Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu ứng dụng điều khiển hiện đại trong nổ mìn tại các mỏ lộ thiên ở Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT ---------------------------

ĐÀO HIẾU

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI

TRONG NỔ MÌN TẠI CÁC MỎ LỘ THIÊN Ở

VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA

Hà Nội, 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT ---------------------------

ĐÀO HIẾU

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ĐIỀU KHIỂN HIỆN ĐẠI

TRONG NỔ MÌN TẠI CÁC MỎ LỘ THIÊN Ở

VIỆT NAM

Ngành : Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa

Mã số ngành: 9520216

HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

1. TS. ĐẶNG VĂN CHÍ

2. PGS. TS. PHẠM VĂN HÒA

Hà Nội, năm 2022

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết

quả nghiên cứu nêu trong luận án là trung thực, và chưa từng được công bố trong bất

kỳ công trình nào khác.

Hà nội, ngày … tháng … năm 2022

Tác giả Luận án

Đào Hiếu

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành cảm ơn các nhà khoa học, cán bộ, chuyên viên Bộ môn Tự

động hoá xí nghiệp Mỏ và Dầu khí; Khoa Cơ Điện; Phòng Đào tạo Sau Đại học; Ban

Giám hiệu, Trường Đại học Mỏ - Địa chất đã tạo điều kiện và giúp đỡ tôi trong quá

trình thực hiện luận án với đề tài “ Nghiên cứu ứng dụng điều khiển hiện đại trong nổ

mìn tại các mỏ lộ thiên ở Việt Nam”. Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành về sự

giúp đỡ đó.

Tôi xin cảm các anh Nguyễn Nho Chín, Nguyễn Đức Chính, nhân viên công

ty Hoá Chất Mỏ Cẩm Phả đã nhiệt tình giúp đỡ tôi trong quá trình ghi chép, thu thập

dữ liệu thực tế tại mỏ than Núi Béo. Tôi xin cảm ơn các cán bộ, giảng viên, chuyên

gia về lĩnh vực nổ mìn thuộc bộ môn Khai thác Lộ thiên, trường đại học Mỏ Địa chất

đã nhiệt tình đóng góp ý kiến chuyên môn, và hỗ trợ tôi trong quá trình thực hiện luận

án.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS. Đặng Văn Chí và PGS. TS Phạm

Văn Hoà đã dành nhiều tâm huyết trực tiếp hướng dẫn và chỉ bảo tôi hoàn thành luận

án này.

Tôi xin chân thành cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp và gia đình đã luôn động viên,

giúp đỡ tôi trong thời gian thực hiện luận án.

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ..................................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN .........................................................................................................ii

MỤC LỤC ............................................................................................................ iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ................................................... vii

DANH MỤC HÌNH VẼ .......................................................................................viii

DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................... xii

MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NỔ MÌN VÀ SÓNG CHẤN ĐỘNG DO NỔ MÌN

………………………………………………………………………………...5

1.1. Tổng quan về nổ mìn ..................................................................................... 5

1.1.1. Giới thiệu ................................................................................................ 5

1.1.2. Các hiệu ứng của nổ mìn vi sai ................................................................ 6

1.1.2.1. Hiệu ứng giao thoa sóng ứng suất ........................................................ 6

1.1.2.2. Tạo thành mặt tự do phụ ...................................................................... 7

1.1.2.3. Sự va đập của các cục đá bay khi nổ .................................................... 8

1.1.3. Một số dạng sơ đồ vi sai cơ bản .............................................................. 8

1.2. Sóng chấn động do nổ mìn ............................................................................. 9

1.2.1. Cơ bản về sóng chấn động ....................................................................... 9

1.2.2. Sóng chấn động do nổ mìn .................................................................... 10

1.2.2.1. Ảnh hưởng của khoảng cách và lượng thuốc một lần nổ tới mức độ chấn

động .......................................................................................................... 11

1.2.2.2. Vận tốc lan truyền sóng chấn động .................................................... 14

1.2.2.3. Hiệu ứng của sóng chấn động ............................................................ 15

1.2.3. Điều khiển mức độ chấn động ............................................................... 18

1.3. Một số nghiên cứu thử nghiệm về quan hệ giữa thời gian vi sai với sóng ứng

suất - sóng chấn động và hiệu quả đập vỡ. ............................................................. 20

1.4. Tình hình nghiên cứu, ứng dụng kỹ thuật điều khiển hiện đại cho nổ mìn ở

trong nước và trên thế giới ..................................................................................... 23

1.4.1. Tình hình nghiên cứu, ứng dụng trên thế giới ........................................ 23

1.4.2. Tình hình nghiên cứu, ứng dụng trong nước .......................................... 27

1.4.3. Nhận xét ................................................................................................ 31

1.5. Kết luận tổng quan ....................................................................................... 31

CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH VẬN TỐC LAN TRUYỀN CỦA SÓNG

CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN ........................................................................................ 34

2.1. Đặt vấn đề ................................................................................................... 34

2.2. Thu thập dữ liệu sóng chấn động nổ mìn ..................................................... 35

2.2.1. Nguyên tắc thu thập dữ liệu ................................................................... 35

2.2.2. Xác định khu vực nghiên cứu và giải pháp đo, ghi dữ liệu..................... 35

2.2.3. Đo, ghi dữ liệu tại mỏ than Núi Béo ...................................................... 36

2.2.4. Đo, ghi dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn ................................................ 39

2.3. Xây dựng phương pháp phân tích dữ liệu nhằm xác định vận tốc lan truyền

sóng chấn động ...................................................................................................... 41

2.3.1. Cơ sở xây dựng phương pháp ................................................................ 41

2.3.2. Giải pháp phân tích dữ liệu nhằm xác định vận tốc lan truyền sóng chấn

động .............................................................................................................. 42

2.3.3. Xây dựng quy trình và thuật toán phân tích ........................................... 43

2.4. Phân tích dữ liệu .......................................................................................... 47

2.4.1. Phân tích dữ liệu đo tại mỏ than Núi Béo, Quảng Ninh ......................... 47

2.4.1.1. Phân tích vụ nổ thứ nhất .................................................................... 47

2.4.1.2. Phân tích vụ nổ thứ hai ...................................................................... 50

2.4.2. Phân tích dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn ............................................. 53

2.4.2.1. Phân tích vụ nổ thứ nhất .................................................................... 53

2.4.2.2. Phân tích vụ nổ thứ hai ...................................................................... 57

2.4.3. Nhận xét về kết quả phân tích dữ liệu .................................................... 60

2.5. Kết luận chương 2 ....................................................................................... 61

CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG MỐI QUAN HỆ GIỮA THỜI

GIAN VI SAI VỚI VẬN TỐC LAN TRUYỀN TRUNG BÌNH CỦA SÓNG CHẤN

ĐỘNG ................................................................................................................... 63

3.1. Đặt vấn đề ................................................................................................... 63

3.2. Nghiên cứu xây dựng phương pháp xử lý dữ liệu ......................................... 67

3.2.1. Phân tích, xác định nguồn gây nhiễu ..................................................... 67

3.2.1.1. Nhiễu do cấu trúc đất đá, địa hình ...................................................... 67

3.2.1.2. Nhiễu do môi trường .......................................................................... 68

3.2.1.3. Nhiễu do thiết bị cảm biến ................................................................. 68

3.2.1.4. Nhiễu do các yếu tố khác ................................................................... 69

3.2.2. Các giải pháp xử lý dữ liệu .................................................................... 70

3.2.2.1. Bộ lọc Kalman (Kalman Filter _ KF) ................................................. 70

3.2.2.2. Thuật toán lọc Kalman mở rộng (Extent Kalman Filter _ EKF) ......... 71

3.2.2.3. Thuật toán tối đa hóa kỳ vọng (Expectation Maximization _ EM ). .... 72

3.2.3. Xây dựng giải pháp xử lý dữ liệu .......................................................... 73

3.3. Xây dựng mô hình nhận dạng ...................................................................... 76

3.3.1. Mạng ANN có một lớp ẩn ..................................................................... 77

3.3.2. Mạng ANN có hai lớp ẩn ...................................................................... 78

3.3.2.1. Thử nghiệm 1 .................................................................................... 78

3.3.2.2. Thử nghiệm 2 .................................................................................... 79

3.3.2.3. Thử nghiệm 3 .................................................................................... 80

3.3.3. Mạng ANN có 3 lớp ẩn ......................................................................... 81

3.4. Lựa chọn và kiểm chứng mô hình nhận dạng ............................................... 82

3.5. Thử nghiệm mô hình ................................................................................... 84

3.6. Nhận xét và kết luận chương 3 ..................................................................... 88

CHƯƠNG 4. NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP XÂY DỰNG HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG

ĐIỀU CHỈNH THỜI GIAN VI SAI VÀ DỰ BÁO MỨC ĐỘ CHẤN ĐỘNG CHO

NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN Ở VIỆT NAM ................................................... 90

4.1. Đặt vấn đề và điều kiện áp dụng hệ thống nghiên cứu .................................. 90

4.2. Phân tích, xác định tiêu chí và giải pháp cho hệ thống. ................................ 92

4.3. Xây dựng cấu trúc và nguyên lý hoạt động của hệ thống.............................. 94

4.4. Những yêu cầu cơ bản cần giải quyết để xây dựng hệ thống ........................ 98

4.4.1. Sai số kết quả đo ................................................................................... 98

4.4.2. Đồng bộ tín hiệu, trao đổi dữ liệu giữa mô đun khởi nổ ( trung tâm ) và mô

đun cảm biến đo chấn động ................................................................................ 99

4.4.3. Giải pháp về xử lý và phân tích dữ liệu ................................................. 99

4.4.4. Khả năng đáp ứng của thiết bị ............................................................. 100

4.5. Một số thử nghiệm ..................................................................................... 100

4.5.1. Thử nghiệm khả năng đo chấn động nổ mìn ........................................ 100

4.5.2. Thử nghiệm giải pháp xử lý dữ liệu ..................................................... 108

4.5.3. Nhận xét .............................................................................................. 114

4.6. Xây dựng hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai và dự báo mức độ chấn

động ứng dụng cho nổ mìn trên mỏ lộ thiên ở Việt Nam...................................... 114

4.6.1. Giải pháp xây dựng thiết bị khởi nổ điện tử đa kênh độc lập ............... 115

4.6.2. Giải pháp xây dựng trạm cảm biến đo chấn động ................................ 120

4.7. Kết luận chương 4 ..................................................................................... 122

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................. 123

DANH MỤC CÁC BÀI BÁO, CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ ĐÃ

CÔNG BỐ ........................................................................................................... 125

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 127

PHỤ LỤC............................................................................................................ 139

Phụ lục 1: Máy đo chấn động Blastmate ........................................................... 139

Phụ lục 2: Kết quả phân tích và tính toán vận tốc lan truyền sóng chấn động. .. 141

Phụ lục 3: Bộ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra mạng nơ ron .... 145

Phụ lục 4: Các chương trình ............................................................................. 158

Phụ lục 5: Các bản vẽ thiết kế và hình ảnh kết quả ........................................... 165

vii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

AI – Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo.

ANN - Artificial Neural Network – Mạng nơ ron nhân tạo.

RF - Random Forest - Rừng ngẫu nhiên.

SVR - Support Vector Regression - Hồi quy véc tơ hỗ trợ.

CA - Cubist Algorithm – Thuật toán lập thể.

XGBoost - Extreme Gradient Boosting Machine – Mô hình độ dốc tăng cường

PSO - Particle Swarm Optimization algorithm - Thuật toán tối ưu bầy đàn.

FFA - Firefly Algorithm - Thuật toán tối ưu đom đóm.

KF – Kalman Filter – Bộ lọc Kalman.

EKF – Extend Kalman Filter – Bộ lọc Kalman mở rộng.

EM – Expectation Maximization – Thuật toán tối đa hóa kỳ vọng.

viii

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Sơ đồ giao thoa của sóng ứng suất khi nổ vi sai những lượng thuốc cạnh

nhau ........................................................................................................................ 6

Hình 1.2 Sơ đồ tác dụng của số mặt tự do và tạo mặt tự do phụ [6] ......................... 7

Hình 1.3 Các sơ đồ nổ vi sai [6] ............................................................................... 9

Hình 1.4 Hệ trục tọa độ dùng cho mô tả sóng chấn động nổ mìn ........................... 10

Hình 1.5 Đồ thị quan hệ giữa Vận tốc dao động của hạt đất đá và khối lượng thuốc

nổ tại một thời điểm [26] ....................................................................................... 13

Hình 1.6 Đồ thị quan hệ giữa Vận tốc dao động của hạt và Khoảng cách [26] ....... 13

Hình 1.7 Sự lan truyền sóng chấn động từ các điểm nổ có sử dụng thời gian vi sai

[66] ........................................................................................................................ 14

Hình 1.8 Sự cộng hưởng 2 sóng chấn động [30] .................................................... 17

Hình 1.9 Quá trình cộng hưởng 2 sóng chấn động [30] .......................................... 17

Hình 1.10. Các thiết bị công nghệ được sử dụng trong nổ mìn trên Thế giới [38] .. 25

Hình 1.11. Cấu trúc hệ thống và quy trình thiết kế, thi công một vụ nổ mìn với sự hỗ

trợ của phần mềm BIMS (Blast Information Management System) của hãng Blasters

Tool and Supply Co. .............................................................................................. 26

Hình 1.12. Một số công nghệ mới được áp dụng trong nổ mìn ở Việt Nam ........... 29

Hình 1.13. Một dạng máy nổ mìn điện đang được sử dụng trong thực tế ở ............ 30

Hình 2.1 Đo dữ liệu tại mỏ than Núi Béo ............................................................... 37

Hình 2.2 Một số kết quả đo ghi dữ liệu chấn động tại mỏ Núi Béo ........................ 38

Hình 2.3 Dạng sơ đồ vi sai của các vụ nổ tại mỏ than Núi Béo .............................. 39

Hình 2.4. Đo dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn ........................................................ 40

Hình 2.5 Một số kết quả đo ghi dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn ............................ 40

Hình 2.6. Dạng sơ đồ vi sai được sử dụng ở mỏ Hồng Sơn .................................... 41

Hình 2.7 Mô tả lý thuyết về phương pháp tính toán vận tốc lan truyền sóng chấn động

do nổ mìn .............................................................................................................. 43

Hình 2.8 Quy trình phân tích dữ liệu sóng chấn động nổ mìn ................................ 45

Hình 2.9 Thuật toán xác định vị trí các đỉnh sóng cao nhất và khoảng thời gian giữa

chúng..................................................................................................................... 46

