自然崩落法矿体可崩性分级研究 (1995年)

自然崩落法是一种大规模地下采矿方法，其基本原理是依靠矿体内部的自然力来破碎矿石，并借助重力进行矿石的搬运。该方法的关键在于矿体的可崩性，即矿体在一定的拉底面积下是否能以一定的速率维持持续崩落并形成一定的生产能力。为了准确评估矿体的可崩性，研究者们采用了数值分类学和模糊数学的理论，构建了矿体可崩性分级模型和评判方法，并且通过实例建立了铜矿峪矿5#矿体的可崩性分级模型及方法。 在自然崩落法的可行性研究和工程设计中，矿体的可崩性评估是一个首要的问题。岩体作为一种复杂的结构系统，其崩落过程受到矿块周边岩体内应力变化的影响。传统的静态岩体分类方法采用定性评价，但因其经验性较强，受人为因素影响较大，所以不能准确反映矿体的可崩性。而借助数学分类学和模糊数学的理论，可以更科学地对矿体进行可崩性分级。 文中提到了模糊聚类法中的F-ISODATA方法，这是一种迭代自组织数据分析技术。该方法通过迭代公式将样本粗略分类，并按照最优原则逐步调整分类，直至达到合理状态为止。F-ISODATA方法中，聚类中心的确定是通过Bezdek算法实现的，利用样本矩阵和隶属度矩阵进行迭代运算，直至达到迭代终止条件。在此过程中，不同的聚类指标对分类结果的影响程度不一，因此需要为每个指标赋予不同的权重，使得聚类分析能够更加准确地反映样本的属性。 矿体可崩性分级的模糊数学模型中，隶属函数是评价样本隶属度的关键要素。隶属函数用于衡量样本特征对于分类的影响程度，通过矩阵范数的计算确定迭代过程是否结束，并据此确定样本的最终分类。此外，通过权重的分配，可以灵活调节分类的精度，建立分级标准样本库，以便于在实际工程应用中更准确地判断矿体的可崩性。 矿体可崩性分级的研究不仅涉及到岩体力学的基本概念，而且涉及到岩石质量指标(RQD)与可崩性指数之间的关系。可崩性指数在一定程度上可以代表矿体的二次炸药消耗量、自然破碎性和出矿特性等，是评价矿石可崩性的重要指标之一。但是，仅依靠RQD值作为唯一的评判标准是不够的，因为可崩性指数对矿石崩落困难程度和二次破碎量的估计可能过于保守。 根据岩石力学领域的研究成果，目前采用的分级模式依然带有一定的经验性。随着模糊数学、数值分类学等数学方法的引入，岩体质量分级的评价和判断获得了显著发展，分级模型的概念逐渐清晰。通过对标准岩体样本的分类，可以建立起评判其他岩体对象的基准，进而确立矿体的可崩性分级标准。这在自然崩落法的可行性研究和实际工程设计中具有重要的意义。 自然崩落法矿体可崩性分级研究涉及了岩石力学、数学分类学、模糊数学等多个学科领域的知识，通过引入先进的数学方法和理论，对复杂的矿体可崩性问题进行了系统的研究，并提出了相应的分级模型和评判方法。这一研究的成果不仅能够提高自然崩落法的可行性研究效率，还能为地下采矿工程的优化设计和决策提供科学依据。