基于爆破振動的巖質(zhì)邊坡?lián)p傷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

鄒 玉 君，嚴(yán) 鵬，盧 文 波，陳 明，王 高 輝

（1.武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072；2.武漢大學(xué) 水工巖石力學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072）

基于爆破振動的巖質(zhì)邊坡?lián)p傷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

鄒 玉 君1，2，嚴(yán) 鵬1，2，盧 文 波1，2，陳 明1，2，王 高 輝1，2

（1.武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072；2.武漢大學(xué) 水工巖石力學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072）

巖石高邊坡的爆破開挖會對保留巖體造成損傷，巖體損傷過大可能導(dǎo)致邊坡失穩(wěn)，需嚴(yán)格控制并準(zhǔn)確確定開挖損傷深度，因此，提出一種快速精確的損傷深度預(yù)測方法。以白鶴灘水電站左岸834.0～770.0 m高程壩肩槽邊坡爆破開挖為背景，利用六個(gè)開挖梯段的多高程、多爆心距爆破振動監(jiān)測及損傷深度聲波檢測的數(shù)據(jù)，建立基于振動峰值的爆破損傷深度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對高邊坡爆破損傷深度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測。該方法利用不同部位及不同爆心處的質(zhì)點(diǎn)峰值振動峰值作為主回歸變量，同時(shí)還考慮最大單響藥量和巖體強(qiáng)度的影響。結(jié)果表明，當(dāng)開挖區(qū)域坡體巖性相似且無長大軟弱結(jié)構(gòu)面發(fā)育時(shí)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及多高程實(shí)測爆破振動預(yù)測本梯段爆破損傷深度的方法簡便可行，預(yù)測精度可滿足實(shí)際工程需求。作為傳統(tǒng)爆破損傷聲波檢測的補(bǔ)充，可大大減輕現(xiàn)場聲波測試工作量。

巖石高邊坡；爆破振動；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；爆破損傷；實(shí)時(shí)預(yù)測

1 引言

大型水電工程高邊坡爆破開挖會對保留巖體造成動力損傷，而且損傷區(qū)在受到后續(xù)開挖擾動、降雨等不利因素的作用不斷演化擴(kuò)展，尤其是隨著開挖高程的降低，人工邊坡變得越來越陡，巖體損傷過大可能導(dǎo)致邊坡失穩(wěn)﹝1-3﹞。

目前，巖體開挖的損傷范圍主要是通過現(xiàn)場探測來確定，由于聲波測試法較為簡便、效率高，成果易判讀，精度也較高，因而已經(jīng)被寫入規(guī)范﹝4﹞中，并在巖體開挖工程中有著普遍的應(yīng)用。但是，聲波測試存在一個(gè)顯著的缺點(diǎn)：聲波測試需要鉆取聲波孔，而且探測是將探桿伸入孔內(nèi)每隔一小段距離逐步進(jìn)行，對于大規(guī)模的巖體邊坡開挖，聲波檢測量十分巨大且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此，在實(shí)際工程中亟需一種快速高效確定損傷深度的方法，來減小探測工作量和提高工作效率。

另一方面，通過控制爆破振動來減少邊坡開挖巖體損傷、保證工程順利進(jìn)行的理念也早已為爆破工作者所接受，并用于指導(dǎo)爆破設(shè)計(jì)。HOLMBERG和PERSSON于1978年引入了一種基于爆炸沖擊波引起的質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度控制的輪廓爆破設(shè)計(jì)方法﹝5﹞，此設(shè)計(jì)方法在國際上得到了廣泛應(yīng)用；HUSTRULID對這種設(shè)計(jì)原理進(jìn)行了深化，提出了臨近邊坡巖體輪廓面的開挖爆破設(shè)計(jì)方法﹝6﹞；在此基礎(chǔ)上，盧文波等﹝7﹞建立了爆源近區(qū)質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度的確定公式，并用于計(jì)算最后一排主爆孔離邊坡輪廓的最小距離，從而優(yōu)化爆破參數(shù)，控制爆破損傷范圍。