Hình 2.10. Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ nổ NB1 được phân tích ...... 48

Hình 2.11 Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ NB1 ........... 48

Hình 2.12 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của vụ

nổ NB1 .................................................................................................................. 49

Hình 2.13 Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ NB2 được phân tích ............ 50

Hình 2.14. Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ NB2 ........... 51

Hình 2.15 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của vụ

nổ NB2 .................................................................................................................. 52

Hình 2.16. Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ nổ HS1 được phân tích ....... 54

Hình 2.17 Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ HS1 ............ 54

Hình 2.18 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của vụ

nổ HS1 .................................................................................................................. 55

Hình 2.19 Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ nổ HS2 được phân tích ........ 57

Hình 2.20 Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ HS2 ............ 57

Hình 2.21 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của vụ

nổ HS2 .................................................................................................................. 59

Hình 3.1 Sơ đồ tương đương mô tả vụ nổ mìn vi sai theo nguyên lý hệ thống có điều

khiển ..................................................................................................................... 64

Hình 3.2. Mô hình nhận dạng trong cấu trúc và nguyên lý điều khiển, dự báo ....... 66

Hình 3.3. Nguyên lý hiệu chỉnh thời gian vi sai và dự báo mức độ chấn động cho nổ

mìn vi sai trên mỏ lộ thiên ở Việt Nam .................................................................. 66

Hình 3.4 Mô hình cấu trúc trạng thái ..................................................................... 70

Hình 3.5 Quy trình xử lý dữ liệu của bộ lọc Kalman [76] ...................................... 71

Hình 3.6 Quy trình xử lý dữ liệu của bộ lọc Kalman mở rộng [82] ........................ 72

Hình 3.7 Nguyên lý thuật toán EM [82] ................................................................. 73

Hình 3.8. Mô hình cấu trúc hệ thống tương đương ................................................. 74

Hình 3.9. Hình ảnh mô tả kết quả lọc dữ liệu vận tốc lan truyền và biên độ sóng bằng

thuật toán EKF với bộ dữ liệu thu được ở mỏ Núi Béo .......................................... 75

Hình 3.10. Kết quả xử lý dữ liệu vận tốc lan truyền sóng chấn động khu vực mỏ Núi

Béo bằng thuật toán EKF kết hợp EM ................................................................... 75

Hình 3.11 Sơ đồ cấu trúc chung huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo (ANN) để nhận

dạng hệ thống ........................................................................................................ 77

Hình 3.12 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với một lớp

ẩn .......................................................................................................................... 78

Hình 3.13 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với hai lớp

ẩn ở trường hợp 1 .................................................................................................. 79

Hình 3.14 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với hai lớp

ẩn ở trường hợp 2 .................................................................................................. 80

Hình 3.15 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với hai lớp

ẩn ở trường hợp 3 .................................................................................................. 80

Hình 3.16 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với ba lớp ẩn

.............................................................................................................................. 81

Hình 3.17 Kết quả kiểm tra mô hình ...................................................................... 83

Hình 3.18. Sơ đồ cấu trúc mô tả các trường hợp thử nghiệm .................................. 85

Hình 3.19. Các kết quả thử nghiệm với trường hợp thứ 1: Hai giá trị thời gian vi sai

giống nhau và thay đổi trong khoảng 8-22 ms........................................................ 86

Hình 3.20. Các kết quả thử nghiệm với trường hợp thứ 2 ...................................... 88

Hình 4.1 Thuật toán xác định thời gian vi sai và dự báo mức độ chấn động cho vụ nổ

tiếp theo. Vrd là vận tốc rung động đỉnh; Tvs là thời gian vi sai; Chỉ số 0 là của vụ nổ

kế tiếp; Chỉ số 1 của vụ nổ vừa thực hiện............................................................... 90

Hình 4.2 Cấu trúc hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai cho nổ mìn ........... 95

Hình 4.3 Nguyên lý, quy trình vận hành và hoạt động của hệ thống tự động điều chỉnh

thời gian vi sai cho nổ mìn ..................................................................................... 98

Hình 4.4 MyRio1900 – cấu trúc và thông số kỹ thuật .......................................... 101

Hình 4.5 Giải thuật chương trình đọc dữ liệu cảm biến gia tốc viết cho MyRio 1900

............................................................................................................................ 102

Hình 4.6 Thử nghiệm thiết bị đo trong phòng thí nghiệm và hệ trục tọa độ LVT . 103

Hình 4.7 Thử nghiệm thực tế tại các nhà dân nằm cạnh các khu vực khai thác .... 103

Hình 4.8 Kết quả phân tích số liệu nghiên cứu ..................................................... 106

Hình 4.9 Dữ liệu rung động theo các trục XYZ đo bằng Myrio tại mỏ Núi Béo bằng

thuật toán EKF với 1 lần lọc (EKF 1round); Kết hợp 2 quy trình lọc thuận và ngược

(EKF forward backward); và Lọc 2 vòng (EKF 2round) ...................................... 113

Hình 4.10 Sơ đồ cấu trúc thiết bị khởi nổ điện tử đa kênh độc lập ....................... 116

Hình 4.11 Thuật toán điều khiển của thiết bị khởi nổ đa kênh .............................. 119

Hình 4.12 Cấu trúc trạm cảm biến ....................................................................... 120

Hình 4.13 Thuật toán điều khiển của trạm cảm biến ............................................ 121

xii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1-1 Thời gian dãn cách khi nổ vi sai nhiều hàng (theo M.F.Drukovanui) [2] 19

Bảng 1-2. Quy chuẩn hệ số tỷ lệ khoảng cách Ds [19]. .......................................... 19

Bảng 2-1 Các thông tin cơ bản về đối tượng nghiên cứu ........................................ 36

Bảng 2-2 Một số thông tin về quá trình ghi lưu dữ liệu chấn động khu vực vỉa khai

thác lộ thiên, mỏ than Núi Béo .............................................................................. 37

Bảng 2-3 Một số thông số của các vụ nổ mìn có dữ liệu được ghi chép tại mỏ than

Núi Béo ................................................................................................................. 38

Bảng 2-4 Một số thông tin về quá trình ghi lưu dữ liệu chấn động khu vực mỏ đá vôi

Hồng Sơn .............................................................................................................. 39

Bảng 2-5 Một số thông số của các vụ nổ mìn có dữ liệu được ghi chép tại mỏ đá vôi

Hồng Sơn .............................................................................................................. 40

Bảng 2-6 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ NB1 (m/s) ................ 50

Bảng 2-7 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ NB2 (m/s) ................ 53

Bảng 2-8 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ HS1 (m/s) ................ 56

Bảng 2-9 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ HS2 (m/s) ................ 59

Bảng 3-1. Bảng so sánh các kết quả thử nghiệm những cấu trúc mô hình mạng ANN

.............................................................................................................................. 82

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Nổ mìn là sử dụng năng lượng thuốc nổ để phá vỡ đất đá trong khai thác khoáng

sản hoặc xây dựng công trình dân dụng, giao thông, thủy lợi với chi phí thấp, từ đó

đem lại hiệu quả kinh tế lớn. Khi một lượng thuốc nổ được kích nổ trong lỗ khoan,

đất đá xung quanh sẽ bị nứt, tách ra và có thể bị dịch chuyển nếu năng lượng nổ tác

dụng đủ lớn.

Quá trình nổ của một lượng thuốc nổ về cơ bản là quá trình biến đổi hóa học của

hợp chất trong thuốc nổ và quá trình oxy hóa trong đó oxy được lấy trực tiếp từ thành

phần của thuốc nổ, do đó quá trình này xảy ra với tốc độ rất nhanh, sinh ra nhiều nhiệt

và khí, gây nên hiện tượng tăng áp suất nhanh chóng tới một áp suất rất lớn dẫn tới

sản sinh ra một công cơ học cực lớn phá vỡ môi trường xung quanh [2]. Để kích nổ

một lượng thuốc nổ cần phải cung cấp một năng lượng ban đầu đủ lớn gọi là xung

khởi nổ. Để tạo ra xung khởi nổ thì phải nổ một lượng thuốc nổ nhỏ gọi là kíp nổ.

Kíp được kích nổ bằng cách dùng năng lượng cháy thông qua dây cháy (với kíp đốt)

có tốc độ vài cm/s, hoặc dây dẫn tín hiệu nổ (với kíp phi điện) với tốc độ 2000m/s,

hoặc có thể dùng nhiệt lượng thông qua mồi lửa điện (kíp điện).

Trong ngành mỏ Việt Nam, phương pháp phá vỡ đất đá bằng khoan nổ mìn đã

được áp dụng từ lâu. Kích cỡ đá sau nổ có ảnh hưởng rất lớn đến hiệu quả hoạt động

của các thiết bị khác và giá thành của sản phẩm và môi trường xung quanh mỏ. Hiệu

quả của một vụ nổ mìn ở mỏ lộ thiên được thể hiện qua các tiêu chí gồm [9][7][17]:

- Đất đá sau nổ phải có kích thước cỡ hạt phù hợp với yêu cầu sản xuất

- Sự sai lệch về cao độ, hình dạng của các tầng nổ là nhỏ nhất

- Đảm bảo độ dốc sườn tạo điều kiện an toàn cho công tác nổ lần sau

- Khoảng cách bay xa và hướng dịch chuyển của đất đá do nổ đúng như dự kiến

- Chấn động do nổ làm ảnh hưởng môi trường là nhỏ nhất

- Khối lượng sản phẩm sau nổ đủ để máy xúc hoạt động với năng suất cao trong

khoảng thời gian qui định

Với chất lượng đập vỡ tốt hơn hẳn, phương pháp nổ mìn vi sai được sử dụng một

cách phổ biến trong hầu hết các vụ nổ mìn. Bằng cách ứng dụng những công nghệ

hiện đại với các thiết bị điện tử thông minh, chính xác; các phương pháp, kỹ thuật

điều khiển mới nhất như trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data), các vụ nổ

mìn vi sai trên thế giới được kiểm soát rất tốt [30][38][67][78][88].

Các mỏ ở Việt Nam hiện nay luôn cố gắng áp dụng các kinh nghiệm và phương

pháp tiên tiến của các nước trên thế giới. Có nhiều công trình khoa học trong nước

đã nghiên cứu hoàn thiện kỹ thuật nổ mìn, vật liệu nổ, chỉ tiêu thuốc nổ, phương pháp,

công nghệ nổ…. Nhờ đó, chất lượng các vụ nổ cũng được nâng lên đáng kể. Tuy

nhiên, mức độ áp dụng khoa học kỹ thuật mới còn rất nhiều hạn chế. Thực tế đã chứng

minh trong nhiều lĩnh vực, khi công nghệ hiện đại được áp dụng, hiệu quả sản xuất

tăng lên rõ rệt. Do đó, việc sử dụng các công nghệ mới với các phương pháp điều

khiển hiện đại đang được áp dụng trên thế giới là vấn đề rất cấp thiết cho công tác nổ

mìn ở Việt Nam. Sự đặc thù của môi trường và địa chất cần những nghiên cứu với

đối tượng cụ thể mới tận dụng được tối đa sự phát triển của khoa học công nghệ, và

áp dụng một cách phù hợp. Do đó, đề tài “ Nghiên cứu ứng dụng điều khiển hiện đại

trong nổ mìn tại các mỏ lộ thiên ở Việt Nam” mang tính cấp thiết và thời sự.

2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Ứng dụng kỹ thuật điều khiển hiện đại để xác định giá trị thời gian vi sai hợp lý

và đề xuất giải pháp xây dựng hệ thống tự động hiệu chỉnh thời gian vi sai cho các

vụ nổ mìn tại các mỏ lộ thiên ở Việt Nam.

3. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu của luận án

- Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các phương pháp hiện đại để xác định và điều

khiển thời gian vi sai cho các vụ nổ mìn tại các mỏ lộ thiên ở Việt Nam.

- Phạm vi nghiên cứu là các vụ nổ mìn vi sai tại các mỏ lộ thiên ở Việt Nam.

4. Nội dung

- Nghiên cứu về kỹ thuật nổ mìn vi sai.

- Nghiên cứu mối quan hệ của sóng chấn động với giá trị thời gian vi sai.

- Nghiên cứu áp dụng phương pháp điều khiển hiện đại để xác định thời gian vi

sai hợp lý.

- Nghiên cứu xây dựng hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai trong nổ mìn

áp dụng cho mỏ lộ thiên ở Việt Nam.

5. Phương pháp nghiên cứu

Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng để thực hiện luận án là:

- Nghiên cứu lý thuyết.

- Nghiên cứu mô phỏng.

- Tổng hợp dữ liệu thực tiễn.

- Thực nghiệm.

6. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Ý nghĩa khoa học:

Sử dụng phương pháp thống kê, kỹ thuật lọc Kalman và tối đa hoá kỳ vọng (EM)

để phân tích dữ liệu sóng chấn động nổ mìn nhằm xác định vận tốc lan truyền sóng.

Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo (ANN) để xây dựng mô hình nhận dạng quan hệ

giữa thời gian vi sai và vận tốc lan truyền sóng chấn động.

Ý nghĩa thực tiễn:

Kết hợp mô hình nhận dạng và thuật toán để đề xuất thời gian vi sai phù hợp và

dự báo mức độ chấn động cho khu vực nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu là bước đi ban đầu để nâng cao công nghệ và kỹ thuật cho nổ

mìn trên mỏ lộ thiên nói riêng và khai thác mỏ nói chung ở Việt Nam. Trên cơ sở đó,

các nghiên cứu có thể được mở rộng hơn, cho nhiều ứng dụng nổ mìn khác như: nổ

mìn trong khai thác hầm lò, nổ mìn trong xây dựng, tạo hầm giao thông….

Giải pháp đề xuất có thể chuyển hoá thành thiết bị phù hợp với kỹ thuật và công

nghệ trong nước, khả năng áp dụng cao.

7. Những luận điểm bảo vệ

- Hiện trạng đất đá khu vực nổ có thể được nhận dạng một cách gián tiếp qua vận

tốc lan truyền sóng chấn động sau nổ.

- Vận tốc lan truyền sóng chấn động từ một vụ nổ mìn vi sai có thể xác định được

qua việc phân tích sơ đồ nổ kết hợp với dạng sóng chấn động thu được tại điểm đo.

- Thuật toán sử dụng mạng nơ ron nhân tạo có thể xác định thời gian vi sai hợp lý

và dự báo mức độ chấn động.

8. Điểm mới của luận án

- Thuật toán xác định vận tốc lan truyền sóng chấn động và hiệu chỉnh thời gian

vi sai trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron.

