自然崩落法矿岩质量三维数字化评价方法.pdf

自然崩落法矿岩质量三维数字化评价方法 ① 冯 武１，２，３， 王李管１，２，３， 彭平安１，２，３， 裴安磊１，２，３， 袁睿栋３ （１．中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙 ４１００８３； ２．中南大学 数字矿山研究中心，湖南 长沙 ４１００８３； ３．长沙迪迈数码科技股份有限公司，湖南 长沙 ４１００８３） 摘 要 针对传统以岩体构造调查或岩石力学试验处的局部 ＲＭＲ 值来近似表征整个区域矿岩质量存在的片面性、经验性等缺点， 提出了一种矿岩质量三维数字化评价方法。 该方法以钻孔和岩体原位调查数据为基础，选取岩石单轴抗压强度、岩石质量指标、节 理间距、节理条件和地下水条件作为矿岩质量评价指标，研究各指标的空间变异特性，基于区域化变量最优估值理论及 ＲＭＲ 评价 体系，将各指标插值到离散后的矿岩空间，建立起评价区域矿岩质量的三维数字化模型。 最后以该模型为基础，应用 Ｌａｕｂｓｃｈｅｒ 崩 落图对矿区初始和持续崩落水力半径进行预测。 该方法在普朗铜矿的应用实践表明普朗铜矿平均 ＲＭＲ 值为 ４２．２７，矿岩可崩性 为较好～好，持续崩落水力半径为 ２１．６～２２．６ ｍ，与生产实际相符，为普朗铜矿采用自然崩落法进行大规模开采提供了支撑和依据。 关键词 区域化变量； 地质统计学； 岩体质量评价； 自然崩落法； 崩落水力半径 中图分类号 ＴＤ８５３文献标识码 Ａｄｏｉ１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．０２５３－６０９９．２０１４．０２．００２ 文章编号 ０２５３－６０９９（２０１４）０２－０００４－０６ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｏｃｋ Ｍａｓｓ Ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎ Ｂｌｏｃｋ Ｃａｖｉｎｇ ｗｉｔｈ ３Ｄ Ｄｉｇｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ ＦＥＮＧ Ｗｕ１，２，３， ＷＡＮＧ Ｌｉ⁃ｇｕａｎ１，２，３， ＰＥＮＧ Ｐｉｎｇ⁃ａｎ１，２，３， ＰＥＩ Ａｎ⁃ｌｅｉ１，２，３， ＹＵＡＮ Ｒｕｉ⁃ｄｏｎｇ３ （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｓａｆｅｔｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００８３， Ｈｕｎａｎ， Ｃｈｉｎａ； ２．Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｉｎｅ， Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００８３， Ｈｕｎａｎ， Ｃｈｉｎａ； ３．Ｃｈａｎｇｓｈａ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｉｎｅ Ｉｎｆｏｔｅｃｈ Ｃｏ Ｌｔｄ， Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００８３， Ｈｕｎａｎ， Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｌｏｃａｌ ＲＭＲ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｒｏｃｋ ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｒ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｉｓ ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｒｏｃｋ ｍａｓｓ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｔｉｒｅ ｍｉｎｉｎｇ ａｒｅａ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｕｓｕａｌｌｙ ｏｎｅ⁃ｓｉｄｅｄ ａｎｄ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ． Ａｎ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ３Ｄ ｄｉｇｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ， ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｒｏｃｋ ｕｎｉａｘｉａｌ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ， ＲＱＤ， ｊｏｉｎｔ ｓｐａｃｉｎｇ， ｊｏｉｎｔ ｓｔａｔｕｓ ａｎｄ ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ ｓｔａｔｕｓ ａｒｅ ｔａｋｅｎ ａｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｒｉｌｌｉｎｇ ａｎｄ ｉｎ⁃ｓｉｔｕ ｓｕｒｖｅｙ ｄａｔａ ｆｏｒ ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ ｒｏｃｋ ｍａｓｓ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｅａｃｈ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ． Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌｉｚｅｄ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ＲＭＲ， ａｎ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ３Ｄ ｄｉｇｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｒａｄｉｕｓ ｆｏｒ ｉｎｉｔｉａｌ ａｎｄ ｓｕｓｔａｉｎｅｄ ｃａｖｉｎｇ ｉｎ ｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ ｍｉｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｌａｕｂｓｃｈｅｒ ｃａｖｉｎｇ ｃｈａｒｔ． Ｔｈｅ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ Ｐｕｌａｎｇ Ｃｏｐｐｅｒ Ｍｉｎｅ ｇａｖｅ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔｓ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ＲＭＲ ｏｆ Ｐｕｌａｎｇ Ｃｏｐｐｅｒ Ｍｉｎｅ ｉｓ ４２．２７， ｏｒｅｂｏｄｙ ｓｈｏｗｓ ｓｏｍｅ ｓｏｒｔ ｏｆ ｇｏｏｄ ｃａｖａｂｉｌｉｔｙ， ａｎｄ ｔｈｅ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｒａｄｉｕｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｆｏｒ ｓｕｓｔａｉｎｅｄ ｃａｖｉｎｇ ｉｓ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ２１􀆱 ６～２２．