CC BY
2
ГИАБ. Горный информационно-аналитический бюллетень / MIAB. Mining Informational and Analytical Bulletin, 2023;(9-1):79-95 ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ / ORIGINAL PAPER
УДК 622.235.5 DOI: 10.25018/0236_1493_2023_91_0_79
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ДРОБЛЕНИЯ ГОРНЫХ ПОРОД ВЗРЫВОМ ЗА СЧЕТ УЧЕТА СТРУКТУРНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ВЗРЫВАЕМОГО МАССИВА
В.А. Ишейский1, Д.Э. Рядинский1, Г.С. Магомедов2
1 Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия, e-mail: [email protected] 2 АО «Гавриловское Карьероуправление», п. Гаврилово, Россия
Аннотация: В большинстве случаев при разработке карьеров строительных материалов массив, подлежащий взрыванию, особенно при добыче гранитов для последующего получения строительных материалов, имеет сложную структуру как в морфологическом плане, так и по блочности. В составе взрываемого массива могут содержаться монолитные, крупноблочные и мелкоблочные группы пород, имеющие различную трещино-ватость. Более того, сами граниты могут быть различными, что усложняет взрывание таких сложноструктурных массивов. Велика вероятность выхода большого объема негабаритных фракций, и особенно при занижении или завышении линии наименьшего сопротивления. Кроме зон нерегулируемого дробления, при взрывании сложноструктур-ных массивов указанная проблема наблюдается при выходе взорванной горной массы по первому ряду скважин. Представлен подход к пространственному расположению первого ряда взрывных скважин с целью снижения выхода негабаритных фракций в развале на основе учета структурных особенностей массива, информация о которых получена с применением профильных программных комплексов и беспилотных летательных аппаратов. Рассмотрен метод фотограмметрии, который позволяет при помощи беспилотных летательных аппаратов осуществлять сбор данных для дальнейшего построения аналитических SD-моделей в специализированном программном обеспечении. В последнем используется метод картирования уступов, позволяющий оценить структурные показатели массива горных пород. С учетом структуры массива принимаются проектные решения по постановке скважин взрываемого блока методом профилировки, что в свою очередь приводит к более качественной фрагментации взорванной горной массы. Ключевые слова: взрыв, карьер, блочность, трещиноватость, БПЛА, картирование, SD-модель, профилировка скважин, горная масса, гранулометрический состав. Для цитирования: Ишейский В. А., Рядинский Д. Э., Магомедов Г. С. Повышение качества дробления горных пород взрывом за счет учета структурных особенностей взрываемого массива // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2023. - J№ 9-1. - С. 79-95. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_91_0_79.
Increasing the quality of fragmentation of blasting rock mass ased on accounting for structural features of massif in the blast design
V.A. Isheisky1, D.E. Ryadinskii1, G.S. Magomedov2
1 Saint-Petersburg Mining University, Saint-Petersburg, Russia, e-mail: [email protected] 2 JSC «Gavrilovskoye Quarry Administration», Leningrad region, Gavrilovo settlement, Russia
© В.А. Ишейский, Д.Э. Рядинский, Г.С. Магомедов. 2023.
Abstract: For the most part, when developing the quarries of building materials, an array that is subject to explosion, especially when the granite is extracted for the subsequent receipt of building materials, has a complex structure both in morphological terms and in blockiness. The exploded array may contain monolithic, large —block and small —block groups of rocks that have various cracking. Moreover, the granites themselves can be different, which complicates the explosion of such complex arrays. There is a high probability of the release of a large volume of oversize fractions, and especially, when underestimated or overstated the line of the least resistance. In addition to the zones of unregulated crushing, when exploding complex arrays, the indicated problem is observed when the exploded rock mass is released along the first row of boreholes. This study presents an approach to the spatial optimization of the first row of explosive borehole in order to reduce the release of oversized fractions in the much pile of blasted rock based on the accounting of the structural features of an array, information about which was obtained using specialized software systems and unmanned aerial vehicles. This article discusses the method of photogrammetry, which allows using unmanned aerial vehicles to collect data for further construction of analytical 3D models in specialized software. The article is presented the method of mapping of ledges, which allows to evaluate the structural indicators of the slope. Taking into account the structure of the array, design decisions are made to set the borehole of the exploded unit by profiling, which in turn leads to a better fragmentation of blasted rock mass.
Key words: explosion, open pit, blockiness, fracturing, UAV, mapping, 3D models, boreholes profiling, rock mass, particle size distribution.
For citation: Isheisky V. A., Ryadinskii D. E., Magomedov G. S. Increasing the quality of fragmentation of blasting rock mass based on accounting for structural features of massif in the blast design. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2023;(9-l):79-95. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_ 1493 2023 91 0 79.
Введение
Буровзрывные работы (БВР), безусловно, оказывают значительное влияние на технологические процессы [1] как на стадии отделения горных пород от массива, так и на последующих стадиях [2], вплоть до получения товарной продукции.
В области разработки месторождений строительных материалов, в частности, при производстве гранитного щебня, особенно из пород, сложных в морфологическом плане, имеющих неоднородное сложнострукрутное залегание в массиве, сложилась устойчивая тенденция получения большого объема выхода негабаритных фракций по результатам про-
ведения взрывных работ, что приводит к дополнительным затратам на дробление и повторное взрывание некондиционной горной массы [3]. Более того, ведение взрывных работ в сложнострук-турных массивах осложняется низкой вероятностью предсказания качественных результатов взрыва [4]. Без внушительного объема статистических данных о результатах взрыва не представляется возможным получить объективный прогноз фракционного состава и, как следствие, принять соответствующие проектные решения по комплексу БВР в условиях изменчивости геологических разновидностей и структур взрываемого массива [5].