9. Bố cục của luận án

Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung của luận án gồm 129 trang đánh máy

không kể phụ lục, 12 bảng biểu, và 67 hình vẽ minh hoạ cùng 100 tài liệu tham khảo

trong và ngoài nước được bố trí theo trình tự sau:

Chương 1 – Tổng quan về nổ mìn và sóng chấn động do nổ mìn.

Chương 2 – Nghiên cứu xác định vận tốc lan truyền của sóng chấn động nổ mìn.

Chương 3 – Xây dựng mô hình nhận dạng quan hệ giữa thời gian vi sai với vận

tốc lan truyền trung bình của sóng chấn động.

Chương 4 – Nghiên cứu giải pháp xây dựng hệ thống tự động điều chỉnh thời gian

vi sai và dự báo mức độ chấn động cho nổ mìn trên mỏ lộ thiên ở Việt Nam.

10. Các công bố

Theo hướng nghiên cứu của luận án, tác giả đã công bố 11 công trình trên các tạp

chí và hội thảo trong và ngoài nước. Thông tin các công bố được trình bày trong

“Danh mục các bài báo, công trình khoa học của tác giả” .

1.CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NỔ MÌN VÀ SÓNG CHẤN ĐỘNG DO NỔ MÌN

1.1. Tổng quan về nổ mìn

1.1.1. Giới thiệu

Nổ mìn trong khai thác mỏ được thực hiện bằng cách khoan những hàng lỗ khoan

vào đất đá, rồi nạp thuốc nổ vào đó. Các lượng thuốc nổ trong các lỗ khoan được kích

nổ sẽ phá vỡ các cấu trúc đất đá. Khi tất cả các lượng nổ được kích nổ cùng thời điểm

hoặc thời gian chênh lệch không quá 8ms được coi là nổ đồng thời. Khi các lượng nổ

được kích nổ lần lượt cách nhau nhiều hơn 1 giây, thì được gọi là nổ chậm. Nổ mìn

vi sai là nổ thứ tự từng lượng thuốc nổ và từng nhóm lượng thuốc nổ như nổ chậm

nhưng với thời gian dãn cách tính bằng miligiây [16][17]. Nếu hai lượng thuốc nổ

dãn cách nhau nhỏ hơn 1000ms gọi là nổ mìn vi sai.

Nổ vi sai có những ưu điểm sau [6][16][17]:

- Kích thước các cục đá phá ra đồng đều, phù hợp với thiết bị xúc bốc, ít để lại

mô chân tầng.

- Giảm lượng thuốc nổ, mở rộng được mạng lỗ khoan

- Giảm các tác động nguy hiểm của nổ đến môi trường xung quanh ( như sóng

chấn động, sóng xung kích lan truyền trong không khí, đá văng), do đó cho

phép tăng quy mô vụ nổ.

- Kết quả ứng dụng ở các bãi nổ lớn cho phép giảm 25% chi phí cho công tác

khoan nổ [17].

- Có khả năng điều khiển hướng dịch chuyển của đất đá

- Làm giảm chi phí trong công tác phá và dọn đất đá.

Nổ vi sai được áp dụng lần đầu tiên năm 1934-1935 ở Đức. Sau đó được áp dụng

rộng rãi trên thế giới cho đến nay bởi các ưu điểm của nó. Có nhiều giải pháp để tạo

thời gian dãn cách vi sai nhưng tập trung vào ba đối tượng chính trong hệ thống mạng

nổ, đó là thiết bị gây nổ, thiết bị truyền tín hiệu nổ và kíp nổ. [18]

1.1.2. Các hiệu ứng của nổ mìn vi sai

1.1.2.1. Hiệu ứng giao thoa sóng ứng suất

Quá trình phá hủy đất đá là do sóng ứng suất và áp lực khí nổ, vì vậy điều khiển

thời gian vi sai sao cho làm xuất hiện sự giao thoa các sóng giữa các đợt nổ, để làm

tăng ứng suất tổng hợp tác dụng lên khối đá. Khi hiệu ứng giao thoa xảy ra các giá trị

về sự dịch chuyển, trạng thái ứng suất và cường độ phá vỡ được tăng lên.

Khi nổ một lượng nổ đặt ở C1, thì phát sinh sóng ứng suất lan truyền từ tâm nổ

tới bề mặt tự do, phân cách giữa môi trường đất đá và không khí, làm xuất hiện sóng

phản xạ lan truyền từ bề mặt tự do vào sâu trong khối đá. Theo lý thuyết lượng nổ ảo,

sóng phản xạ được xem như sóng tới có tính chất ngược lại, được lan truyền từ một

lượng nổ ảo giả định được đặt đối xứng với tâm nổ quả mặt phân cách với môi trường

(C1’) (Hình 1.1). [18]

C1'

R

a

C2

C1

Hình 1.1 Sơ đồ giao thoa của sóng ứng suất khi nổ vi sai những lượng thuốc cạnh nhau

Khi có 2 lượng nổ đặt ở C1 và C2 cách nhau một khoảng a, cách mặt tự do là R.

Nếu cho lượng nổ ở C1 nổ trước, sóng ứng suất (sóng nén) lan truyền từ trung tâm

nổ tới mặt tự do (gọi là sóng tới), sau đó phản xạ trở lại tạo thành sóng căng. Để có

sự giao thoa ứng suất, phải điều khiển lượng nổ ở C2 nổ vào thời điểm sóng phản xạ

của lượng nổ C1 đi qua vị trí C2. Khi đó lượng thuốc ở C2 tác dụng dễ dàng hơn và

hiệu quả phá vỡ đất đá tăng lên. Thời gian dãn cách (vi sai - ms) để đảm bảo giao

thoa sóng ứng suất được xác định theo công thức của giáo sư G.I.Pakropski [18][2]:

24 R



 v

(1-1)

Trong đó: a là khoảng cách giữa các lượng thuốc; R là đường kháng nhỏ nhất (là

khoảng cách từ trọng tâm lượng thuốc nổ đến mặt thoáng theo phương ngang, cũng

chính là khoảng cách giữa các hàng); và vm là tốc độ lan truyền sóng ứng suất trong

đất đá.

Tốc độ lan truyền trong khối đá bằng khoảng 4000-5000 m/s, đường cản thông

thường bằng 1-8m, thời gian để sóng phản xạ truyền đến lượng thuốc 2 từ 0,5-5ms

(không vượt quá 6ms) [24][25][26]. Để hiệu ứng giao thoa tối ưu, khoảng thời gian

vi sai cần chính xác đến 0,1ms. Tuy nhiên, đất đá là môi trường không đồng nhất

đẳng hướng, trong khối đá tồn tại nhiều nứt nẻ làm giảm nhanh tốc độ lan truyền và

biên độ sóng ứng suất làm cho sóng ứng suất tồn tại trong khoảng thời gian rất nhỏ,

khoảng lan truyền ngắn (trong phạm vi bãi nổ). Do đó, việc xác định tốc độ sóng ứng

suất là bài toán không hề đơn giản, dẫn đến khó khăn trong sử dụng hiệu ứng này.

1.1.2.2. Tạo thành mặt tự do phụ

Các nghiên cứu về sự ảnh hưởng của mặt tự do phụ đến cơ chế phá hủy đất đá đã

chỉ ra rằng:

- Khối lượng đất đá phá hủy tỷ lệ thuận với số mặt tự do (Hình 1.2).

- Mặt tự do phụ khi nổ loạt trước đảm bảo tạo thành sóng phản xạ trong đất đá khi

nổ loạt sau. Điều đó làm tăng hiệu quả phá vỡ, đất đá chuyển dịch về phía bề mặt

tự do.

Hình 1.2 Sơ đồ tác dụng của số mặt tự do và tạo mặt tự do phụ [6]

a,b,c – khối lượng đất đá bị phá vỡ khi có 1,2,3 mặt tự do

1 – lượng nổ nổ trước, 2 – lượng nổ nổ sau

Khi chiều rộng khe hở do hàng nổ trước không đủ lớn, sự phá vỡ khó khăn hơn vì

lúc đó đất đá gây sức kháng phụ cho đợt nổ sau. Vì vậy, chiều rộng khe hở giữa phần

đất đá bị phá vỡ và không bị phá vỡ cần tỷ lệ với đường kháng nhỏ nhất và hệ số nở

rời của đất đá [2].

Thời gian dãn cách giữa các đợt nổ được lựa chọn xuất phát từ điều kiện: với thời

gian đó, phần đất đá được tách ra khỏi nguyên khối đến khoảng cách đủ để khe hở

trở thành mặt tự do, nghĩa là [2]: t = t1+t2+t3 (ms).

Trong đó: t1 là thời gian lan truyền sóng ứng suất từ vị trí đặt lượng thuốc nổ đến

mặt tự do (ms); t2 là thời gian tạo thành nứt nẻ theo biên lăng trụ phá vỡ (ms); và t3

là thời gian chuyển dịch đất đá để tạo thành khe hở đủ rộng (ms).

1.1.2.3. Sự va đập của các cục đá bay khi nổ

Hiện tượng này xảy ra khi các phần khác nhau của khối đá bị phá vỡ bằng nổ có

tốc độ và hướng chuyển động khác nhau. Khi các cục đá va chạm nhau sẽ xảy ra sự

đập vỡ phụ. Thực nghiệm chỉ ra rằng, chất lượng đập vỡ tốt nếu hướng bay của các

cục đá cắt nhau một góc không nhỏ hơn 90 độ. Trong trường hợp nổ theo hàng, đất

đá mặt trước của các đợt nổ sau (tốc độ 20-60m/s) va đập với đất đá mặt sau của đợt

nổ trước (tốc độ 3-6m/s).

Khi nổ vi sai, quá trình phá vỡ đất đá bằng những lượng thuốc của đợt đầu tương

tự như phá vỡ đất đá của nổ một lượng thuốc. Do tác dụng nổ, mà lăng trụ (phễu nổ)

bị đập vỡ, dưới tác dụng áp lực dư của sản phẩm nổ, lăng trụ đó được chuyển dịch.

Lúc này, đất đá ở trong tác dụng của sóng ứng suất. Khi nổ những lượng thuốc đợt 2

và các đợt tiếp theo với thời gian dãn cách nhỏ, trong đất đá phát sinh sự phức tạp về

sự giao thoa của sóng ứng suất. Thời gian đất đá ở trong trạng thái tác dụng ứng suất

tăng lên, làm tăng hiệu quả nổ.[7]

1.1.3. Một số dạng sơ đồ vi sai cơ bản

Sơ đồ vi sai là sơ đồ mô tả thứ tự điều khiển các lượng nổ theo thời gian. Việc lựa

chọn sơ đồ này phụ thuộc vào điều kiện nổ, điều kiện địa chất, mục đích và yêu cầu

của vụ nổ, một phần phụ thuộc vào phương tiện vi sai. Trong sơ đồ cũng thể hiện thứ

tự nổ theo thời gian vi sai. Một số dạng sơ đồ vi sai cơ bản được mô tả trong Hình

125

100

1.3 [6][17].

168 ms

160 ms

101 ms

118 ms

126 ms

76 ms

84 ms

59 ms

67 ms

0 ms

25ms

17ms

34ms

42ms

c) b) a)

e) d) f)

Hình 1.3 Các sơ đồ nổ vi sai [6]

a) - Vi sai qua hàng ; b) – Vi sai theo dạng sóng (còn gọi là vi sai qua hàng qua lỗ) ; c) – Vi sai theo nêm thang ; d) – Vi sai theo nêm tam giác; e) – Vi sai theo nêm tròn; f) – Sơ đồ vi sai qua lỗ đặt tải nổ 4 lần

1.2. Sóng chấn động do nổ mìn

1.2.1. Cơ bản về sóng chấn động

Sóng chấn động là sóng rung động lan truyền trên bề mặt trái đất. Những sóng

này đại diện cho việc truyền năng lượng qua lớp vỏ cứng của trái đất. Ngoài các sóng

chấn động được tạo ra tự nhiên (do động đất thường gọi là địa chấn), còn có sóng

chấn động nhân tạo (do nổ mìn, đóng cọc,… còn được gọi là rung động) [25][26]. Bỏ

qua trường hợp địa chấn, những “rung động” nhân tạo được gọi chung là sóng chấn

động. Sóng chấn động được chia thành hai nhóm cơ bản sóng lan truyền trong đất đá

(body waves – sóng khối) và sóng lan truyền trên bề mặt (surface waves – sóng bề

mặt).

Sóng khối truyền qua khối đá, xuyên sâu vào bên trong khối đá. Sóng khối gồm

hai loại : sóng nén (Compressional waves – viết tắt là P) và sóng cắt (Shear waves –

viết tắt là S).

Sóng bề mặt truyền đi trên bề mặt khối đá. Độ sâu mà khối đá bị ảnh hưởng bởi

chuyển động sóng là khoảng một chiều dài của một chu kỳ sóng. Sóng bề mặt được

tạo ra bởi sóng khối bị hạn chế do các điều kiện về vật lý và hình học. Sóng bề mặt

chính là sóng gây ra các chuyển động mặt đất lớn nhất và các phần tử đất đá dao động

mang năng lượng lớn nhất. Sóng này được gọi là sóng Rayleigh, viết tắt là R [24].

Để mô tả đầy đủ các dao động dịch chuyển sóng chấn động, một hệ trục tọa độ ba

chiều được sử dụng. Trong đó thành phần dọc trục, L, có hướng từ điểm đo về điểm

nổ, hai thành phần còn lại, T và V, có phương vuông góc với nhau và vuông góc với

Điểm nổ

phương của L (Hình 1.4) [26][28][31].