６ ｍ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｉｎ ａ ｇｏｏｄ ａｇｒｅｅｍｅｎｔ ｗｉｔｈ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｓｕｐｐｏｒｔ ｏｒ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｂｌｏｃｋ ｃａｖｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅ ｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｕｌａｎｇ Ｃｏｐｐｅｒ Ｍｉｎｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ ｒｅｇｉｏｎａｌｉｚｅｄ ｖａｒｉａｂｌｅｓ； ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ； ｒｏｃｋ ｑｕａｌｉｔｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ； ｂｌｏｃｋ ｃａｖｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ； ｂｌｏｃｋ ｃａｖｉｎｇ ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｒａｄｉｕｓ 工程岩体质量是复杂岩体工程地质特性的综合反 映，对地下采矿工程岩体质量的评价是矿山勘察、可行 性研究和初步设计的桥梁及纽带［１］。 自然崩落法是一种开采成本低廉、劳动生产率高、 作业安全性好的采矿方法，被誉为地下采矿中的“露 天开采”。 然而这种方法对矿床开采技术条件要求严 格，同时与其它地下开采方法相比有明显区别，一旦实 施将很难进行采矿方案变更［２－４］。 因此，在采用自然 崩落法的矿山对矿岩质量进行全面评价显得尤为 重要。 长期以来，人们应用 Ｑ 值法、ＧＳＩ 法、Ｍａｔｈｅｗｓ 法、 ＲＭＲ 系统分类法、ＭＲＭＲ 系统分类法等对地下矿山矿 ①收稿日期 ２０１３－１１－１０ 基金项目 国家高技术研究发展计划（８６３ 计划）项目（２０１１ＡＡ０６０４０７） 作者简介 冯 武（１９８６－），男，湖南怀化人，硕士研究生，主要研究方向为数字矿山。 通讯作者 王李管（１９６４－），男，山西乡宁人，教授，博士研究生导师，主要研究方向为数字矿山。 第 ３４ 卷第 ２ 期 ２０１４ 年 ０４ 月 矿矿 冶冶 工工 程程 ＭＩＮＩＮＧ ＡＮＤ ＭＥＴＡＬＬＵＲＧＩＣＡＬ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ Ｖｏｌ．３４ №２ Ａｐｒｉｌ ２０１４ 岩质量进行了诸多评价［５－６］，然而这些应用通常是以 岩体原位调查或岩石力学试验处获得的参数来计算评 价指标，并以此小范围内的评价值近似表征整个矿区 的岩体质量。 对于采用自然崩落法的矿山，不仅要考 虑到矿体上下盘岩体的可崩性差异，还要考虑到底部 出矿工程部位岩体的稳定性［７］。 传统以点带面的评 价方法因没能考虑各参数的随机变化，其评价结论存 在一定缺陷，给后续研究和设计带来较大风险［８］。 基于此，本文提出了一种矿岩质量三维数字化评 价方法，并以普朗铜矿为例，建立了普朗铜矿矿岩质量 三维数字化评价模型，为后续设计获得了详尽有意义 的指导性参数。 １ 矿岩质量三维数字化评价原理 近一个世纪以来，岩体质量评价方法已经从单因 素到多因素，从定性到定量，逐步发展成为一门实用的 复杂技术，并成为工程岩体参数预测的重要手段之一。 然而目前国内外岩体质量评价方法（体系）繁多，不同 岩体质量评价方法选用的各参评因素、评价标准等不 尽相同，其中在自然崩落法采矿设计中，最受人们关注 的还属 ＲＭＲ 法及其各种修正方案（如 ＭＲＭＲ 法） ［９］。 １．１ ＲＭＲ 评价体系 ＲＭＲ 法是 １９７４ 年由南非著名的岩石力学专家 Ｂｉｅｎｉａｗｓｋｉ 提出的众多岩体工程质量分类方法中的一 种，也是进行岩体质量评价和确定岩体变形参数的重 要方法之一［１０－１１］。 该方法综合考虑影响岩体工程质 量的岩石单轴抗压强度（σｃ）、岩石质量指标（ＲＱＤ）、 节理间距（Ｊｓ）、节理条件（Ｊｃ）和地下水条件（Ｊｗ）等因 素，然后对各分类因素按区间进行评分，最后相加即得 岩体质量评价的基本 ＲＭＲ 值。 １．２ 实现方法与步骤 影响岩体工程质量的因素（如 σｃ、ＲＱＤ、Ｊｓ、Ｊｃ、Ｊｗ 等）在空间上既存在特定的分布规律，又存在局部的 随机性，即这些因素一方面表现出随机变异的特点，另 一方面表现出确定性变异的特点［１２］。 因此可以将这 些因素视为区域化变量，用变异函数对其空间结构性 进行分析，利用地质统计学理论对其在三维矿岩中的 展布规律进行推估与评价［１３－１４］。 矿岩质量三维数字化评价方法的步骤是① 基于 钻孔和岩体原位调查数据建立矿岩评价参数的原始三 维数据库；② 对各参评参数进行变异性分析及交叉验 证，确定各参数的变程、块金及基台值；③ 根据地质资 料建立待评价区域的三维实体模型；④ 基于八叉树结 构及次分块技术，建立评价区域 ＲＭＲ 块体模型；⑤ 利 用区域化变量最优估值理论对各评价参数进行空间插 值，最终得到矿区整体三维数字化 ＲＭＲ 评价模型。 ２ 工程应用 ２．１ 工程概况 云南普朗铜矿为 ２００１ 年启动的大调查项目发现 的一个特大型斑岩铜矿，目前已探明铜资源储量达 ６５０ 万吨。 设计一期采、选建设规模为年处理原矿石 １ ２５０ 万吨，建成后将成为我国规模最大的地下开采金 属矿山。 考虑到普朗铜矿矿床厚大但品位低，同时岩 层破碎、完整性差，工程地质条件恶劣，拟采用自然崩 落法开采矿石。 为查清普朗铜矿矿体及其顶底板岩石力学参数及 结构面特征，以及以上因素对矿体的可崩性、崩落矿石 块度及矿体崩落规律的影响，先后于 ２００６ 年和 ２０１２ 年 开展了两次大规模的岩体构造调查工作。 共设计调查 钻孔４０ 个，实际钻孔施工总长度 １３ ３５５．６ ｍ，有效数据 量 ２１ ０７３ 条。 另外在 ３７２０ 中段（双壁调查）、３９００ 中 段（单壁调查）开展井下坑道岩体原位调查工作，调查 总长度 １ １５２．６ ｍ，有效数据量 １０ ４２３ 条。 获得的主要 数据包括不连续结构面的几何参数（产状、间距及持 续性）、不连续面表面条件（平直度、粗糙度、张开度）、 充填物性质、风化等级、岩石单轴抗压强度等。 大量扎 实的现场工作以及详尽的调查数据，为了解普朗铜矿 矿岩构造分布规律、评价普朗铜矿矿岩质量奠定了坚 实的基础。 ２．２ 定性因素的定量表示 对矿岩质量进行三维数字化评价时，要求所有原 始样品数据都必须是数值型。 基于钻孔和岩体原位调 查的结果中，节理条件和地下水条件一般为定性描述， 如节理条件中的结构面粗糙度分为三大类，即台阶型， 波浪型和平面型，每个大类又可分为三个亚类，即粗糙 的、平坦的和光滑的，一共九类；地下水条件分为完全 干燥、湿润、潮湿、滴水和流水五类。 因此有必要对这 些指标进行量化以便后续工作的开展。 根据普朗铜矿现有工程揭露情况以及岩体构造调 查结果，综合考虑普朗铜矿水文地质条件，评定普朗铜 矿地下水条件为潮湿型，分值为 ７ 分。 对于节理条件的量化，潘长良等人通过对节理表 面形貌与结构面剪切强度之间关系的研究，提出用结 构面摩擦角量化结构面粗糙度的方法，其关系式为 φ ＝ １８．３６ ＋ １．２５ｉ（１） 式中 φ 为结构面摩擦角；ｉ 为粗糙度指标，对于粗糙 型、平坦型和光滑型三类粗糙度，其对应的 ｉ 值分别为 １８．２，１６．５ 和 １１．４。 由式（１）得单位回次内岩芯的平均结构面摩擦 ５第 ２ 期冯 武等 自然崩落法矿岩质量三维数字化评价方法 角为 Ｊφ＝ １８．３６ ＋ １．２５ ｎ ∑ ｎ ｋ ＝ １ ｉｋ（２） 式中 Ｊφ为单位回次内岩芯的平均结构面摩擦角；ｉｋ为 该回次内第 ｋ 个结构面的粗糙度指标；ｎ 为该回次内 结构面的个数。 定性指标量化后的修正 ＲＭＲ 评分标准如表 １ 所示。 表 １ 修正后的 ＲＭＲ 评分标准 完整岩石强度ＲＱＤ 指标节理间距摩擦角地下水 点载荷强度／ ＭＰａ单轴抗压强度／ ＭＰａ评分区间／ ％评分区间／ ｃｍ评分区间／ （）评分条件评分 ＞１０＞２５０１５９０～１００２０＞２００２０＞４１３０完全干燥１５ ４～１０１００～２５０１２７５～９０１７６０～２００１５３９～４１２５湿润１０ ２～４５０～１００７５０～７５１３２０～６０１０３７～３９２０潮湿７ １～２２５～５０４２５～５０８６～２０８３５～３７１０滴水４ 对较低范围进行 单轴压缩实验 ５～２５２ １～５１＜２５３＜６５＜３５０流水０ １０ ２．