张志刚,李学斌

1.中国葛洲坝集团第二工程有限公司,四川 成都 610091

2.中广核新能源田东有限公司,广西 百色 533000

0 引言

堆石坝坝料是堆石坝填筑中的首要工序,岩石的爆破块度是筑坝质量的重要保障,对后续施工环节,如挖装、运输、填筑有着很大程度的影响。同时,由于开采地形的复杂性、地质情况的不确定性等,爆破开采是实现堆石坝智能控制最难的环节。

实现爆破料堆块度的快速、高精度检测,同时能够根据开挖面暴露出的岩石结构,估算分析爆破块度分布,实时优化爆破参数以及爆破方式,对于提升工程施工效率及经济性有着重要影响。基于堆石坝施工过程,本文针对上坝料爆破开采开展智能控制理论和方法上的相关研究[1-2],为爆破料堆块度分析与爆破设计参数智能控制提供参考。

1 工程概况

某抽水蓄能电站为沥青混凝土面板堆石坝,最大坝高为182.3 m,上库总填筑量达2 900余万m3。上水库工程采用库内开挖料作料源,不另设料场,料源复杂,无备用料场,挖填须精确平衡,并且填筑施工期短,上水库大坝及库盆填筑总工期约49个月,每月填筑强度超过80万m3的填筑时间持续18个月,其中每月强度超过90万m3的持续时间为8个月。

库区出露的地层主要有震旦系灯影组(Z2dn)、寒武系以及闪长玢岩脉(δμ)和少量方解石脉、石英脉,地表多为第四系(Q4)覆盖层。

1)震旦系灯影组。岩性为细晶白云岩、内碎屑白云岩、白云质灰岩,灰白、浅灰～深灰色,中～厚层状,含黑色燧石,多见藻丝化石,局部含角砾状碎屑。

2)寒武系。幕府山组上段(∈1m2):含磷白云岩、含磷灰质白云岩、含磷硅质岩,普遍含磷,灰、灰黑色,局部夹泥质白云岩及断续条带状的燧石,中～厚层状,石英细脉充填。炮台山组(∈1p):泥质白云岩为炮台山组标志地层,灰、灰黄色,薄层～中薄层状。观音台群(∈2-3gn):上段(∈2-3gn-3)以硅质白云岩、含硅质条带白云岩为主,深灰～浅灰色,少量灰白色,局部夹硅质条带白云岩,石英、方解石脉充填;中段(∈2-3gn-2)为灰质白云岩、细晶白云岩夹薄层泥质白云岩,深灰～浅灰色,少量灰白色,含硅质条带及少量燧石结核,局部夹含硅质条带白云岩,石英、方解石脉充填;下段(∈2-3gn-1)为含燧石结核或燧石条带白云岩夹薄层泥质、灰质白云岩,中～厚层状,灰～深灰色,薄层含泥质白云岩呈灰黄、灰色。

3)奥陶系。仑山组(O1l):灰质白云岩,深灰、灰黑色,含燧石团块为特征,中～厚层状。红花园组(O1h):生物碎屑灰岩、亮晶砂屑灰岩,浅灰、深灰色,厚层状。

5)岩脉。水库区出露岩脉以闪长玢岩脉为主,局部方解石脉、石英脉。

2 主要研究内容

针对堆石坝坝料爆破开采施工问题,结合某抽水蓄能电站上水库开挖与填筑施工,对包含多种不确定因素情况下的开采料的块度控制进行研究。

2.1 爆破料堆块度预测理论和方法研究

针对爆破料堆块度预测存在的精度不高问题,结合室内及现场试验,探索爆破料堆块度高精度预测的方法以及实现途径。

2.2 堆石坝坝料开采智能控制理论和方法研究

在深入研究岩体结构属性、爆破设计参数对块度影响基础上,基于机器学习等人工智能理论和方法,开展堆石坝坝料开采智能控制理论和方法研究。

3 爆破试验

为满足堆石坝坝料填筑的块度要求,现场需要进行爆破试验。主要研究采用深孔梯段微差挤压爆破技术满足各种级配料的块度要求和爆破振动效应。

3.1 试验场地

依据现场实际布置情况,爆破试验场地选在上库的B区。

3.2 施工工艺

施工工艺:试验确定—爆破设计参数—爆破实施方案—测量放样—钻孔、验收—装药、起爆—验炮、监测数据收集整理分析—爆渣清理—爆破效果检查—爆破参数的校正、优化—下组试验。

3.2.1 钻孔、验收

深孔梯段爆破采用带吸尘设备的高风压液压钻机,根据施工技术交底确定的孔位、角度及深度进行钻孔,钻孔过程中记录发现的地质异常情况,施工完毕后监理旁站监督进行验收,具体见图1～2。