Hình 1.4 Hệ trục tọa độ dùng cho mô tả sóng chấn động nổ mìn

1.2.2. Sóng chấn động do nổ mìn

Khi một lượng thuốc nổ được kích nổ, năng lượng nổ tạo ra sóng ứng suất quanh

điểm nổ. Sóng ứng suất gây nên áp lực nén ép phá vỡ đất đá quanh điểm nổ và lan

dần ra xung quanh. Năng lượng sóng ứng suất giảm dần do tổn thất vào việc phá vỡ

đất đá. Khi sóng ứng suất lan truyền đi được một khoảng cách nhất định, năng lượng

của nó không đủ khả năng phá vỡ nữa mà chỉ có thể tạo nên dao động đất đá, lúc này

nó trở thành sóng chấn động [54]. Như vậy, phần năng lượng làm phá vỡ đất đá là

của sóng ứng suất, phần năng lượng gây chấn động là của sóng chấn động. Nếu coi

phần năng lượng thất thoát là không đáng kể thì năng lượng nổ là tổng của năng lượng

sóng ứng suất và năng lượng sóng chấn động. Do có tác dụng phá vỡ nên sóng ứng

suất là thành phần được quan tâm khi thực hiện các vụ nổ mìn. Tuy nhiên, khoảng

cách lan truyền sóng ứng suất rất ngắn, nằm trong phạm vi nguy hiểm của bãi nổ mìn,

thời gian tồn tại cũng ngắn, làm cho việc đo và nghiên cứu trực tiếp sóng ứng suất là

không thể. Vì thế, trong các nghiên cứu và thực tế phải sử dụng các dữ liệu liên quan

để tính toán một cách gián tiếp. Ví dụ như: độ phụt bua (để xác định năng lượng thất

thoát); mức độ chấn động; hệ số nền (để hệ số mô tả hiện trạng đất đá khu vực nổ)…

Ở Việt Nam, việc theo dõi mức độ chấn động chỉ được thực hiện khi có công trình

cần bảo vệ hoặc khi khu vực nổ nằm gần khu vực dân cư; hoặc chỉ được kiểm tra nhất

thời khi xảy ra tranh chấp. Trong khi đó, trên thế giới, dữ liệu về sóng chấn động do

nổ mìn còn đóng thêm một vai trò rất quan trọng khác, đó là cơ sở để đánh giá vụ nổ

vừa xảy ra, đồng thời được sử dụng để thiết kế vụ nổ tiếp theo ở cùng khu vực [38].

1.2.2.1. Ảnh hưởng của khoảng cách và lượng thuốc một lần nổ tới mức độ

chấn động

Mức độ chấn động được thể hiện qua vận tốc dao động của hạt đất đá, biên độ dao

động của hạt đất đá chính là biên độ của sóng chấn động. Vận tốc dao động của hạt

đất đá (sau đây gọi tắt là vận tốc hạt) mô tả tốc độ dao động của hạt đất đá quanh vị

trí cân bằng khi sóng chấn động truyền qua. Đơn vị vận tốc hạt thường dùng là mm/s.

Giá trị vận tốc hạt được đo bởi máy đo chấn động.

Các tham số chính tác động trực tiếp tới sóng chấn động do nổ mìn là khoảng cách

từ điểm đo tới điểm nổ và lượng thuốc một lần nổ. Thực tế cho thấy rằng, khoảng

cách càng xa và lượng thuốc một lần nổ càng ít thì chấn động càng giảm.

Nghiên cứu mở rộng đã được thực hiện để xác định mối quan hệ toán học giữa

mức độ chấn động, khối lượng thuốc và khoảng cách. Theo Calvin J. Konya và



Edward J. Walter [26]:

 v H

D  W

  

  

(1-2)

Trong đó:

v = Vận tốc dao động của hạt đất đá (mm/s)

W = Khối lượng thuốc tối đa một lần nổ tại một thời điểm vi sai (kg)

D = Hệ số khoảng cách từ điểm nổ đến điểm đo theo bội số của 100.

H = Hệ số giới hạn vận tốc hạt

 = Hệ số ứng với khối lượng thuốc

 = Hệ số độ dốc

Công thức (1-2) thể hiện quy luật của sự lan truyền sóng chấn động, nó chỉ ra mối

quan hệ giữa khoảng cách và khối lượng thuốc nổ một lần ảnh hưởng như thế nào tới

vận tốc dao động của hạt. Các hệ số H, ,  là khác nhau theo mỗi hướng của hệ trục

rung động. Đối với phương dọc trục (từ tâm điểm nổ đến điểm đo), các giá trị này là

 1,63

hằng số theo công thức [34]:



0,052.

D 0,512

  W 

  

(1-3)

Lấy sấp sỉ :  = 0,512  0,5 và  = -1,63  -1,6 . Đồng thời chuyển đổi hệ số D thành



1,6

 1,6

 1,63





0,052.

1,63 0,052.100 .

100.

D 0,512

d W

  W 

  

  

  

  

  

khoảng cách thực là d(m), ta có:



1,6

Như vậy ta được biểu thức :



100.

d W

  

  

(1-4)

Trong đó:

d = Khoảng cách từ điểm nổ đến điểm đo (m).

W = Khối lượng thuốc nổ tối đa cho một lần nổ (kg).

Các tham số H, ,  chính là các tham số mô tả tính chất khu vực nổ như dạng địa

hình, loại đá, cấu trúc địa chất, chiều cao tầng và các yếu tố khác. Theo Nichols,

Johnson và Duvall [34], các giá trị của  = 0,5 và  = -1,6 là có thể chấp nhận được.

Riêng giá trị của tham số H thay đổi nhiều tùy thuộc khu vực nổ và bị ảnh hưởng của

nhiều yếu tố.

 1,6

0,8



100.



100.

1,25   v

1,25 100 .

1,6

W d

W 2 d

d W

  

  

Từ biểu thức (1-4) ta có [34]:

 

W d

v   100 

1,25   

(1-5)

Cũng từ biểu thức (1-4), nếu cho d = const, ta vẽ được đồ thị thể hiện mối quan hệ

10v

t ạ h g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Khối lượng thuốc nổ ở một thời điểm

10W

giữa vận tốc dao động của hạt và khối lượng thuốc nổ của một lần (Hình 1.5).

Hình 1.5 Đồ thị quan hệ giữa Vận tốc dao động của hạt đất đá và khối lượng thuốc nổ tại một thời điểm [26]

Tương tự, nếu cho W = const, ta vẽ được đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa vận tốc

10v

á đ t ấ đ t ạ h c ố t n ậ V

10d Khoảng cách

dao động của hạt và khoảng cách tới điểm nổ (Hình 1.6).

Hình 1.6 Đồ thị quan hệ giữa Vận tốc dao động của hạt và Khoảng cách [26]

1.2.2.2. Vận tốc lan truyền sóng chấn động

Vận tốc lan truyền sóng thể hiện tốc độ sóng chấn động di chuyển từ điểm nổ đến

điểm đo trên vỏ trái đất. Tốc độ của nó dao động trong khoảng khoảng 305 – 6100

m/s tùy thuộc vào từng khu vực. Ở một khu vực nhất định, giá trị này gần như không

đổi [26][54]. Do đó, việc tạo ra một khoảng thời gian trễ giữa các lần nổ (thời gian vi

sai) làm cho sóng chấn động giữa các lần nổ lan truyền đi chậm sau khoảng thời gian

tương ứng. Tốc độ lan truyền lớn, trong khi khoảng cách giữa các điểm nổ nhỏ, nên

các đỉnh sóng lan truyền đi và không bao giờ gặp nhau (Hình 1.7). Vì vậy, chúng

được tách ra và mức độ chấn động chỉ phụ thuộc và lượng thuốc nổ một lần nổ mà

Lỗ mìn 1

Lỗ mìn 2

Lỗ mìn 3

Sóng chấn động từ lỗ 3

Sóng chấn động từ lỗ 2

Sóng chấn động từ lỗ 1

không phụ thuộc và lượng thuốc của cả bãi [54].

Hình 1.7 Sự lan truyền sóng chấn động từ các điểm nổ có sử dụng thời gian vi sai [66]

Trong ba thành phần của sóng chấn động (sóng nén - P , sóng cắt - S và sóng

Rayleigh – R (mục 1.2.1)), thì thành phần mang lại hiệu quả phá vỡ đất đá cao nhất (

và cũng là gây hư hại nhiều nhất) là sóng P. Sóng P lan truyền theo phương ngang,

đi thẳng từ điềm nổ đến điểm đo, do đó, theo hệ trục tọa độ LVT (Hình 1.4), trục L

là trục mô tả thành phần sóng P. Vận tốc lan truyền của sóng P (VP) cũng là lớn nhất,

theo Nick Barton [66], trong một số trường hợp VP  2VS (VS là vận tốc lan truyền

của sóng cắt).

Trong lĩnh vực địa vật lý, khi theo dõi, khảo sát địa chất công trình, các nhà địa

vật lý học gần như chỉ quan tâm tới sóng P để xác định các thông số trạng thái của

môi trường đất đá [66].

Vận tốc lan truyền sóng dọc VP chịu ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố, tính chất của

môi trường đất đá mà nó truyền qua. Các thông số đặc trưng như: độ rỗng của đất đá

(hoặc mật độ đất đá); sức kháng nén; độ nứt nẻ và hướng nứt nẻ; mức độ phân lớp

của khối đá, độ ngậm nước; …. Trong khi đó, bản thân những thông số này lại quan

hệ chặt chẽ, ảnh hưởng lẫn nhau làm cho VP biến đổi theo một qui luật phi tuyến tính

và không lặp lại trên những khu vực địa chất khác nhau [8][26].

Chính vì thế, để xây dựng được một biểu đồ hoặc bảng thống kê mô tả sự biến đổi

địa chất cho một khu vực, việc phân tích sóng chấn động lan truyền đòi hỏi công tác

thăm dò, khảo sát phải được thực hiện định kỳ, thường xuyên và liên tục trong một

khoảng thời gian dài. Với tính đặc thù của địa chất, kết quả theo dõi ở đâu thì chỉ có

ý nghĩa ở đó.

Các kết quả khảo sát trên nhiều khu vực, và công trình khác nhau trên thế giới

mặc dù không thể áp dụng cho nhau. Tuy nhiên, các biểu đồ biểu diễn đều chỉ ra

những xu hướng quan hệ và biến đối giữa VP và các thông số khác. Những mối quan

hệ của VP với một vài thông số điển hình như [26]:

- Tỉ lệ nghịch với độ ẩm của đất đá.

- Tỉ lệ thuận với khối lượng riêng  và mật độ đất đá .

- Tỉ lệ thuận với sức kháng nén (khả năng chịu nén) .

- Tỉ lệ nghịch với độ xốp của đất đá.

- Và nhiều các mối quan hệ khác [66].

1.2.2.3. Hiệu ứng của sóng chấn động

Hiệu ứng hướng

Năng lượng được phát ra từ điểm nổ, được đo bằng rung động của mặt đất và vận

tốc hạt cực đại, tỏa ra mọi hướng xung quanh. Nếu mặt đất là môi trường đồng nhất,

năng lượng truyền đi theo mọi hướng là như nhau, thì mức rung động ở mọi hướng

cũng sẽ bằng nhau. Tuy nhiên, thực tế, việc truyền rung động không lý tưởng vì những

thay đổi trong cấu trúc trái đất, rung động thay đổi khi truyền đi theo các hướng khác

nhau. Cấu trúc địa chất, các khe nứt, đứt gãy… sẽ thay đổi mức độ và tần số rung

động.

Ngoài ra, các yếu tố liên quan đến thiết kế sơ đồ mạng nổ cũng ảnh hưởng đến

mức chấn động. Theo đó, việc lựa chọn thứ tự nổ trước – sau theo thời gian vi sai gây

ra hiện tượng cộng hưởng theo hướng. Xét từ tâm vụ nổ, mức độ chấn động theo

hướng đó cao hơn những hướng còn lại. Ví dụ, nếu một vụ nổ được khởi nổ với những

lỗ đầu tiên phía bên trái bãi nổ, qua thời gian vi sai tiến dần về phía bên phải của bãi

nổ. Khi đó, theo hướng về phía bên phải của bãi nổ, mức độ chấn động đo được là

cao nhất.

Như vậy, để có được thông tin chính xác về khu vực nổ cho bãi nổ tiếp theo, cần

nhiều hơn một máy đo chấn động để đo ít nhất 2 hướng khác nhau từ vụ nổ. Các dữ

liệu thu thập và tích lũy của các vụ nổ trước sẽ là cơ sở quý giá cho việc thiết kế vụ

nổ tiếp theo. [26]

Hiệu ứng của chiều dài bước sóng và tần số

Khi có một chấn động xảy ra và truyền đi, ngoài mức độ chấn động, thì vấn đề

cũng phải quan tâm là vùng ảnh hưởng của nó. Đó là một khoảng bằng từ 1 đến 2 lần

chiều dài bước sóng. Chiều dài bước sóng được xác định bởi tích của vận tốc lan

truyền (V) và khoảng thời gian chu kỳ (T) theo công thức (1-6) [30].

L V T .

(1-6)

Trong đó: L là chiều dài bước sóng ( m); V là vận tốc lan truyền (m/s); và T là chu

kỳ (s).

Khi có 2 sóng chấn động giống nhau lan truyền theo hướng ngược nhau (Hình

1.8a), hiện tượng giao thoa sẽ diễn ra. Trong quá trình giao thoa sẽ có thể xảy ra cộng

hưởng. Khi đó hai sóng trùng khớp với nhau làm biên độ sóng tăng lên gấp đôi (Hình

1.8b). [30]

b. Khi xảy ra hiện tượng cộng hưởng a. Hai sóng chấn động lan truyền ngược

chiều

Hình 1.8 Sự cộng hưởng 2 sóng chấn động [30]

b. Sóng dao động tổng hợp a. Quá trình giao thoa và cộng hưởng

Hình 1.9 Quá trình cộng hưởng 2 sóng chấn động [30]

Quá trình giao thoa sóng và xảy ra hiện tượng cộng hưởng (Hình 1.8) được mô tả

chi tiết hơn về nguyên lý (Hình 1.9a) và dạng tổng hợp sóng (Hình 1.9b). Có thể thấy

rằng, chiều dài bước sóng có thể thay đổi từ chiều dài bước sóng của một sóng đơn

đến gần bằng tổng chiều dài hai bước sóng đơn. Khi đó tần số giảm đi gần một nửa.

Như vậy, có thể kết luận như sau:

- Khu vực có mức chấn động lớn nhất với vận tốc dao động hạt cao nhất nằm

giữa quãng đường dịch chuyển của 2 sóng. Càng ra phía ngoài, mức chấn động

càng giảm.

- Khoảng thời gian của chu kỳ sóng có thể tăng lên gần gấp đôi, và tần số giảm

đi gần một nửa. Mức độ chấn động tăng.

1.2.3. Điều khiển mức độ chấn động

Thiết lập thời gian vi sai

Đó là giải pháp chia tổng lượng thuốc sẽ nổ thành những nhóm nhỏ hơn, sau đó

tạo ra những khoảng thời gian trễ phù hợp giữa các lần nổ (thời gian vi sai) cho từng

nhóm thay vì nổ tất cả đồng thời. Khi tổng lượng thuốc nổ tính trên một thời điểm nổ

vi sai giảm, mức độ chấn động sẽ giảm. Và khi số nhóm lượng thuốc nổ trên tổng

lượng thuốc nổ càng nhiều, số khoảng thời gian vi sai sẽ nhiều tương ứng, thì mức độ

chấn động sẽ càng giảm.

