爆破

岩石类型	抗压强度/MPa	抗拉强度/MPa	纵波速度/（m·s^-1）	密度/（g·cm^-3）	波阻抗/（kg·m^-2·s^-1）
砂岩（弱风化）	103	8.3	3360	2.80	9.41E+6
泥岩（中风化）	32	2.5	2856	2.35	6.71E+6

岩石类型	抗压强度/MPa	抗拉强度/MPa	纵波速度/（m·s^-1）	密度/（g·cm^-3）	波阻抗/（kg·m^-2·s^-1）
砂岩（弱风化）	103	8.3	3360	2.80	9.41E+6
泥岩（中风化）	32	2.5	2856	2.35	6.71E+6

岩石类型	匹配方法	爆速/（m·s^-1）	密度/（g·cm^-3）	波阻抗/（kg·m^-2·s^-1）	爆破平均块度/m
砂岩（弱风化）	本文匹配方法	3801	0.85	3.23E+6	0.307
传统波阻抗匹配方法	7840	1.20	无法提供该炸药	/
原有炸药参数	5250	1.14	5.99E+6	0.355
泥岩（中风化）	本文匹配方法	3210	0.76	2.44E+6	0.244
传统波阻抗匹配方法	5593	1.20	6.71E+6	0.295
原有炸药参数	4230	0.84	3.55E+6	0.275

岩石类型	匹配方法	爆速/（m·s^-1）	密度/（g·cm^-3）	波阻抗/（kg·m^-2·s^-1）	爆破平均块度/m
砂岩（弱风化）	本文匹配方法	3801	0.85	3.23E+6	0.307
传统波阻抗匹配方法	7840	1.20	无法提供该炸药	/
原有炸药参数	5250	1.14	5.99E+6	0.355
泥岩（中风化）	本文匹配方法	3210	0.76	2.44E+6	0.244
传统波阻抗匹配方法	5593	1.20	6.71E+6	0.295
原有炸药参数	4230	0.84	3.55E+6	0.275

基于能量传输效率控制的现场混装炸药与岩石匹配方法

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崔雪姣 ¹^,² , 李启月 ¹ , 冷振东 ³ , 姚颖康 ⁴ , 周建敏 ² , 赵明生 ²^,⁵

爆破 | 理论与技术探索 2024,41(3): 9-15

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爆破 | 理论与技术探索 2024, 41(3): 9-15

基于能量传输效率控制的现场混装炸药与岩石匹配方法

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崔雪姣¹^,², 李启月¹, 冷振东³, 姚颖康⁴, 周建敏², 赵明生²^,⁵

作者信息

^1.中南大学　资源与安全工程学院，长沙　410083

^2.保利新联爆破工程集团有限公司，贵阳　550002

^3.中国葛洲坝集团　易普力股份有限公司，重庆　401121

^4.江汉大学　省部共建精细爆破国家重点实验室，武汉　430056

^5.贵州大学　矿业学院，贵阳　550025

崔雪姣（1985-），女，博士研究生、高级工程师，主要从事岩石动力学和工程爆破技术相关的研究，（E-mail）205502038@csu.edu.cn。

CUI Xue-jiao (1985-), female, Ph. D, senior engineer, mainly engaged in research related to rock dynamics and engineering blasting technology, (E-mail) 205502038@csu.edu.cn.

通讯作者:

冷振东（1989-），男，湖南益阳人，博士、研究员，主要从事岩石动力学与采矿技术相关的研究，（E-mail）zdleng@whu.edu.cn。

A Method for Matching On-site Mixed Explosives with Rocks based on Controlling Energy Transfer Efficiency

Xue-jiao CUI¹^,², Qi-yue LI¹, Zhen-dong LENG³, Ying-kang YAO⁴, Jian-min ZHOU², Ming-sheng ZHAO²^,⁵

Affiliations

^1.School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha 410083, China

^2.Poly Xinlian Blasting Engineering Co., Ltd., Guiyang 550002, China

^3.Gezhouba Group Explosive Co., Ltd., Chongqing 401121, China

^4.State Key Laboratory of Precision Blasting, Jianghan University, Wuhan 430056, China