大量研究和工程實(shí)踐表明，邊坡爆破開挖誘發(fā)的振動與巖體爆破損傷深度之間從統(tǒng)計(jì)結(jié)果上來看具有較好的相關(guān)性。由于爆破振動監(jiān)測方便快捷，所以利用實(shí)測振動與損傷范圍之間的關(guān)系來預(yù)測爆破的損傷范圍，是一種快速經(jīng)濟(jì)的方法。謝冰等﹝8﹞以寧德核電站核島基坑爆破開挖為例，分析研究了一定爆心距處的質(zhì)點(diǎn)峰值速度與損傷范圍之間的函數(shù)關(guān)系；唐海等﹝9﹞認(rèn)為巖性相同時(shí)，基巖損傷深度隨質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度增加而呈指數(shù)增加；夏祥等﹝10-15﹞對質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度與巖體損傷之間對應(yīng)關(guān)系的研究也有相關(guān)結(jié)論。但是，對于質(zhì)點(diǎn)峰值深度與巖體損傷深度之間的關(guān)系缺乏統(tǒng)一的函數(shù)表達(dá)式，目前的研究均是建立在實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)之上，這樣不便計(jì)算、比較和推廣運(yùn)用于工程實(shí)踐，而且爆破破巖過程復(fù)雜，僅考慮爆破振動而忽視其他因素（如裝藥量、裝藥結(jié)構(gòu)和巖體強(qiáng)度等）對開挖損傷的影響，更加限制了此類方法的使用范圍。因此，在實(shí)際工程中，提出一種基于爆破振動并且考慮裝藥量和巖體強(qiáng)度的基巖損傷深度快速、簡易的預(yù)測方法，更有應(yīng)用價(jià)值。

在爆破工程中，李守巨等﹝16﹞通過分析爆破振動相應(yīng)數(shù)據(jù)，建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爆破沖擊荷載參數(shù)識別方法；唐海等﹝17﹞運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，對質(zhì)點(diǎn)爆破振動速度峰值進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)測精確度明顯高于傳統(tǒng)的薩道夫斯基公式；汪學(xué)清、單仁亮﹝18﹞基于爆破實(shí)驗(yàn)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，準(zhǔn)確預(yù)測了爆破塊度。所以，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入爆破開挖損傷深度的預(yù)測研究是切實(shí)可行的。

本文以白鶴灘水電站左岸834.0～770.0 m高程壩肩槽邊坡爆破開挖為背景，運(yùn)用第一至第六開挖梯段的爆破振動監(jiān)測及損傷深度聲波檢測數(shù)據(jù)，建立了爆破損傷深度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對高邊坡爆破損傷深度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，并利用后續(xù)梯段對此關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證。

2 工程概況

白鶴灘水電站位于金沙江下游四川省寧南縣和云南省巧家縣境內(nèi)，電站裝機(jī)容量1.6×104MW，設(shè)計(jì)壩型為混凝土雙曲拱壩，壩高289 m。兩岸壩肩邊坡巖體為峨眉山組玄武巖的多個(gè)巖流層，巖性主要為隱晶質(zhì)玄武巖、杏仁狀玄武巖及變玄武質(zhì)角礫熔巖等，巖石堅(jiān)硬。

該電站左岸834.0～770.0 m高程壩肩槽邊坡分為七個(gè)梯段，自上而下開挖，開挖坡比為1∶0.76～1∶0.94。由于邊坡高而陡、工程量大，故采用深孔梯段爆破的方式開挖。壩肩槽邊坡作為拱壩壩基的一部分，其開挖質(zhì)量和效果直接影響到壩基的安全穩(wěn)定，故需要最大限度地降低爆破對保留表層邊坡巖體的損傷影響。根據(jù)規(guī)范要求，為減小爆破開挖對保留巖體的損傷，在邊坡的設(shè)計(jì)輪廓面上采用了預(yù)裂爆破的輪廓控制爆破技術(shù)，典型鉆爆設(shè)計(jì)和爆破設(shè)計(jì)參數(shù)分別如圖1和表2所示。