Đất đá trong tự nhiên là môi trường tồn tại nhiều yếu tố ngẫu nhiên, không theo

quy luật. Vì vậy, các công thức lý thuyết khó phù hợp với thực tiễn. Hơn nữa, thông

số thời gian vi sai tìm ra từ các quan điểm chưa thống nhất làm cho người sử dụng

khó áp dụng. Hiện nay, thời gian vi sai được tính theo công thức thực nghiệm (công

thức (1-2)) hoặc sử dụng các dạng bảng tra được xây dựng từ thực nghiệm trước đó.

Tuy nhiên, vì là thực nghiệm nên tại mỗi khu vực, các giá trị lại được hiệu chỉnh

thông qua các hệ số điều chỉnh phù hợp với các điều kiện nổ tương ứng.

Công thức thực nghiệm để xác định thời gian vi sai đơn giản nhất như sau [2]:

k R .

(1-7) (ms)

Trong đó: k là hệ số phụ thuộc tính chất của đất đá (ms/m), đối với đá rất cứng k

= 3, đá cứng k = 4, đá cứng vừa k = 5, đá nứt nẻ mềm yếu k = 6. Gọi tắt là hệ số

nền. R là đường kháng chân tầng (m).

Bảng 1-1 Thời gian dãn cách khi nổ vi sai nhiều hàng (theo M.F.Drukovanui) [2]

Thời gian vi sai (ms) theo kích thước đường

kháng chân tầng R(m) Loại đất đá Độ cứng f

1,5-3 m 3-4,5 m 4,5-6 m 6-8 m 8-10 m

Cứng và rất cứng 12-20 12-15 19-21 25-31 31-37 37-44

Cứng trung bình 8-14 19-21 25-31 31-37 37-40 43-50

Dính kết và mềm 4-8 25-31 31-37 37-40 43-50 50-65

Điều chỉnh hệ số tỷ lệ khoảng cách phù hợp

Lựa chọn hệ số tỷ lệ khoảng cách phù hợp là phương pháp thứ hai để giảm mức



độ chấn động. Gọi Ds là hệ số tỉ lệ khoảng cách theo khối lượng thuốc của một lần

D s

d W

nổ với . Với d là khoảng cách từ điểm nổ đến điểm đo và W là khối lượng

thuốc nổ tối đa trên một thời điểm nổ vi sai.

Theo văn phòng mỏ Hoa Kỳ khuyến cáo và yêu cầu rằng, Ds= 50 là giới hạn an

toàn cho các vụ nổ; Khi Ds lớn (Ds>50) tức mức độ chấn động ở mức an toàn; Khi

Ds nhỏ (Ds<25) tức mức độ chấn động ở mức rất nguy hiểm. [66]. Còn theo Quy

chuẩn Việt Nam (QCVN 01:2019/BCT) các vụ nổ phải đáp ứng tiêu chuẩn giới hạn

an toàn được mô tả trong Bảng 1-2. [19].

Bảng 1-2. Quy chuẩn hệ số tỷ lệ khoảng cách Ds [19].

Khoảng cách từ vị trí nổ mìn đến công trình gần nhất Hệ số tỷ lệ

Từ 0 đến dưới 92 m Ds ≥ 22,6

Từ 92 m đến 1524 m Ds ≥ 24,9

1524 m trở lên Ds ≥ 29,4

Việc điều chỉnh Ds đôi khi có thể dẫn tới một vụ nổ không thể thực hiện được

(hoặc hiệu quả nổ gần như không có) do sự giới hạn về khoảng cách. Khi đó, việc lựa

chọn Ds phải được tiến hành cùng với việc phân tích dữ liệu chấn động do các vụ nổ

trước đó ở cùng khu vực.

Những dữ liệu đo chấn động sẽ chỉ ra mức độ an toàn phù hợp với khu vực nổ,

theo đó, sẽ xác định được giá trị Ds trung bình của khu vực. Trong nhiều trường hợp,

Ds của một khu vực có thể nhỏ hơn nhiều so với giá trị được qui định.

Thực tế cho thấy mức độ chấn động thu được tại cùng một điểm đo là khác nhau

khi thực hiện hai vụ nổ có thông số như nhau trên cùng một khu vực. Có rất nhiều

yếu tố ảnh hưởng đến mức độ chấn động và hiệu quả các vụ nổ. Do đó việc thiết kế

các bãi nổ mìn cần những thông tin, tham số chính xác; các thông số thiết kế, lựa

chọn phù hợp và vụ nổ xảy ra đúng như thiết kế sẽ vừa đem lại hiệu quả cao, vừa

giảm được mức độ chấn động.

1.3. Một số nghiên cứu thử nghiệm về quan hệ giữa thời gian vi sai với sóng

ứng suất - sóng chấn động và hiệu quả đập vỡ.

Phương pháp nổ mìn vi sai dựa trên các tính chất về sự lan truyền sóng ứng suất

ở khoảng cách ngắn. Theo Rossmanith, các thử nghiệm với quy mô phòng thí nghiệm

chỉ ra rằng sự tương tác của sóng ứng suất và các vết nứt tiếp theo có thể được sử

dụng để làm tăng mức độ đập vỡ. Để tạo ra hiệu ứng giao thoa, thời gian vi sai phải

ngắn hơn đáng kể so với thông thường. Tuy nhiên, do các đứt gãy của đá trong tự

nhiên, thời gian trễ phải được lựa chọn dựa trên đặc tính cụ thể của đá tại khu vực nổ.

Các thông tin này không được xác định chính xác cho mỗi vụ nổ, nên việc thiết kế

một vụ nổ với mục tiêu tương tác là rất khó. Đó cũng là lý do chính của việc không

thể mô hình hóa vụ nổ bằng phương pháp cơ học tính toán [79].

Sóng ứng suất lan truyền trong khối đá gồm hai phần là sóng dọc P và sóng cắt S.

Mỗi sóng đều có nửa chu kỳ đầu là nén và nửa chu kỳ sau là kéo. Ở khu vực gần xung

quanh điểm nổ, 2 sóng này chồng lên nhau; khi lan rộng ra ngoài, chúng tách ra vì

tốc độ sóng P lớn hơn sóng S. Với hai lỗ cách nhau một khoảng, sự tương tác cơ bản

của các sóng ứng suất từ hai lỗ là: P1-P2, S1-S2, P1-S2, P2-S1. Sự tương tác có thể

xảy ra nhiều lần khi sử dụng thuốc nổ phù hợp, tạo dao động ứng suất trong khoảng

thời gian đáng kể. Trường ứng suất và biến dạng do lỗ mìn phụ thuộc vào tốc độ sóng

trong khối đá [80].

Katsabanis và cộng sự đã thực hiện các thử nghiệm trên các khối đá kích thước

92cm x 36cm x 21cm trong phòng thí nghiệm. Khoảng cách lỗ là 10,2 cm, đường

kính lỗ 11mm, chiều sâu lỗ 18cm. Khoảng thời gian vi sai được thí nghiệm thay đổi

trong dải 0-4000 micro giây. Kết quả cho thấy, mức độ đập vỡ giảm xảy ra khi nổ

đồng thời (thời gian vi sai bằng 0), mức độ đập vỡ tăng dần khi thời gian vi sai tăng

lên. Có ít sự thay đổi khi thời gian vi sai tăng từ 10 micro giây đến 1ms. Cục đá vỡ

lại trở nên lớn hơn khi thời gian vi sai dài do các cục đá bị phân tách ổn định bởi các

vết nứt [50][51]

Sjoberg [83] đã sử dụng các phương pháp mô phỏng và các công cụ tính toán để

kiểm tra giả thuyết của Rossmanith trên mô hình có đường kính lỗ là 311mm, chiều

cao cột thuốc là 8m và 11m với các mức độ vi sai, lượng thuốc và khoảng cách các

lỗ thay đổi. Sjoberg kết luận rằng, có một tác động nhỏ từ tương tác sóng ứng suất

nhưng là cục bộ, không cải thiện đáng kể mức độ đập vỡ; và với thời gian vi sai tương

đối dài khi sóng ứng suất đã đi qua lỗ thứ hai dẫn đến mức độ đập vỡ nhiều nhất.

Johansson và Ouchterlony [48] sử dụng các mô hình mẫu trong phòng thí nghiệm

để nghiên cứu việc sử dụng độ trễ ngắn để tạo ra tương tác sóng xung kích nhằm cải

thiện mức độ đập vỡ. Mô hình có 2 hàng, mỗi hàng 5 lỗ sâu 10mm, khoảng cách các

hàng là 110mm. Dựa trên vận tốc sóng P đo được là 3800m/s thì thời gian sóng lan

tới lỗ lân cận là khoảng 28 micro giây. Dải thời gian vi sai thí nghiệm nằm trong

khoảng từ giá trị thời gian mà sóng P chưa đi đến lỗ liền kề đề giá trị thời gian mà

sóng S đã đi qua lỗ liền kề, ứng với khoảng 0-146 micro giây. Họ phát hiện ra rằng,

hàng lỗ thứ 2 có mức độ đập vỡ khác biệt đáng kể và đồng đều hơn so với hàng đầu

tiên, vì sự xâm nhập ngược của các vết nứt từ hàng đầu tiên. Điều này cho thấy ứng

suất trước đó trong khối đá đóng vai trò quan trọng làm thay đổi mức độ đập vỡ khi

thực hiện một kích nổ tiếp theo.

Katsabanis và cộng sự [51] thực hiện lại các nghiên cứu trên một mẫu đá khác.

Các khối đá có kích thước 60cm x 40cm x 25cm. Lỗ khoan có đường kính 12mm,

sâu 23cm, cách nhau 10,5cm. Thời gian vi sai được thí nghiệm từ dưới 100micro giây

trở lên. Kết quả cho thấy, thời gian vi sai rất ngắn tạo ra mức độ đập vỡ kém. Mức độ

đập vỡ tối ưu đạt được khi tỉ lệ “thời gian vi sai/đường cản chân tầng” nằm trong

khoảng từ 4ms/m tới 10ms/m. Thời gian vi sai dài hơn, mức độ đập vỡ trở nên thô

hơn.

Johnson [49] nghiên cứu sự tác động của hiện tượng va chạm sóng xung kích

trong khối đá và trong cột nổ. Các thí nghiệm được thực hiện trên các khối bê tông

nhỏ, chia thành ba nhóm, sử dụng các dây nổ 50gr/ft. Thử nghiệm thứ nhất, dây nổ

xuyên qua tâm khối và kích nổ từ một đầu của khối bê tông để không xảy ra va chạm

sóng. Thử nghiệm thứ hai, dây nổ vẫn xuyên qua tâm khối nhưng được kích nổ ở hai

đầu để tạo ra sự va chạm sóng nổ xuyên qua tâm khối bê tông. Thử nghiệm thứ 3

không có thuốc nổ ở tâm khối đá mà chỉ có ở 2 đầu. Kích nổ hai đầu để tạo ra sóng

xung kích di chuyển qua khối bê tông và va chạm nhau ở trung tâm của khối. Việc

kích nổ đồng thời và có thời gian vi sai đều được thực hiện. Thử nghiệm này tương

tự những gì xảy ra giữa các lỗ nổ trong thực tế. Kết quả cho thấy, thử nghiệm thứ 2

tạo thành vết nứt xuyên tâm tương tự như thử nghiệm 1 nhưng có thêm một vết nứt

ngang qua tâm. Đối với thử nghiệm thứ 3, tại trung tâm khối, nơi không có thuốc nổ

nhưng có sự va chạm của sóng xung kích các mảnh vỡ lớn hơn. Như vậy, sự va chạm

của sóng xung kích giữa các lỗ nổ làm giảm mức độ đập vỡ. Các hạt chuyển động

theo hướng áp lực làm gia tăng mật độ bê tông tại điểm xảy ra va chạm sóng, dẫn đến

sự giảm mức đập vỡ và tăng mức độ văng.

Các kết quả thử nghiệm đó đi đến một kết luận rằng, mức độ đập vỡ tốt nhất đạt

được khi sử dụng thời gian dãn cách vi sai dài hơn nhiều so với thời gian có thể tạo

ra tương tác sóng, nhưng nếu dài quá thì mức độ đập vỡ lại giảm [49].

Yang và Rai [98] đã nghiên cứu sự ảnh hưởng của thời gian vi sai giữa các hàng

đối với mức độ đập vỡ và phân bố kích thước hạt trên quy mô đầy đủ tại mỏ đá vôi

Century Cements ở Raipur, Ấn Độ. Hai mẫu thời gian vi sai được thử nghiệm là 17ms

và 25ms tương ứng với tỉ lệ “thời gian vi sai/đường cản chân tầng” là 8ms/m và

12ms/m. Việc đo kích thước và phân bố cỡ hạt được thực hiện bằng phần mềm phân

tích ảnh kỹ thuật số. Kết quả cho thấy, mẫu vi sai 17ms cho độ đập vỡ tốt hơn. Kết

quả này cho thấy sự khác nhau về thời gian vi sai ảnh hưởng tới mức độ đập vỡ đất

đá. Tuy nhiên, đây là hai mẫu thời gian vi sai trung bình, không đại diện cho phạm vi

thời gian ngắn và dài.

1.4. Tình hình nghiên cứu, ứng dụng kỹ thuật điều khiển hiện đại cho nổ mìn ở

trong nước và trên thế giới

Những năm gần đây, nhờ sự phát triển và hỗ trợ của công nghệ điện tử, các kỹ

thuật điều khiển hiện đại đang thể hiện vai trò ngày một lớn hơn. Các kỹ thuật về máy

học, và trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực từ đời sống

xã hội đến công nghiệp sản xuất, chế tạo. Và vì thế, lĩnh vực nổ mìn cũng không phải

là ngoại lệ.

Trong phạm vi của đề tài, các nghiên cứu được công bố về giải pháp áp dụng công

nghệ, kỹ thuật điều khiển hiện đại được quan tâm. Ngoải ra, việc ứng dụng những

thiết bị hiện đại trong các vụ nổ mìn sẽ cho thấy mức độ ứng dụng kỹ thuật, công

nghệ mới trong thực tế sản xuất. Kết quả nghiên cứu chỉ thực sự có giá trị khi được

áp dụng vào thực tế.

