نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

توسعه روشی نوین برای طراحی الگو و پیش‌بینی نتایج حاصل از آتشکاری تونل براساس مطالعات پارامتریک علمی و میدانی با توجه به برش‌های زاویه‌ای

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران.
2 دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
3 دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران.
4 باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران .
چکیده
انتخاب الگوی بهینه چالزنی و آتشکاری در تونل با توجه به روش‌های موجود از مسائل چالش برانگیز مهندسی است. از مهم‌ترین روش‌های طراحی الگوی چالزنی و آتشکاری در تونل می‌توان به روش انتقال انرژی، نروژی و روش سوئدی اشاره کرد. در تمام روش‌های ارائه شده به پارامترهای نوع ماده منفجره و شرایط توده‌سنگ (چگالی، مقاومت‌فشاری، شرایط درزه‌داری و غیره) اشارهای نشده است. ویژگی‌های ژئومکانیکی توده‌سنگ به منظور آتشکاری به صورت شاخص‌های مختلف قابلیت آتشکاری بیان شده است. در این تحقیق با استفاده از پارامترهای سیستم رده‌بندی توده‌سنگ(RMR) و اندیس انفجارپذیری توده‌سنگ(BI)، پارامتر قابلیت آتشکاری توده‌سنگ(RMB) ارائه شده است. با توجه به قابلیت آتشکاری توده‌سنگ(RMB)، پارامترهای مقاومت فشاری تک محوره، جهت صفحات درزه، فاصله‌داری درزه‌ها، بازشدگی درزه‌ها و چگالی سنگ امتیازبندی شده‌اند که در نهایت با توجه به مقادیر بدست آمده، مقدار پارامتر RMB محاسبه می‌شود. کمترین و بیشترین مقدار این پارامتر به ترتیب برابر با 8 و 115 می‌باشد. هر چه مقدار RMB بیشتر باشد، نشان از سختی سنگ است. در ادامه به منظور بررسی نوع ماده منفجره از شاخص مقاومت زمین‌شناسی(GSI) استفاده شده است. با توجه به نتایج بدست آمده، دستورالعمل‌های روش جدید برای برش زاویه‌ای ارائه شده است. در ادامه با توجه به روش ارائه شده، برای تونل سد نرگسی، الگوهای چالزنی و آتشکاری برای برش زاویه‌ای طراحی شده است. نتایج طراحی‌های انجام شده نشان داده است که مقدار پیشروی  1.35-1.45متر، حداکثر پرتاب سنگ 12متر، پس‌شکست و بیش‌شکست به ترتیب 6 و 4 درصد، حداکثر ابعاد سنگ حاصل از انفجار 25 سانتی‌متر و حجم استخراجی 18 مترمربع بوده است.
کلیدواژه‌ها