Конечно, показатель выхода негабаритных фракций при взрывании в таких условиях невозможно сократить до нуля, однако представляется возможным свести его к минимуму для сокращения издержек добычного процесса. Снижение выхода негабаритной фракции является одной из важнейших задач, решаемых в рамках выбора и обоснования параметров по комплексу БВР. Это связано с особенностью формирования негабаритных фракций в условиях слож-ноструктурного строения массива при взрыве. Кроме зоны нерегулируемого дробления и вдоль линии отрыва проектного блока, негабаритная фракция имеет тенденции формироваться в области первого ряда скважин [6—8].
Современные технические решения [9, 10] и программные продукты в области расчета параметров буровзрывных работ [11, 12] позволяют инженеру-технологу по БВР принять соответствующие решения, направленные на минимизацию выхода фракций, подпадающих под линейный размер некондиционного куска [12], проанализировать геометрические параметры выноса и пространственного расположения первого ряда скважин с учетом особенностей взрываемого массива [13], выполнить профилировку скважин с отображением геологических разновидностей и структурных неоднородностей взрываемого массива для обеспечения наилучшего результата взрывных работ [14, 15].
В рамках данной статьи изложен комплексный подход к расчету величины линии наименьшего сопротивления по первому ряду скважин (ЛНС) с учетом объемного показателя интенсивности трещин, полученного с использованием цифровых решений и специализированных систем, обеспечивающий снижение некондиционных фракций на примере условий карьера по добыче строительных материалов АО «Гавриловское карье-роуправление».
Объект исследования
Исследование направлено главным образом на оценку фрагментации взорванной горной массы (ВГМ) до принятия проектных решений по подбору расстояния от центра заряда взрывчатого вещества (ВВ) до ближайшей свободной поверхности горного массива и ее оценку после введения рассчитанной величины ЛНС по первому ряду на основе аналитической информации о плотности распределения трещин в массиве в проект БВР. В этой связи фрагментация была выбрана объектом исследования. С откосов сложноструктурных массивов до проведения взрывных работ была получена аналитическая информация по данным структуры и строения намеченного к взрыву массива путем фотограмметрического обследования [16, 17] и обработки полученных данных в специализированных ПО [16] для последующей пространственной постановки первого
Рис. 1. Откос взрываемого блока со сложноструктурным строением [составлено авторами] Fig. 1. Explosive block with complex structures [compiled by the authors]
Таблица 1
Характеристики пород месторождения [18] Characteristics of the rocks of the deposit [18]
Гранит Интенсивность трещиноватости, w Показатель Предел прочности
хрупкости, Kr интенсивности изменения прочности, Cw на сжатие s , МПа сж на растяжение s , МПа р на сдвиг s , МПа сдв'
Красный 2,0 0,9 0,44 201 25,0 45
Красно-серый 2,0 0,9 0,44 189 21 41
Серый 1,4 0,7 0,78 125 15,6 28
ряда скважин с целью снижения количественного выхода негабаритной фракции по результатам взрывных работ.
Сложноструктурный массив месторождения представлен тремя типами гранитов (красный, красно-серый и серый) с различными плотностью и ориентацией систем трещин, размером естественной блочности (до производства взрывных работ). Для более глубокого понимания геологического и структурного строения на рис. 1 представлен массив, подлежащий взрыванию. Сведения о физико-механических свойствах пород, слагающих массив, представлены в табл. 1 [18].
Методы исследования
Для сбора информации и дальнейшего поиска проектных решений по комплексу БВР в области снижения выхода объема некондиционной фракции были получены данные с 18 взрывных блоков.
На первой стадии сбора данных о геоструктурных особенностях взрываемых массивов был выбран метод фотограмметрии [17, 19] для построения аналитических моделей с последующей обработкой в специализированном ПО [16] с целью получения информации о естественной блочности и трещиноватости.
Фотограмметрия включает в себя ряд этапов обработки, позволяющих построить плотное облако точек поверхности откоса уступа и получить ее геомет-
рический профиль [20, 21]. Эта информация является ключевой при анализе проектных решений по оптимальному расположению первого ряда скважин с учетом геоструктурных типов на откосе взрываемого массива, установления направления и плотности распределения трещин.
Алгоритм сбора и обработки данных представлен на рис. 2 [16].
На второй стадии сбора данных о фракционном составе ВГМ проводились работы по оценке фрагментации путем цифровой обработки изображений в ПО [12, 22], полученных при валовой экскавации и погрузке ВГМ. Схема сбора и обработки данных о фрагментации представлена на рис. 3 [6].
Метод фотограмметрии
Данный метод позволяет создавать SD-модели из серии наложенных друг на друга фотографий. Эта информация является ключевой при анализе проектных решений по правильному расположению первого ряда скважин с учетом трещиноватости и блочности массива горных пород на откосе взрываемого блока с целью установления направления и плотности распределения трещин [23]. В этом исследовании для сбора полевых данных использовался беспилотный летательный аппарат (БПЛА) DJI Mavik Pro 2.
При использовании системы БПЛА для сбора фотограмметрических данных
Рис. 2. Концептуальная схема сбора и обработки данных при анализе трещиноватости и блочности взрываемого массива [16] Fig. 2. Conceptual scheme of data collection and processing in the analysis of geostructural features of the blasted massif [16]
Съемка развала ВГМ
Определение выборки снимков
Масштабирование снимков
Определение: -среднего размера куска; кривой распределения по размерам; - индекса однородности.
Ж
Определение разбивочной сети объектов
Рис. 3. Концептуальная схема сбора и обработки данных при анализе фрагментации ВГМ [составлено авторами]
Fig. 3. Conceptual diagram of data collection and processing in the analysis of blasted rock fragmentation [compiled by the authors]
качество собираемых данных зависит от нескольких параметров, включая перекрытие между фотографиями, расстояние до объекта съемки, условия освещения и погоды, фокусное расстояние объектива, разрешение камеры, а также правильное планирование полетного задания [9, 24].
