Науковий вісник НГУ

Прогнозування дроблення гірських порід в умовах рудника кар’єра «Бухадра»

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №5 2024

Останнє оновлення: 29 жовтня 2024

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 60

Authors:

Л. Бутерфіф*, orcid.org/0009-0005-8513-9291, Лабораторія навколишнього середовища, Гірничий інститут, Університет Ехахід Шейха Ларбі Тебессі, м. Тебесса, Алжир; Кафедра гірничої справи, факультету наук про Землю, Університет Баджі Мохтар, м. Аннаба, Алжир, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

А. Хафсауї, orcid.org/0000-0002-1720-9527, Лабораторія природних ресурсів і планування, Університет Баджі Мохтар, м. Аннаба, Алжир

I. Зерірі, orcid.org/0009-0006-5247-8841, Центр екологічних досліджень (C.R.E.), м. Аннаба, Алжир

M. Аттія, orcid.org/0000-0003-3700-7049, Лабораторія навколишнього середовища, Гірничий інститут, Університет Ехахід Шейха Ларбі Тебессі, м. Тебесса, Алжир

A. Ідрес, orcid.org/0000-0001-8029-0930, Лабораторія вартісної оцінки гірничодобувних ресурсів і навколишнього середовища (LAVAMINE), Університет Баджі Мохтар, м. Аннаба, Алжир

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2024, (5): 025 - 029

https://doi.org/10.33271/nvngu/2024-5/025

Abstract:

Мета. Мета дослідження полягає в отриманні більш якісного дроблення породи за допомогою похилих свердловин для забезпечення належного розподілу енергії та більшої стійкості верхньої стінки. Модель Куз-Рама та метод Лангефорса найкраще підходять для досягнення поставленої задачі.

Методика. Було застосоване порівняння плану вибухових робіт, прийнятого на карєрі Бухадра, розташованому у Вілайя Тебесса, із планом, розрахованим за методом Лангефорса з використанням похилих свердловин. Ми обрали модель Куз-Рама в якості базової для імітаційного моделювання та перевірки як достовірну.

Результати. Застосування запропонованого методу Лангефорса дало задовільний результат із точки зору ефективності процесу, модель Куз-Рама прогнозує значне зниження частки негабаритних блоків при використанні методу буріння похилих свердловин, з 13,1 до 5,3 %. Такий підхід покращує ступінь дроблення, зменшує відсоток негабаритних блоків і знижує втрати енергії під час вибухових робіт.

Наукова новизна. Дроблення породи, яке відповідає гранулометричному складу уламків породи, що підривається, є одним із найважливіших показників за оцінки ефективності вибухових робіт, де розмір уламків породи, що підривається, відіграє важливу роль в ефективному транспортуванні, дробленні й розмелюванні. Розмір уламків залежить від характеристик гірської породи, типу використовуваної вибухової речовини і схеми буропідривних робіт.

Практична значимість. Використання похилих свердловин є важливим методом оптимізації дроблення гірської породи на відкритих карєрах. Для покращення напрямку і розподілу енергії вибуху можна регулювати кут нахилу, що сприяє більш ефективному й рівномірному дробленню породи, яка видобувається.

Ключові слова: гірська порода, тріщинуватість, вибухові роботи, похилі свердловини, Тебесса, Алжир

References.

1. Sanchidrián, J. A., & Ouchterlony, F. (2023). Blast-Fragmentation Prediction Derived From the Fragment Size-Energy Fan Concept. Rock Mechanics and Rock Engineering, 56(12), 8869-8889. https://doi.org/10.1007/s00603-023-03496-9.

2. Alipour, A., & Asadizadeh, M. (2023). Prédiction de la taille des fragments de roche à l’aide de la méthode RSM dans le dynamitage en banc: un focus sur les facteurs d’influence et leurs interactions. Arabian Journal of Geosciences, 16(1), 61.

3. Pan, R., Wang, P., Zhou, Z., Lan, R., Chen, L., & Yang, H. Y. (2023). Effects of Confining Stress on Blast-Induced Damage Distribution of Rock with Discontinuity. Sustainability, 15(17), 13278. https://doi.org/10.3390/su151713278.