３ 变异函数结构分析 在一个均匀带上，地质统计学要求数据必须固定 在相同大小的承载上。 如果样品的切割和分布不均 一，则必须进行数据的正则化，即样品组合。 样品组合 的方式有多种，最常用的是沿钻孔长度方向进行组合。 样长组合的计算公式为 ＧＣ＝ ∑ ｍ ｉ ＝ １ ＧｉＬｉ ∑ ｍ ｉ ＝ １ Ｌｉ （３） 式中 ＧＣ为组合样参数值；Ｇｉ为位于组合样计算长度 范围内的第 ｉ 个样品的参数值； Ｌｉ为第 ｉ 个样品的长 度；ｍ 为参与组合样计算的样品数。 样品组合后，对所研究对象的实际变异性有一种 平滑效应，即方差变小。 在本研究中，原始样本平均长 度为２．３ ｍ，组合样长定为２．５ ｍ，这样既可以保证区域 化变量落在相同的承载上，又可以最大程度地保持原 始数据的空间分布规律。 以组合后的样本数据为基础，对矿岩质量评价参 数中的 岩 石 单 轴 抗 压 强 度 （ σｃ）、 岩 石 质 量 指 标 （ＲＱＤ）、节理间距（Ｊｓ）和摩擦角（Ｊφ）进行试验变异函 数的计算和理论变异函数的拟合，求出理论变异函数 中的变程、块金和基台值。 试验变异函数的基本计算公式为 γ∗（ｈ） ＝ １ ２Ｎ（ｈ）∑ Ｎ（ｈ） ｉ ＝ １ [Ｚ（ｘｉ） － Ｚ（ｘｉ＋ ｈ）] ２ （４） 式中 γ∗（ｈ）为关于滞后距 ｈ 的试验变异函数；Ｎ（ｈ）为 样品数；Ｚ（ｘｉ）和 Ｚ（ｘｉ＋ｈ）分别为 ｘｉ和 ｘｉ＋ｈ 时的样 品值。 球状理论变异函数的基本形式为 γ（ｈ） ＝ ０ｈ ＝ ０ Ｃ０＋ ３Ｃ ２ａ ｈ － Ｃ ２ａ３ ｈ３０ ＜ ｈ ≤ ａ Ｃ０ ＋ Ｃ ｈ ＞ ａ （５） 式中 γ（ｈ）为关于滞后距 ｈ 的理论变异函数；ａ 为变 程；Ｃ０为块金值；Ｃ 为拱高；Ｃ０＋Ｃ 为基台值。 对各参数进行理论变异函数计算时，考虑到不同 方向上其变异性是不同的，因此分别在矿体走向、倾向 和厚度 ３ 个方向进行了分析，结果如表 ２ 所示。 图 １ 为摩擦角在矿体走向、倾向和厚度方向上的试验及理 论变异函数图。 表 ２ 理论变异函数参数表 参数σｃＲＱＤＪｓＪφ Ｃ０２２００．００３０．５ Ｃ０ ＋Ｃ ６１．４３５７９．３６０．０８４３．５９ ａ走向方向６８５４１２３２１ ａ倾向方向７１４２１８２３ ａ厚度方向６５３７１０５１８ ２．４ 理论变异函数的最优性检验 构造理论变异函数的目的最终是为克里格估值服 务，为了使推估结果更为准确可靠，还需要对理论变异 函数模型进行最优性检验。 一方面是检验理论变异函 数与实验变异函数离散点的拟合情况，另一方面是分 析其在克里格估值计算中的应用效果。 最常用的检验 方法是交叉验证法。 交叉验证的基本思想是假设每个实测点上的样品 值是未知的，用其周围已知点的值对该点进行克里格 估值，估值时先通过解式克里格方程组求出各点的权 系数，然后利用式加权求和即得克里格估计值。 这样， ６矿 冶 工 程第 ３４ 卷 图 １ 摩擦角试验及理论变异函数图 （ａ） 走向方向；（ｂ） 倾向方向； （ｃ） 厚度方向 若有 Ｎ 个实测点，就有 Ｎ 个实测值 Ｚ 和 Ｎ 个克里格估 计值 Ｚ∗，统计估计值与实际值之间误差并绘制直方 图，从直方图中的参数衡量变异函数拟合的优劣。 图 ２ 为 σｃ、ＲＱＤ、Ｊｓ、Ｊφ交叉验证的误差统计直方 图。 从图中可以看出各参数的估值误差均值趋近于 ０，同时分布较为集中，说明所选取的理论变异函数模 型是合理的。 ∑ ｎ ｊ ＝ １ λｊＣ（ｘｉ，ｘｊ） － ｕ ＝ Ｃ（ｘｉ，Ｖ） ∑ ｎ ｉ ＝ １ λｉ ＝ １ （６） 式中 ｉ，ｊ＝ １，２，，ｎ；λｉ，λｊ为权系数；Ｃ（ｘｉ，ｘｊ）为滞后 距为 ｘｉ至 ｘｊ之间距离的变异函数值；Ｃ（ｘｉ，Ｖ）为滞后 距为 ｘｉ至待估点 Ｖ 之间距离的变异函数值。 图 ２ 误差统计直方图 （ａ） σｃ； （ｂ） ＲＱＤ；（ｃ） Ｊｓ；（ｄ） Ｊφ Ｚ∗ Ｖ ＝∑ ｎ ｉ ＝ １ λｉＺｉ（７） 式中 Ｚ∗ Ｖ 为待估点 Ｖ 处的克里格估计值；Ｚｉ为 ｉ 处的 已知样品值。 ２．