圖1 典型預(yù)裂鉆爆設(shè)計(jì)Fig.1 Typical pre-splitting blasting design

表2 典型爆破參數(shù)表Table 2 Typical blasting parameters

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

3.1 輸入變量

預(yù)裂爆破的主要特點(diǎn)是首先在輪廓面上實(shí)施預(yù)裂孔的爆破，形成預(yù)裂縫，然后由遠(yuǎn)及近依次實(shí)施梯段爆破和緩沖爆破。由于預(yù)裂縫可以屏蔽爆區(qū)其他爆破產(chǎn)生的應(yīng)力波向保留巖體傳播，從而減少爆破對保留巖體的損傷。因此，在保證預(yù)裂效果的情況下，預(yù)裂爆破對保留巖體的損傷幾乎只由預(yù)裂孔爆破產(chǎn)生﹝9，19-22﹞。同時(shí)，預(yù)裂縫有很好的隔振效果，預(yù)裂爆破（預(yù)裂孔起爆）產(chǎn)生的振動大于梯段爆破（主爆孔和緩沖孔起爆）產(chǎn)生的。邊坡梯段開挖誘發(fā)的振動大小與爆源和監(jiān)測點(diǎn)之間的地形地貌有關(guān)，為提高預(yù)測精度，選擇不同高程、不同爆心距處的質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度。

各梯段預(yù)裂爆破均填裝同種乳化炸藥，采用孔內(nèi)外非電毫秒延時(shí)起爆網(wǎng)路，裝藥結(jié)構(gòu)為分段間隔不耦合裝藥且不耦合系數(shù)一致，使用固定的延時(shí)雷管系列，所以各梯段預(yù)裂孔爆破對保留巖體引起的損傷差異只需考慮預(yù)裂孔爆破的最大單響藥量。

從炸藥起爆對巖體介質(zhì)的作用機(jī)理來看，保留巖體受到的損傷包括壓剪損傷和拉壓損傷，而834.0～770.0 m高程段的地質(zhì)條件基本一致，巖性比較相近，只是在巖體強(qiáng)度上有些差異，所以可將巖體抗壓強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度作為巖體的物理力學(xué)參數(shù)來確定巖體損傷。

針對本工程的輪廓控制爆破，選擇以下6個(gè)變量作為計(jì)算邊坡爆破開挖損傷深度的主要參數(shù)：爆心距、高程差、質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度、最大單響藥量、巖體抗壓強(qiáng)度和巖體抗拉強(qiáng)度。

3.2 預(yù)測模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般為多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要包括輸入層、隱層、輸出層及各層之間的傳輸函數(shù)幾個(gè)方面。本文的爆破損傷預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型中，輸入層參量為爆心距、高程差、質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度、最大單響藥量、巖體抗壓強(qiáng)度和巖體抗拉強(qiáng)度；輸出參量為最大損傷深度和平均損傷深度。由于模式樣本數(shù)較多，為減小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，選擇使用雙隱層網(wǎng)絡(luò)﹝23﹞；傳輸函數(shù)為S（sigmoid）型函數(shù)。因此，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)為多輸入（輸入?yún)?shù)6個(gè)）、雙輸出的雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測爆破開挖損傷深度的過程如圖2所示，邊坡輪廓爆破開挖對保留巖體產(chǎn)生動力損傷，同時(shí)誘發(fā)地震波在坡體內(nèi)傳播，在坡面表各爆心距處測得各監(jiān)測點(diǎn)質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度，將振動測點(diǎn)參數(shù)、最大單響藥量和巖體強(qiáng)度參數(shù)輸入經(jīng)過訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，便可得到預(yù)測的損傷深度。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爆破開挖損傷深度預(yù)測過程示意圖Fig.2 BP neural network for blast-induced damage depth

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

由爆區(qū)的裝藥設(shè)計(jì)可得到預(yù)裂孔的最大單響藥量，通過振動監(jiān)測可得到各個(gè)測點(diǎn)的振動參數(shù)（爆心距、高程差和質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度），巖體強(qiáng)度可由相關(guān)測試得到。規(guī)范﹝4﹞中明確規(guī)定以同部位處爆后相較于爆前的縱波波速下降率大于10%時(shí)來判斷爆破破壞，根據(jù)聲波測試孔中爆后聲波波速與爆前波速的差值隨孔深逐漸減小的變化特點(diǎn)，確定10%波速下降率所對應(yīng)的巖體深度即為爆破損傷深度，具體值可通過爆前爆后的聲波波速分析得到。對振動的監(jiān)測布置在爆破區(qū)以上的各臺階馬道內(nèi)側(cè)和地表，保證各爆心距處都有測點(diǎn)分布，每次爆破布置5～10個(gè)測點(diǎn)，每個(gè)測點(diǎn)布置一臺三向速度傳感器（可同時(shí)測量豎直向、水平徑向和水平切向的振動速度），最后對振動信號進(jìn)行存儲分析。