Для создания плана полета, подходящего для съемки откоса взрываемого блока, требуется предварительное знание геологии карьера и структурной сложности обнажений. Эти знания необходимы для определения объективного расстояния между центрами двух соседних пикселей для повышения точности последующей аналитики геоструктуры массива [9, 25]. В данном исследовании минимальный размер трещины варьировался от 0,1 до 0,4 м. Для того чтобы производить съемку с такой точностью, необходимо, чтобы расстояние съемки позволяло получать разрешение фотоснимков в пределах от 0,13 до 2,5 см/пиксель. После определения расстояния между центрами двух соседних пикселей рассчитывается расстояние до цели, горизонтальное и вертикальное расстояние между снимками и скорость полета. Методика изложена в работе [9].
Во время сканирования уступов расстояние между горизонтальными линиями полета и между изображениями уменьшается для увеличения перекрытия, в то время как расстояние до уступа остается
постоянным. Для обеспечения высокой точности съемки, привязки и масштабирования взрывного блока к локальным координатам выставлялись 4 опорные точки с заранее известными координатами.
Построение аналитических
моделей
В настоящее время существует большое количество ПО для обработки результатов фотограмметрии [26, 30]. Для обработки снимков, полученных с беспилотных летательных аппаратов, использовалось ПО Agisoft Metashape.
На основе 3D-моделей взрывных блоков с привязкой по координатам была получена информация о зонах несоответствия проектному контуру отрыва от предшествующих взрывов и профилях формируемого откоса до и после взрывных работ с вероятными зонами формирования негабаритных фракций по первому ряду скважин.
Картирование откосов
На основе 3D-моделей представляется возможным выделить структурные зоны массива по блочности и трещино-ватости [26].
Статистический анализ данных может быть использован для создания стохастической модели горного массива в области первого ряда скважин на основе трехмерной дискретной сети трещин
Таблица 2
Результаты оценки трещиноватости откоса уступа, подлежащего взрыву [составлено авторами]
Results of assessing the fracturing of the ledge slope to be blasted [compiled by the authors]
Набор трещин Направление падения основных систем трещин, град. Плотность распределения трещин Объемный показатель количества трещин jv, кол-во трещин/м3
Набор № 1 277,63 12,33 43,44
Набор № 2 31,43 3,12 21,14
Набор № 3 347,21 1,11 16,56
Набор № 4 298,01 1,01 16,03
[27]. Данная модель включает в себя стохастическое распределение трещин в массиве горных пород, которое можно использовать для анализа применяемых проектных решений по комплексу БВР. Точность и надежность модели зависят от качества собранных данных, в том числе, основанных на выкладках, описанных в работах [28].
По модели взрывного блока были выделены геологические разновидности пород, зоны монолитных, крупноблочных и мелкоблочных пород, а также направление главных систем трещин. Картирование взрывных блоков было выполнено с использованием трехмерных облаков точек в ПО [16] (рис. 4). При анализе откосов фиксировались положе-
ния трещин относительно сторон горизонта и горизонтальной плоскости, информация о падении и простирании трещин, направления и длины основных систем трещин [29].
На рис. 4, а показан откос уступа с зонами разных цветов в соответствии с назначенной им неоднородностью наборов трещин (от 1 до 4). Рис. 4, б показывает стереографическую проекцию плотности векторов трещин и соответствующие им основные полюса. Результаты, представленные в табл. 2, показывают направление падения основных систем трещин, их плотность и концентрацию.
На рис. 4, а показан пример картирования участка откоса уступа. Согласно
Рис. 4. Пример картирования откосов уступа: зоны различной неоднородности наборов трещин (а); стереограмма плотности векторов трещин (б) [составлено авторами]
Fig. 4. Example of ledge slope mapping: zones of different heterogeneity of fracture sets (a); fracture vector density stereogram (b) [compiled by the authors]
полученной информации о длине трещин и площади цифровой фотограмметрической модели рассчитывалась плотность и концентрация трещин на 1 м2 поверхности откоса взрываемого массива.
На рис. 4, б показано пространственное изменение плотности трещин с максимальной концентрацией в верхней и нижней части уступа.
Расчет линии
наименьшего сопротивления
Правильно спроектированная линия наименьшего сопротивления (ЛНС) гарантирует эффективную отбойку горной массы. Завышенное расстояние между осью взрывной скважины и ближайшей свободной поверхностью может привести к высокому выходу негабаритных фракций.
Отечественные и зарубежные [13,30, 31] литературные источники включают в себя множество зависимостей, используемых для определения Л НС. Было предложено множество уравнений для оп редел е н ия это гопараметрасиспользо-ванием различных коэффициентов. Исследования основаны как на лабораторных результатах, так и на результатах полевых испытаний. В работе [32] представлена взаимосвязь между Л Н С и диаметром взрывной скважины. В дальнейшем описанная в указанной работе методика получила свое развитие в исследовании [33], автор которого представил комплексное уравнение для расчета Л НС, учитывающее подробное описание трещиноватости горной породы на основе расчетного индекса качества горных пород (11(20), диаметр скважины, удельный расход и массу ВВ на 1 м скважины.
Для определения наименьшего расстояния от центра заряда В В до ближайшей свободной поверхности горного массива могут быть использованы зависимости, представленные в [33]:
М = + 0)37
(1)
где У\/ — расчетная Л НС, м; /. — длина скважины, м; с1з — диаметр заряда ВВ, м; с1скв — диаметр скважины, м; М^О — показатель качества горных пород; учитывающий трещиноватость горных пород; <2 — масса ВВ на 1 м скважины, кг/м; <7 — удельный расход ВВ, кг/м3.