4. Zhang, Z. X., Sanchidrián, J. A., Ouchterlony, F., & Luukkanen, S. (2023). Reduction of fragment size from mining to mineral processing: a review. Rock Mechanics and Rock Engineering, 56(1),747-778. https://doi.org/10.1007/s00603-022-03068-3.

5. Yilmaz, O. (2023). Rock factor prediction in the Kuz–Ram model and burden estimation by mean fragment size. Geomechanics for Energy and the Environment, 33, 100415. https://doi.org/10.1016/j.gete.2022.100415 2352-3808.

6. Jug, J., Strelec, S., Gazdek, M., & Kavur, B. (2017, December). Fragment size distribution of blasted rock mass. IOP Conference series: earth and environmental science,  95(4), 042013. IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-1315/95/4/042013.

7. Alipour, A., & Asadizadeh, M. (2023). Prédiction de la taille des fragments de roche à l’aide de RSM en grenaillage au banc: un focus sur les facteurs d’influence et leurs interactions. Arabian Journal of Geosciences, 16, 61. https://doi.org/10.1007/s12517-022-11072-8.

8. Li, E., Yang, F., Ren, M., Zhang, X., Jian Zhou, J., & Khandelwal, M. (2021). Prediction of blasting mean fragment size using support vector regression combined with five optimization algorithms. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 13(6). https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2021.07.013.

9. Huang, Y., Zhao, Z., Zhang, Z., Zhou, J., Li, H., & Li, Y. (2022). Calculation Method of the Blasting Throwing Energy and Its Variation Affected by the Burden. Applied Sciences, 12(13), 6524. https://doi.org/10.3390/app12136524.

10. Djoudi, M., Bensehamdi, S., & Fredj, M. (2021, August). Study of blasting effect on bench stability. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 833(1), 012196. IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-1315/833/1/012196.

11. Kansake, B. A., Temeng, V. A., & Afum, B. O. (2016). Comparative analysis of rock fragmentation models – a case study. 4 ^th UMaT biennial international mining and mineral conference, (pp. 1-11). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.10655.82081.

12. Agyei, G., & Owusu-Tweneboah, M. (2019), A Comparative Analysis of Rock Fragmentation using Blast Prediction Results. Ghana Mining Journal, 19(1), 49-58. https://doi.org/10.4314/gm.v19i1.6.

13. Mutinda, E. K., Alunda, B. O., Maina, D. K., & Kasomo, R. M. (2021). Prediction of rock fragmentation using the Kuznetsov-Cunningham-Ouchterlony model. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 121(3), 107-112. https://doi.org/10.17159/2411-9717/1401/2021.

14. Jethro, M. A., Ogbodo, D., & Ajayi, P. (2016). Rock fragmentation prediction using Kuz-Ram model. Journal of Earth & Environment Science, 6(5), 110-115. P.O.Box 110, Ido Ekiti, Ekiti State, Nigeria.

15. Amoako, R., Jha, A., & Zhong, S. (2022). Rock Fragmentation Prediction Using an Artificial Neural Network and Support Vector Regression Hybrid Approach. Mining, 2, 233-2477. https://doi.org/10.3390/mining2020013.

16. Ousmanou, S., Blaise, N. N., & Martial, F. E. (2020). Comparison of the existing and calculated blast design parameters for the rock mass conditions at Bamesso-Latet rock quarry. Journal of Nepal Geological Society, 60, 131-137. https://doi.org/10.3126/jngs.v60i0.31273.

17. Larbi, G., Abderrahmen, B., Ismail, N., & Mohammed-Laid, B. (2012). The Classification Systems as a Tool to Estimate the Stability of Discontinuous Rock Mass ‒ A Numerical Approach: The iron mine of Boukhadra (Algeria) as a case study. EJGE, 17, 419-433.

18. Djellali, A., Laouar, M. S., Saghafi, B., & Houam, A. (2019). Evaluation of cement-stabilized mine tailings as pavement foundation materials. Geotechnical and Geological Engineering, 37, 2811-2822. https://doi.org/10.1007/s10706-018-00796-8.

• < Попередня
• Наступна >