1.4.1. Tình hình nghiên cứu, ứng dụng trên thế giới

Trên thế giới, các nghiên cứu được trải rộng trên tất cả mọi khía cạnh đang giúp

cho các vụ nổ mìn gần như được kiểm soát hoàn toàn [38][40]. Tất cả các yếu tố ảnh

hưởng đến hiệu quả nổ đều được xét tới. Đặc biệt trong những năm gần đây, với sự

phát triển của công nghệ máy tính và kỹ thuật điều khiển, xuất hiện nhiều công bố

nghiên cứu các giải pháp về mô hình hoá, mô phỏng; các giải pháp về phân tích dữ

liệu [49], và dự báo.

Tại mỗi vùng nghiên cứu, dữ liệu của các vụ nổ được thu thập, lưu trữ một cách

có hệ thống và rất đầy đủ theo thời gian. Các giải pháp về mô hình hoá, mô phỏng sử

dụng các công cụ phần mềm hỗ trợ có thể mô phỏng lại diễn biến và kết quả của một

vụ nổ trên cơ sở dữ liệu liên tục được cập nhật. Nhờ đó, các nghiên cứu có thể được

thực hiện như: mô phỏng tác dụng của lượng thuốc nổ tạo nên chấn động nổ [59]; mô

phỏng sự lan truyền của sóng chấn động nổ mìn [69], rung động đất đá [46]; và mô

phỏng kết quả của các vụ nổ [33] [83]. Các kết quả mô hình mô phỏng chính là công

cụ hữu hiệu để thử nghiệm các hiệu chỉnh, các giải pháp điều khiển khác nhau, từ đó

tìm được những thông số nổ phù hợp nhất.

Với vai trò là hiệu ứng chính và cơ bản, sóng chấn động nổ mìn được các nghiên

cứu quan tâm nhiều nhất. Phương pháp được sử dụng đều là số hoá đặc tính sóng, từ

đó có thể chia nhỏ, phân tích theo từng giai đoạn, đặc điểm [40][49], sử dụng các kỹ

thuật, thuật toán khác nhau trên cơ sở tốc độ tính toán của máy tính [55][91][92]. Kỹ

thuật và công nghệ phát triển giúp cho khả năng số hóa và vi phân đặc tính sóng có

độ chính xác cao. Các thông tin thu được nhiều hơn, đầy đủ hơn. Các thuật toán phân

tích được áp dụng cũng phức tạp hơn.

Hầu hết các nghiên cứu nhằm dự báo mức độ chấn động nổ, mức độ đập vỡ và

mức độ nứt nẻ ảnh hưởng kết cấu của các vụ nổ. Các phương pháp dự báo dựa trên

kỹ thuật nhận dạng sử dụng mạng nơ ron nhân tạo cùng với các thuật toán khác nhau

[21][37][44][47][84]. Một số nghiên cứu gần đây lựa chọn áp dụng các kỹ thuật về

trí tuệ nhân tạo, máy học để nâng cao độ chính xác trong dự báo [29] [45] [64].

Nhờ nghiên cứu mang tính tổng thể, trên cơ sở điều kiện phát triển cao về kỹ thuật

và công nghệ, các kết quả nghiên cứu đã được chuyển hoá vào ứng dụng thực tế trở

thành các hệ thống thiết bị và phần mềm đồng bộ, hiện đại (Hình 1.10, Hình 1.11).

Khoảng thời gian vi sai được điều khiển chính xác bằng các giải pháp khác nhau

(Hình 1.10).

Giải pháp sử dụng kíp nổ điện tử với chíp vi xử lý để thiết lập và điều khiển thời

gian vi sai. Do đó, kíp điện tử cho phép lựa chọn thời gian vi sai linh hoạt, chính xác.

Mạng nổ sử dụng kíp điện tử có sơ đồ đấu nối đơn giản, dễ thi công và có độ an toàn

cao (Hình 1.10a). Việc thay đổi sơ đồ nổ có thể thực hiện dễ dàng trên hệ thống phần

mềm đồng bộ.

Hình 1.10b mô tả giải pháp sử dụng các bộ điều khiển trung gian để quản lý từng

nhóm nổ dưới sự điều khiển của bộ điều khiển trung tâm. Các bộ điều khiển trung

gian có thể quyết định thời điểm nổ tới từng kíp mà nó quản lý, các kíp nổ trong

trường hợp này là các kíp nổ tức thời. Như vậy, bộ điều khiển trung tâm có thể thiết

lập được thời gian vi sai tới từng kíp. Giải pháp này phức tạp hơn và không linh hoạt

Đường truyền thông

Thiết bị khởi nổ

Kíp điện tử n+1

Kíp điện tử 1

Kíp điện tử 2

Kíp điện tử 3

Kíp điện tử n

bằng giải pháp sử dụng kíp nổ điện tử nhưng chi phí lại hợp lý hơn.

(a) Cấu tạo kíp điện tử và cấu trúc mạng nổ sử dụng kíp điện tử.

(b) Hệ thống sử dụng giải pháp chia nhóm lỗ khoan với bộ điều khiển trung tâm

và các bộ điều khiển trung gian

Hình 1.10. Các thiết bị công nghệ được sử dụng trong nổ mìn trên Thế giới [38]

Thông tin về vụ nổ trước

Thông tin về hiện trạng địa chất kế hoạch khai thác

Thông tin về môi trường, khi hậu, thời tiết

Các hình ảnh, video về vụ nổ mìn trước đó

Phần mềm quản lý và phân tích dữ liệu nổ mìn BIMS

Khu vực nổ

Khảo sát khu vực nổ

Thông tin về môi trường, khí hậu, thời tiết

Thông tin về hiện trạng địa chất kế hoạch khai thác

Thiết kế nổ mìn Thiết kế và xây dựng hộ chiếu nổ

Sơ đồ vị trí lỗ khoan

Khoan lỗ

Kiểm tra lỗ khoan

Thi công bãi nổ

Các hình ảnh, video tốc độ cao

Nổ mìn

Phần mềm quản lý và phân tích dữ liệu cho các vụ nổ mìn BIMS

Các thông tin về hệ thống nghiền và kết quả chi phí khai thác

Các thông tin về cỡ hạt, khu vực ảnh hưởng, đá bay, tai nạn (nếu có)

Báo cáo về vụ nổ

Các kết quả phân tích

Đưa ra đề xuất cho vụ nổ tiếp theo

Hình 1.11. Cấu trúc hệ thống và quy trình thiết kế, thi công một vụ nổ mìn với

sự hỗ trợ của phần mềm BIMS (Blast Information Management System) của hãng

Blasters Tool and Supply Co.

Ngoài các giải pháp về phương tiện nổ, việc thu thập thông tin, dữ liệu về vụ nổ

vô cùng quan trọng. Hình ảnh trước, sau nổ, diễn biến vụ nổ được ghi lại bằng những

thiết bị camera độ phân giải và tốc độ ghi hình cao; các rung động do nổ được ghi lưu

bằng hệ thống cảm biến thông minh; các thông tin về hiện trạng môi trường, không

khí, địa hình được ghi chép cập nhật; và các thông số về hiện trạng hệ thống khai

thác. Tất cả được tập hợp thành thông tin cho hệ thống phần mềm phân tích chuyên

dụng. Phần mềm sẽ sử dụng dữ liệu mới kết hợp với các dữ liệu trước đó để xây dựng

các đề xuất cho vụ nổ tiếp theo (Hình 1.11).

1.4.2. Tình hình nghiên cứu, ứng dụng trong nước

Do tính đặc thù của nổ mìn, ở Việt Nam, công tác này được quản lý rất chặt chẽ.

Các nghiên cứu phát triển thường chỉ được thực hiện bởi quân đội và các chuyên gia

trong một số cơ sở nhất định chịu quản lý của nhà nước. Việc công bố, áp dụng và

thử nghiệm các kết quả nghiên cứu vì thế cũng bị giới hạn. Điều đó khiến cho nổ mìn

chưa thu hút được nhiều nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Vì thế, các

công bố về việc áp dụng công nghệ mới cho nổ mìn khai thác mỏ ở Việt Nam còn

hạn chế. Tuy nhiên, trong xu thế phát triển và ứng dụng công nghệ, các nhà khoa học

trong nước cũng đã bắt đầu quan tâm, các công trình nghiên cứu được công bố ngày

một nhiều trên các hội nghị, tạp chí uy tín cả trong và ngoài nước.

Đó là những công bố về việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) vào lĩnh

vực dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên [13]. Tác giả đã nghiên cứu các mô

hình mạng nơ ron, các thuật toán khác nhau trên cơ sở dữ liệu thu thập. Đó là: Mạng

nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN); Rừng ngẫu nhiên (Random

Forest - RF); Hồi quy véc tơ hỗ trợ (Support Vector Regression - SVR); Lập thể

(Cubist Algorithm - CA); Mô hình độ dốc tăng cường cấp cao (extreme gradient

boosting machine – XGBoost; Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm

Optimization algorithm - PSO); Thuật toán tối ưu hóa đom đóm (Firefly Algorithm -

FFA). Qua đó, tác giả đã đề xuất ba mô hình lai gồm: Lai giữa kỹ thuật phân cụm

phân tầng và thuật toán lập thể (HKM-CA); Kết hợp thuật toán tối ưu hóa bầy đàn và

XGBoost (PSO-XGBoost); Và mô hình sử dụng thuật toán tối ưu hóa đom đóm và

ANN (FFA-ANN). Từ bộ dữ liệu có được, tác giả đã xây dựng mô hình thực nghiệm

và sử dụng mô hình này để dự báo mức độ chấn động cho các vụ nổ mìn trên mỏ lộ

thiên. Kết quả phân tích, thử nghiệm với những mô hình khác nhau đã được các tác

giả công bố trên nhiều bài báo trong và ngoài nước. Các mô hình nghiên cứu từ đó

được đánh giá trên cơ sở kết quả dự báo [10][11][12][14][29].

Ngoài ra, có nhiều nghiên cứu về vấn đề áp dụng các kỹ thuật, công nghệ để kiểm

soát các thông số khác nhau cho các vụ nổ mìn trên mỏ lộ thiên. Có thể kể tới như áp

dụng thuật toán và phần mềm để mô phỏng độ văng xa của đá do nổ [63]; Dự báo,

kiểm soát mức độ rung động mặt đất [72][73][90][96][99]; Kiểm soát độ ổn định bờ

dốc, ước tính áp suất khí nổ [35][75]; …. Một số công bố thể hiện các nghiên cứu

ứng dụng các thiết bị cảm biến không dây hiện đại để xác định các thông số cần thiết

cho quá trình thiết kế vụ nổ đặc biệt là các thông số tính chất cơ lý của đất đá [89][94].

Ưu điểm chung của tất các công bố được đề cập là đều áp dụng công nghệ mới

với các kỹ thuật về máy tính; áp dụng các phần mềm phân tích, mô phỏng, các thuật

toán về trí tuệ nhân tạo và mạng nơ ron nhân tạo. Các kết quả dừng lại ở mô phỏng.

Cơ sở quan trọng cho việc áp dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo và mạng nơ ron

là dữ liệu. Nguyên tắc thu thập dữ liệu, điều kiện của dữ liệu và độ lớn của lượng dữ

liệu tạo nên mức độ chính xác của thuật toán. Trong khi đó, ở các công bố được đề

cập, bộ dữ liệu được sử dụng nhỏ; việc thu thập, xử lý, lựa chọn dữ liệu không được

giải thích và thể hiện rõ. Thêm vào đó, các nghiên cứu không đồng bộ, nên không kết

hợp được với nhau tạo thành một giải pháp tổng thể. Kết quả đạt được cần phải bổ

sung rất nhiều nghiên cứu mới có thể có ý nghĩa thực tiễn, nên không chuyển được

thành ứng dụng cho thực tế. Điều đó làm cho thực tế ứng dụng công nghệ của nổ mìn

ở Việt Nam còn nhiều hạn chế.

(a) Định vị lỗ khoan và chụp ảnh khu vực nổ ở mỏ đá Hồng Sơn, Hà Nam

(b) Đo giám sát rung động tại nhà dân cạnh mỏ than Núi Béo, Quảng Ninh

mỏ Thường Tân 3, Bình Dương [89]

Hình 1.12. Một số công nghệ mới được áp dụng trong nổ mìn ở Việt Nam

Về ứng dụng, gần đây các thiết bị công nghệ hiện đại đang từng bước được đưa

vào sử dụng trong một vài mỏ hoặc một vài vụ nổ. Nổi bật nhất là kíp nổ điện tử được

thử nghiệm ở mỏ đa kim Núi Pháo. Khả năng điều chỉnh thời gian vi sai vô cấp cùng

những tiện ích thông minh của kíp nổ điện tử đã được chứng minh. Tuy nhiên, giá

thành kíp nổ điện tử cùng hệ thống đồng bộ đi kèm không phù hợp với mặt bằng

chung các thiết bị đang sử dụng ở trong nước. Nhưng nhờ lợi thế về giá trị khoáng

sản, mỏ Núi Pháo đang đi đầu trong cả nước về thử nghiệm công nghệ hiện đại cho

nổ mìn khai thác. Việc áp dụng vẫn là bài toán còn ở phía trước.

Ngoải ra, gần đây, các công nghệ mới về đo đạc, định vị, mạng cảm biến chấn

động không dây đang từng bước được sử dụng khi thực hiện các nghiên cứu, phân

tích để đánh giá chất lượng cho các vụ nổ mìn. Một số ứng dụng cụ thể như: Hệ thống

đo, định vị mạng lỗ khoan để chuẩn hoá sơ đồ sau khi khoan (Hình 1.12a); Hệ thống

chụp ảnh đa chiều sử dụng máy bay để đánh giá hiệu quả nổ và mức độ đập vỡ cũng

như kích thước hạt sau nổ (Hình 1.12a); Hệ thống đo, giám sát chấn động do nổ điện

tử có độ nhạy cao để theo dõi mức độ chấn động công trình lân cận (Hình 1.12b); Hệ

thống mạng cảm biến đo chấn động không dây để khảo sát, theo dõi mức chấn động

sau nổ và xác định hệ số nền của đất đá (Hình 1.12c).

