一種隧道光面爆破質量控制方法
2023-04-24 20:39:21 4
一種隧道光面爆破質量控制方法
【專利摘要】本發明涉及一種隧道光面爆破質量控制方法，包括以下步驟：1)根據隧道光面爆破質量影響因素獲取控制指標；2)獲取各影響因素的歷史實測數據，並採用神經網絡算法對歷史實測數據進行訓練建立樣本模型；3)獲取目標斷面控制指標，採用所述樣本模型對目標斷面控制指標進行預測；4)多次調整目標斷面控制指標，每次調整後採用所述樣本模型對調整後的目標斷面控制指標進行預測，並將各次預測結果與步驟3)中獲得的預測結果進行比較；5)根據步驟4)的比較結果，採用最優控制方案對各控制指標進行控制。與現有技術相比，本發明具有便於操作、系統化強、實用性強等優點。
【專利說明】-種隧道光面爆破質量控制方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及隧道光面爆破技術，尤其是涉及一種隧道光面爆破質量控制方法。
【背景技術】
[0002] 隨著國民經濟的快速發展和城市化建設的不斷推進，我國建設了大量的公路、鐵 路及城市地鐵隧道，已成為世界上隧道及地下工程最多、最複雜，發展最快的國家。
[0003] 儘管如此，目前在隧道光面爆破設計與施工方面仍然存在一系列需要解決的問 題；在設計方面，爆破的炮孔設計參數大多仍然按照經驗公式和工程經驗確定；在施工方 面，施工隊伍常常不按照設計圖施工而只憑藉自己的經驗鑽孔，隨意調整爆破參數。該些問 題經常造成爆破超欠挖，存在巨大的隱患。該不僅直接影響隧道的爆破質量，還影響隧道的 圍巖穩定性、初期的支護數量和永久支護的混凝±工程量，增加工程投資。
[0004] 為了解決上述問題，就要對隧道爆破的整個過程進行分析，查找其中的薄弱環節 和關鍵問題，然後對其薄弱環節進行研究和分析。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種便於操作、系統 化強、實用性強的隧道光面爆破質量控制方法。
[0006] 本發明的目的可W通過W下技術方案來實現：
[0007] -種隧道光面爆破質量控制方法，包括W下步驟：
[0008] 1)根據隧道光面爆破質量影響因素獲取控制指標；
[0009] 2)獲取各影響因素的歷史實測數據，並採用神經網絡算法對歷史實測數據進行訓 練建立樣本模型；
[0010] 3)獲取目標斷面控制指標，採用所述樣本模型對目標斷面控制指標進行預測；
[0011] 4)多次調整目標斷面控制指標，每次調整後採用所述樣本模型對調整後的目標斷 面控制指標進行預測，並將各次預測結果與步驟3)中獲得的預測結果進行比較；
[0012] 5)根據步驟4)的比較結果，採用最優控制方案對各控制指標進行控制。
[0013] 所述的步驟1)中，隧道光面爆破質量影響因素包括地質因素、炸藥參數、炮孔參 數、爆破工藝和施工質量。
[0014] 所述的步驟1)中，獲取控制指標的方法包括專家打分法和層次分析法。
[0015] 所述的步驟2)中，神經網絡算法包括BP、ANFIS和ELMAN。
[0016] 所述的步驟2)中，樣本模型的輸入為控制指標，輸出包括炮孔利用率、超挖量、炮 孔痕跡保存率。
[0017] 所述的控制指標包括周邊眼間距、最小抵抗線、單孔裝藥量和炮眼深度。
[0018] 所述的步驟4)中，調整目標斷面控制指標具體為：
[0019] 對於周邊眼間距、最小抵抗線和炮孔深度，調整範圍為：調整0%，或者向上調整 10%、15%、20%，或者向下調整10%、15%、20%;
[0020] 對於單孔裝藥量，調整範圍為：調整0%，或者向上調整1%、2%，或者向下調整 1%、2%。
[0021] 所述的步驟5)中，所述的最優控制方案為樣本模型的預測輸出與期望輸出間的 誤差最小的方案。
[0022] 本發明通過光面爆破質量控制方法，為之後的爆破提供改進的依據，W期達到爆 破參數優化、降低造價同時又滿足工程施工的目標，對於實際工程具有重要指導意義。與現 有技術相比，本發明採用專家打分法和層次分析法相結合的方法獲取控制指標，並採用多 種神經網絡算法進行建模，具有便於操作、系統化強、實用性強等優點。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0023] 圖1為本發明的流程示意圖；
[0024] 圖2為實施例中專家打分法得到的光面爆破控制指標；