將七個(gè)梯段的爆破開挖實(shí)測數(shù)據(jù)列于表3，爆心距和高程差分別為監(jiān)測點(diǎn)到爆源中心的直線距離和垂直方向距離。只選用水平徑向的質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度來計(jì)算，因?yàn)槿齻€(gè)方向的數(shù)據(jù)相差不大，全部選用計(jì)算網(wǎng)絡(luò)規(guī)模會較大，可只選擇單一方向的振動數(shù)據(jù)。最大單響藥量為每次梯段爆破開挖時(shí)的預(yù)裂孔起爆單響藥量；巖體抗壓強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度為開挖梯段的巖體強(qiáng)度；最大損傷深度和平均損傷深度為聲波檢測得到的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

表3 實(shí)測數(shù)據(jù)Table 3 Monitored data

續(xù)表3

用MATLAB作為仿真平臺，對樣本集進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最大迭代次數(shù)為2 000次，其目標(biāo)誤差設(shè)為0.001，學(xué)習(xí)初始速率設(shè)為0.01，將數(shù)據(jù)歸一化到取值區(qū)間［-1，1］。選擇表3中第一到第六個(gè)梯段的50組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)，來得到滿足要求的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)參量的預(yù)測。從這50組數(shù)據(jù)中隨機(jī)取出80%的組數(shù)用作正常訓(xùn)練數(shù)據(jù)，10%的組數(shù)用于變量數(shù)據(jù)來防止訓(xùn)練中出現(xiàn)過擬合狀態(tài)，其余10%的組數(shù)用于測試數(shù)據(jù)來驗(yàn)證訓(xùn)練效果（即網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度和泛化能力）。經(jīng)過多次訓(xùn)練，選擇確定各隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、傳輸函數(shù)和訓(xùn)練學(xué)習(xí)函數(shù)，所用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.3 Topological structure of artificial neural network

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練學(xué)習(xí)函數(shù)選擇trainlm，迭代次數(shù)一般都不超過100次，訓(xùn)練樣本的均方差為2.369×10-3，收斂相當(dāng)迅速，且收斂速率比較穩(wěn)定。此外，為保證合理的精度，給測試數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果和實(shí)際結(jié)果設(shè)置了誤差限值（損傷深度誤差不超過0.1 m），每次訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)后，將這個(gè)誤差和設(shè)置值比較，得到滿意訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)后，保存訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，用于下一梯段的損傷預(yù)測。圖4為所選樣本訓(xùn)練預(yù)測結(jié)果和測試預(yù)測結(jié)果與實(shí)測值的對比，前45組為訓(xùn)練結(jié)果，可知訓(xùn)練樣本的吻合度很好；后5組為網(wǎng)絡(luò)測試預(yù)測結(jié)果。由圖4可知網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度較高，損傷深度誤差均不超過誤差限值0.1 m，可用于下一梯段的損傷深度預(yù)測。

圖4 樣本訓(xùn)練預(yù)測結(jié)果和測試預(yù)測結(jié)果與實(shí)測值對比Fig.4 Comparison of training and predicted results with specimens

4 預(yù)測結(jié)果

由第一至第六梯段的試驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選取第七梯段爆破對此預(yù)測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證。此梯段爆破振動共安置7個(gè)監(jiān)測點(diǎn)，距爆源中心24～73 m，具體實(shí)測數(shù)據(jù)如表3所示。將7個(gè)測點(diǎn)的振動數(shù)據(jù)、最大單響藥量和巖體強(qiáng)度參數(shù)輸入網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)測點(diǎn)都能得到一組第七梯段預(yù)測的最大損傷深度和平均損傷深度，預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果的對比分析如表4所示。

實(shí)測損傷深度結(jié)果：最大損傷深度為1.10 m，平均損傷深度為0.88 m。采用基于前六個(gè)梯段建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的第七梯段保留巖體的最大損傷深度的平均值為1.03 m，平均損傷深度的平均值為0.83 m?？梢?，預(yù)測損傷深度與實(shí)測損傷深度之間相差不大，預(yù)測精度可滿足工程要求。

