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硫化矿床开采中炸药自爆危险性的云模型分析
2018-10-10
为了科学判定硫化矿山开采中炸药自爆危险性的等级,选取水溶性铁离子含量、硫化矿石的含水量、 黄铁矿的含量、矿石水分的pH、采场的环境温度、炮孔温度、炸药类型、装药时间等影响因素,建立基于云模型的炸 药自爆危险性评价模型。将硫化矿山炸药自爆测定指标与分级标准转化为正态云分级标准,采用熵权法对各指标 的实测值进行权重计算;以模糊子集B的最大隶属度原则为依据,判定各矿山的炸药自爆危险性等级。利用国内4 个硫化矿山的实际生产条件对该模型进行可行性检验,所得的分类结果与矿山实际生产情况相符。该模型能够提 高硫化矿山自爆危险性等级划分的准确性,并为指导硫化矿山炸药自爆的防治工作提供了一种新方法。
Series No. 507 金 属 矿 山 总第 507 期 September 2018 METAL MINE 2018 年第 9 期 硫化矿床开采中炸药自爆危险性的云模型分析 阳富强 赖 勇 李 伟 (福州大学环境与资源学院,福建 福州 350116) 摘 要 为了科学判定硫化矿山开采中炸药自爆危险性的等级,选取水溶性铁离子含量、硫化矿石的含水量、 黄铁矿的含量、矿石水分的 pH、采场的环境温度、炮孔温度、炸药类型、装药时间等影响因素,建立基于云模型的炸 药自爆危险性评价模型。将硫化矿山炸药自爆测定指标与分级标准转化为正态云分级标准,采用熵权法对各指标 的实测值进行权重计算;以模糊子集 B 的最大隶属度原则为依据,判定各矿山的炸药自爆危险性等级。利用国内 4 个硫化矿山的实际生产条件对该模型进行可行性检验,所得的分类结果与矿山实际生产情况相符。该模型能够提 高硫化矿山自爆危险性等级划分的准确性,并为指导硫化矿山炸药自爆的防治工作提供了一种新方法。 关键词 硫化矿山 炸药自爆 云模型 熵权法 中图分类号 TD75 文献标志码 A 文章编号 1001-1250(2018)-09-176-05 DOI 10.19614/j.cnki.jsks.201809032 Analysis of Cloud Model of Explosive Self-detonation Hazard during Exploitation of Sulfide Deposits Yang Fuqiang Lai Yong Li Wei (College of Environment and Resources,Fuzhou University,Fuzhou 350116,China) Abstract In order to scientifically determine the explosives' risk level in exploration of sulphide mines,and taking the water-soluble iron ion content,the water content of the sulfide ore,the content of the pyrite,the pH of the ore moisture,the temperature of the stope environment,the blasthole temperature,the type of explosives,and time to install explosives as fac⁃ tors,the explosive risk assessment model for explosives based on the cloud model was established. The indicators and grading standards for self-detonation of sulphide dynamite explosives were converted to the normal cloud grading standards. The entro⁃ py weight method was used to calculate the weight of the measured value for each indicator. Based on the principle of maxi⁃ mum membership degree of fuzzy subset B,the explosive hazard rating of each mine was determined. The feasibility of the model was tested by using the actual production conditions of four sulfide mines in China,and the classification results ob⁃ tained were in accordance with the actual production of the mine. The model can improve the accuracy of the classification at the risk of self-detonation in sulphide mines,and provides a new method for guiding the prevention and control of explosions in sulphide mines. Keywords Sulfide mine;Self-detonation of explosives;Cloud model;Entropy method 在硫化矿山开采的过程中,由于硫化矿石自身 特性,容易发生氧化放热反应。