^5.Mining College of Guizhou University, Guiyang 550025, China

出版时间: 2024-09-01 doi: 10.3963/j.issn.1001-487X.2024.03.002

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摘要

收起

炸药与岩石的匹配关系对于提高炸药能量利用率、提升爆破效果与降低成本至关重要。首先分析了钻孔爆破中爆破能量的分配规律，然后考虑现场混装炸药的非理想爆轰特性和岩石应变率效应对岩石钻孔爆破破坏分区计算模型进行了修正，在此基础上建立了基于能量传输效率控制的现场混装炸药-岩石匹配模型，最后结合现场试验对新的炸药-岩石匹配方法的合理性进行验证。结果表明：新方法综合考虑了现场混装炸药非理想爆轰特性和岩石应变率效应对爆破破坏分区范围的影响，可以直观地反映爆破破碎效果及能量有效利用率，更加科学合理。不同炸药-岩石匹配条件下的爆破块度试验证实了匹配结果与传统波阻抗理论并不总是一致，采用新的现场混装炸药-岩石匹配方法，爆破粉矿率较原有炸药参数有明显的降低，爆破大块率从6.7%下降至1%以下，进一步验证了新方法的合理性。

关键词

钻孔爆破 / 破坏分区 / 岩石-炸药匹配 / 能量利用率

Abstract

收起

The matching relationship between explosives and rocks is crucial for improving the energy utilization efficiency of explosives, enhancing blasting effectiveness, and reducing costs. Firstly, this study analyzed the energy distribution during drilling and blasting operations. Then, the damage zone calculation model was revised considering the non-ideal detonation characteristics of explosives and the strain rate effect on rocks. And an on-site mixed explosives and rock matching model was then developed based on the control of energy transmission efficiency. Finally, field experiments were conducted to verify the rationality of the new explosive-rock matching method. The results show that the new method is more scientific and reasonable than traditional methods, and can intuitively reflect the blasting fragmentation effect and energy utilization efficiency, by taking account of the non-ideal detonation behavior of mixed explosives and the strain rate effects on rock damage partition. Blasting fragmentation tests under various explosive-rock matching conditions revealed discrepancies with the traditional wave impedance theory. By applying the new explosive-rock matching method, the percentage of fines was significantly reduced, and the boulder yield decreased from 6.7% to below 1%, further validating the method's effectiveness.

Key words

drilling and blasting / damage partition / explosive-rock matching / energy utilization rate

引用本文

崔雪姣, 李启月, 冷振东, 姚颖康, 周建敏, 赵明生. 基于能量传输效率控制的现场混装炸药与岩石匹配方法. 爆破, 2024 , 41 (3) : 9 -15 . DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2024.03.002

Xue-jiao CUI, Qi-yue LI, Zhen-dong LENG, Ying-kang YAO, Jian-min ZHOU, Ming-sheng ZHAO. A Method for Matching On-site Mixed Explosives with Rocks based on Controlling Energy Transfer Efficiency[J]. Blasting, 2024 , 41 (3) : 9 -15 . DOI: 10.3963/j.issn.1001-487X.2024.03.002

正文

收起

炸药和岩石之间的匹配关系一直以来是爆破工程中一个重要的研究领域，合理的炸药与岩体结构特性匹配对于提高炸药能量利用率、提升爆破效果与降低成本至关重要。常见的炸药岩石匹配理论主要有波阻抗匹配理论、全过程匹配理论、能量匹配理论，工程实践中使用最为广泛的仍然是波阻抗匹配理论^[1-3]。传统的炸药与岩石波阻抗匹配理论在实际工程运用中存在局限性，仅凭爆破试验确定孔网参数及炸药类型的选择很难实现预期的爆破效果。