Представленное уравнение показывает, что ключевыми факторами, влияющими на величину ЛНС, являются как физико-механические свойства, так и структура массива горных пород (его трещиноватость и блочность), и параметры БВР. Геометрические параметры, в том числе: высота уступа, угол наклона уступа, диаметр скважины и колонка заряда, влияют на конечное расстояние от оси взрывной скважины до свободной поверхности. Учитывая количество факторов, ЛНС является одним из важнейших параметров при проектировании взрывных работ. Это не означает, что другие параметры могут быть недооценены и что их правильный расчет и определение могут быть исключены из планирования взрывных работ. На практике Л НС никогда не бывает постоянной и всегда различается между скважинами и даже в пределах одного взрыва.
В данной работе ЛНС определяется индивидуально для каждой взрывной скважины на основании сканирования откоса уступа. Поданным, полученным входе сканирования уступа, определяется показатель качества массива горных пород {Я<ЭО).
Традиционный расчет М^О сводится к выражению (2) и определяется как процентное соотношение суммы кусков керна длиной более 0,1 м (/_) к общей длине керна (Ц [34]:
100)
(2)
где ЕЬ — сумма кусков керна длиной более 0,1 м; L — общая длина керна, м.
В работе [16] описан подход к оценке индекса RQD по количеству трещин на единицу объема горной породы и выведено следующее выражение [32]: RQD = 110 — 2,5у (RQD = 0 для у; > 44, RQD = 100 для у < 4) (3)
где у — сумма множеств всех трещин, известная как объемный показатель количества трещин.
Объемный показатель количества трещин (у) описывается как измерение плотности всех трещин, которая может быть измерена по расстоянию между трещинами в объеме горной породы [34]:
1 1
Л = ^ + *
1
+ — +.
. + N,, (4) 5
-"2 -"3
где 52, 53 — средние расстояния между группами трещин; N — количество неучтенных трещин. Для определения расстояния между неучтенными трещинами установлена зависимость 5г = 5 м.
Учитывая вышеизложенное, можно сделать вывод, что величина ЛНС зависит от пространственного положения скважины относительно откоса уступа и объемного показателя количества трещин.
Для того чтобы оценить объемный показатель количества трещин и исполь-
зовать его значение при расчете индекса RQD при расчете оптимального ЛНС, сгенерированное облако точек было проанализировано с применением ранее указанной методологии. Для обнаружения наборов трещин из облака точек изучаемый откос блока был проанализирован с помощью ПО [16]. Установленные значения концентрации трещин представлены в табл. 2.
Профилировка скважин
Метод профилировки скважин предназначен для описания линии наименьшего сопротивления (ЛНС) как кратчайшего расстояния от скважины до свободной поверхности. Профиль, в свою очередь, предоставляет информацию о том, что находится перед скважиной на определенной глубине.
ЛНС меняет свое значение, если скважина находится под углом или поверхность перед скважиной имеет значительные неровности. Нет четкого определения, в каком направлении должен измеряться профиль. Путем сферического поиска вокруг скважины находится минимальное расстояние между скважиной и поверхностью, независимо от того, в каком направлении происходит измерение. С учетом информации о трещи-новатости массива представляется возможным принять более обоснованное проектное решение о размещении сква-
Рис. 5. Профилировка скважин первого ряда с учетом структурных особенностей взрываемого массива [составлено авторами]
Fig. 5. Profiling of wells of the first row, taking into account the structural features of the blasted massif [compiled by the authors]
Рис. 6. Пример съемки развала взорванной горной массы [составлено авторами] Fig. 6. An example of surveying the collapse of the blasted rock mass [compiled by the authors]
жины первого ряда с учетом расчетного показателя ЛНС.
Зная трещиноватость и блочность пород, слагающих откос уступа, можно варьировать расположение скважин первого ряда и располагать их таким образом, чтобы расчетная ЛНС совпадала с усредненным фактическим профилем поверхности откоса с учетом выявленных характеристик (трещиноватости и блочности). Данный фактор очень важен
100
90
для получения равномерного дробления горной массы по первому ряду. Проектные параметры ЛНС могут быть сопряжены с изменением структуры и типа пород, установленных в ходе съемки и картирования, как описано ранее.
В ходе данной работы расстановка скважин производилась в программном комплексе ShotPlus и предполагала позиционирование скважин на взрывном блоке с учетом неровности откоса и показателя индекса качества пород такое, чтобы ЛНС не превышала проектную величину. Пример результата выноса скважин первого ряда с учетом описанного подхода представлен на рис. 5. Красным цветом указаны области недостаточной проработки по первому ряду. Области зеленого цвета указывают на нахождение параметров ЛНС в области расчета (1).
Измерение
гранулометрического состава
Анализ гранулометрического состава взорванной горной массы выполнялся путем обработки фотографий, полученных с камер, установленных на экскаваторы (порядка 100 фотографий на
у /
/
2/
1/
0.05
0.1
0.2 0.3
0.5
0.6
0.7 0.91.0 1.1 м
Размер фракции
1 - с учетом трещиноватости и блочности пород при расчете ЛНС
по первому ряду скважин (взрывы № 1 — 9);
2 - без учета трещиноватости и блочности пород при расчете ЛНС
по первому ряду скважин (взрывы № 10 —18)
Рис. 7. Анализ распределения гранулометрического состава взорванной горной массы [составлено авторами]
Fig. 7. Analysis of distribution of the granulometric composition of blasted rock mass [compiled by the authors]
развал с 1 блока). Измерение гранулометрического состава при непрерывной отгрузке взорванной горной массы уменьшает погрешность измерений фотопланиметрическим методом за счет большого объема данных для аналитики [35].