当矿井内放热速率 高于散热速率时,矿井内部温度升高,当达到一定温 度时,矿井发生火灾事故。矿山进行爆破掘进时,若 炮孔内温度达到炸药爆燃点就会导致炸药自爆,发 生严重事故。随着工业对矿产资源需求的增加,使 得浅层的矿产资源逐渐枯竭,金属矿山的开采也向 也不断增加,这使得矿石炸药自燃自爆的危险性进 一步加大。目前,国内外的金属矿山在采矿过程中 都发生过矿石炸药自爆事故。例如新疆富蕴蒙库铁 矿、广东云浮硫铁矿、内蒙古乌努格土山铜钼矿等都 [2-3] 曾发生炸药自燃自爆事故 。国外如美国Mt Con铜 矿与 Meikle 金矿、加拿大 Mt Con 金矿、澳大利亚 Mt Isa铜矿与Mt Whaleback硫铁矿等均发生过矿石炸药 [1] [4] 自爆事故 。矿山炸药自爆事故,严重威胁着工作人 深部开采发展 。但是,开采深度的增加,岩层温度 收稿日期 2018-06-09 基金项目 国家自然科学基金项目(编号:51741402),福建省自然科学基金项目(编号:2016J01224)。 作者简介 阳富强(1982—),男,副教授,博士。 · 176 · 阳富强等:硫化矿床开采中炸药自爆危险性的云模型分析 2018年第9期 [ 14] 员的生命安全和企业的财产安全。因此,对硫化矿 开采过程中炸药自爆危险性进行评价可以有效地减 少爆炸事故的发生。 从而导致炸药自爆事故的发生。陈寿如 认为矿样 2 + 3+ 2+ 中的Fe +Fe 浓度是衡量FeS 2 氧化程度的指标,Fe + 3 + Fe 浓度是硫化矿氧化产物和炸药中硝酸铵接触后 硫化矿山开采炸药自爆是多方面因素共同影响 的结果。目前对硫化矿开采中炸药自爆进行分析评 产生一系列放热反应的关键,并建立了铁离子浓度 [15] 与 pH 值关系的经验关系。廖明清 从硝酸铵的热 分解及其与黄铁矿的反应机理入手,分析炸药自燃、 自爆的原因,并提出了防止炸药热分解和炸药与矿 石接触反应的防自爆技术途径。 [5] [6] 价的有可拓综合评价 、解释结构模型分析 、事故 [7] [8] 树分析 、未确知测度模型分析 等。以上几种方法 在对炸药自爆危险性进行评价时,能够考虑多个因 素对炸药自爆的影响,并建立相应的评价指标体 系。然而,在硫化矿床的炸药自爆危险性分析过程 中,评价人员无法对监测指标本身所具有的随机性 和模糊性进行客观的分析与处理,上述的几种方法 在分析过程中,不能解决该类不确定性问题。 1 . 2 硫化矿山炸药自爆危险性的评价指标体系 对炸药自爆危险性评价的各指标进行分级与取 值,划分为I,II,III和IV 4个级别,相应代表着自爆危 险性极大、自爆危险性大、自爆危险性一般以及自爆 [ 8] [8] 危险性小 。具体的评价体系结构见表1、表2 。 云模型主要反映了自然语言概念中的不确定 性,即模糊性和随机性,利用特定语言将两者结合起 来,在定性和定量之间形成映射,是一种定性知识描 述与定量数值之间的转换模型,能够有效表达知识 [ 9] 概念的模糊不确定性和随机不确定性 。如,吴贤国 [ 10] 利用云模型对运营隧道结构健康进行安全评价; [11] 阳富强 利用云模型对硫化矿石的自燃倾向性进行 [12] 分级;陈勇 利用云模型与模糊综合评价方法对地 下铁矿区生态风险进行评价。云模型在实际应用中 有效地体现了各指标的模糊性与不确定性,使得评 价结果更科学,更客观。 1 硫化矿床开采中炸药自爆危险性评价指标 构建 硫化矿床炮孔中含有的矿石粉末的氧化产物与 硝酸铵炸药接触后,在一定的湿度条件下发生一系 列的放热化学反应,且矿山内部温度高,炮孔内散热 条件差,引起炮孔内温度剧增。另一方面,水的活化 作用导致炸药的爆燃点下降,当炮孔内温度达到爆 燃点时,炸药分解引起自爆。 1 . 1 自爆机理概述 对于炸药自爆的机理,国内并没有统一的认 识。目前对于炸药发生自爆的原因主要有以下 3 种 2 + 3+ 观点:①当硫化矿石中的水溶性Fe +Fe 离子和水分 达到一定量时,其与炸药中的硝酸铵发生反应,产生 大量的气体和热量,使得孔内温度不断上升,炸药的 爆燃点下降,从而引起自爆;②矿石由于其自身的氧 化自燃性,导致炮孔底部形成高温,从而导致炸药自 爆;③认为矿石水分中含酸量(pH 值)大小是引起炸 药自爆的主要原因。 [ 13] 冯胜利 认为采场内的高温高湿环境加快了硫 化矿石自身的氧化反应速率,使得内部温度上升,而 炮孔中的炸药与矿石相互作用导致炸药爆燃点下降 2 云模型与熵权法相关理论 2. 