李夕兵等以传递到岩石介质中的爆炸能量最大为目标^[4]，修正了合理匹配时岩石与炸药参数之间的关系。钮强和杨小林等对不同的预制岩石试件采用不同阻抗的炸药进行了一系列室内爆破模拟试验^[5,6]，试验结果表明最佳匹配的炸药波阻抗并不一定等于试样的波阻抗。赖应得和郭子庭等根据简化的气体驱裂和能量分配模型^[7,8]，提出了炸药与岩石全过程匹配的观点和实施方法。赵明生等设计了不同的炸药配方^[9]，通过现场试验研究了不同混装炸药配方对炸药波阻抗的影响。冷振东等从爆破破碎机理出发^[10]，在保证相邻炮孔间岩石充分破碎的前提下，通过对粉碎区的合理控制来确定钻孔爆破最优的炸药性能参数，获得了炸药与岩石的匹配关系。Amir Khademian等采用不同炸药对花岗岩进行爆破试验^[11]，分析了不同炸药爆炸性能对岩石破岩效果的影响规律，获得了不同炸药与岩石的匹配关系。Raina等采用爆破压力测量方法探索了炸药与岩石之间的匹配关系^[12]。冷振东等基于改进的非理想爆轰模型^[13]，采用数值模拟研究了不同耦合介质不同装药结构下炸药与岩石的匹配关系。Li Tingting等采用LS-DYNA数值模拟软件，研究了双孔爆破中岩石物理密度、弹性模量、泊松比、抗压强度和剪切模量与炸药性能的匹配关系^[14]。

近年来人工智能等开始被运用到炸药与岩石匹配关系的研究中。赵明生和叶海旺等基于BP神经网络和模糊数学方法，建立了炸药与岩石匹配模型^[15,16]，解决了岩石的复杂多变性和爆破过程的复杂性等问题。王祥厚等利用径向基神经网络^[17]，建立了台阶爆破块度的预测模型，实现了炸药与岩石破碎的匹配关系，为炸药与岩石相互作用机理研究提供了较好的研究思路。

炸药与岩石的匹配关系是一个复杂而精细的过程，涉及岩石性质、炸药性能、爆破参数以及爆破技术的综合考量。本文首先分析了钻孔爆破中爆破能量的分配规律，然后考虑炸药非理想爆轰特性和岩石应变率效应对岩石钻孔爆破破坏分区计算模型进行了修正，在此基础上建立了基于能量传输效率控制的现场混装炸药-岩石匹配模型，最后结合现场试验对新的炸药-岩石匹配方法的合理性进行验证。

1　岩石钻孔爆破中爆破能量分配规律

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炮孔中炸药起爆后的破岩过程涉及不同种类的能量，按照划分方法的不同，计算的方法也不相同，根据冷振东等的研究^[18]，可以采用以下简单的方法来区分，如图1所示。

根据能量守恒定律，按照岩石钻孔爆破产生的最终效果，炸药释放的能量可以表示为以下形式^[19,20]

(1)

式中：E_t为炸药释放的总能量；E_F为产生裂纹消耗的能量；E_S是转化为地震波的能量；E_K是破碎岩块的动能；E_NM为放热、空气冲击波和噪声等其他难以测量的能量。

Calnan、吴亮、李桐等人对钻孔爆破能量分配比例进行了统计分析^[21-23]，如图2所示，由于不同学者对爆破过程中的能量分类和定义不同，其能量类型和分配比例有着显著差异，但普遍认为实际工程中炸药破碎岩石的能量利用率仅为15%~30%，只有很少一部分用于岩石破碎和运动，大部分炸药能量转化为无用甚至有害的作用。由此可见，岩石钻孔爆破中炸药能量利用率还有很大的提升空间，这其中一个最重要的研究工作之一就是如果通过合理的炸药选型来实现炸药-岩石之间的最佳匹配，从而从源头提高炸药能量的有效利用率。

2　岩石钻孔爆破破坏分区计算模型的修正

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岩体爆破破坏区的范围的确定是研究爆炸能量分布与利用的基础，炸药爆轰压力变化规律及岩体动态强度特性是研究炮孔近区岩体破坏特征的关键，采用合理的炸药爆轰模型和岩石动态强度模型直接决定了炮孔破坏区范围计算结果的正确性。

苏联学者А Н Ханукаев给出的单个炮孔爆破形成的粉碎区和破裂区范围分别为^[24]

(2)

(3)

式中：r_c为粉碎区半径；r_f为破裂区半径；r_b为炮孔半径；σ_cd和σ_S分别为岩体单轴和三轴抗压强度；σ_td为岩体单轴抗拉强度；α为破碎区内应力波衰减指数；ρ为岩体密度；c_p为岩体纵波速度；v为岩石泊松比；P₀为炮孔压力。