Hình 1.13. Một dạng máy nổ mìn điện đang được sử dụng trong thực tế ở

Việt nam

Ngoài các ví dụ được mô tả ở Hình 1.12, còn có một vài trường hợp ứng dụng

công nghệ không mang tính liên quan trực tiếp, ví dụ như giám sát môi trường. Tuy

nhiên, các công nghệ mới được áp dụng trong nước đa phần vẫn còn ở mức thử

nghiệm và nghiên cứu, giá thành thiết bị cao. Hầu hết là các thiết bị thu thập dữ liệu,

dữ liệu mang tính rời rạc, cục bộ, số lượng ít, nên được sử dụng chỉ mang tính kiểm

tra. Các kết quả thu được chưa giúp ích nhiều vào việc cải thiện chất lượng cho các

vụ nổ, hoặc nâng cao tính năng của các phương tiện nổ. Kết quả là nhiều phương tiện

nổ kiểu cũ vẫn đang được sử dụng (Hình 1.13), độ chính xác của thời gian vi sai thấp

(sai số là 1-2ms – theo QCVN-2019 [19]). Thực tế cũng cho thấy một số thông số

của vụ nổ không khớp với sổ sách (đặc biệt là khoảng cách) và thiết kế trong hộ chiếu.

1.4.3. Nhận xét

Dễ dàng nhận thấy, việc nghiên cứu, ứng dụng công nghệ và kỹ thuật điều khiển

hiện đại cho nổ mìn của Thế giới vượt xa so với trong nước. Điều đó đặt ra giả thiết

về việc áp dụng các thành tựu nghiên cứu, phát triển của thế giới cho nổ mìn ở Việt

Nam. Tuy nhiên, với tính đặc thù của nổ mìn khai thác, địa chất và địa hình đóng vai

trò vô cùng quan trọng, làm cho các kết quả nghiên cứu ở khu vực này khó có thể áp

dụng cho khu vực khác. Các kết quả mà thế giới có được cũng nhờ sự nghiên cứu tại

mỗi khu vực, đối tượng trong thời gian dài. Trong một số trường hợp, giá thành cao

của hệ thống thiết bị đồng bộ, hiện đại cùng các kỹ thuật và công nghệ phụ trợ đi kèm

làm cho chúng không phù hợp với hiện trạng khai thác ở Việt Nam.

Để giải quyết bài toán này, cần sự vào cuộc của các nhà khoa học trong nước với

nhiều lĩnh vực khác nhau, đi đầu là lĩnh vực điều khiển để tận dụng sự phát triển của

thời đại công nghệ. Cùng với đó là công tác tập hợp, lưu trữ và quản lý dữ liệu trước

nổ, sau nổ một cách có hệ thống làm cơ sở cho các nghiên cứu chuyên sâu.

1.5. Kết luận tổng quan

Qua quá trình nghiên cứu tài liệu, tìm hiểu thực tế, tác giả nhận thấy, nổ mìn vi

sai trên mỏ lộ thiên ở Việt Nam hiện nay đang được áp dụng phổ biến. Các nghiên

cứu về kỹ thuật nổ vi sai đã giúp cho các vụ nổ được thực hiện khá tốt. Tuy nhiên,

việc xác định thời gian vi sai bằng công thức thực nghiệm hoặc tra bảng rồi hiệu

chỉnh, sử dụng các phương tiện nổ kiểu cũ, không linh hoạt làm cho việc thiết kế và

thực hiện các vụ nổ còn có sự hạn chế nhất định so với trình độ của Thế giới.

Từ kinh nghiệm của thế giới, để áp dụng kỹ thuật điều khiển mới cho nổ mìn vi

sai ở Việt Nam: Trước tiên, cần quan tâm tới việc nâng cao khả năng thu thập dữ liệu

nổ. Sau đó, phân tích dữ liệu của các vụ nổ trước để tính toán, lựa chọn các thông số

cho các vụ nổ sau, nhằm khắc phục các khuyết điểm đã gặp của vụ nổ trước. Đồng

thời đảm bảo điều khiển tốt thời gian vi sai giữa các lỗ khoan. Tăng độ chính xác

trong việc tính khoảng thời gian vi sai, hoặc thay đổi một cách chủ động để khắc phục

sai số của quá trình thi công.

Vì lý do đó, đề tài hướng tới mục tiêu “ nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật điều khiển

hiện đại trong nổ mìn vi sai cho khai thác lộ thiên ở Việt Nam”.

Chất lượng của một vụ nổ mìn vi sai chịu ảnh hưởng của rất nhiều yếu tố. Quan

tâm tới tất cả các yếu tố là một bài toán rất lớn mang tính tổng thể liên quan đến nhiều

lĩnh vực chuyên môn. Trong phạm vi nghiên cứu của mình, tác giả giả thiết rằng các

thông số nổ là không đổi, giá trị thời gian vi sai lúc này phụ thuộc hoàn toàn vào đất

đá khu vực nổ. Khi đó, mục tiêu nghiên cứu là xây dựng giải pháp để nhận dạng hiện

trạng khu vực nổ, từ đó xác định giá trị thời gian vi sai hợp lý.

Nổ mìn khai thác là bài toán về tận dụng tối đa năng lượng nổ với từng dạng cấu

trúc và tính cơ lý của đất đá mỗi khu vực khai thác. Năng lượng nổ tạo nên sóng ứng

suất để phá vỡ cấu trúc đất đá, và sóng chấn động lan truyền ra xung quanh. Tốc độ

lan truyền của sóng ứng suất quanh điểm nổ và hiện trạng đất đá là các thông số quan

trọng trong việc lựa chọn giá trị thời gian vi sai.

Sóng ứng suất và sóng chấn động có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Sóng chấn

động lan truyền trong đất đá, nên phụ thuộc hoàn toàn vào hiện trạng đất đá. Tức là,

tính chất cơ lý của đất đá khu vực nổ có thể được nhận dạng một cách gián tiếp qua

vận tốc lan truyền sóng chấn động sau nổ. Nói cách khác, phân tích đầy đủ các dữ

liệu về sóng chấn động có thể cung cấp những thông tin quan trọng cho việc lựa chọn

thời gian vi sai.

Như vậy, với giới hạn và mục tiêu của đề tài, quy trình thực hiện nghiên cứu gồm :

- Bước 1 : Lựa chọn khu vực nghiên cứu để thu thập dữ liệu sóng chấn động.

- Bước 2 : Phân tích dữ liệu để xác định vận tốc lan truyền sóng chấn động

- Bước 3 : Xử lý, lọc bỏ các dữ liệu không chính xác. Xác định xu thế biến đổi

của dữ liệu.

- Bước 4 : Xây dựng mô hình nhận dạng mối quan hệ giữa vận tốc lan truyền

sóng và giá trị thời gian vi sai với mức độ chấn động.

- Bước 5 : Sử dụng mô hình để đề xuất giá trị thời gian vi sai hợp lý và dự báo

mức độ chấn động cho khu vực nghiên cứu.

- Bước 6 : Thiết kế hệ thống thực nghiệm với mục tiêu áp dụng giải pháp mô

hình lý thuyết vào thực tế.

Trên cơ sở quy trình xác định được, các bước thực hiện nghiên cứu được trình

bày ở các phần tiếp theo.

2.CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH VẬN TỐC LAN TRUYỀN

CỦA SÓNG CHẤN ĐỘNG NỔ MÌN

2.1. Đặt vấn đề

Sóng ứng suất và sóng chấn động là kết quả chuyển đổi của năng lượng nổ. Chúng

không xuất hiện đồng thời, mà lần lượt. Theo đó, sóng chấn động là giai đoạn diễn ra

sau khi sóng ứng suất kết thúc. Nếu như sóng ứng suất lan truyền đi với tốc độ cao ở

khoảng ngắn trong phạm vi bãi nổ nên không thể đo được thì sóng chấn động lan

rộng ra xung quanh khu vực nổ và hoàn toàn có thể đo được. Thời gian sóng lan

truyền từ điểm nổ đến điểm đo là tổng thời gian lan truyền của sóng ứng suất và sóng

chấn động. Do đó, có một mối quan hệ chặt chẽ giữa vận tốc sóng ứng suất và vận

tốc trung bình đo được (từ đây gọi chung là vận tốc lan truyền sóng chấn động). Nói

cách khác, có thể định hình một cách tương đối vận tốc sóng ứng suất từ vận tốc sóng

chấn động.

Mặt khác, sóng chấn động lan truyền từ điểm nổ đến điểm đo trong môi trường

đất đá khu vực nổ. Nên, vận tốc lan truyền sóng chấn động chính là thông tin mô tả

một cách gián tiếp hiện trạng đất đá.

Như vậy, xác định vận tốc lan truyền sóng chấn động chính là bài toán quyết định

cho việc xác định thời gian vi sai hợp lý.

Trong thực tế các vụ nổ mìn ở Việt Nam, sóng chấn động chỉ được đo với mục

đích giám sát mức độ ảnh hưởng của các vụ nổ tới công trình lân cận. Dữ liệu được

quan tâm duy nhất là vận tốc dao động lớn nhất của các hạt đất đá tại điểm đo. Việc

đo tốc độ lan truyền sóng chấn động chưa bao giờ được thực hiện do chưa từng có

yêu cầu nghiên cứu, khảo sát và cũng chưa có thiết bị có khả năng đáp ứng. Vì vậy,

để thực hiện mục tiêu đặt ra, tác giả bước đầu phải thu thập các dữ liệu sóng chấn

động từ hệ thống thiết bị và kỹ thuật đo giám sát mức độ chấn động đang được áp

dụng. Các dữ liệu này sau đó sẽ được sử dụng để nghiên cứu xây dựng phương pháp

và thực hiện phân tích nhằm xác định vận tốc lan truyền của sóng.

2.2. Thu thập dữ liệu sóng chấn động nổ mìn

Do quá trình diễn ra vụ nổ rất nhanh, nên mỗi vụ nổ chỉ thu được tối đa một dữ

liệu. Để đảm bảo cho việc phân tích có đầy đủ nhất, mỗi dữ liệu phải là một bộ số

liệu mô tả tốt nhất toàn bộ quá trình rung động của đất đá sau nổ. Các dữ liệu lại được

đồng bộ với nhau. Ngoài ra, để việc phân tích có ý nghĩa, cần thực hiện với ít nhất

hai khu vực có điều kiện khác nhau. Như vậy, quá trình thu thập dữ liệu cần đảm bảo

một số nguyên tắc nhất định, và dữ liệu sẽ được ghi chép với hai khu vực có cấu trúc,

tính chất đất đá khác nhau.

2.2.1. Nguyên tắc thu thập dữ liệu

Công tác ghi chép dữ liệu cần đáp ứng một số nguyên tắc sau:

- Dữ liệu sóng chấn động được thu thâp để phân tích là các bộ dữ liệu ghi chép

đầy đủ và liên tục theo thời gian về quá trình dao động của các hạt đất đá do ảnh

hưởng của nổ mìn.

- Các vụ nổ mìn được theo dõi và ghi chép dữ liệu sóng chấn động phải là các vụ

nổ mìn vi sai được thực hiện trên cùng một khu vực.

- Thiết đo và ghi chép dữ liệu là các thiết bị đo rung chấn chuyên dụng, đáp ứng

tiêu chuẩn kỹ thuật.

- Hướng lắp đặt thiết bị đo so với hướng khởi nổ; Phương pháp, quy trình đo

không đổi.

Ngoài ra, một số thông tin khác cũng rất cần thiết cho quá trình phân tích như:

tổng số lỗ khoan; số hàng; số lỗ khoan trong 1 hàng; khoảng cách hàng, khoảng cách

giữa các lỗ; dạng sơ đồ vi sai; các loại thời gian vi sai được sử dụng, vị trí vụ nổ, vị

trí điểm đo, khoảng cách điểm nổ đến điểm đo, kiểu dạng địa hình.

2.2.2. Xác định khu vực nghiên cứu và giải pháp đo, ghi dữ liệu

Có hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới quá trình thu thập dữ liệu gồm:

- Nổ mìn là một lĩnh vực rất nguy hiểm, do đó chịu sự quản lý chặt chẽ của nhà

nước cả về việc thực hiện lẫn giám sát.

- Các mỏ khai thác lộ thiên ở Việt Nam thông thường chỉ đo chấn động khi có

yêu cầu của cơ quan có thẩm quyền chứ không thực hiện đo thường xuyên.

Đây là 2 trở ngại lớn khiến nghiên cứu không thể chủ động thực hiện các vụ nổ

mìn tại các mỏ để tiến hành đo, khảo sát và thử nghiệm. Trong điều kiện đó, tác giả

lựa chọn giải pháp sử dụng những bộ dữ liệu theo dõi mức chấn động tại các công

trình lân cận khu vực nổ. Từ đó tiêu chí để lựa chọn khu vực, đối tượng là những mỏ

nằm gần khu dân cư bắt buộc phải đo giám sát mức chấn động nổ thường xuyên; hoặc

những mỏ đang phải thực hiện đo giám sát theo yêu cầu của cơ quan quản lý.

Cùng với các nguyên tắc ghi chép dữ liệu đã xác định, tác giả lựa chọn ghi chép

dữ liệu tại hai mỏ lộ thiên có 2 dạng cấu trúc đất đá khác nhau để thực hiện giải pháp

phân tích. Đó là khu vực khai thác lộ thiên thuộc mỏ than Núi Béo, và mỏ đá vôi

Hồng Sơn thuộc công ty xi măng Bút Sơn (Bảng 2-1).

Bảng 2-1 Các thông tin cơ bản về đối tượng nghiên cứu

Khu vực khai thác lộ thiên, Mỏ Mỏ đá vôi Hồng Sơn, Công

Nơi đo, ghi than Núi Béo. ty xi măng Bút Sơn. 1 dữ liệu Địa chỉ: thành phố Hạ Long, Địa chỉ: Huyện Kim Bảng,

Quảng Ninh Hà Nam

2 Kiểu vụ nổ Nổ vi sai toàn phần Nổ vi sai toàn phần

Thiết bị đo, Máy đo chấn động Blastmate Máy đo chấn động 3 ghi dữ liệu III Blastmate III

Đơn vị thực Công ty hoá chất mỏ Cẩm Phả Trung tâm nghiên cứu Cơ 4 hiện Điện Mỏ.

2.2.3. Đo, ghi dữ liệu tại mỏ than Núi Béo

Khu vực khai trường khai thác lộ thiên, thuộc mỏ than Núi Béo, thành phố Hạ

Long, tỉnh Quảng Ninh có vị trí nằm ngay cạnh khu dân cư (Hình 2.1). Do đó mỏ Núi

Béo phải thực hiện yêu cầu bắt buộc theo dõi mức độ chấn động với tất cả các vụ nổ

ở địa điểm nhà dân gần nhất, nhằm đảm bảo an sinh cho người dân xung quanh mỏ.