1 云模型 设U是一个可以用精确数值表示的定量论域,C · 177 · 总第507期 金 属 矿 山 2018年第9期 是U上的定性概念,如果定量值 x ∈ U ,且x是C的一 次随机实现,x 对 C 的确定度 μ(x)∈[0,1] 是具有稳定 倾向的随机数。若 为: 1 2 L = (xij + xij ) 2 . (6) 评价域中的边界值,是相邻级别之间的过渡值, μ:U →[0,1],∀x ∈ U,x → μ(x) , (1) 应为这 2 个级别所共有,表示 2 级别隶属度相等,具 则 x 在论域 U 上的分布称为云,每一个 x 称为一个云 有一定程度的模糊性: [ 16] 滴 。 2 2 ì 1 ü ( x ij - xij ) ï ï 云模型常用期望 Ex(expected value)、熵 En(en- exp - = 0.5 , (7) (8) í ý 2 ï î ï tropy)、超熵He(hyper entropy)来表征云图,记作(Ex, En,He),如图1所示。 8 ( Enij = (x Enij ) ij - xij þ 1 2 ) . 2 .355 ij 本研究中超熵(He)的取值为经验取值,取值为 0.1。 ( 3)由熵权法求得炸药自爆影响指标权重 W= ,…,w)。 4)rij 为模糊关系矩阵 R 中待评对象第 i 个影响 (w 1 ,w 2 n ( q 因素;rij 为 rij 第 q 次通过正向云发生器的值。将炸药 自爆影响因素实测值输入正向云发生器,计算出各 因素指标在不同本质评级中的正态云隶属度向量矩 阵,正向云发生器算法具有一定的随机性,故取正向 云发生器计算N次后的结果,确定最终的平均隶属度 2 . 2 熵权法 熵权法是依据各项指标变异程度,利用信息熵 的大小来计算各指标权重的一种方法。 ij R : q 假设硫化矿山炸药自爆危险性测定指标有n个, 已知评估对象有m个,xij表示第i个测定指标的第j个 N rij Rij = N . (9) ∑ q = 1 [17] 评价值 ,从而构成评价指标值矩阵K为 K=[x 进行归一化处理后,构建矩阵 ( 5)由炸药自爆影响指标权重 W 和模糊关系矩 i ] j m×n . (2) (3) 阵R,求得本质安全评价的模糊子集B: B = W × R =(b1,b2,∙∙∙,bm) , (10) A=[aij] m×n , n 其中,bj = wirij 。 ∑ 其中,aij是xij归一化后的数值。 i = 1 定义评价指标的熵P: 4 实例应用 从国内选取有代表性的4座高硫矿山,结合矿山 m P = ln 1 aij ln aij(i=1,2,∙∙∙,n ;j=1,2,∙∙∙,m).(4) ∑ n j = 1 实际开采条件,各个矿山相应采场的相关指标测试 结果,如表3所示。 确定各测定指标的熵的权重w i : n wi =(1 - P)(n - P) , (5) ∑ i = 1 其中,w . 3 评价流程 利用云模型对硫化矿山炸药自爆危险性的鉴定指 i 之和为1。 2 标进行定量测定,可以使评价结果同时兼顾随机性和模 糊性;并且利用熵权法,使权重更客观。具体步骤如下: ( 1)为待评价对象建立因素论域U={u 价域 V = {v1,v2,…,vm}。 2)对硫化矿山炸药自爆危险性的各个待测指 标进行评价时,需建立模糊关系矩阵R。设R中要素 1 ,u 2 ,…,u n },评 根据熵权法,由式(2)~(5)对4个矿山的实际指标 计算可得各指标对应的权重值 W=(0.126 8,0.113 8, 0.145 9,0.243 1,0.094 5,0.114 0,0.081 0,0.081 0)。 根据表 1、表 2 中的炸药自爆危险性评价的指标 等级划分标准,通过式(6)、式(8)可将各指标所对应 的等级标准转换为正态云模型的分级标准,转化结 ( 1 2 i 与其对应等级 j 的上下边界值分别为 xij 和 xij ,那么 要素 i 所对应的等级 j 的定性概念 L 可用云模型表示 · 178 · 阳富强等:硫化矿床开采中炸药自爆危险性的云模型分析 果见表4。 2018年第9期 通过 Malab 和 Origin 软件,可根据表 4 中各指标 的正态云分级标准参数得出 8 个评价指标参数在不 同的炸药自爆危险性等级下的正态云隶属度函数。 以硫化矿石的含水量为例,绘制其正态云隶属度函 数,如图2所示。 级的结果与实际结果相符,说明该方法在评价炸药 自爆危险性有较好的效果,并且云模型在处理模糊 性、随机性、复杂不确定性的问题上有其优越性,评 价的结果更具科学性。 5 结 论 (1)硫化矿山炸药自爆危险性受多种复杂因素 相互影响,且各因素都具有较大的模糊性和随机 性。将云模型应用到硫化矿山炸药自爆危险性等级 的划分中,使得炸药自爆危险性等级兼顾随机性和 模糊性,实现各测定值向评价等级的不确定映射。 (2)以水溶性铁离子含量、硫化矿石的含水量、 黄铁矿的含量、矿石水分的 pH、采场的环境温度、炮 孔温度、炸药类型、装药时间作为云模型的判别指 标,同时利用熵权法求得各影响的权重,减少主观因 素的影响。利用云模型对 4 个硫化矿山的炸药自爆 危险性进行等级划分,所得结果与矿山实际生产状 况基本相符,表明该方法适用于硫化矿山炸药自爆 危险性评价。 通过 Matlab 软件的正向云发生器算法得到隶属 度矩阵。