岩体动态抗压强度与应变率的关系可近似统一表示为^[4]

(4)

式中：σ_cd和σ_cs分别为岩体动态和静态单轴抗压强度；

为作用在岩体上的应变率。

岩体动态抗拉强度一般可采用以下幂指数模型表示^[23]

(5)

式中：σ_cd和σ_cs分别为岩体动态和静态单轴抗压强度；

、

为抗拉强度变化临界值，κ为变化指数。

对于耦合装药结构，作用在炮孔壁面上的初始平均压力为波阵面上爆轰压力的一半^[25]

(6)

式中：D_c是炮孔内约束条件下爆轰速度；ρ₀为炮孔内炸药的密度；γ为等熵指数。

在爆破破坏分区的计算中的关键之一是正确确定炮孔压力值，常见的现场混装乳化炸药和现场混装铵油炸药的爆轰特性受到装药直径、耦合介质和岩体约束条件的影响，其爆轰过程存在明显的非理想爆轰特性。炸药爆速是和岩体约束条件相关的，Esen通过试验数据统计分析得到了在无约束条件下^[26]，炸药爆轰速度与装药直径存在以下关系

(7)

式中：m、n为拟合参数；D_u为无约束条件下的炸药爆速；D_CJ为CJ爆速；d为炸药直径。

在炮孔内约束条件下，炸药爆轰速度可以通过以下经验公式计算

(8)

式中：M为炸药和约束介质的阻抗比，M=（ρ_rv_p）/（ρ₀D_u）；a、b为常数，a、b的取值分别为4.56和0.69；ρ_r为约束介质的密度；v_p为约束介质的纵波速度。

综上，新的岩体爆破破坏区计算模型主要做了2个修正：一是引入了应变率效应对岩体动态强度的影响，二是考虑了工业炸药的非理想爆轰特性，即考虑了装药直径、耦合介质和岩体约束条件等因素对炸药爆轰压力的影响。

3　基于能量传输效率控制的混装炸药-岩石匹配模型

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据能量守恒原理，消耗在粉碎区上的爆炸能量可分为破碎表面能、变形能、岩石移动的动能以及其他形式的能量，其他形式的能量所占比例较小，在计算中忽略不计，那么消耗在粉碎区上的总能量为^[10]

(9)

式中：A_IS为原始结构面的面积；G_F为岩石的单位表面能，即临界能量释放率，

和

分别为粉碎区细颗粒粒径在级配曲线上的上、下限；E为岩石的弹性模量。

从能量传输效率控制的角度来看，若消耗在粉碎区的能量过多，则用于粉碎区以外的开裂破碎的能量必然减少，导致炸药的有效利用率降低。因此要把粉碎区控制在合理范围，粉碎区范围的上限值^[10]

(10)

式中：η_c为消耗在粉碎区上的能量占爆炸总能量的百分比；E_e为炸药能量。

另一方面，还需要有充分的爆破能量通过孔壁传递到粉碎区外围的岩石介质中去，使在岩石中形成的破裂区应足够大，保证相邻炮孔之间裂纹贯穿并保证裂纹有一定的重合度，实现相邻孔间岩石的充分破碎，如图3所示。

这就要求单个炮孔的爆破破裂区范围满足以下公式

(11)

式中：S为设计炮孔间距；ω为相邻炮孔之间裂纹之间的最小重合度。

根据上面的分析，现场混装炸药和岩石参数匹配合理时，粉碎区和破裂区的大小均应处于合理的范围。将公式（2）和（3）分别代入公式（10）、（11）中，可得最佳的炮孔压力范围值P₀，进而由公式（6）~（8）可计算最优的炸药密度ρ₀和炸药爆速D_CJ等参数。这组匹配参数充分考虑了装药直径、耦合介质和岩体约束条件等因素对现场混装炸药的爆轰特性的影响。

4　现场混装炸药-岩石匹配方法的试验验证

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在某大型露天矿山选择不同的岩性区域，开展了基于能量传输效率控制的现场混装炸药与岩石匹配方法的验证性爆破试验，矿区主要有砂岩、泥岩两种类型，其基本物理力学参数如表1所示。

