一种深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法技术

本发明专利技术公开了一种深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法，包括以下步骤：S1，对矿岩可截割性进行原位监测感知，评价矿岩的可截割性和机械化开采适用性，识别出难采矿岩的分布位置并定量其难采程度，形成待开采矿体可截割性云图；S2，指导基于高应力诱导致裂和预制缺陷的硬岩矿体可截割性改善方法的实施，从而实现难开采矿体可截割性的精准改善；S3，实时智能调控采矿机械的破岩方式及破岩参数，实现非爆破机械化开采；S4，验证并改进矿岩可截割性监测感知与评价方法以及硬岩矿体可截割性改善方法；S5，通过基于物联网技术的数字信息共享决策平台进行综合管控，实现深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采。破机械化智能开采。破机械化智能开采。

【技术实现步骤摘要】
一种深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法


[0001]本专利技术属于硬岩矿山开采
，尤其涉及一种深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展以及对矿产资源需求量的不断增多，国内外矿山不断朝着更深的采矿深度发展，逐渐进入到深部开采的范畴。目前，钻爆法仍然被广泛应用于深部矿山的开采，但受限于爆破衍生破坏大、能量利用率低以及安全性差等弊端，研究人员提出了具有作业扰动小等优点的非爆破机械化开采，并在深部矿山开展了相关的现场应用试验。
[0003]深部矿山通常为硬岩矿山，完整性好，磨蚀性高，受到高围压的影响，当采用掘进机等破岩设备开挖时，开采效率较低，且刀具磨损严重，影响矿山开采的经济效益。通过试验室试验和现场试验，发现矿体在高应力作用会使矿体内部裂隙发育，形成开挖松动区，该区域内岩石可截割性高，有利于非爆破机械化开采。同样的，当岩体存在裂隙或钻孔等缺陷时，岩体的完整性受到破坏，也会提高该部分岩体的可截割性，有利于非爆破机械化开采。
[0004]采矿业的一大发展趋势是智能化、数字化开采。通过云计算、大数据等新一代信息技术与矿山生产过程深度融合，实现矿山开采各阶段、各环节的自感知、自决策、自运行，以提高矿山的生产效率。同时，对生产过程开展动态实时监控，实现生产作业和生产数据的自动化管理。然而，到目前为止，智能化矿山的应用对象仍然局限于煤矿和采用爆破法开采的金属矿中，未针对非爆破机械化开采提出合理的建设方向。
[0005]因此，为克服深部开采带来的挑战，提高深部硬岩矿山非爆破机械化开采效率，实现非爆破机械化开采的自感知和自决策，需要建立一种高效、合理、精确的非爆破机械化智能开采模式。

