基于K-Means聚类与熵权TOPSIS法的岩石可爆性评价研究

摘要

露天矿山的爆破块度分布，直接影响到后续的采装、运输和破碎工作。为了控制石墨矿山不同区域爆破块度分布，基于K-means无监督聚类学习法与熵权TOPSIS评价法建立了一种新的岩石可爆性评价模型，选取岩石密度、动力能量耗散率、动态抗压强度、平均应变率、脆性指数作为评价指标，通过熵权计算，发现岩石破碎程度受脆性指数影响最大，受平均应变率影响最小。将此模型应用于实际石墨矿山，可爆性分为10个等级，统计不同分级下的岩石平均破碎粒径，发现可爆性分级等级越高平均粒径越大，有明显的分级特征，验证了模型的有效性。从爆破石墨矿石岩体类型看，岩石可爆性从易到难排序为：片岩、片麻岩、变粒岩、混合岩。结合石墨矿石微观观测结果分析可知：岩性从片岩向混合岩转变，岩石内部石墨晶质呈下降趋势，石墨矿石可爆性等级也随之越来越高。岩石密度、能量耗散率、动态抗压强度之间呈线性正相关，岩石可爆性与平均应变率、脆性指数存在负相关性。研究成果为矿山矿岩可爆性评价提供了一条新思路，对露天矿山爆破块度优化具有一定的理论和实践指导意义。

关键词

岩体爆破 / 可爆性评价 / 岩石力学 / K-means算法 / 熵权TOPSIS评价