爆破试验前，矿区针对砂岩、泥岩分别采用的是现场混装乳化炸药（密度为1.14 g·cm^-3，爆速5250 m·s^-1）和现场混装铵油炸药（密度为0.84 g·cm^-3，爆速4230 m·s^-1），采用前文所述的现场混装炸药与岩石匹配方法给出合适的炸药性能参数如表2所示。同类岩石的对比试验中单孔药量保持不变，即不同实验组的炸药单耗是基本相同的。

爆破后采用WipFrag块度分析系统对不同炸药-岩石匹配条件下的爆破块度进行统计分析，如图4所示，证实了最优的炸药-岩石阻抗匹配区间与传统波阻抗理论并不一致，在中硬岩中已经无法通过波阻抗匹配方法得到合适波阻抗的炸药。

在单耗一致的前提下，软岩爆破中尽管铵油炸药相对乳化炸药的波阻抗匹配性更差，但是往往铵油炸药反而比乳化炸药的爆破效果更优。采用传统波阻抗匹配方法选择得到的炸药的密度和爆速过大，导致装药段主要集中在炮孔底部，在中风化泥岩的爆破试验效果表现为粉矿偏多，上部爆破大块明显，尺寸超过1.0 m的大块比例达13%。采用本文新的炸药岩石匹配方法，爆破粉矿率较原有炸药参数有明显的降低，爆破大块从原有炸药参数的6.7%下降至1%以下，验证了基于能量传输效率控制的混装炸药-岩石匹配方法是合理性。

5　结论

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本文分析了钻孔爆破中爆破能量的分配规律，从爆破破碎机理出发，提出在此基础上建立基于能量传输效率控制的现场混装炸药-岩石匹配模型，主要得出以下结论：

（1）炸药爆炸所释放出的能量只有很少的一部分被用于破碎和抛掷岩石，大部分炸药能量转化为无用甚至有害的作用，岩石钻孔爆破中炸药能量利用率还有很大的提升空间。

（2）新方法综合考虑了装药直径、耦合介质和岩体约束条件等因素对现场混装炸药的非理想爆轰特性的影响，以及岩石应变率效应对爆破破坏分区范围的影响，可以直观地反映爆破破碎效果及能量有效利用率，更加科学合理，可操作性强。

（3）不同炸药-岩石匹配条件下的爆破块度试验证实了匹配结果与传统的波阻抗理论并不总是一致，采用新方法得到的炸药参数条件下的爆破粉矿率和大块率均有显著下降，验证了基于能量传输效率控制的现场混装炸药-岩石匹配方法的合理性。

基金

收起

国家自然科学基金资助项目(5180901652064003)
重庆市自然科学基金(cstc2022ycjh-bgzxm0079)
精细爆破国家重点实验室、爆破工程湖北省重点实验室联合开放基金资助(PBSKL2022C02)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

[1]

冷振东. 岩石爆破中爆炸能量的释放与传输机制[D]. 武汉: 武汉大学, 2017.

LENG

Zhen-dong

. Explosion energy release and transmission mechanism in rock blasting[D]. Wuhan: Wuhan University, 2017. (in Chinese)

[2]

NICHOLLS

H R

. Coupling Explosive Energy to Rock[J]. Geophysics, 1962, 27(3): 305-316.

[3]

冷振东, 高启栋, 卢文波, 等. 岩石钻孔爆破能量调控理论与应用技术研究进展[J]. 金属矿山, 2023(5): 64-76.

LENG

Zhen-dong

, GAO

Qi-dong

, LU

Wen-bo

, et al.. Research progress in theory and technology of energy regulation for rock drilling and blasting[J]. Metal Mine, 2023(5): 64-76. (in Chinese)

[4]

李夕兵, 古德生, 赖海辉, 等. 岩石与炸药波阻抗匹配的能量研究[J]. 中南大学学报, 1992, 32(1): 18-23.

