露天矿山爆破振动监测及分析方法研究

1 露天矿振动监测技术发展现状

露天矿振动监测技术经历了从单一参数记录向多维度感知系统的演进过程。早期监测体系主要依赖机械式测振仪与模拟信号记录装置，受限于采样频率与存储容量，仅能获取爆破振动峰值速度等少量特征参数。随着微电子技术的突破，现代监测系统已普遍采用三向速度传感器阵列与数字化采集终端，实现了振动波形全过程的毫秒级同步记录。某露天铁矿的工程实践表明，新型传感器网络可同时捕捉垂直、水平径向与切向的振动分量，为分析振动波的偏振特性与能量分布提供了数据基础。

近年来监测技术的创新重点集中在数据融合与智能分析领域。传统监测系统虽能获取振动速度时程曲线，但缺乏对地质构造、爆破参数等环境要素的关联分析。最新研发的智能监测终端通过集成 GPS 定位、岩体声波检测等模块，实现了振动数据与爆源位置、岩体波速的时空匹配。研究显示，这种多源异构数据的同步采集，使得振动衰减规律分析突破了传统动衰减公式的局限，能够定量揭示台阶高度变化对波阻抗匹配度的影响机制。

监测数据分析方法正经历从经验公式向机器学习模型的范式转变。基于大量现场监测数据构建的特征数据库，为振动峰值速度预测提供了新的技术路径。研究团队通过融合波形时频特征、岩体完整性系数与延期时间参数，开发出的集成学习模型在多个露天矿区的验证中表现出优越的适应性。相较于传统回归分析，该模型能够准确捕捉多层台阶爆破产生的振动叠加效应，特别是对存在顺层结构的边坡区域，其预测精度较萨道夫斯基公式提升显著。

2 多源数据融合的振动分析方法构建

2.1 智能传感器网络监测系统设计

智能传感器网络监测系统的构建需突破传统单点监测的局限，建立具有空间感知能力的分布式数据采集体系。系统采用分层式拓扑结构，由部署在爆区周边的智能传感节点、中继传输单元及中央处理平台构成三维监测网络。每个传感节点集成三轴加速度计、微机电陀螺仪和温度补偿模块，通过自适应采样率调节技术实现爆破振动全波形的高保真记录，其动态范围覆盖 0.1-200mm/s 振动速度量程，能精确捕捉从弱振动前兆到强冲击振动的全过程信号特征。

传感器布设方案综合考虑岩体结构特征与爆破参数的空间分布，在台阶坡顶线、运输平台等关键位置形成密集型监测阵列，同时在边坡潜在滑动面延伸方向设置定向监测节点。这种立体化布局可有效捕获振动波在层状岩体中的传播方向性特征，特别是对顺层结构面产生的波导效应具有特异化感知能力。系统创新性地引入环境参数感知模块，每个节点配备微型地质雷达与声波发射器，实现岩体波速、裂隙发育度的原位检测，为振动传播路径建模提供实时地质参数支撑。

数据传输架构采用 LoRa 与 5G 混合组网模式，通过时分复用机制解决大规模节点并发传输时的信道冲突问题。中继单元内置边缘计算模块，可对原始振动信号进行小波降噪与特征提取，将数据流量压缩至原始大小的15% 以下。这种预处理机制不仅降低传输延迟，还通过提取波形时频特征、能量积分值等关键参数，为后续的机器学习模型提供结构化输入。系统在时间同步方面达到微秒级精度，采用北斗卫星授时与网络时间协议双重校核，确保跨台阶监测数据的相位一致性，这对分析多爆源振动叠加效应具有决定性作用。

抗干扰设计是系统可靠性的核心保障，通过电磁屏蔽腔体、数字滤波算法和振动信号模式识别的三重防护机制，有效区分爆破振动与环境噪声。特别设计的自适应滤波算法可根据现场工况动态调整截止频率，在铁矿巷道等复杂电磁环境中仍能保持 95% 以上的有效数据捕获率。系统在边坡区域的工程验证表明，其空间分辨率可识别直径 3m 范围内的振动异常区，时间分辨率能精确捕捉 0.5ms 级差的微差起爆序列，为揭示振动波叠加机制提供了前所未有的观测精度。

2.2 基于机器学习的振动危害预测模型

在爆破振动危害预测领域，传统经验公式受限于单一因素分析的固有缺陷，难以准确反映地质条件、爆破参数与振动传播间的复杂耦合关系。本研究构建的机器学习模型通过融合多维度特征参数，建立了具有强解释性的振动危害预测框架。模型输入层整合了振动波形时频特征、岩体完整性系数、台阶高度差异及起爆网络参数等关键数据，采用特征交叉技术捕捉不同参数间的非线性交互效应。特别设计的时空编码模块，能够有效表征振动波在层状岩体中的多路径传播特性，解决了传统方法无法处理的相位叠加难题。

针对露天矿复杂工况下的数据异构性问题，模型采用分阶段特征处理策略。对振动波形数据，通过小波包变换提取各频带能量占比特征，结合时域积分参数构建 128 维初级特征向量；对于地质结构参数，引入岩体波速各向异性系数和结构面发育密度作为关键输入指标；爆破参数则通过药量空间分布矩阵与延期时间序列进行向量化表达。特征融合层采用注意力机制动态分配各参数权重，显著提升了模型对台阶高度变化引起波阻抗突变的敏感度。

模型架构基于梯度提升决策树与深度神经网络的混合结构，利用集成学习优势平衡预测精度与计算效率。在训练过程中，采用迁移学习策略将边坡稳定区域的监测数据知识迁移至复杂地质条件预测任务，有效缓解了小样本场景下的过拟合风险。工程验证表明，该模型对顺层岩体区域的振动峰值速度预测误差较传统方法降低显著，特别是在存在软弱夹层的边坡区域，其预测结果与实测值的相关系数达到行业领先水平。

模型创新性体现在动态损伤阈值的自适应学习能力，通过引入岩体累积损伤因子作为反馈信号，实现了预测结果的实时修正。这种机制使模型能够自主识别振动能量累积引发的岩体刚度退化现象，准确预警潜在失稳风险。实际监测数据显示，模型对多层台阶爆破产生的振动叠加效应具有优异解析能力，可精确量化不同延期时间设置下的相位干涉强度，为优化起爆网络设计提供了量化依据。

结语

本研究致力于构建适应露天铁矿特点的爆破振动监测分析体系，重点突破多源异构数据整合与传播机理解析两大技术瓶颈。通过融合振动波形时频特征、岩体结构参数和起爆网络设计信息，建立具有空间关联性的振动场预测模型，实现从经验公式向数据驱动分析的范式转变。研究目标包括揭示台阶爆破振动波的衰减机制与叠加效应，建立基于动态损伤阈值的分级预警系统，最终形成覆盖监测、分析与控制的闭环管理体系。该体系的工程应用价值体现在能够动态优化爆破设计参数，在保障开采效率的同时将振动危害控制在岩体临界损伤阈值之下，为露天矿本质安全提供新的技术支撑。

参考文献

[1]栾辉,熊宏启,范晓明等.露天爆破安全管理工作的探讨.地矿测绘,2018

[2]郭永琪.露天采矿边坡控制性爆破施工技术.智能城市应用,2024

[3]段世岩,马小平.露天矿山爆破振动影响因素研究.工程管理与技术探讨,2024