[1] Girmscheid, G., & Schexnayder, C. (2002). Drill and Blast Tunneling Practices. Practice Periodical on Structural Design and Construction, 7(3), 125–133. https://doi.org/10.1061/(asce)1084- 0680(2002)7:3(125).
[2] Salum, A. H., & Murthy, V. M. S. R. (2019). Optimising blast pulls and controlling blast-induced excavation damage zone in tunnelling through varied rock classes. Tunnelling and Underground Space Technology, 85(July 2017), 307–318. https://doi.org/10.1016/j.tust.2018.11.029.
[3] Saliu, M.A. and Akande, J.M., 2007. Improvement of drilling and blasting in underground mine/tunnel: a case study of Cominak mine Niger Republic. J. of Engineering and Applied Sciences, 2(10), pp.1546-1552.
[4] Chen, J., Qiu, W., Zhao, X., Rai, P., Ai, X., & Wang, H. (2021). Experimental and numerical investigation on overbreak control considering the influence of initial support in tunnels. Tunnelling and Underground Space Technology, 115(January), 104017. https://doi.org/10.1016/j.tust.2021.104017.
[5] Koopialipoor, M., Jahed Armaghani, D., Haghighi, M., & Ghaleini, E. N. (2019). A neuro-genetic predictive model to approximate overbreak induced by drilling and blasting operation in tunnels. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 78(2), 981–990. https://doi.org/10.1007/s10064-017-1116-2
[6] Murthy, V. M. S. R., & Dey, K. (2003). Predicting overbreak from blast vibration monitoring in a lake tap tunnel - A success story. Fragblast, 7(3), 149–166. https://doi.org/10.1076/frag.7.3.149.16787.
[7] Lee, J. S., Ahn, S. K., & Sagong, M. (2016). Attenuation of blast vibration in tunneling using a precut discontinuity. Tunnelling and Underground Space Technology, 52, 30–37. https://doi.org/10.1016/j.tust.2015.11.010.
[8] Soroush, K., Mehdi, Y., & Arash, E. (2015). Trend analysis and comparison of basic parameters for tunnel blast design models. International Journal of Mining Science and Technology, 25(4), 595–599. https://doi.org/10.1016/j.ijmst.2015.05.012
[9] Alipour, A., Mokhtarian-Asl, M., & Asadizadeh, M. (2021). Support vector machines for the estimation of specific chargin tunnel blasting. Periodica Polytechnica Civil Engineering, 65(3), 967– 976. https://doi.org/10.3311/PPci.17790
[10] Monjezi, M., Bahrami, A., & Yazdian Varjani, A. (2010). Simultaneous prediction of fragmentation and flyrock in blasting operation using artificial neural networks. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 47(3), 476–480. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2009.09.008.
[11]Agyei, G., & Nkrumah, M. O. (2021). A review on the prediction and assessment of powder factor in blast fragmentation. Nigerian Journal of Technology, 40(2), 275–283. https://doi.org/10.4314/njt.v40i2.13 
[12] Paithankar, A. (1998). Agyei, G. and Nkrumah, M.O., 2021. A review on the prediction and assessment of powder factor in blast fragmentation. Nigerian Journal of Technology, 40(2),275-283.
[13]Chakraborty, A. K., Jethwa, J. L., & Paithankar, A. G. (1994). Assessing the effects of joint orientation and rock mass quality on fragmentation and overbreak in tunnel blasting. Tunnelling and Underground Space Technology Incorporating Trenchless, 9(4), 471–482. https://doi.org/10.1016/0886-7798(94)90106-6
[14]Chakraborty, A. K., Raina, A. K., Ramulu, M., Choudhury, P. B., Haldar, A., Sahu, P., & Bandopadhyay, C. (2004). Parametric study to develop guidelines for blast fragmentation improvement in jointed and massive formations. Engineering Geology, 73(1–2), 105–116. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2003.12.003.
[15] Yang, Z., He, B., Liu, Y., Wang, D., & Zhu, G. (2021). Classification of rock fragments produced by tunnel boring machine using convolutional neural networks. Automation in Construction, 125(January), 103612. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103612.
[16]Wang, M., Zhao, S., Tong, J., Wang, Z., Yao, M., Li, J., & Yi, W. (2021). Intelligent classification model of surrounding rock of tunnel using drilling and blasting method. Underground Space (China), 6(5), 539–550. https://doi.org/10.1016/j.undsp.2020.10.001
[17]Azimi, Y., Osanloo, M., Aakbarpour-Shirazi, M., & Aghajani Bazzazi, A. (2010). Prediction of the blastability designation of rock masses using fuzzy sets. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 47(7), 1126–1140. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2010.06.016
[18] Mohammadi, H., & Barati, B. (2018). Development of a Rock Fragmentation Model for Using in Tunnel Blasts. Geotechnical and Geological Engineering, 36(4), 2379–2390. https://doi.org/10.1007/s10706-018-0469-z.
[19]Salmi, E. F., & Sellers, E. J. (2021). A review of the methods to incorporate the geological and geotechnical characteristics of rock masses in blastability assessments for selective blast design. Engineering Geology, 281(June 2019), 105970. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2020.105970.
[20]Dey, K., & Murthy, V. M. S. R. (2012). Prediction of blast-induced overbreak from uncontrolled burncut blasting in tunnels driven through medium rock class. Tunnelling and Underground Space Technology, 28(1), 49–56. https://doi.org/10.1016/j.tust.2011.09.004.
[21] Verma, H. K., Samadhiya, N. K., Singh, M., Goel, R. K., & Singh, P. K. (2018). Blast induced rock mass damage around tunnels. Tunnelling and Underground Space Technology, 71(March 2017), 149– 158. https://doi.org/10.1016/j.tust.2017.08.019.
[22]Zare, S., & Bruland, A. (2006). Comparison of tunnel blast design models. Tunnelling and Underground Space Technology, 21(5), 533–541. https://doi.org/10.1016/j.tust.2005.09.001.
[23]Maria Chatziangelou, & Basile Christaras. (2017). A New Development of BQS (Blastability Quality System) for Closely Spaced Formations. Journal of Geological Resource and Engineering, 5(1), 24– 37. https://doi.org/10.17265/2328-2193/2017.01.003.
[24] Petrovic, N., Toth, I. and Stranjik, A., 2010. Determination rock parameters for effective Blasting using GSI. In Proceedings on 42nd International October Conference on Mining and Metallurgy, Ivanov and Zivkovic (ed), University of Belgrade, Technical Faculty in Bor (pp. 142-145).
[25]Olofsson, S.O, 1988.Applications Explosive Technology for Construction and Mining, Applex Publisher.
[26]Barton, N. R. (1974). Engineering classification of rock masses for the design of tunnel support. Rock mechanics, 189-236.
[27] Bienawski, Z. T. (1976). Rock mass classifications in rock engineering.
[28]Pells, P. B. (2016). Rock quality designation (RQD): time to rest in peace. Can. Geotech. J. . 54, 825– 834.
[29]Lilly, P. A. (1986). An empirical method of assessing rock mass blastability.
[30]Hoek, E., & Brown, E. T. (2019). The Hoek–Brown failure criterion and GSI – 2018 edition. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 11(3), 445–463. https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2018.08.001
[31] Sanchidri´an, J. S. (2018). Energy efficiency in rock blasting. In: Awuah-Offei, K. (Ed.), Energy Efficiency in the Minerals Industry. . Springer, pp. 87–118.
[32]Cheng, B., Wang, H., Zong, Q., Xu, Y., Wang, M. and Zheng, Q., 2021. Study of the double wedge cut technique in medium-depth hole blasting of rock roadways. Arabian Journal for Science and Engineering, 46, pp.4895-4909.
[33]Shigao, H., 2012. The best choice of empty blasting hole spacing in the presplit blasting. Mineral Engineering Research, 27(1), pp.4-7.