Xi-bing

, GU

De-sheng

, LAI

Hai-hui

, et al. The energy analysis on matching of acoustic impedance between rock and explosive[J]. Journal of Central South University, 1992, 32(1): 18-23. (in Chinese)

[5]

钮强, 熊代余. 探索炸药岩石匹配的试验研究[J]. 爆破, 1987, 4(4): 3-8.

NIU

Qiang

, XIONG

Dai-yu

. Experimental study on exploring the matching of explosives and rocks[J]. Blasting, 1987, 4(4): 3-8. (in Chinese)

[6]

杨小林. 炸药岩石阻抗匹配与爆炸应力，块度的试验研究[J]. 煤炭学报, 1991, 16(1), 89-96.

YANG

Xiao-lin

. Study of blasting stress, size and matched impedance between explosive and rock[J]. Journal of China coal society, 16(1): 89-96. (in Chinese)

[7]

赖应得. 论炸药和岩石的能量匹配[J]. 工程爆破, 1995, 1(2): 22-26.

LAI

Ying-de

. On energy match between explosive and rock[J]. Engineering Blasting, 1995, 1(2): 22-26. (in Chinese)

[8]

郭子庭, 吴从师. 炸药与岩石的全过程匹配[J]. 矿冶工程, 1993, 13(3): 11-15.

GUO

Zi-ting

, WU

Cong-shi

The exeplosive-rock matching throughout the blasting process[J]. Mining and Metallurgical Engineering, 1993, 13(3): 11-15. (in Chinese)

[9]

赵明生, 黄胜松, 周建敏, 等. 混装乳化炸药配方对炸药-岩石匹配效果影响研究[J]. 爆破, 2021, 38(4): 124-128, 179.

ZHAO

Ming-sheng

, HUANG

Sheng-song

, ZHOU

Jian-ming

, et al. Study on influence of formula of mixed emulsion explosive on matching effect of explosive and rock[J]. Blasting, 2021, 38(4): 124-128, 179. (in Chinese)

[10]

冷振东, 卢文波, 严鹏, 等. 基于粉碎区控制的钻孔爆破岩石-炸药匹配方法[J]. 中国工程科学, 2014, 16(11): 28-35, 47.

LENG

Zhen-dong

, LU

Wen-bo

, YAN

Peng

, et al. A new theory of rock-explosive matching based on the reasonable control of crushed zone[J]. Engineering, 2014, 16(11): 28-35, 47. (in Chinese)

[11]

AMIR

Khademian

, RAHEB

Bagherpour

. Environmentally sustainable mining through proper selection of explosives in blasting operation[J]. Environmental Earth Sciences, 2017, 76(4): 1-11.

[12]

Raina

A K

, Trivedi

. Exploring rock-explosive interaction through cross blasthole pressure measurements[J]. Geotech Geol Eng, 2019(37): 651-658.

[13]

冷振东, 赵明生, 卢文波, 等. 基于非理想爆轰的炸药-岩石相互作用过程[J]. 工程爆破, 2018, 24(6): 1-9, 32.

LENG

Zhen-dong

, ZHAO

Ming-sheng

, LU

Wen-bo

, et al. Explosive-rock interactions based on non-ideal detonation[J]. Engineering Blasting, 2018, 24(6): 1-9, 32. (in Chinese)

[14]

, NIU

, FEI

, et al. Numerical simulation for the matching effect of rock parameters on explosives and rocks[C]//IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IOP Publishing, 2019, 304(5): 052110.

[15]

赵明生, 徐海波, 张敢生. 基于神经网络的炸药与岩石匹配的研究[J]. 辽宁科技学院学报, 2009, 11(1): 1-3.

ZHAO

Ming-sheng

, XU

Hai-bo

, ZHANG

Gan-sheng

. Research into the matching between explosives performance and rock strength based on the neural network[J]. Journal of Liaoning Institute of Science and Technology, 2009, 11(1): 1-3. (in Chinese)

[16]

叶海旺, 叶结旺, 朱瑞赓. 基于模糊推理的炸药与岩石智能匹配系统研究[J]. 爆破, 2003(4): 5-6.