图1 堆石料爆破试验钻孔施工 图2 堆石料爆破试验炮孔验收

3.2.2 装药、填塞

梯段爆破试验主要采用2#岩石乳化炸药和铵油炸药,装药采用连续装药结构,深孔梯段采用每个孔2发毫秒非电导爆管和2卷乳化炸药药卷组成的起爆药包(双起爆药包),置于孔底反向起爆,使用岩屑进行填塞,具体见图3。

3.2.3 起爆网络

为保证施工安全并充分利用爆破自由面,爆破试验均采用排间延期起爆网络和“V”型起爆网络[3]。排间延期起爆网络每个炮孔布置1发MS-10导爆管,使用四通将排内的数个孔一组连接,再使用1发或2发MS-3导爆管进行串联,排与排之间采用MS-5雷管进行并联,形成串并联起爆网络。排间延期起爆网络如图4所示,“V”型起爆网络如图5所示。

图4 排间延期起爆网络

图5 “V”型起爆网络

3.2.4 爆破效果检查

采用排间“一”字型起爆网络时爆堆俯视呈方形,采用“V”型起爆网络爆堆俯视呈梯形,爆破飞石均在深孔爆破安全警戒范围200 m内。排间“一”字型起爆网络爆堆如图6所示,“V”型起爆网络爆堆如图7所示。

图6 “一”字型起爆网络爆堆 图7 “V”型起爆网络爆堆

4 爆破试验数据分析

在上库B区进行堆石料爆破试验,爆破试验参数见表1,爆破试验堆石料筛分的包络线见图8～12。

表1 堆石料爆破试验参数

图8 堆石料第1场次试验包络线

图9 堆石料第2场次试验包络线

图10 堆石料第3场次试验包络线

图12 堆石料第5场次试验包络线

根据爆破试验得知,岩性为弱风化白云岩时,炸药单耗 0.5～0.55 kg/m3,采用宽孔距小排距微差挤压爆破的布孔方式,能充分利用爆破能量,较好地控制爆破块度,堵塞段加辅助药包解决堵塞段岩体的大块率,基本能满足上坝料填筑的块度要求。

5 爆破块度预测模型

根据双隐含层 LM 算法的神经网络模型[4],对上库B区堆石料的填筑块度进行爆破预测,通过神经网络输入S/B、H/B、B/D、q、E等5个爆破设计及岩石参数,其中,S为钻孔排距,B为抵抗线距,H为台阶高度,D为钻孔直径,q为爆破单耗,E为取样岩体弹性模量。经隐含层对权值与阈值的不断优化,最终输出层分析出爆破料堆块度值,具体见表2～3。各爆破试验场次堆石料堆块度分析值与实测值对比,具体见图13。

表2 爆破设计及岩石参数

表3 爆破试验料堆块度分析值

图13 爆破料堆块度分析值与实测值对比图

通过进行现场爆破试验,取得较适合的爆破参数(梯段高度、孔径、孔距、排距、孔深、堵塞长度、抵抗线距、炸药单耗等),依据所建立的神经网络模型对其优化,仿真分析结果说明该模型具有一定的准确性,同时也对双隐含层LM算法模型的各输入层爆破参数进行敏感度分析验算,对工程爆破施工具有较高的实践意义。

6 爆破施工智能控制

在堆石坝填筑料深孔梯段爆破的开挖施工过程中,通过进行现场爆破试验可知,爆破料堆块度主要受爆破设计、岩石岩性、炸药参数等影响。爆破设计、炸药参数称为“稳定参数”,岩石岩性称为“不稳定参数”,须综合考虑。其中,爆破设计有钻孔直径(D)、钻孔排距(S)、台阶高度(H)、抵抗线距(B)、堵塞长度(L)等,具体见图14;炸药参数为爆破单耗(q)等;岩石岩性包括取样岩体弹性模量(E)、原位岩石块度(X)等[5]。

图14 深孔梯段爆破设计示意图

依据爆破料堆块度分析系统(见图15),通过进行爆破试验后筛分试验、各场次实测爆破块度级配曲线,验证了该模型能够较好地预测爆破块度值,相对误差在允许范围内。

图15 主系统界面

7 结束语

本文的研究聚焦计算机科学、人工智能等新兴领域科学技术热点问题,可形成一套堆石坝坝料爆破块度快速分析与智能控制流程,有利于提高施工效率,为爆破块度分析与爆破设计参数智能化控制提供有效参考,有利于提高水利水电行业的爆破施工技术水平。