基于爆心距特征值的露天矿爆破振动波形预测

来源：黄金科学技术杂志2025年第6期北京时间：

作者：费鸿禄, 郭纪委, 陈良雨, 包士杰, 胡刚, 段光彦

单位： 辽宁工程技术大学爆破技术研究院，辽宁 阜新 123000, 矿山重大灾害防治与环境修复协同创新中心，辽宁 阜新 123000

摘要：为实现对露天矿爆破振动波形的预测，提出了一种基于爆心距特征值（U）并结合主成分分析（PCA）和BP神经网络的爆破振动波形预测方法。对爆破振动波形数据进行极值提取，定义理想化爆心距特征值（U）；采用PCA对台阶高度、爆心距和炸药单耗等参数进行主成分分析，最终降为2个主成分，并将降维后的主成分和爆心距特征值（U）作为BP神经网络的输入参数，波形中各时间点所对应的振速作为输出参数，对爆破振动波形进行极值预测，并经过插值计算得出预测波形。研究结果表明：通过比较预测结果与实测数据发现，对于均方根误差（MAE）和平均绝对值误差（RMSE），PCA-BP相较于BP更接近于0；PCA-BP预测的峰值振速相对误差均小于11%，主频绝对误差均小于10 Hz，其预测结果的准确度更高，验证了该方法的精确性和可靠性。该方法在相同地形地貌和地质条件下能够较好地预测露天矿爆破振动波形，为爆破设计和安全评估提供了参考依据。

关键词：露天矿,爆破振动,爆心距,波形预测,主成分分析,BP神经网络

基金资助：辽宁省教育厅基本科研项目（青年项目）“斜交节理岩体中应力波传播特性研究”(JYTQN2023206),矿山重大灾害防治与环境修复协同创新中心开放课题“反复爆破振动荷载作用下煤岩巷道围岩疲劳与损伤失稳研究”(CXZX-2024-07)