表4 保留巖體實(shí)測損傷深度和預(yù)測損傷深度對比Table 4 Comparison of measured damage depth and predicted damage depth of reserved rock mass

從理論上來看，爆源中遠(yuǎn)區(qū)的地表振動與近區(qū)爆破損傷之間沒有嚴(yán)格的理論關(guān)系，因?yàn)楸漆尫诺哪芰吭诮鼌^(qū)造成巖體的損傷破壞，并以體波的形式傳播，在中遠(yuǎn)區(qū)的地表測得的振動實(shí)際上是由面波引起的。但是，謝 冰 等﹝8﹞、唐 海 等﹝9﹞、李 海 波 等﹝11﹞以及嚴(yán)鵬等﹝15﹞的研究表明地表質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度與爆破損傷在統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系上相關(guān)性較好。此類方法僅考慮一定爆心距處的爆破振動這一間接反映巖體損傷的參數(shù)，忽視了其他直接決定巖體開挖損傷的因素（如炮孔裝藥、巖體強(qiáng)度和地形地貌等），而且爆破振動也與炮孔裝藥、爆破點(diǎn)至振動監(jiān)測點(diǎn)間的地形、地質(zhì)條件密切相關(guān)，因而對振動測試和坡體工程地質(zhì)條件要求較為嚴(yán)格，限制了其使用范圍。

本文提出的基于爆破振動監(jiān)測的巖質(zhì)邊坡?lián)p傷深度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，簡化了對實(shí)測數(shù)據(jù)繁瑣的統(tǒng)計(jì)分析過程。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練調(diào)試過程略顯復(fù)雜，但是只需將實(shí)測振動數(shù)據(jù)輸入模型，便可準(zhǔn)確快速預(yù)測巖石高邊坡爆破損傷深度，而且隨著高邊坡開挖進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，實(shí)測爆破振動、損傷及相關(guān)數(shù)據(jù)庫不斷豐富，預(yù)測精度會進(jìn)一步提高，這對邊坡支護(hù)動態(tài)調(diào)整及信息化施工具有重要意義。

5 結(jié)論

（1）當(dāng)邊坡巖性較為相似，且開挖區(qū)域坡體上無長大軟弱結(jié)構(gòu)面發(fā)育時(shí)，運(yùn)用提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測下一梯段損傷范圍的方法簡便可行，預(yù)測精度較高，可滿足工程要求。

（2）在考慮不同部位及不同爆心處的質(zhì)點(diǎn)峰值振動速度的同時(shí)，還考慮了最大單響藥量、巖體強(qiáng)度及地形地貌等環(huán)境特征的影響?？蓪Ω哌吰卤茡p傷深度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測，以減少巖體損傷檢測的工作量，提高工作效率。

（3）因爆破開挖損傷影響因素較多且較為復(fù)雜，為進(jìn)一步提高預(yù)測精度，可隨高邊坡開挖進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，不斷豐富實(shí)測爆破振動、損傷及相關(guān)數(shù)據(jù)庫，增加巖體結(jié)構(gòu)面、孔網(wǎng)參數(shù)等作為預(yù)測輸入?yún)⒘俊?/p>

全市每年都有因城市（鎮(zhèn)）開發(fā)、工業(yè)園區(qū)、房地產(chǎn)、交通、水工程等建設(shè)項(xiàng)目開挖擾動地表、開挖自然山體，不嚴(yán)格執(zhí)行水土保持方案和“三同時(shí)制度”，沒有實(shí)施生態(tài)修復(fù)和水保設(shè)施建設(shè)，甚至有的建設(shè)單位不按規(guī)定傾倒或者向河道偷倒廢棄建筑渣（土）等。據(jù)監(jiān)測和調(diào)查，全市各類生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目年造成新的水土流失面積10km2，有的地方破壞面積已接近甚至大于當(dāng)年治理面積，城市生態(tài)環(huán)境嚴(yán)峻形勢不容樂觀。

（

）：

﹝1﹞李海波，蔣會軍，趙堅(jiān)，等.動荷載作用下巖體工程安全的幾個(gè)問題［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2003，22（11）：1 887-1 891. LI Hai-bo，JIANG Hui-jun，ZHAO Jian，et al.Some problems about safety analysis of rock engineering under dynamic load［J］.Chinese Journal of Geotechnical Engineering，2003，22（11）：1 887-1 891.