通过重复计算 1 000次加权平均隶属度,提 高评价结果的准确性,并结合式(9),得出各等级下炸 药自爆危险性指标所对应的平均隶属度矩阵R;由式 (10)可得评价指标的模糊子集B;由最大隶属度原则, (3)运用云模型判定硫化矿山炸药自爆危险性 确定4个矿山的自爆危险性等级,评价结果见表5。 目前还处于不完善阶段,仍需要对云模型在实际应 用中存在的问题进行更加深入的研究,使得云参数 的获得更加科学。此外,对判定炸药自爆危险性的 参数需要进一步地完善,研究出炸药自爆的机理,得 到更符合实际的评判结果。 参 考 文 献 由表 5 可知,1 号矿山的自爆危险性为 IV 级,而 [1] 位晓成,崔晓荣,宋良波,等.矿山民爆一体化在高硫矿山中的应 用与优化设计[J].爆破,2013,30(4):148-151. 2 、3、4号矿山的自爆危险性等级都为 I级。即1号矿 Wei Xiaocheng,Cui Xiaorong,Song Liangbo,et al.Application and optimization design of cooperation of blasting and explosive model in sulphide mine[J].Blasting,2013,30(4): 148-151. 山的自爆危险性小,而2、3、4号矿山的自爆危险性极 大。根据历史资料,2、3、4号矿山都曾发生过炸药自 爆事故,而1号矿山未曾有过炸药自爆相关事故的报 告。即采用云模型评价硫化矿山炸药自爆危险性等 [2] 杜华善,徐秀焕,杨敏会,等.硫化矿防自燃现场混装乳化炸药的 研究[J].爆破器材,2014,43(1): 2-33. · 179 · 总第507期 金 属 矿 山 2018年第9期 Du Huashang,Xu Xiuhuan,Yang Minhui,et al.Study on slurry mine preventing spontaneous combustion on- site mixed emulsion explosives[J].Explosive Materials,2014,43(1):2-33. ture health and safety of operating tunnel based on cloud model[J]. Journal of Safety Science and Technology,2016,12(5):73-79. [11] 阳富强,朱伟方,刘晓霞.硫化矿石自燃倾向性分级的云模型及 其应用[J].自然灾害学报,2018,27(1): 208-214. [ 3] 陶铁军,李战军,叶图强,等.粉状乳化炸药在云浮硫铁矿安全开 采中的应用[J].中南大学学报:自然科学版,2013,44(3):1184- Yang Fuqiang,Zhu Weifang,Liu Xiaoxia.Cloud model and its ap- plication of classifying spontaneous combustion tendency of sulfide ores[J].Journal of Natural Disasters,2018,27(1): 208-214. [12] 陈 勇,甘 勇,苗作华,等.基于云模型的地下铁矿区生态风险 模糊综合评价[J].武汉科技大学学报,2016,39(4):289-294. Chen Yong,Gan Yong,Miao Zuohua,et al.Fuzzy model based com- prehensive assessment of ecological risk in underground iron mines [J].Journal of Wuhan University of Science and Technology, 2016,39(4):289-294. 1189. Tao Tiejun,Li Zhanjun,Ye Tuqiang,et al.Safety application of pow- dery emulsion explosive in yunfu pyrite[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2013,44(3): 1184-1189. [ 4] Gunawana Richard,Zhang Dongke.Thermal stability and kinetics of decomposition of ammonium nitrate in the presence of pyrite[J]. Journal of Hazardous Materials,2009,165:751-758. [ 5] 叶晓晖,吴 超,阳富强,等.硫化矿开采中炸药自爆危险性的可 拓综合评价[J].爆破,2010,27(4): 99-104. [13] 冯胜利,惠 林.高温高硫矿床回采中炸药自爆危险性试验研究 [J].