Съемка развала велась из кабины машиниста (рис. 6). Снимки масштабировались относительно линейных размеров
ковша экскаватора для минимизации погрешности при подсчете размеров кусков взорванной горной массы (рис. 6).
Далее фотографии загружались в специализированное ПО [12] для дальнейшей обработки и анализа фракционного гранулометрического состава с выделением репрезентативных кусков горной массы.
Таблица 3
Результаты измерения гранулометрического состава [составлено авторами] Results of particle size distribution measurements [compiled by the authors]
№ взрыва Средний кусок, мм Выход негабарита, % Показатель однородности n Направление инициирования* Схема
Без учета трещиноватости и блочности пород при расчете ЛНС по первому ряду скважин
1 282 20,3 1,8 КП диагональная
2 235 22,3 1,7 ВП трапециевидная
3 202 25,9 1,2 КП диагональная
4 168 21,1 2,4 КП диагональная
5 216 12,5 1,8 КП трапециевидная
6 219 18,7 1,6 ВП диагональная
7 258 17,6 1,7 ВП трапециевидная
8 207 19,7 1,7 КП трапециевидная
9 198 19,8 1,5 КП диагональная
Усредненное 220 20,1
№ взрыва Средний кусок, мм Выход негабарита,% Показатель однородности n Направление инициирования Схема
С учетом трещиноватости и блочности пород при расчете ЛНС по первому ряду скважин
10 220 17,7 1,9 КП диагональная
11 171 11,5 1,8 КП трапециевидная
12 181 11,6 2,1 КП трапециевидная
13 144 11,8 1,6 ВП трапециевидная
14 172 17,9 1,4 ВП диагональная
15 108 13,9 1,5 ВП трапециевидная
16 203 11,8 1,5 КП трапециевидная
17 273 18,3 1,6 КП диагональная
18 193 17,8 1,4 КП диагональная
Усредненное 185 14,7
* КП — направлена вкрест простирания доминирующей системы трещин; ВП — направлена вдоль простирания доминирующей системы трещин.
На основе обработки по данным фотосъемки выполнялось построение распределения гранулометрического состава взорванной горной массы на основе методики, изложенной в работах [12, 35], и фиксировались следующие параметры: средний размер куска ВГМ, процентный выход негабаритной фракции, показатель однородности распределения фрагментации. Данные, полученные в ходе сбора информации о гранулометрическом составе до и после внедрения предлагаемых решений, приведены на рис. 7 и в табл. 3.
Обсуждение результатов
Было проведено 18 опытных взрывов, при этом девять из них были выполнены со стандартным расположением первого ряда скважин, а остальные девять — с расстановкой первого ряда скважин по предлагаемой методике, учитывающей трещиноватость и блочность пород, слагающих массив уступа, а также геометрию откоса уступа.
По результатам проведенных 18 опытных взрывов было выявлено, что при направлении взрыва вкрест трещин получается более качественное дробление массива горных пород, а также что при использовании трапециевидной схемы удалось добиться лучших результатов по показателям гранулометрического состава ВГМ.
Так, при базовом варианте проведения взрывных работ средний размер полученных кусков варьировался в диапазоне от 168 мм до 282 мм, а процент выхода негабаритных фракций колебался от 12,5% до 25,9%. При использовании трапециевидной схемы взрывания вкрест простирания трещин средний размер кусков был меньше по сравнению с диагональными схемами инициирования или схемами, инициированными вдоль простирания трещин. Усредненные показатели ВГМ относительно размера сред-
него куска и процентного выхода негабаритных фракций по 9 взрывам до внедрения предлагаемых решений в проект, а именно в области расположения скважин по первому ряду, составили 220 мм и 20,1% соответственно.
После анализа ВГМ по результатам 9 взрывов с учетом предложенных подходов и решений, относящихся к проекту БВР по расположению скважин первого ряда удалось достичь уменьшения процентного выхода некондиционных фракций и среднего размера куска в развале. Процентный выход негабарита изменялся в диапазоне от 11,5% до 18,3%. Усредненный процентный выход негабаритных фракций составил 14,7%, что говорит о снижении процентного выхода некондиционных кусков по сравнению с базовым проведением взрывных работ без расстановки скважин по первому ряду и расчета величины ЛНС, включающей объемный показатель интенсивности трещин. Можно отметить, что при использовании методики, учитывающей структурные особенности массива горных пород, результаты взрывов на порядок лучше, чем при использовании стандартной методики, что приводит к более эффективному разрушению горной массы и уменьшению негабаритных фракций.
Показатель однородности распределения ВГМ в обоих случаях изменялся незначительно.
Выводы
Для формирования равномерного гранулометрического состава взорванной горной массы и снижения выхода некондиционных фракций при взрывании сложноструктурных массивов горных пород следует учитывать структурные особенности массива (трещиноватость и блочность) при расчете ЛНС по первому ряду скважин при проектировании БВР. При помощи специализированных
программных комплексов и средств БПЛА можно повысить качество взрывных работ, что, в свою очередь, должно сопровождаться глубокой аналитикой данных, которые мы можем получить до взрыва.
На примере предложенного подхода по пространственному расположению скважин первого ряда на основе учета структурных особенностей массива удалось достичь конкретного результата по снижению процентного выхода негабаритных фракций. При взрывании слож-
ноструктурных массивов направление главных трещин может меняться. В этой связи следует определять направления трещин и учитывать структурные особенности массива горных пород, картировать уступы и включать показатель индекса качества пород в расчет буровзрывных показателей, таких как ЛНС. Более того, учет данных параметров позволяет подобрать схему монтажа взрывной сети таким образом, чтобы направлять взрыв вкрест трещин и добиваться лучшего дробления горной массы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Marinin M, Marinina O., Wolniak R. Assessing of losses and dilution impact on the cost chain: Case study of gold ore deposits // Sustainability. 2021, vol. 13, no. 7, article 3830. DOI: 10.3390/su13073830.
