东鞍山铁矿爆破质量评价研究

发布时间：2018-07-13 10:09

【摘要】：东鞍山铁矿正在由单斗铁道及单斗卡车间断工艺逐步过渡到单斗-卡车-胶带半连续工艺,后续生产工艺的改变、铲装效率的提高,都需要良好的爆破质量作为基础,研究确定最优爆破参数,对爆破效果及爆堆块度进行定量分析评价是保证爆破质量的前提。本文针对东鞍山铁矿的现场条件,通过爆破质量评价,检验爆破效果能否得到改善。为解决以上问题,本文研究通过采场地质调查与测试分析,综合运用计算机智能算法、图像形态学等理论和方法,建立了具有实用价值的爆堆块度分析系统和爆破优化系统,包括标尺设计、算法设计、形态重构、软件开发等,本系统使用了形态分析和重构技术,实现了重量模拟筛分,为爆破效果的预测提供了支持。通过爆破优化神经网络模型的建立,对爆破效果进行预测。建立快速可靠的爆破效果评价方法,改变以往的以二爆消耗来评价爆破质量的滞后评价方法,改善矿山的爆破质量和生产效率,提高矿山的经济效益。
[Abstract]:Donganshan Iron Mine is gradually transitioning from a single bucket railway and a single bucket truck discontinuous process to a single bucket truck-belt semi-continuous process. The change of subsequent production technology and the improvement of shovel efficiency all need good blasting quality as the basis. It is a prerequisite to ensure the blasting quality by studying and determining the optimal blasting parameters and quantitatively evaluating the blasting effect and the fragmentation of the blasting pile. According to the field conditions of Donganshan Iron Mine, the blasting effect can be improved by blasting quality evaluation. In order to solve the above problems, through the geological survey and test analysis of stope, the theory and method of computer intelligent algorithm and image morphology are synthetically used to establish the blast debris analysis system and blasting optimization system with practical value. Including scale design, algorithm design, shape reconstruction, software development and so on. The system uses morphological analysis and reconstruction technology to achieve weight simulation screening, which provides support for the prediction of blasting effect. The blasting effect is predicted by establishing the neural network model of blasting optimization. A fast and reliable blasting effect evaluation method is established to change the previous delayed evaluation method of blasting quality based on the second blasting consumption, to improve the blasting quality and production efficiency and to increase the economic benefit of the mine.
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD235

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本文编号：2119001