关键词：
大断面硐室
深孔爆破
地震波
岩石破碎
损伤
控制技术
摘要：
大型露天建材矿山采用溜井+平硐的生产模式,减少了运输成本和环境污染,但频繁的规模爆破动荷载对下方山体内的设备硐室和运输平硐稳定性带来威胁。为了探究建材矿山爆破动载作用下设备硐室动态响应机理,利用实验室设备获取典型石灰岩的关键力学参数,并借助CT与SEM技术深入探索干湿循环作用下石灰岩的劣化机理;采用SHPB系统对石灰岩进行动态压缩和劈裂实验,以揭示其动态力学特性及能量耗散规律;基于Lemaitre应变等效原理,构建了石灰岩宏细观复合损伤本构模型,并验证了其有效性。开展不同埋深药包对既有硐室围岩的爆破扰动模型试验,并通过数值方法研究大断面硐室的爆破响应以及损伤变化特征。并对现场台阶爆破时的振动进行了实时监测,通过CEEMDAN-改进小波阈值法预处理地震波信号,运用HHT技术分析地震波的时频能量特性,并构建峰值振速机器学习预测模型,给出不同装药时最小安全距离。最后确定了钻孔应力监测、爆破参数优化降振和主动提高硐室支护强度三种稳定性控制方案。主要研究成果如下:
1)石灰岩干湿循环劣化作用呈现出显著的、不可逆的、逐步加剧的损伤特点。随着干湿循环次数的增加,岩样内部胶体溶解、颗粒受损、微裂纹发育和孔隙增大,导致试样宏观层面上表现为纵波波速、抗压强度和弹性模量逐渐减小,孔隙度、峰值应变和损伤程度增加。随着基体中可溶盐和胶体水解程度降低,细观结构弱化程度减小,表现为试样物理力学参数劣化趋缓。
2)随着应变率的增加,试样变形破坏过程中耗散能增大,导致内部更多的微裂纹萌生并活化,试样强度表现出显著的应变率效应得到增强,同时弹性模量、峰值应变及损伤程度呈现出逐步增加的趋势。此外,岩样碎裂破碎程度逐渐加剧,导致分形维数增大。
3)采用统计损伤力学理论,建立荷载作用下细观损伤变量计算模型;引入Weibull分布函数和Drucker-Prager强度准则,借助Lemaitre应变等效假说的宏细观总损伤计算方法,计算得到干湿动载耦合作用下石灰岩复合损伤演化过程的函数表达式,实现了对复合损伤演化全过程完整统一的描述。同时,建立的石灰岩复合损伤本构模型计算曲线与试验曲线符合较好,且模型参数物理意义明确。
4)在使用相同装药量进行爆炸加载的情况下,随着装药和硐室距离的逐渐减小,硐室上方各测点的应变都在逐渐增大。当装药和硐室距离在300mm～600mm内逐渐减小时,应变增大并不明。而当装药和硐室距离从300mm减小到150mm时,应变增大幅度超过1.0倍,应变显著增大。并且,对于任意工况的拱顶、左侧拱肩和硐室左下方,在装药远近距离和应力集中的共同影响下,3个测点的峰值应变之间都存在ε测点1>ε测点3>ε测点2的关系。而且,当药包与硐室距离为600mm、450mm、300mm,爆后硐室附近并没有爆生裂隙产生,表明地下硐室的稳定性也基本不发生变化,可以认为地下硐室是安全的。当药包与硐室距离为150mm,爆后硐室附近有爆生裂纹产生,在拱顶上方、硐室左下方分别形成了一条裂纹,表明地下硐室的稳定性降低,安全性已经难以保证。
5)基于数值模拟得出,距离硐室300 mm的药包爆破以后,硐室上方的裂纹端部与拱顶距离为110mm;而距离硐室150 mm的药包爆破以后,硐室上方拱顶、左下角、右下角均产生了爆破裂纹,两组模型的破坏情况基本上和模型试验结果类似,进一步证明了模拟结果的可靠性。然后,结合数值模拟和模型试验的结果,得出在地下硐室上方进行爆破,当药包与硐室的距离小于一定范围时,硐室周围将会发生破坏,硐室周围发生破坏的位置为主要在拱顶、左下角和右下角,硐室两帮岩体能够保持较好的完整性。
6)基于振动监测结果得出,峰值震速的大小与最大单段药量成正比,与爆心距成反比;由于柱状药包激发的柱面波水平径向震速较大,所以现场水平径向和垂向峰值震速普遍较大,而切向震速较小,无论是爆破近区还是远区,水平切向震速都不占优势。利用CEEMDAN-改进小波阈值法消噪预处理地震波信号,并运用HHT技术研究典型地震波的时频能量特征,结果发现:随着爆心距的增加以及最大装药量的减小,信号的能量总体趋于减小,并向低频带集中。因此,采取如优化段间延迟时间,增加雷管段数、减小单段药量等减振降振措施是必要的。之后,进一步构建了STOA-BP、WOA-BP、STOA-XGBoost、WOA-XGBoost共4种机器学习预测模型,对各机器学习预测模型进行了综合评价,并根据训练好的WOA-XGBoost预测模型,计算获得了现场三种典型孔网参数时对应的安全距离,研究结果可以为实际工程提供参考和指导。
7)通过围岩应力监测发现,随着矿山台阶的不断推进,岩石内部不断经历应力释放与再平衡过程,在此过程中应力的衰减速率呈现出逐渐加剧的趋势,这表明硐室围岩在频繁的应力扰动下易发生显著变形和潜在破坏。为确保硐室结构的稳定性和作业安全性
欢迎来到三峡大学图书馆！
