26、岩石爆破性评估与人工智能应用

岩石爆破性评估与人工智能应用

1. 爆破与破碎研究的发展历程

爆破与破碎研究涉及广泛多样的主题，涵盖爆破设计、岩石断裂力学、炸药、能量分布、破碎分析以及爆破结果预测等。其发展历经了不同阶段：
- 早期经验与半经验模型阶段 ：早期研究主要基于经验和半经验模型，运用简单方程和假设来预测爆破结果。这些模型依赖爆破人员的经验和直觉，准确性和适用性有限，但为更先进模型和方法的发展奠定了基础。
- 计算机与数值模拟阶段（20世纪80 - 90年代） ：随着计算机和数值模拟技术的出现，研究转向更定量和分析性的方法。有限元、离散元、边界元方法的应用，能更真实、详细地模拟岩石行为和爆破波传播，还可优化爆破参数，如炮孔直径、间距和深度，以实现理想的破碎效果。
- 先进技术集成阶段（21世纪初至今） ：研究进一步向集成先进技术发展，如传感器、无人机和人工智能。传感器和无人机可收集爆破结果的实时高分辨率数据，如碎块尺寸分布、飞石距离和地面振动。人工智能技术，如机器学习算法和优化技术，能基于岩石特性、爆破参数和环境因素等输入变量，对爆破结果进行预测和优化。

2. 传统文献中的爆破性评估——经验方法

2.1 经验方法的应用情况

经验方法在文献和行业中被广泛应用，尤其在小规模作业和先进技术与资源有限的发展中国家。该方法通过简单测试和目视检查来估算岩石的硬度、强度等特性，评估其爆破性。这些测试包括划痕试验、锤击试验、点荷载试验和崩解耐久性试验。其基于经验丰富的爆破人员能凭借对岩石特性和爆破参数的判断与了解，选择合适的钻孔和爆破方法这一假设。