jié)理裂隙分隔而成的塊度;崩落塊度是原巖在自然重力或誘導應力等條件下,從原巖剝離時形成的塊度;放出塊度是崩落后的塊度在經(jīng)過放礦結構時受到擠壓和破碎后礦石最終達到鏟裝工作面的塊度[2]。三類塊度中,放出塊度直接關系到鏟裝運設備的選型,二次破碎效率與成本,以及后續(xù)的選礦加工的磨破效率與成本。因此對放出塊度及其影響因子之間的規(guī)律進行分析,對于礦山企業(yè)高效經(jīng)濟地生產(chǎn)具有現(xiàn)實而積極的意義。

放出塊度一般可采用巖石力學或塊度預測專用軟件分析預測,在軟件模擬前,需對現(xiàn)場實際情況進行簡化或理想概化,導致其模擬出來的結果必然與實際情況存在差異[3]。本次研究嘗試以現(xiàn)場實際情況作為依據(jù),對放出塊度及其影響因子之間的信息進行深入分析與挖掘。粗糙集理論收集系統(tǒng)的樣本信息形成包括影響因子和影響結果在內的知識系統(tǒng),對知識系統(tǒng)進行屬性約簡后,再進行規(guī)則規(guī)律提取,以揭示影響因子與影響結果之間的內在關系[4-5]。考慮到礦石放出塊度的某些影響因子明顯對放出塊度的大小及形狀存在傾向性影響,存在明顯的偏好關系,故采用優(yōu)勢關系粗糙集理論對崩落法放出塊度進行分析。相對于傳統(tǒng)的不可分辨關系的粗糙集理論,優(yōu)勢關系粗糙集理論考慮了崩落放出塊度各影響因子的偏好信息,考慮更加全面,且優(yōu)勢關系粗糙集理論所生成的規(guī)則集具有向上或者向下的包容關系[6],可減小確定性分析而帶來的誤差,生成的規(guī)則的可靠性也更高[7-8]。相對于其他分析方法,其分析過程更加合理,得到的結果與規(guī)律也更加可靠。

1 系統(tǒng)建模

1.1 影響因子分析

崩落礦石三類塊度在崩落采出過程中由于階段銜接而帶有明顯的因果關系,崩落放出塊度除受到放出體高度,礦石本身的強度、硬度等因素影響外,與礦石的崩落塊度和原始塊度也有很強的關聯(lián)性[9]。因此原始塊度和崩落塊度的影響指標必然也會影響崩落法最終的放出塊度。鑒于以上分析,參考相關文獻,得到崩落法放出塊度的潛在影響因素有巖體質量、巖石應力條件、節(jié)理產(chǎn)狀、重力、采場暴露面積、崩落高度、采場形狀及底部結構等。其中巖體質量由巖體質量等級表征,巖石應力由巖石應力系數(shù)表征,節(jié)理產(chǎn)狀由節(jié)理產(chǎn)狀調整系數(shù)表征,重力情況由重力調整系數(shù)反映,采場形狀由采場形狀因子表征[10]。

1.2 知識系統(tǒng)建立

崩落礦石放出塊度的影響因子的量化表征可以作為放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)的條件屬性,包括巖體質量等級c1、巖石應力系數(shù)c2、節(jié)理產(chǎn)狀調整系數(shù)c3、重力調整系數(shù)c4、采場暴露面積c5、崩落高度c6、采場形狀因子c7及底部結構c8。而崩落放出塊度存在兩個對礦山開采比較有意義的指標:放出塊度最大尺寸和放出塊度主要形狀。這兩項指標對礦石的鏟裝運及后續(xù)的過篩破碎均有技術和經(jīng)濟意義。故崩落礦石放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)選取放出塊度最大尺寸d1和放出塊度主要形狀d2作為決策屬性。得到崩落礦石放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)為:

式中,U為各崩落采場樣本對象集;A為屬性的集合,包括條件屬性集合C與決策屬性集合D,即A=C∪D,且C∩D=?;V為各類屬性值域或信息域的并集,即V=∪Va,其中a∈A,Va為屬性a的值域或信息域;f為信息函數(shù),它指明了U×A→V的規(guī)則,對于?a∈A,?x∈U,f(x,a)∈Va。