2. Иванов С. Л., Иванова П. В., Кувшинкин С. Ю. Оценка наработки карьерных экскаваторов перспективного модельного ряда в реальных условиях эксплуатации // Записки Горного института. - 2020. - Т. 242. - С. 228-233. DOI: 10.31897/pmi.2020.2.228.
3. Yudi Tang, Lei He, Wei Lu, Xin Huang, Hai Wei, Huaiguang Xiao A novel approach for fracture skeleton extraction from rock surface images // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021, vol. 142, article 104732. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2021.104732.
4. Аленичев И. А., Рахманов Р. А. Исследование эмпирических закономерностей сброса горной массы взрывом на свободную поверхность уступа карьера // Записки Горного института. - 2021. - Т. 249. - С. 334-341. DOI: 10.31897/pmi.2021.3.2.
5. Корчак С. А., Абатурова И. В., Савинцев И. А., Стороженко Л. А. Оценка состояния массива горных пород для выделения потенциально опасных участков проектируемого карьера // Известия Уральского государственного горного университета. - 2022. -№ 3(67). - С. 90-99. DOI: 21440/2307-2091-2022-3-90-99.
6. Gorbunova N., Kapitonova I., Mirkushov O. Comparative analysis rock mass after explosions in the quarry liqhobong // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021, vol. 720, no. 1, article 012080. DOI: 10.1088/1755-1315/720/1/012080.
7. Молдаван Д. В., Чернобай В. И., Соколов С. Т., Баженова А. В. Конструктивные решения запирания продуктов взрыва во взрывной полости // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2022. - № 6-2. - С. 5-17. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_62_0_5.
8. Маринин М. А., Евграфов М. В., Должиков В. В. Производство взрывных работ на заданный гранулометрический состав руды в рамках концепции «mine-to-mill»: современное состояние и перспективы // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. - 2021. - Т. 332. - № 7. - С. 65-74. DOI: 10.18799/ 24131830/2021/7/3264.
9. Bamford T., Medinac F., Esmaeili K. Continuous monitoring and improvement of the blasting process in open pit mines using unmanned aerial vehicle techniques // Remote Sensing. 2020, vol. 12, no. 17, article 2801. DOI: 10.3390/rs12172801.
10. Battulwar R., Zare-Naghadehi M., Emami E., Sattarvand J. A state-of-the-art review of automated extraction of rock mass discontinuity characteristics using three-dimensional surface models // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2021, vol. 13, no. 4, pp. 920-936. DOI: 10.1016/j.jrmge.2021.01.008.
11. Gaich A., Potsch M. Blast optimization including automatic borehole placement and automatic rock mass characterization. Bergdagarna. Stockholm, 2020.
12. Саадун А., Фредж М, Букарм Р., Хаджи Р. Анализ дробления с использованием цифровой обработки изображений и эмпирической модели (KuzRam): сравнительное исследование // Записки Горного института. - 2022. - Т. 257. - С. 822-832. DOI: 10.31897/ pmi.2022.84.
Литературу с п. 13 по п. 17 смотри в REFERENCES.
18. Казьмина А. Ю. Обоснование параметров буровзрывных работ при разрушении скальных пород скважинными зарядами конечной длины (на примере ЗАО «Гавриловское карьероуправление»): Автореф. дисс ... канд. техн. наук. - СПб.: СПбГУ, 2013. - 20 с.
19. Buyer A., Aichinger S., Schubert W. Applying photogrammetry and semi-automated joint mapping for rock mass characterization // Engineering Geology. 2020, vol. 264, article 105332. DOI: 10.1016/j.enggeo.2019.105332.
20. Moomivand H., Seadati S., Allahverdizadeh H. A new approach to improve the assessment of rock mass discontinuity spacing using image analysis technique // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021, vol. 143, article 104760. DOI: 10.1016/j. ijrmms.2021.104760.
21. Singh B. K., Mondal D., Shahid M., Saxena A., Roy P. N. S. Application of digital image analysis for monitoring the behavior of factors that control the rock fragmentation in opencast bench blasting: a case study conducted over four opencast coal mines of the Talcher Coalfields, India // Journal of Sustainable Mining. 2019, vol. 18, no. 4, pp. 247-256. DOI: 10.1016/j.jsm. 2019.08.003.
22. Miao Y., Zhang Y., Wu D., Li K., Yan X., Lin J. Rock fragmentation size distribution prediction and blasting parameter optimization based on the muck-pile model // Mining, Metallurgy & Exploration. 2021, vol. 38, pp. 1071-1080. DOI: 10.1007/s42461-021-00384-0.
23. Chen J., Huang H., Zhou M, Chaiyasarn K. Towards semi-automatic discontinuity characterization in rock tunnel faces using 3D point clouds // Engineering Geology. 2021, vol. 291, article 106232. DOI: 10.1016/j.enggeo.2021.106232.
24. Гусев В. Н., Блищенко А. А., Санникова А. П. Исследование комплекса факторов, оказывающих влияние на погрешность реализации маркшейдерской съемки горных объектов с применением геодезического квадрокоптера // Записки Горного института. -2022. - Т. 254. - С. 173-179. DOI: 10.31897/pmi.2022.35.
Литературу с п. 25 по п. 30 смотри в REFERENCES.
31. Хохлов С. В., Виноградов Ю. И, Носков А. П., Баженова А. В. Прогнозирование смещения рудных контуров при формировании развала взорванной горной массы // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2023. - № 3. - С. 40-56. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_3_0_40.