中国矿山工程,2011,40(6):9-12. Ye Xiaohui,Wu Chao,Yang Fuqiang,et al.Extension comprehen- sive evaluation of explosive’s self- initiation risk during sulfide mining[J].Blasting,2010,27(4):99-104. Feng Shengli,Hui Lin.Test research on explosive self- initiation danger in stoping high temperature and high sulfur deposit[J].Chi- na Mine Engineering,2011,40(6):9-12. [ 6] 叶晓晖,吴 超,阳富强. 硫化矿床开采中炸药自爆的解释结 构模型分析[J].金属矿山,2010(6): 18-22. [14] 陈寿如.炸药自爆的判据和矿样检测方法的研究[J].湖南冶金, 1992(2):14-17. Ye Xiaohui,Wu Chao,Yang Fuqiang.Analysis on Interpretative structural modeling of explosive’s self-initiation during the mining of sulfide ore deposits[J].Metal Mine,2010(6): 18-22. Chen Shouru.Study on the criterion of explosive self-detonation and the detection method of ore samples[J].Hunan Metallurgy,1992 (2):14-17. [7] 吴 超.硫化矿床开采中炸药自爆事故树分析及其试验方法 [ J].矿冶工程,1995,15(1):17-20. [15] 廖明清,李荣其,邹素珍.硫化矿高温采区的爆破技术[J].长沙 矿山研究院季刊,1987,7(3):64-71. Wu Chao.Analysis of explosive self-explosion accident tree in the mining of sulphide deposits and its test method[J].Mining and Met- allurgical Engineering,1995,15(1):17-20. Liao Mingqing,Li Rongqi,Zou Suzhen.Blasting technology of sul- fide ore high temperature mining area[J].Changsha Institute of Mines Quarterly,1987,7(3):64-71. [8] 罗 凯,阳富强,吴 超.基于未确知测度模型的硫化矿山炸药自 爆危险性评价新方法[J].中南大学学报,2014,45(8):2817- 824. [16] 付 斌,李道国,王慕快,等.云模型研究的回顾与展望[J].计 算机应用研究,2011,28(2): 420-426. 2 Luo Kai,Yang Fuqiang,Wu Chao.Risk assessment on self-blasting of explosive in sulfide mine based on uncertainty measurement mode[l J].Journal of Central South University:Science and Technol- ogy,2014,45(8):2817-2824. Fu Bin,Li Daoguo,Wang Mukuai. Review and prospect on re- search of cloud model[J].Application Research of Computers, 2011,28(2):420-426. [17] 朱 峰,张宏伟.基于“AHP+熵权法”的CW-TOPSIS冲击地压评 判模型[J].中国安全科学学报,2017,27(1):128-133. Zhu Feng,Zhang Hongwei“. AHP+Entropy weight method”based CW-TOPSIS model for predicting rock-burst[J].China Safety Sci- ence Journal,2017,27(1):128-133. [ 9] Li Deyi,Du Juan.Artificial Intelligence with Uncertainty[M].Bei- jing:National Defence Industry Press,2010. 10] 吴贤国,吴克宝,沈梅芳,等.基于云模型的运营隧道结构健康 [ 安全评价[J].中国安全生产科学技术,2016,12(5):73-79. Wu Xianguo,Wu Kebao,Shen Meifang,et al.Evaluation on struc- (责任编辑 徐志宏) · 180 ·
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