1.3 數(shù)據(jù)離散

各屬性的離散方法多種多樣,等區(qū)間、等寬度、等頻率等均可作為屬性數(shù)據(jù)離散的方法,而某些屬性按照規(guī)范、慣例可由數(shù)據(jù)直接對應定性評價,也可以作為屬性離散的方法。崩落礦石放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)的各屬性按照合適的離散方法離散后,即生成該知識系統(tǒng)規(guī)律分析的決策表。

1.4 優(yōu)勢關系分析及屬性約簡

崩落礦石放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)的條件屬性,對于崩落礦石放出塊度最大尺寸d1和放出塊度主要形狀d2可能存在偏好信息,因此,有必要對條件屬性對應決策屬性進行偏好信息分析。以放出塊度最大尺寸d1 為例,如其包含三個偏好順序類:Cl1={小},Cl2={中},Cl3={大}。根據(jù)偏好決策類對論域進行劃分,可得如下決策類的并集:

同時,應用適當?shù)募s簡算法可搜尋到一定數(shù)量的約簡,將包含條件屬性最少且屬性出現(xiàn)頻率最多的約簡視為最優(yōu)約簡。

1.5 偏好規(guī)則的生成

根據(jù)搜尋到的最優(yōu)約簡,生成崩落礦石放出塊度規(guī)律分析的最少偏好決策規(guī)則集:“至少”偏好規(guī)則集D≥與“至多”偏好規(guī)則集D≤。

“至少”偏好規(guī)則集D≥如下:

“至多”偏好規(guī)則集D≤如下:

生成的偏好規(guī)則支持數(shù)足夠大時即可成為偏好規(guī)律,以此來指導礦山生產(chǎn)實踐。

系統(tǒng)建模流程見圖1。

圖1 系統(tǒng)建模流程

2 規(guī)律實證分析

2.1 知識系統(tǒng)構建

通過文獻研究及實地調研等多種方式,獲得正在或曾經(jīng)采用過崩落法的24個崩落采場的相關信息,構建崩落礦石放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng),見表1。需要注意的是,巖體質量等級統(tǒng)一換算為南非RMR 法標準,放出塊度主要形狀是崩落礦石中放出塊度形狀中占據(jù)主導的塊度形狀,理論上由三維塊體模型參數(shù)判定,實際上一般現(xiàn)場目測判定。

表1 崩落放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)

2.2 數(shù)據(jù)離散與優(yōu)勢關系分析

對知識系統(tǒng)各條件屬性和決策屬性進行離散,由于樣本對象較少,為了生成的規(guī)則支持數(shù)足以提取出規(guī)律,需要各條件屬性的離散分級不能太多,且離散化的方法應首先遵循專業(yè)慣例。確定數(shù)據(jù)離散方式為:巖石應力系數(shù)(0,0.5]為小、(0.5,1.0]為大;節(jié)理產(chǎn)狀調整系數(shù)(0.2,0.6]為小、(0.6,1.0]為大;重力調整系數(shù)[2,4]為小、(4,6]為中、(6,8]為大;采場暴露面積[0,200]為小、(200,2000]為中、(2000,∞]為大;崩落高度[0,50]為低、(50,∞]為高;采場形狀因子[0,60]為小、(60,∞]為大;放出塊度最大尺寸[0,0.5]為小、(0.5,1.0]為中、(1.0,∞]為大。

離散后得到放出塊度規(guī)律分析決策表(見表2)。

表2 崩落放出塊度規(guī)律分析決策

對各條件屬性相對決策屬性的優(yōu)勢進行分析,得到各條件屬性對于各決策屬性的優(yōu)勢關系,見表3。

2.3 屬性約簡

采用遺傳算法對崩落放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)的兩個子知識系統(tǒng)進行屬性約簡。對于放出塊度最大尺寸規(guī)律分析子知識系統(tǒng),遺傳算法共搜尋得到13組約簡,其中最優(yōu)約簡為{c2,c4,c6}及{c1,c2,c6};對于放出塊度主要形狀規(guī)律分析子知識系統(tǒng),遺傳算法共搜尋得到6組約簡,其中最優(yōu)約簡為{c1,c5,c6,c7,c8}、{c2,c4,c5,c6,c7}、{c1,c2,c5,c6,c7}及{c4,c5,c6,c7,c8}。

2.4 優(yōu)勢關系規(guī)則生成

考慮到一般技術人員的認知水平和習慣認知,選擇包含明顯優(yōu)勢關系屬性的最優(yōu)約簡,以便進行優(yōu)勢關系分析。對放出塊度最大尺寸規(guī)律分析子知識系統(tǒng),以最優(yōu)約簡{c1,c2,c6}生成偏好規(guī)則集,對放出塊度主要形狀規(guī)律分析子知識系統(tǒng),以最優(yōu)約簡{c1,c5,c6,c7,c8}生成偏好規(guī)則集。