５ 矿岩质量评价模型构建 首先根据原始 ＡｕｔｏＣＡＤ 资料建立普朗铜矿地质 ７第 ２ 期冯 武等 自然崩落法矿岩质量三维数字化评价方法 体模型，如图 ３ 所示。 图 ３ 普朗铜矿地质体模型 地质体模型建立后，采用八叉树结构及次分块技 术建立普朗铜矿矿岩质量评价块段模型，模型中的任 一子块即可用于承载该处矿岩质量评价的各个参数。 所建立块段模型的尺寸如表 ３ 所示。 表 ３ 普朗铜矿矿岩质量评价块段模型的基本参数 方向起点坐标／ ｍ延伸长度／ ｍ基础块尺寸／ ｍ Ｘ１７ ５９６ ３７４１ ４１６１０ Ｙ３ １０２ ７２５１ ３５８．５１０ Ｚ３ １７０１ １３０１０ 最后按式（６）和式（７）对各参数在评价区域内进 行空间插值，并按表 １ 计算 ＲＭＲ 值。 最终反映普朗铜 矿矿岩质量的三维 ＲＭＲ 评价模型如图 ４ 所示。 图 ４ 普朗铜矿矿岩质量 ＲＭＲ 评价模型 ３ 结果分析与水力半径预测 ３．１ 结果分析 根据 Ｌａｕｂｓｃｈｅｒ 的评价标准［１５］（见表 ４），对模型 结果进行统计分析，得出普朗铜矿矿岩可崩性可分为 四级，即Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅴ级，其中Ⅲ和Ⅳ级占总体 积百分比为 ９９．１％，普朗铜矿整体矿岩可崩性为较好 ～好，结果如表 ５ 所示。 表 ４ 劳布施尔的评价标准 ＲＭＲ 值 范围 可崩性 级别 可崩性 破碎 块度 二次 爆破量 初始拉 底面积 １００～８１Ⅰ不可崩 ８０～６１Ⅱ差大高＞３０ ６０～４１Ⅲ较好中不定２０～３０ ４０～２１Ⅳ好小低８～２０ ＜２０Ⅴ很好很小很低８ 表 ５ 普朗铜矿矿岩可崩性等级分类统计表 可崩性 级别 ＲＭＲ 值 范围 体积 ／ ｍ３ 所占百分比 ／ ％ ＲＭＲ 均值 Ⅰ８１～１００００ Ⅱ６１～８０７ ６８７ ００００．７７６５．０１ Ⅲ４１～６０７６８ ８６１ ０００７７．１４４４．４９ Ⅳ２１～４０２１８ ９０９ ０００２１．９６３３．８２ Ⅴ０～２０１ ２９２ ００００．１３１８．６３ 小计９９６ ７４９ ０００４２．２７ ３．２ 水力半径预测 根据矿岩质量评价结果，基于 Ｌａｕｂｓｃｈｅｒ 崩落 图［１６］对普朗铜矿崩落水力半径进行预测，得普朗铜矿 上盘岩体持续崩落水力半径为 ２２．６ ｍ，下盘岩体持续 崩落水力半径为 ２２．３ ｍ，矿体持续崩落水力半径为 ２１􀆱 ６ ｍ。 初始崩落和持续崩落水力半径沿勘探线布置 方向的变化曲线如图 ５ 所示。 图 ５ 崩落水力半径沿勘探线变化图 ４ 结 论 １） 研究影响矿岩质量的各参数，发现其具有明显 的结构性和随机性，符合区域化变量特征。 以钻孔和 岩体原位调查数据为样本，以变异函数为工具，利用地 质统计学方法对矿岩质量参评参数在评价区域内进行 空间插值，基于区域化变量最优估值理论及 ＲＭＲ 评 价体系，提出了一种矿岩质量三维数字化评价方法，为 全面准确地反映地下矿山矿岩工程质量提供了一种新 途径。 ２） 以普朗铜矿为例，建立了反映矿区矿岩质量的 ８矿 冶 工 程第 ３４ 卷 三维 ＲＭＲ 模型，以该模型为基础，得普朗铜矿总体矿 岩质量可分为 Ⅱ 级、Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅴ级，其中Ⅲ和Ⅳ级占总 体积百分比为 ９９．１％，矿岩可崩性为较好～好，说明在普 朗铜矿应用自然崩落法进行大规模开采是可行的。 ３） 根据矿岩质量评价结果，基于 Ｌａｕｂｓｃｈｅｒ 崩落 图，得普朗铜矿上盘岩体持续崩落水力半径为２２．６ ｍ， 下盘岩体持续崩落水力半径为 ２２．３ ｍ，矿体持续崩落 水力半径为 ２１．６ ｍ。 从不同勘探线区域来看，从南到 北崩落水力半径逐渐增大，但总体上初始崩落和持续 崩落水力半径值都较小，适合应用自然崩落法开采。 参考文献 ［１］ 陈昌彦， 王贵荣． 各类岩体质量评价方法的相关性探讨［Ｊ］． 