随钻测量技术在矿业领域发展现状(3)
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】:牙轮钻头由于其成本效应高,因此在采矿工程中得到了广泛的应用。然而在收集现场、井下信息方面可能存在一定问题,包括地质变化、提钻、卡钻、钻头牙轮钻头由于其成本效应高,因此在采矿工程中得到了广泛的应用。然而在收集现场、井下信息方面可能存在一定问题,包括地质变化、提钻、卡钻、钻头磨损和钻机操作不当,缺乏这些信息会导致钻孔效率下降。Naganawa[15]提出监测钻头轴向振动来反映牙轮钻头工作状态,他们发现随着钻头磨损,钻头振动频率的峰值会逐渐向高频范围移动。在此基础上,建立了牙轮钻头轴向振动动力学模型用于评价钻头的磨损情况。其中,包括钻头运动的动力学模型和钻头岩石相互作用模型。通过钻头轴向振动模拟结果与现场实验结果的对比,验证了该模型的有效性。从而确定钻头的合适更换时间,保证钻机高效运行。
Copper[16]提出了一种钻头磨损程度的评估方法,通过对钻头实际钻进性能和理论性能的比较,基于钻头状态,来认识现场工作条件和计算岩石强度。他们认为如果MWD系统能够实时的采集现场数据,并计算得到岩石强度,就能和此前测井得到的岩石强度进行比较。
Vardhan[17]研究采用钻孔过程中的产生的声音信号估算岩石的抗压强度。他们在室内使用小型气动式钻机进行试验,结果显示由于地层的差异,同类型钻机产生的噪声也不同。因此,声级变化可以反映岩石类型,基于此可以选择合适的炸药类型并改进爆破设计。研究发现,低频范围内的声级是由活塞与钻具以及钻具与岩石之间相互左右引起的。钻机排气产生的声级频率范围为125Hz~2kHz。此外,他们还发现再噪声频谱中高频段推力和声级之间存在直接关系。但是,他们的实验是在实验室内进行的,现场环境条件下,会有其它声音信号进行干扰,声音信号是否能够反映现场实际情况,还需要进一步的研究。Schunesson[18]在研究中为了建立MWD数据与某种类型岩石性质之间的关系,在MWD数据中剔除了工作人员和钻孔控制系统的影响。他们严格的对现场数据进行校准,即采用钻孔取芯、切割分析、地球物理记录、钻孔电视以及目测的方式。在获得可靠的数据后,采用统计的方法确定岩石边界,甚至根据校准后的数据确定裂缝位置,其目的是把矿石边界与废石区分开。然而,他们在使用统计学方法分析MWD海量数据以区分不同的岩石类型时,发现数据中只有最坚硬的岩石清晰可见,其它类型岩石混合在一起,很难准确识别。Beattie[19]使用BP神经网络也得出了相似的结果。研究表明适用于硬岩环境下的岩石分类并不适用于软岩环境。
Thompson[20]为了评价钻头性能,比较了钻孔监测参数和地层性质,绘制出爆区岩体软、硬区域,并以此调整爆破设计炸药能量分布。Schunesson[21]尝试使用MWD监测数据来对隧道工作面进行RQD分类。尽管表征土壤特性需要大量的参数,一些研究人员已经开始尝试使用钻孔参数来确定土壤特性。
5 结 语
随着MWD技术采矿工程领域的广泛应用,特别是在露天矿山钻孔过程中MWD技术普及,不仅提高了钻机生产率,为后续爆破设计提供了依据。MWD技术在不影响矿山正常生产的情况下,能够快速、合理、经济的认识和描述岩体的性质。MWD与传统测试方法相比,MWD技术非常适合钻机基本性能监测、消耗品追踪以及钻机维护。
尽管在许多情况下,钻孔过程中的SE与岩石性质的变化密切相关,但如果要了解岩石的相对强度值,使用SE作为表征参量在一定条件下是可行的。RQI是表征岩体性质的一个有用的指标,但是RQI不仅对于岩体性质的变化敏感,还受到人工操作和钻头条件的影响。
利用现有地球物理和地质解释技术,并将它们与WDM数据相互关联,可以为快速、高分辨率地反映岩体状况提供一种新的途径。WDM技术在顶板条件、矿体轮廓确定、煤岩界面验证、地质填图、区域岩石强度探测和爆破设计等领域已经取得了成功的应用。然而,在此基础上,将WDM技术全面用于矿山规划和设计,从而提高生产率还需要对MDW数据更好的解释。
[1] Schunnesson, Hakan, Kirsten Holme. Drill monitoring for geological mine planning in the Viscaria copper mine[A]. CIM Bulletin Sweden,2007,90 (1013): 83-89.
[2] Beattie, N. C. M. Monitoring-While-Drilling for Open-Pit Mining in a Hard Rock Environment: An Investigation of Pattern Recognition Techniques Applied to Rock Identification[D]. Kingston:Queen’s University, 2009.
[3] Gonzalez, J. E. J. M. Application of Pattern Recognition Techniques to Monitoring-While-Drilling on a Rotary Electric Blasthole Drill at an Open-Pit Coal Mine[D].Kingston:Queen’s University, 2007.
[4] Schunnesson, H. Rock characterisation using percussive drilling[J]. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences,1998, 35(6):711-725.
文章来源:《采矿与安全工程学报》 网址: http://www.ckyaqgcxb.cn/qikandaodu/2021/0616/714.html
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