本技术涉及一种基于大数据分析的定向聚能爆破优化方法,包括:获取隧道爆破过程中钻孔机的钻孔参数;利用所述钻孔参数,反演岩石特性;基于所述岩石特性,确定爆破参数;基于所述爆破参数进行定向聚能爆破,并评估爆破效果。本发明通过分析钻孔机在钻孔过程中产生的大量数据,可以更精确地预测爆破效果,从而优化爆破参数。这种方法能够提高爆破效率,减少资源浪费,并提高爆破过程的安全性。
背景技术
传统的定向聚能爆破技术在工程应用中存在一些缺陷和挑战,这些缺陷限制了其在更广泛场景下的应用潜力。例如:传统的聚能爆破技术对钻孔的精度和质量要求极高,任何偏差都可能影响爆破效果,导致岩石破碎不均匀或爆破面不平整。爆破参数的选择通常依赖于经验,缺乏科学依据,导致爆破效果不稳定,资源浪费严重,且存在安全隐患。在传统的爆破设计中,往往忽视了岩石的强度、硬度和完整性等特性,导致爆破设计不能精确匹配实际岩石条件,影响爆破效率和安全性。由于缺乏精确的预测模型,传统的爆破技术难以预测爆破后的超挖量、欠挖量和炮痕残留率等关键指标,导致爆破效果难以控制。
综上,在传统的定向聚能爆破中,炸药部署位置、炮孔直径等参数的选择主要依赖于经验,缺乏精确的科学依据。这导致爆破效果不稳定,资源浪费严重,且存在安全隐患。
实现思路