﹝2﹞閆長斌.爆破作用下巖體累積損傷效應(yīng)及其穩(wěn)定性研究［D］.長沙：中南大學(xué)，2006. YAN Chang-bin.Study on cumulative damage effects and stability of rock mass under blasting loading［D］. Changsha：Central South University，2006.

﹝3﹞周創(chuàng)兵.水電工程高陡邊坡全生命周期安全控制研究綜述［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2013，32（6）：1 081-1 093. ZHOU Chuang-bing.A prospect of researches on life-cycle safety control on high-steep rock slopes in hydropower engineering［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2013，32（6）：1 081-1 093.

﹝4﹞DL/T5389-2007水工建筑物巖石基礎(chǔ)開挖工程施工技術(shù)規(guī)范［S］.北京：中國電力出版社，2007. DL/T5389-2007 Construction technical specifications on rock foundation excavating engineering of hydraulic structures［S］.Beijing：China Electric Power Press，2007.

﹝5﹞HOLMBERG R，PERSSON P A.The swedish approach to contour blasting［C］//Proceedings of the 4th conference on explosive and blasting technique.ISEE，1978：113-127.

﹝7﹞盧文波，HUSTRULID W.臨近巖石邊坡開挖輪廓面的爆破設(shè)計(jì)方法［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2003，22（12）：2 052-2 056. LU Wen-bo，HUSTRULID W.Design approach for excavation blasting near contour of rock slope［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2003，22（12）：2 052-2 056.

﹝8﹞謝冰，李海波，劉亞群，等.寧德核電站核島基坑爆破開挖安全控制研究［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2009，28（8）：1 571-1 578. XIE Bing，LI Hai-bo，LIU Ya-qun，et al.Study of safety control of foundation pit excavation by blasting in ningde nuclear power plant［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2009，28（8）：1 571-1 578.

﹝9﹞唐海，李海波，周青春，等.預(yù)裂爆破震動效應(yīng)試驗(yàn)研究［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2010，29（11）：2 277-2 285. TANG Hai，LI Hai-bo，ZHOU Qing-chun，et al.Experimental study of vibration effect of presplit blasting［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2010，29（11）：2 277-2 285.

﹝10﹞夏祥.爆炸荷載作用下巖體損傷特征及安全閾值研究［D］.武漢：中國科學(xué)院武漢巖土力學(xué)研究所，2006. XIA Xiang.Study of damage characteristics and safety threshold of rock vibration by blast［D］.Wuhan：Institute of Rock and Soil Mechanics，Chinese Academy of Sciences，2006.

﹝11﹞LI H B，XIA X，LI J C，et al.Rock damage control in bedrock blasting excavation for a nuclear power plant［J］.International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences，2011，48（2）：210-218.

﹝12﹞BAUER A，CALDER P N.Open pit and blast seminar［R］.Kingston：Mining Engineering Department，Queens University，1978.

﹝13﹞SAVELY J P.Designing a final blast to improve stability［C］//Proceedings of the SME Annual Meeting.New Orleans：［s.n.］，1986：80-86.

﹝14﹞MOJITABAI N，BEATTI S G.Empirical approach to prediction of damage in bench blasting［J］.Transactions of the Institution of Mining and Metallurgy：Section A，1996，10（5）：75-80.

﹝15﹞嚴(yán)鵬，鄒玉君，盧文波，等.基于爆破振動監(jiān)測的巖石邊坡開挖損傷區(qū)預(yù)測［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2016，35（3）：538-548. YAN Peng，ZOU Yu-jun，LU Wen-bo，et al.Predicting the damage zone of rock slope under blasting excavation based on vibration monitoring［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2016，35（3）：538-548.

﹝16﹞李守巨，劉迎曦，何翔，等.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爆炸沖擊荷載參數(shù)識別方法［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2003，22（11）：1 870-1 873. LI Shou-ju，LIU Ying-xi，HE Xiang，et al.Identification with artificial neural network of load parameters from underground explosion［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2003，22（11）：1 870-1 873.