32. Gustafsson R. Swedish blasting technique and mining SPI. Gothenburg, Sweden. 1973, pp. 1-328.
33. Roy P. P. Rock blasting: effects and operations. CRC Press, 2005, pp. 1-37.
34. Palmstrom A. Measurement and characterizations of rock mass jointing / In-Situ Characterization of Rocks. 2001, pp. 1-40.
35. Вальков В. А., Виноградов К. П., Валькова Е. О., Мустафин М. Г. Создание растров высокой информативности по данным лазерного сканирования и аэрофотосъемки // Геодезия и картография. - 2022. - Т. 83. - № 11. - С. 40-49. DOI: 10.22389/0016-71262022-989-11-40-49. ЕШ
REFERENCES
1. Marinin M., Marinina O., Wolniak R. Assessing of losses and dilution impact on the cost chain: Case study of gold ore deposits. Sustainability. 2021, vol. 13, no. 7, article 3830. DOI: 10.3390/su13073830.
2. Ivanov S. L., Ivanova P. V., Kuvshinkin S. Yu. Evaluation of the production of mining excavators of a promising model range in rare operating conditions. Journal of Mining Institute. 2020, vol. 242, pp. 228-233. [In Russ]. DOI: 10.31897/pmi.2020.2.228.
3. Yudi Tang, Lei He, Wei Lu, Xin Huang, Hai Wei, Huaiguang Xiao A novel approach for fracture skeleton extraction from rock surface images. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021, vol. 142, article 104732. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2021.104732.
4. Alenichev I. A., Rakhmanov R. A. Study of empirical patterns of rock mass dumping by explosion onto the free surface of a quarry ledge. Journal of Mining Institute. 2021, vol. 249, pp. 334-341. [In Russ]. DOI: 10.31897/pmi.2021.3.2.
5. Korchak S. A., Abaturova I. V., Savintsev I. A., Storozhenko L. A. Assessment of the state of a rock mass to identify potentially hazardous areas of a planned quarry. News of the Ural State Mining University. 2022, no. 3(67), pp. 90-99. [In Russ]. DOI: 21440/2307-2091-20223-90-99.
6. Gorbunova N., Kapitonova I., Mirkushov O. Comparative analysis rock mass after explosions in the quarry liqhobong. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021, vol. 720, no. 1, article 012080. DOI: 10.1088/1755-1315/720/1/012080.
7. Moldavan D. V., Chernobay V. I., Sokolov S. T., Bazhenova A. V. Constructive solutions for locking explosion products in an explosive environment. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2022, no. 6-2, pp. 5-17. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_62_0_5.
8. Marinin M. A., Evgrafov M. V., Dolzhikov V. V. Production of blasting operations for a given granulometric composition of ore within the concept of «mine-to-mill»: current state and prospects. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering. 2021, vol. 332, no. 7, pp. 65-74. [In Russ]. DOI: 10.18799/24131830/2021/7/3264.
9. Bamford T., Medinac F., Esmaeili K. Continuous monitoring and improvement of the blasting process in open pit mines using unmanned aerial vehicle techniques. Remote Sensing. 2020, vol. 12, no. 17, article 2801. DOI: 10.3390/rs12172801.
10. Battulwar R., Zare-Naghadehi M., Emami E., Sattarvand J. A state-of-the-art review of automated extraction of rock mass discontinuity characteristics using three-dimensional surface models. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2021, vol. 13, no. 4, pp. 920-936. DOI: 10.1016/j.jrmge.2021.01.008.
11. Gaich A., Potsch M. Blast optimization including automatic borehole placement and automatic rock mass characterization. Bergdagarna. Stockholm, 2020.
12. Saadoun A., Frej M., Boukarm R., Hadji R. Fragmentation analysis using digital image processing and an empirical model (KuzRam): A comparative study. Journal of Mining Institute. 2022, vol. 257, pp. 822-832. [In Russ]. DOI: 10.31897/pmi.2022.84.
13. Pyra J., G^dek K. Possible ways of optimizing blasting operations using O-Pitblast software. Materialy Wysokoenergetyczne. 2020, vol. 12, no. 2, pp. 124-138. DOI: 10.22211/ matwys/0194.
14. Singh S. K., Kanarje Raval S. Automated rock mass discontinuity set characterisation using amplitude and phase decomposition of point cloud data. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2022, vol. 152, article 105072. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2022.105072.
15. Kawalec W., Krol R., Suchorab N., Szymanski M. The analysis and assessment of grain size distribution on the example of a chosen granite mine. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2019, vol. 362, no. 1, article 012113. DOI: 10.1088/1755-1315/362/1/ 012113.
16. Adjiski V., Panov Z., Popovski R., Stefanovska R. Application of photogrammetry for determination of volumetric joint count as a measure for improved rock quality designation (RQD) index. Sustainable Extraction and Processing of Raw Materials Journal. 2021, vol. 2, no. 1, pp. 12-20. DOI: 10.5281/zenodo.5594940.
17. Kong D., Saroglou C., Wu F., Sha P., Li B. Development and application of UAV-SfM photogrammetry for quantitative characterization of rock mass discontinuities. International
Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021, vol. 141, article 104729. DOI: 10.1016/j. ijrmms.2021.104729.
18. Kaz'mina A. Yu. Obosnovanie parametrov burovzryvnykh rabot pri razrushenii skal-nykh porod skvazhinnymi zaryadami konechnoy dliny (na primere ZAO «Gavrilovskoe karero-upravlenie») [Substantiation of the parameters of drilling and blasting operations in the destruction of rock with borehole charges of finite length (on the example of CJSC «Gavrilovskoye Quarry Administration»], Candidate's thesis, Saint-Petersburg, SPbGU, 2013, 20 p.