岩石 力学与工程学报， ２００２，２１（１２）１８９４－１９００． ［２］ Ｗｉｌｌｉａｍ Ａ Ｈ， Ｒｉｃｈａｒｄ Ｌ Ｂ． Ｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ ｍｉｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒ⁃ ｉｎｇ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｉｅｓ［Ｍ］． Ｃｏｌｏｒａｄｏ ＳＭＥ， ２００１． ［３］ 刘育明． 自然崩落法的发展趋势及在铜矿峪矿二期工程中的技术 创新［Ｊ］． 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Ｔｈｅ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｔｅｒｉ⁃ ａｌｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｊａｐａｎ， ２００２，１１８（７）４８１－４８９． ［１３］ ＷＡＮＧ Ｌｉ⁃Ｇｕａｎ． Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｉｎ ｔｈｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｆｉｅｌｄ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ⁃ ｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｆｒａｃｔｕｒｅｄ Ｒｏｃｋ Ｍａｓｓ［Ｄ］． Ａｋｉｔａ Ａｋｉｔａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２００２． ［１４］ Ｂｒａｄｙ Ｂ Ｈ Ｇ， Ｂｒｏｗｎ Ｅ Ｔ． Ｒｏｃｋ ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ｆｏｒ ｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ ｍｉｎｉｎｇ ［Ｍ］． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｓｐｒｉｎｇｅｒ， ２００７． ［１５］ Ｌａｕｂｓｃｈｅｒ Ｄ Ｈ． Ｃａｖｅ ｍｉｎｉｎｇ－ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｒｔ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｏｕｔｈ Ａｆｒｉｃａｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｍｅｔａｌｌｕｒｇｙ， １９９４， ９４（１０） ２７９－２９３． ［１６］ 冯兴隆， 王李管， 毕 林， 等． 基于 Ｌａｕｂｓｃｈｅｒ 崩落图的矿体可 崩性研究［Ｊ］． 煤炭学报， ２００８，３３（３）２６８－２７２． 􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎􀪎 （上接第 ３ 页） 度超过临界浓度后，颗粒间以接触摩擦为主；随着浓度 的进一步增加，颗粒间排列逐渐密实，接触摩擦作用增 强，导致浆体的粘度急剧增加。 ３ 结 语 １） 利用已有的试验数据，分析了不同颗粒物料的 相对粘度系数变化规律，发现浆体浓度达到某临界点 后，粘度急剧增加的特点。 并以此临界浓度为分界，采 用分段函数得到了颗粒物料浆体相对粘度的计算公 式，该公式计算值与实测数据吻合良好。 ２） 相对粘度变化存在临界转变浓度的原因可能是 颗粒之间的相互作用方式发生了变化。 在浓度较低时， 颗粒间距大，主要是碰撞作用；超过临界浓度后，颗粒密 集，以接触摩擦作用为主，使浆体的粘度急剧增加。 参考文献 ［１］ 褚君达． 浑水的粘滞性［Ｃ］∥中国水利学会． 河流泥沙国际学术 讨论会论文集． 北京 光华出版社，１９８０． ［２］ 张世奇． 粗颗粒浑水流变特性［Ｊ］． 水利学报，１９９０（１１）３４－４０． ［３］ 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