技术实现思路

[0006]本专利技术的主要目的是为深部硬岩矿山非爆破机械化开采提供一种智能开采模式，以实现非爆破机械化开采的自感知和自决策，提高非爆破机械化开采效率。为了解决上述问题，本专利技术提供的技术方案如下：
[0007]本专利技术的一种深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]S1，根据凿岩台车钻孔和孔内滚刀破岩触探数据对矿岩可截割性进行原位监测感知，评价矿岩的可截割性和机械化开采适用性，识别出难采矿岩的分布位置并定量其难采程度，形成待开采矿体可截割性云图；
[0009]S2，根据S1中评价的矿岩可截割性结果，指导基于高应力诱导致裂和预制缺陷的硬岩矿体可截割性改善方法的实施，从而实现难开采矿体可截割性的精准改善；
[0010]S3，根据矿体可截割性的量化结果及分布情况，实时智能调控采矿机械的破岩方
式及破岩参数，用于开采改善岩体可截割性后的硬岩矿体，实现非爆破机械化开采；
[0011]S4，根据非爆破机械化开采的实际开采表现，验证并改进矿岩可截割性监测感知与评价方法以及硬岩矿体可截割性改善方法；
[0012]S5，以S1至S4循环进行，并通过基于物联网技术的数字信息共享决策平台进行综合管控，从而实现深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采。
[0013]进一步地，所述破岩触探数据是通过凿岩台车钻孔过程中截割岩石获得的，其中，凿岩台车钻孔的排距为50cm
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100cm、间距为50cm
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100cm；所述破岩触探数据包括破岩法向力、破岩切向力、截割深度和截割速度，通过所述破岩触探数据确定并量化矿岩的可截割性。
[0014]进一步地，所述凿岩台车的钻臂上安装有滚刀，在钻孔过程中，所述滚刀以确定的截割深度侵入矿体，以截割参数作为所述破岩触探数据传回到所述数字信息共享决策平台，形成待开采矿体可截割性云图。
[0015]进一步地，针对步骤S1中所识别出的所述难采矿岩，通过开挖诱导巷道、预钻卸压孔或者预开挖卸压槽的方法提高其可截割性；当采用开挖诱导巷道的方法提高所述难采矿岩的可截割性时，会释放水平方向应力，造成垂直方向上的应力集中，从而使矿体内裂隙发育，形成开挖松动区，提高所述难采矿岩的可截割性；当采用预钻卸压孔或者预开挖卸压槽的方法提高所述难采矿岩的可截割性时，破坏所述难采矿岩的完整性并释放应力，创造自由面和补偿空间，改善所述难采矿岩的可截割性；所述卸压孔排距为0.8m
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1.5m、间距为0.8m
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1.5m，所述卸压槽位于所述难采矿岩底部，宽度为50cm
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100cm、高度为50cm
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100cm。
[0016]进一步地，步骤S1中，采矿机械的所述破岩方式包括切削破岩、滚压破岩、冲击破岩或者水射流破岩，采矿机械的所述破岩参数包括刀具尺寸、刀具间距、截割角度、截割深度和截割速度。
[0017]进一步地，步骤S4中，非爆破机械化开采的所述实际开采表现包括破岩效率、工时利用率、矿石块度、粉尘情况以及刀具磨损情况。
[0018]进一步地，步骤S5中，所述数字信息共享决策平台对所述破岩触探数据、所述破岩参数和所述实际开采表现进行收集、储存、处理和反馈，综合管控S1至S4四个阶段。
[0019]本专利技术提供的深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法，以矿岩可截割性为关键参数，并通过基于物联网技术的数字信息共享决策平台综合管控矿岩可截割性的原位监测感知、硬岩矿体可截割性的改善、采矿机械的破岩过程和实际破岩效果的反馈，从而实现深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采。其有益效果如下：
[0020](1)整个开采模式，针对深部硬岩矿体，以矿岩可截割性为参数，有效实现非爆破机械化智能开采；
[0021](2)对矿岩可截割性进行原位监测感知，通过钻臂上安装的滚刀截割矿体，以滚刀的截割参数反应矿岩可截割性。该监测感知矿岩可截割性的方法便捷简单，在凿岩台车钻孔过程中即可获得；
[0022](3)数字信息共享决策平台可形成待开采矿体可截割性云图，更加立体直观地表明待开采矿体的可截割性情况，便于实现数字化开采；
[0023](4)通过开挖诱导巷道、预钻孔或预切槽等方法提高待开采矿体的可截割性，极大提高非爆破机械化开采的开采效率；
[0024](5)根据矿体可截割性的量化结果及分布情况来确定破岩方式和破岩参数，不同的开采条件采用不同的开采方案，提高了开采效率，减少了资源消耗；
[0025](6)根据实际破岩表现，验证并改进矿岩可截割性监测与评价方法以及硬岩矿体可截割性改善方法，有效提高矿岩可截割性监测与评价的准确性，并提高硬岩矿体可截割性的改善程度；
[0026](7)数字信息共享决策平台对整个监测和开采过程进行综合管控，在不断的循环过程中，对数据不断学习，以提高开采过程决策的精准度。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，根据凿岩台车钻孔和孔内滚刀破岩触探数据对矿岩可截割性进行原位监测感知，评价矿岩的可截割性和机械化开采适用性，识别出难采矿岩的分布位置并定量其难采程度，形成待开采矿体可截割性云图；S2，根据S1中评价的矿岩可截割性结果，指导基于高应力诱导致裂和预制缺陷的硬岩矿体可截割性改善方法的实施，从而实现难开采矿体可截割性的精准改善；S3，根据矿体可截割性的量化结果及分布情况，实时智能调控采矿机械的破岩方式及破岩参数，用于开采改善岩体可截割性后的硬岩矿体，实现非爆破机械化开采；S4，根据非爆破机械化开采的实际开采表现，验证并改进矿岩可截割性监测感知与评价方法以及硬岩矿体可截割性改善方法；S5，以S1至S4循环进行，并通过基于物联网技术的数字信息共享决策平台进行综合管控，从而实现深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采。2.根据权利要求1所述的深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法，其特征在于，所述破岩触探数据是通过凿岩台车钻孔过程中截割岩石获得的，其中，凿岩台车钻孔的排距为50cm
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100cm、间距为50cm
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100cm；所述破岩触探数据包括破岩法向力、破岩切向力、截割深度和截割速度，通过所述破岩触探数据确定并量化矿岩的可截割性。3.根据权利要求2所述的深部硬岩矿体非爆破机械化智能开采方法，其特征在于，所述凿岩台车的钻臂上安装有滚刀，在钻孔过程中，所述滚刀以确定的截割深度侵入矿体，以截割参数作为所述破岩触探数据传回到所述数字信息共享决策平台，形成待开采矿体可截割性云图。4....

【专利技术属性】
技术研发人员：王少锋，孙立成，李夕兵，周子龙，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：