﹝17﹞唐海，石永強(qiáng)，李海波，等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爆破振動速度峰值預(yù)報(bào)［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2007，26（S1）：3 533-3 539. TANG Hai，SHI Yong-qiang，LI Hai-bo，et al.Prediction of peak velocity of blasting vibration based on neural network［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2007，26（S1）：3 533-3 539.

﹝18﹞汪學(xué)清，單仁亮.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在爆破塊度預(yù)測中的應(yīng)用研究［J］.巖土力學(xué)，2008，29（S1）：529-532. WANG Xue-qing，SHAN Ren-liang.Application of artificial neural networks to blasting fragment prediction［J］.Rock and Soil Mechanics，2008，29（S1）：529-532.

﹝19﹞胡英國，盧文波，陳明，等.不同開挖方式下巖石高邊坡?lián)p傷演化過程比較［J］.巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)，2013，32（6）：1 176-1 184. HU Ying-guo，LU Wen-bo，CHEN Ming，et al.Comparison of damage evolution process of high rock slope excavated by different methods［J］.Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2013，32（6）：1 176-1 184.

﹝20﹞BADAL R.Controlled blasting in jointed rocks［J］.International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences，1994，31（1）：79-84.

﹝21﹞SOEJIMA M.Analysis of the influence of crack in coke on the fracture［J］.Journal of the Iron and Steel Institute of Japan，2001，87（5）：245-251.

﹝22﹞鄒奕芳.預(yù)裂縫和減震槽減震效果的爆破試驗(yàn)研究［J］.爆破，2005，22（2）：96-99. ZOU Yi-fang.Experimental study on the vibration-isolating effect of pre-split crack and vibration-isolating slot［J］.Blasting，2005，22（2）：96-99.

﹝23﹞MOHAMED M T.Performance of fuzzy logic and artificial neural network in prediction of ground and air vibrations［J］.International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences，2011，48（5）：845-851.

Prediction of blast-induced damage depth for rock slope based on monitored vibration and neural network model

ZOU Yu-jun1，2，YPP Peng1，2，LU Wen-bo1，2，CHEP Ming1，2，WPPC Cao-hui1，2
（1.State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science，Wuhan University，Wuhan 430072，China；2.Key Laboratory of Rock Mechanics in HydrauIic StructuraI Engineering Ministry of Education，Wuhan University，Wuhan 430072，China）

The blasting excavation of high rock slope in large-scale hydropower projects leads to damages on the reserved rock mass.Such damages may cause slope failure，so the blast-induced damage depth should be strictly controlled and precisely determined and it is urgently needed to find an efficient and accurate method to determine damage depth.During blasting excavation of the left bank slope between altitude of 834.0m and 770.0m of the Bai-he-tan Hydropower Station，the vibration caused by the first to the sixth bench blasting are monitored at different points and the blasting damage depths are also obtained by sonic wave testing.Then the BP artificial neural network model is established for real-time prediction of damage depth based on monitored vibration.This method takes the vibration at different distances and altitudes to the blast center as main regression variable，and the maximum explosives per delay and rock mass strength are also considered.The result indicates that if the lithology of each bench were similar and there were no large structural planes existing，the method that applying BP artificial neural network model presented with monitored vibration is convenient and feasible.The prediction accuracy of damage depth can meet the requirement of practical project，and the method for supplementury will significantly reduce massive traditional sonic wave testing workload.

High rock slope；Blasting vibration；BP neural network；Blasting damage；Real-time prediction

TD235.1

A

10.3969/j.issn.1006-7051.2016.05.012

1006-7051（2016）05-0057-07

2016-03-05

國家自然科學(xué)基金杰出青年基金項(xiàng)目（51125037）；國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（51179138）

鄒玉君（1992-），男，碩士在讀，從事巖石動力學(xué)和工程爆破方面的研究教學(xué)和科研工作。E-mail：zouyujun@whu.edu.cn

嚴(yán)鵬（1981-），男，副研究員，主要從事巖石動力學(xué)及工程爆破相關(guān)的教學(xué)和科研工作。E-mail：pyanwhu@whu.edu.cn