放出塊度最大尺寸規(guī)律分析的“至少”偏好規(guī)則集D≥見表4。

表4 放出塊度最大尺寸的D≥偏好決策規(guī)則集

放出塊度最大尺寸規(guī)律分析的“至多”偏好規(guī)則集D≤見表5。

表5 放出塊度最大尺寸的D≤偏好決策規(guī)則集

放出塊度主要形狀規(guī)律分析的“至少”偏好規(guī)則集D≥見表6。

表6 放出塊度主要形狀的D≥偏好決策規(guī)則集

放出塊度主要形狀規(guī)律分析的“至多”偏好規(guī)則集D≤見表7。

表7 放出塊度主要形狀的D≤偏好決策規(guī)則集

2.5 規(guī)律提取與分析

根據(jù)經(jīng)驗,當規(guī)則的支持數(shù)大于等于5時,規(guī)則具有較高的可靠性,可稱之為規(guī)律。據(jù)此,得到放出塊度最大尺寸偏好規(guī)律見表8,放出塊度主要形狀偏好規(guī)律見表9。

表8 放出塊度最大尺寸偏好規(guī)律

表9 放出塊度主要形狀偏好規(guī)律

利用優(yōu)勢關系粗糙集對崩落放出塊度規(guī)律分析知識系統(tǒng)的放出塊度最大尺寸子知識系統(tǒng)的24個對象集合提取出10條規(guī)律,各規(guī)律支持數(shù)為5～14。對放出塊度主要形狀子知識系統(tǒng)的24個對象集合提取出6條規(guī)律,各規(guī)律支持數(shù)最少為5～14。

由不可分辨關系粗糙集生成的規(guī)則:放出塊度最大尺寸子知識系統(tǒng)有且只有一條規(guī)則支持數(shù)為5,能被認作規(guī)律;而放出塊度主要形狀子知識系統(tǒng)的規(guī)則支持數(shù)絕大多數(shù)為1,僅有一條為2,沒有足夠的支持數(shù)提取出規(guī)律。

2.6 規(guī)律應用

根據(jù)表8及表9得到的規(guī)律,為控制崩落礦石放出塊度的最大尺寸,可對采場崩落高度進行有針對性的控制;為控制崩落礦石放出塊度的主要形狀,可對采場暴露面積、采場崩落高度、采場形狀和采場底部結構進行有針對性的控制。根據(jù)實踐結果,對部分礦山崩落采場采取控制措施后,超過90%的采場得到了與規(guī)律揭示匹配的崩落礦石放出塊度最大尺寸或形狀的結果。說明了優(yōu)勢關系粗糙集對崩落礦石放出塊度規(guī)律分析的可靠性。

3 結論

(1)采用優(yōu)勢關系粗糙集理論對崩落礦石放出塊度的兩個子知識系統(tǒng)進行了屬性約簡。放出塊度最大尺寸規(guī)律分析子知識系統(tǒng)約簡為3個條件屬性;放出塊度主要形狀規(guī)律分析子知識系統(tǒng)約簡為5個條件屬性,從而降低了分析難度和規(guī)則提取的復雜性,間接提高了規(guī)則的支持數(shù)。

(2)優(yōu)勢關系粗糙集生成的放出塊度最大尺寸規(guī)律分析子知識系統(tǒng)的偏好規(guī)則的支持數(shù)為5～14,生成的放出塊度主要形狀規(guī)律分析子知識系統(tǒng)的偏好規(guī)則的支持數(shù)為1～14。規(guī)則的支持數(shù)遠高于不可分辨關系粗糙集生成的規(guī)則支持數(shù),說明優(yōu)勢關系粗糙集對小樣本對象進行規(guī)則生成和規(guī)律提取具有相對可靠優(yōu)勢。

(3)崩落礦石放出塊度最大尺寸規(guī)律分析子知識系統(tǒng)約簡后的3個條件屬性,約簡生成了10條偏好規(guī)律;而崩落礦石放出塊度主要形狀規(guī)律分析子知識系統(tǒng)約簡后的5個條件屬性約簡生成了6條偏好規(guī)律,這說明約簡的屬性數(shù)越少,生成規(guī)則的支持數(shù)就越多,提取的規(guī)律也就越多。