Hai-wang

, YE

Jie-wang

, ZHU

Rui-gong

. Study on intelligent matching system of explosive and rock based on fuzzy inference[J]. Blasting, 2003(4): 5-6. (in Chinese)

[17]

王祥厚, 李程远. 用神经网络建立台阶爆破块度的预测[J]. 贵州工业大学学报(自然科学版), 2001(5): 8-12.

WANG

Xiang-hou

, LI

Cheng-yuan

. The neural network of forecast of breaking size of rock forthe opencast terrace blasting[J]. Journal of Guizhou University of Technology (Natural Science Edition), 2001(5): 8-12. (in Chinese)

[18]

LENG

Zhen-dong

, LU

Wen-bo

, CHEN

Ming

, et al. Explosion energy transmission under side initiation and its effect on rock fragmentation[J]. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 2016, 86: 245 254.

[19]

SANCHIDRI

N J A

, SEGARRA

, L PEZ

L M

. Energy components in rock blasting[J]. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 2007, 44(1): 130-147.

[20]

KANCHIBOTLA

. Models for assessing the blasting performance of explosives[D]. The University of Queensland, 1994.

[21]

CALNAN

. Determination of explosive energy partition values in rock blasting through small-scale testing[D]. University of Kentucky, 2015.

[22]

吴亮, 卢文波, 宗琦. 岩石中柱状装药爆炸能量分布[J]. 岩土力学, 2006, 27(5): 735-739.

Liang

, LU

Wen-bo

, ZONG

. Distribution of explosive energy consumed by column charge in rock[J]. Rock and Soil Mechanics, 2006, 27(5): 735-739.

[23]

Tong

, CHEN

Ming

, WEI

Dong

, et al. Disturbance effect of blasting stress wave on crack of rock mass in water-coupled blasting[J]. KSCE Journal of Civil Engineering, 2022, 26(6): 2939-2951.

[24]

ХАНУКАЕВ

АН

. 矿岩爆破物理过程[M]. 刘殿中，译. 北京: 冶金工业出版社, 1980: 33-34.

ХАНУКАЕВ

АН

. The physical process of mineral rock blasting[M]. Translated by Liu

Dianzhong

, Beijing: Metallurgical Industry Press, 1980: 33-34. (in Chinese)

[25]

冷振东, 卢文波, 陈明, 等. 岩石钻孔爆破粉碎区计算模型的改进[J]. 爆炸与冲击, 2015, 35(1): 101-107.

LENG

Zhen-dong

, LU

Wen-bo

, CHEN

Ming

, et al. Improved calculation model for the size of crushed zone around blasthole[J]. Explosion and Shock Waves, 2015, 35(1): 101-107. (in Chinese)

[26]

ESEN

, ONEDERRA

, BILGIN

H A

. Modelling the size of the crushed zone around a blasthole[J]. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 2003, 40(4): 485-495.

2024年第41卷第3期

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doi: 10.3963/j.issn.1001-487X.2024.03.002

接收时间：2024-08-05
首发时间：2026-03-20
出版时间：2024-09-01

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收稿日期：2024-08-05

基金

Chinese National Natural Science Foundation(5180901652064003)

国家自然科学基金资助项目(5180901652064003)

Chongqing Municipal Natural Science Foundation(cstc2022ycjh-bgzxm0079)

重庆市自然科学基金(cstc2022ycjh-bgzxm0079)

Joint Open Fund of State Key Laboratory of Precision Blasting and Hubei Key Laboratory of Blasting Engineering(PBSKL2022C02)

精细爆破国家重点实验室、爆破工程湖北省重点实验室联合开放基金资助(PBSKL2022C02)

作者信息

^1.中南大学　资源与安全工程学院，长沙　410083

^2.保利新联爆破工程集团有限公司，贵阳　550002

^3.中国葛洲坝集团　易普力股份有限公司，重庆　401121

^4.江汉大学　省部共建精细爆破国家重点实验室，武汉　430056

^5.贵州大学　矿业学院，贵阳　550025

通讯作者:

冷振东（1989-），男，湖南益阳人，博士、研究员，主要从事岩石动力学与采矿技术相关的研究，（E-mail）zdleng@whu.edu.cn。

参考文献

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https://castjournals.cast.org.cn/joweb/bp/CN/10.3963/j.issn.1001-487X.2024.03.002

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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