19. Buyer A., Aichinger S., Schubert W. Applying photogrammetry and semi-automated joint mapping for rock mass characterization. Engineering Geology. 2020, vol. 264, article 105332. DOI: 10.1016/j.enggeo.2019.105332.
20. Moomivand H., Seadati S., Allahverdizadeh H. A new approach to improve the assessment of rock mass discontinuity spacing using image analysis technique. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021, vol. 143, article 104760. DOI: 10.1016/j. ijrmms.2021.104760.
21. Singh B. K., Mondal D., Shahid M., Saxena A., Roy P. N. S. Application of digital image analysis for monitoring the behavior of factors that control the rock fragmentation in opencast bench blasting: a case study conducted over four opencast coal mines of the Talcher Coalfields, India. Journal of Sustainable Mining. 2019, vol. 18, no. 4, pp. 247-256. DOI: 10.1016/j.jsm. 2019.08.003.
22. Miao Y., Zhang Y., Wu D., Li K., Yan X., Lin J. Rock fragmentation size distribution prediction and blasting parameter optimization based on the muck-pile model. Mining, Metallurgy & Exploration. 2021, vol. 38, pp. 1071-1080. DOI: 10.1007/s42461-021-00384-0.
23. Chen J., Huang H., Zhou M., Chaiyasarn K. Towards semi-automatic discontinuity characterization in rock tunnel faces using 3D point clouds. Engineering Geology. 2021, vol. 291, article 106232. DOI: 10.1016/j.enggeo.2021.106232.
24. Gusev V. N., Blishchenko A. A., Sannikova A. P. Study of a complex of factors influencing the error in the implementation of mine surveying of mountain objects using a geodetic quad-rocopter. Journal of Mining Institute. 2022, vol. 254, pp. 173-179. [In Russ]. DOI: 10.31897/ pmi.2022.35.
25. Bar N., Kostadinovski M., Tucker M., Byng G., Rachmatullah R., Maldonado A., Potsch M., Gaich A., McQuillan A., Yacoub T. Rapid and robust slope failure appraisal using aerial photogrammetry and 3D slope stability models. International Journal of Mining Science and Technology. 2020, vol. 30, no. 5, pp. 651-658. DOI: 10.1016/j.ijmst.2020.05.013.
26. Kong D., Wu F., Saroglou C. Automatic identification and characterization of discontinuities in rock masses from 3D point clouds. Engineering Geology. 2020, vol. 265, article 105442. DOI: 10.1016/j.enggeo.2019.105442.
27. Hu G. A drawing system for pole diagram and rose diagram of rock mass structural surface. Mobile Information Systems. 2021, vol. 2021, pp. 1-11. DOI: 10.1155/2021/965 2623.
28. Menegoni N., Giordan D., Perotti C., Tannant D. D. Detection and geometric characterization of rock mass discontinuities using a 3D high-resolution digital outcrop model generated from RPAS imagery - Ormea rock slope, Italy. Engineering Geology. 2019, vol. 252, pp. 145-163. DOI: 10.1016/j.enggeo.2019.02.028.
29. Moomivand H., Seadati S., Allahverdizadeh H. A new approach to improve the assessment of rock mass discontinuity spacing using image analysis technique. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2021, vol. 143, article 104760. DOI: 10.1016/j. ijrmms.2021.104760.
30. Afanasev P. I., Makhmudov K. F. Assessment of the parameters of a shock wave on the wall of an explosion cavity with the refraction of a detonation wave of emulsion explosives. Applied Sciences. 2021, vol. 11, no. 9, article 3976. DOI: 10.3390/app11093976.
31. Khokhlov S. V., Vinogradov Yu. I., Noskov A. P., Bazhenova A. V. Predicting displacements of ore body boundaries in generation of blasted rock pile. MIAB. Mining Inf. Anal. Bull. 2023, no. 3, pp. 40-56. [In Russ]. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_3_0_40.
32. Gustafsson R. Swedish blasting technique and mining SPI. Gothenburg, Sweden. 1973, pp. 1-328.
33. Roy P. P. Rock blasting: effects and operations. CRC Press, 2005, pp. 1-37.
34. Palmstrom A. Measurement and characterizations of rock mass jointing. In-Situ Characterization of Rocks. 2001, pp. 1-40.
35. Valkov V. A., Vinogradov K. P., Valkova E. O., Mustafin M. G. Creation of high-informative rasters based on high-power laser and aerial photography. Geodesy and Cartography. 2022, vol. 83, no. 11, pp. 40-49. [In Russ]. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-989-11-40-49.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Ишейский Валентин Александрович1 - канд. техн. наук,
доцент, e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0003-1007-6562,
Рядинский Даниил Эдуардович1 - аспирант,
e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0002-5765-1811,
Магомедов Гаджи Сиражудинович - генеральный директор, АО «Гавриловское карьероуправление», e-mail: [email protected], 1 Санкт-Петербургский горный университет.
Для контактов: Ишейский В.А., e-mail: [email protected].
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
V.A. Isheisky1, Cand. Sci. (Eng.),
Assistant Professor,
e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0003-1007-6562,
D.E. Ryadinskii1, Graduate Student,
e-mail: [email protected],
ORCID ID: 0000-0002-5765-1811,
G.S. Magomedov, General Director,
JSC «Gavrilovskoye Quarry Administration»,
188870, Leningrad Region,
Gavrilovo Settlement, Russia,
e-mail: [email protected],
1 Saint-Petersburg Mining University,
199106, Saint-Petersburg, Russia.
Corresponding author: V.A. Isheisky, [email protected].
Получена редакцией 02.05.2023; получена после рецензии 01.06.2023; принята к печати 10.08.2023. Received by the editors 02.05.2023; received after the review 01.06.2023; accepted for printing 10.08.2023.