[00巧]圖3為實施例中採用的神經網絡預測模型示意圖。
【具體實施方式】
[0026] 下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細說明。本實施例W本發明技術方案 為前提進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發明的保護範圍不限於 下述的實施例。
[0027] 如圖1所示，本發明實施例提供一種隧道光面爆破質量控制方法，包括W下步驟：
[0028] 在步驟101中，根據隧道光面爆破質量影響因素獲取控制指標。隧道光面爆破質 量影響因素包括地質因素、炸藥參數、炮孔參數、爆破工藝和施工質量，如表1所示，具體包 括圍巖級別、節理髮育程度、地下水影響、巖層層理厚度、泊松比、風化程度、巖體結構類型、 地質構造影響、變形模量、抗壓強度、摩擦感度、熱感度、撞擊感度、爆速、猛度、猛力、能量利 用率、炸藥組分、周邊眼間距、總炮孔數目、炮孔間距、最小抵抗線、炮孔直徑、炮孔深度、布 孔方式、線裝藥密度、單孔裝藥量、不禪合係數、堵塞長度、裝藥結構、起爆順序、起爆方法、 起爆時差、單位炸藥消耗量、外插角誤差、開口位置誤差、鑽孔深度誤差、人員素質、測量放 線質量、管理水平、現場管理制度。
[0029] 表1光面爆破質量影響因素集
[0030]
【權利要求】
1. 一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，包括以下步驟： 1) 根據隧道光面爆破質量影響因素獲取控制指標； 2) 獲取各影響因素的歷史實測數據，並採用神經網絡算法對歷史實測數據進行訓練建 立樣本模型； 3) 獲取目標斷面控制指標，採用所述樣本模型對目標斷面控制指標進行預測； 4) 多次調整目標斷面控制指標，每次調整後採用所述樣本模型對調整後的目標斷面控 制指標進行預測，並將各次預測結果與步驟3)中獲得的預測結果進行比較； 5) 根據步驟4)的比較結果，採用最優控制方案對各控制指標進行控制。
2. 根據權利要求1所述的一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，所述的步驟 1)中，隧道光面爆破質量影響因素包括地質因素、炸藥參數、炮孔參數、爆破工藝和施工質 量。
3. 根據權利要求1所述的一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，所述的步驟 1) 中，獲取控制指標的方法包括專家打分法和層次分析法。
4. 根據權利要求1所述的一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，所述的步驟 2) 中，神經網絡算法包括BP、ANFIS和ELMAN。
5. 根據權利要求1所述的一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，所述的步驟 2)中，樣本模型的輸入為控制指標，輸出包括炮孔利用率、超挖量、炮孔痕跡保存率。
6. 根據權利要求1-5任一所述的一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，所述 的控制指標包括周邊眼間距、最小抵抗線、單孔裝藥量和炮眼深度。
7. 根據權利要求6所述的一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，所述的步驟 4) 中，調整目標斷面控制指標具體為： 對於周邊眼間距、最小抵抗線和炮孔深度，調整範圍為：調整〇%，或者向上調整10%、 15%、20%，或者向下調整 10%、15%、20% ; 對於單孔裝藥量，調整範圍為：調整〇%，或者向上調整1%、2%，或者向下調整1%、 2%。
8. 根據權利要求1所述的一種隧道光面爆破質量控制方法，其特徵在於，所述的步驟 5) 中，所述的最優控制方案為樣本模型的預測輸出與期望輸出間的誤差最小的方案。
【文檔編號】G06N3/02GK104390534SQ201410535188
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年10月11日 優先權日:2014年10月11日
【發明者】王建秀, 周小博, 劉笑天, 鄒寶平, 周家宇 申請人:同濟大學