Các vụ nổ tại đây không được quá lớn, và bắt buộc sử dụng chung một kiểu sơ đồ vi

sai và loại kíp vi sai (Hình 2.3). Dựa vào điều kiện đó, tác giả thực hiện thu thập dữ

liệu tại mỏ than Núi béo. Các thông tin về việc ghi lưu dữ liệu được mô tả trong Bảng

2-2 và các Hình 2.1, một số kết quả đo được thể hiện trong Hình 2.2.

Bảng 2-2 Một số thông tin về quá trình ghi lưu dữ liệu chấn động khu vực vỉa khai

thác lộ thiên, mỏ than Núi Béo

Khu vực nổ mìn Mỏ than Núi Béo, Quảng Ninh (Hình 2.1).

Điểm đặt máy đo Nhà ông Phạm Đình Thu, tổ 9, khu 7, phường Hà Tu, thành

chấn động phố Hạ Long, Quảng Ninh (tiếp giáp danh giới mỏ).

Thiết bị đo Máy đo rung động Blastmate III

Thời gian ghi 2 – 3 giây.

Hướng đặt máy đo Ngược hướng khởi nổ

Hình 2.1 Đo dữ liệu tại mỏ than Núi Béo

Đơn vị đo Công ty hoá chất mỏ Cẩm Phả (Hình 2.1)

(b) (a)

Hình 2.2 Một số kết quả đo ghi dữ liệu chấn động tại mỏ Núi Béo

Bảng 2-3 mô tả các thông số của hai vụ nổ mìn có kết quả dữ liệu ghi chép mô tả

ở Hình 2.2. Trong đó, cột (a) là giá trị tương ứng với kết quả mô tả tại Hình 2.2 (a),

và cột (b) là giá trị tương ứng với kết quả mô tả tại Hình 2.2 (b).

Bảng 2-3 Một số thông số của các vụ nổ mìn có dữ liệu được ghi chép tại mỏ than

Núi Béo

STT Loại thông số (đơn vị) (a) (b)

Tổng lượng thuốc nổ (Kg) 784 972 1

Lượng thuốc nổ trong một lỗ khoan (Kg/lỗ) 56 54 2

Tổng số lỗ khoan 14 18 3

Khoảng cách các hàng – các lỗ (m) 5 - 6 5 - 6 4

Các mức thời gian của kíp vi sai (mili giây) 42 và 100 42 và 100 5

6 Khoảng cách đo (m) 396 335

200 ms

242 ms

326 ms

368 ms

284 ms

268 ms

100 ms

142 ms

184 ms

226 ms

42 ms

84 ms

168 ms

126 ms

0 ms

7 Thời gian ghi dữ liệu (giây) 2 2

Hình 2.3 Dạng sơ đồ vi sai của các vụ nổ tại mỏ than Núi Béo

2.2.4. Đo, ghi dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn

Đối với khu vực nổ mìn tại mỏ đá vôi Hồng Sơn, các thông tin về việc ghi lưu dữ

liệu được mô tả trong Bảng 2-4 và Hình 2.4. Một số kết quả đo được thể hiện trên

Hình 2.5 và Bảng 2-5. Trong đó, cột (a) là giá trị tương ứng với kết quả mô tả tại

Hình 2.5 (a), và cột (b) là giá trị tương ứng với kết quả mô tả tại Hình 2.5 (b). Dạng

sơ đồ vi sai sử dụng được thể hiện trên Hình 2.6.

Bảng 2-4 Một số thông tin về quá trình ghi lưu dữ liệu chấn động khu vực mỏ đá

vôi Hồng Sơn

Khu vực nổ mìn Mỏ đá vôi Hồng Sơn, Kim Bảng, Hà Nam

Điểm đặt máy đo Khu vực nhà dân (tiếp giáp danh giới mỏ).

Thiết bị đo Máy đo rung động Blastmate III

Thời gian ghi 2 – 3 giây.

Hướng đặt máy đo Ngược hướng khởi nổ

Người đo, đơn vị đo Trung tâm nghiên cứu Cơ Điện Mỏ

Điểm đo

Khu vực nổ mìn

Hình 2.4. Đo dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn

(a) (b)

Hình 2.5 Một số kết quả đo ghi dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn

Bảng 2-5 Một số thông số của các vụ nổ mìn có dữ liệu được ghi chép tại mỏ đá vôi Hồng Sơn

STT Loại thông số (đơn vị) (a) (b)

Tổng lượng thuốc nổ (Kg) 1 1136 2040

2 Lượng thuốc nổ trong một lỗ khoan (Kg/lỗ) 47,3 51

3 Tổng số lỗ khoan 24 40

4 Khoảng cách các hàng – các lỗ (m) 3,3 – 3,8 3,3 – 3,8

5 Các mức thời gian của kíp vi sai (mili giây) 17, 25, 42 17, 25, 42

6 Khoảng cách đo (m) 530 517

101ms

118ms

143ms

126ms

101ms

84ms

76ms

67 ms

59 ms

34ms

59ms

42ms

25ms

0 ms

17ms

7 Thời gian ghi dữ liệu (giây) 2 2

Hình 2.6. Dạng sơ đồ vi sai được sử dụng ở mỏ Hồng Sơn

2.3. Xây dựng phương pháp phân tích dữ liệu nhằm xác định vận tốc lan

truyền sóng chấn động

2.3.1. Cơ sở xây dựng phương pháp

Calvin J. Konya và Edward J. Walter [26] đã chỉ ra rằng, ở một khu vực nhất định,

trong mỗi một giai đoạn, tốc độ lan truyền sóng chấn động gần như không đổi. Do

đó, trong một vụ nổ mìn vi sai với nhiều điểm nổ ở vị trí khác nhau, được kích nổ ở

những thời điểm khác nhau thì sẽ gây nên những đỉnh sóng chấn động khác nhau tại

điểm đo theo thời gian. Như vậy, có thể nội suy ra vận tốc lan truyền của sóng chấn

động từ việc phân tích mối quan hệ giữa các khoảng thời gian vi sai với khoảng thời

gian giữa các đỉnh của sóng chấn động thu được và với khoảng cách giữa các điểm

nổ và điểm đo.

Các yếu tố địa chất, địa hình, hướng khởi nổ ảnh hưởng tới sóng chấn động. Theo

đó, sóng chấn động lan truyền trong môi trường đất đá, nên địa chất, địa hình chính

là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng tới vận tốc lan truyền sóng (mục 1.2.2.2). Tuy

nhiên do các dữ liệu chọn lọc và phân tích được thu từ cùng một vụ nổ nên các yếu

tố này là giống nhau, đường lan truyền của các sóng chấn động từ các điểm nổ tới

điểm đo khi đó được coi là như nhau bởi khoảng cách giữa các điểm nổ là rất nhỏ so

với khoảng cách điểm nổ, điểm đo và vận tốc lan truyền sóng. Hướng khởi nổ cũng

là yếu tố ảnh hưởng sóng chấn động, nhưng nó ảnh hưởng đến mức độ chấn động là

chủ yếu, nên yếu tố này có thể tạm thời bỏ qua. Như vậy, khi xác định vận tốc lan

truyền sóng chấn động từ một vụ nổ mìn vi sai, các yếu tố ảnh hưởng bởi môi trường

và phương pháp nổ có thể được bỏ qua.

2.3.2. Giải pháp phân tích dữ liệu nhằm xác định vận tốc lan truyền sóng chấn

động

Giả thiết rằng : Có 2 lượng thuốc nổ đặt tại 2 điểm A và B cách nhau một khoảng

là a mét, và hai lượng nổ này được kích nổ với thời gian dãn cách vi sai là DT mili

giây (điểm A nổ trước, điểm B nổ sau), thì tại điểm đo C, thiết bị đo sẽ nhận được hai

đỉnh của sóng chấn động tương ứng với 2 lần kích nổ (Hình 2.7). Một trong số các

trường hợp sau sẽ xảy ra:

- Nếu điểm đo C ở vị trí số 1 : khoảng cách CA=CB, hai đỉnh sóng là độc lập:

khoảng thời gian giữa hai đỉnh sóng sẽ xấp sỉ thời gian vi sai DT như mô tả ở

trường hợp (1) - Hình 2.7. Kết luận rằng : Không thể xác định được vận tốc

lan truyền sóng từ kết quả đo.

- Nếu điểm đo C ở vị trí số 2 : khoảng cách CA>CB, hai đỉnh sóng trùng vào

nhau như mô tả ở trường hợp (2) - Hình 2.7. Ta có : Vận tốc lan truyền có thể

được xác định theo công thức (CA-CB)/ DT.

- Nếu điểm đo C ở vị trí số 2 hoặc 3 : khoảng cách CACB, hai đỉnh sóng là

độc lập, khoảng thời gian giữa hai đỉnh sóng là Dt như mô tả ở trường hợp (3)

và (4) - Hình 2.7. Thì : Vận tốc lan truyền có thể được xác định theo công thức

|CA-CB|/ |DT -Dt|. Trường hợp này có thể khẳng định rằng, đỉnh sóng xuất

hiện trước tương ứng với điểm nổ trước do khoảng chênh lệch (CA-CB) rất

nhỏ so với vận tốc lan truyền sóng và khoảng thời gian vi sai DT.

DT

(1)

(2)

Dt

(3)

Dt

(4)

DT(s), a(m)

Hình 2.7 Mô tả lý thuyết về phương pháp tính toán vận tốc lan truyền sóng chấn

động do nổ mìn

- Nếu điểm đo C ở vị trí số 4 : khoảng cách CA-CB=AB=a (m), hai đỉnh sóng

là độc lập, khoảng thời gian giữa hai đỉnh sóng là Dt như mô tả ở trường hợp

(3) và (4) - Hình 2.7. Thì : Vận tốc lan truyền có thể được xác định theo công

thức a/(DT -Dt).

2.3.3. Xây dựng quy trình và thuật toán phân tích

Trong thực tế, các vụ nổ mìn vi sai được chia thành nhiều nhóm nổ, sơ đồ bố trí

mạng nổ theo nhiều kiểu khác nhau, nên sóng chấn động lan truyền ra xung quanh là

một tổ hợp rất phức tạp từ nhiều điểm nổ. Năng lượng từ các điểm nổ tương tác với

nhau, nên tại điểm đo, có thể xuất hiện những đỉnh sóng cao hơn bình thường, có thể

có những đỉnh sóng bị triệt tiêu hoặc có những đỉnh sóng không ứng với đợt nổ nào

cả. Tất cả các trường hợp mất đỉnh sóng và đỉnh sóng không tương ứng được gọi là

nhiễu trong phân tích dữ liệu. Loại bỏ được những thông tin nhiễu này, kết quả phân

tích sẽ chính xác hơn.

Theo đó, các vị trí lỗ khoan tương ứng là các điểm nổ trong một bãi nổ thường có

khoảng cách đều nhau, vì thế phân tích sơ đồ vi sai của vụ nổ có thể giúp xác định

quy luật khởi nổ của các điểm nổ với những chu kỳ thời gian nhất định. Đồng thời,

vì vận tốc lan truyền sóng chấn động là như nhau nên các đỉnh sóng thu được tại điểm

đo có thể xuất hiện quanh những dải tần số tương ứng với chu kỳ thời gian kích nổ.

Lựa chọn các đỉnh sóng tương ứng với những miền tần số phân tích được sẽ giúp loại

bỏ phần lớn các giá trị nhiễu có trong dữ liệu, đồng thời tạo nên quy trình phân tích

cụ thể, tường minh và khoa học hơn. Mặc dù vậy, chưa thể khẳng định rằng, các giá

trị nhiễu đã được loại bỏ hoàn toàn.

Do thiết bị đo chỉ bắt đầu ghi dữ liệu khi nhận thấy mức chấn động vượt quá giá

trị giới hạn nhỏ nhất đặt trước nhằm loại bỏ các rung động nhiễu từ các nguyên nhân

khác. Vì thế, có thể coi thời điểm 0 của dữ liệu chấn động ghi được tương ứng với

điểm nổ đầu tiên của vụ nổ. Đó là mốc thời gian bắt đầu để xác định các chu kỳ tương

ứng với chu kỳ kích nổ tại khu vực nổ.

Chấp nhận những thành phần tạo nên sai số còn lại, nghiên cứu thực hiện phân

tích dữ liệu sóng chấn động từ các vụ nổ mìn vi sai. Nguyên tắc và quy trình phân

tích trải qua 7 bước trước khi đưa ra giá trị trung bình ứng với vụ nổ, nó được mô tả

gắn gọn trên Hình 2.8. Trên cơ sở dữ liệu đo, quy trình phân tích được thực hiện trên

nền tảng phần mềm Matlab 2013. Chi tiết các bước được diễn tả như sau :

Bước 1 : Chuẩn bị bộ dữ liệu về sóng chấn động mô tả vận tốc dao động của phần

tử đất đá tại điểm đo. Bộ dữ liệu này được trích xuất ra từ dữ liệu lưu trữ tại máy đo

Blastmate III bằng phần mềm Blastware10.72. Mỗi bộ dữ liệu tương ứng với kết quả

đo của một vụ nổ. Tập hợp, thống kê kiểu sơ đồ vi sai được sử dụng trong các vụ nổ

tương ứng với các bộ dữ liệu sóng chấn động đã có.

Bước 2 : Phân tích sơ đồ vi sai để các định quy luật thực hiện kích nổ với từng

nhóm nổ. Trên cơ sở đó, xác định các miền tần số ( các thời điểm ) tương ứng có thể

xuất hiện các đỉnh sóng chấn động.

Tập hợp dữ liệu sóng chấn động mô tả vận tốc dao động hạt đất đá, Và sơ đồ vi sai của vụ nổ

Phân tích sơ đồ vi sai để xác định quy luật kích nổ, các miền tần số ứng với các đỉnh sóng có thể xảy ra

Lựa chọn, tập hợp nhóm các đỉnh sóng thuộc các miền tần số đã xác đinh

Xác định khoảng thời gian giữa các đỉnh theo từng nhóm tương ứng

Đồng bộ các khoảng thời gian giữa các đỉnh sóng với khoảng thời gian vi sai tương ứng

Nội suy, xác định vận tốc lan truyền sóng chấn động từ các khoảng thời gian này và khoảng cách giữa các hàng, các lỗ khoan

Xác định vận tốc trung bình, đưa ra kết quả

Hình 2.8 Quy trình phân tích dữ liệu sóng chấn động nổ mìn

Bước 3 -> Bước 4: Lựa chọn, tập hợp nhóm các đỉnh sóng có biên độ lớn nhất thuộc

các miền tần số đã xác định được ở Bước 2. Từ đó xác định khoảng thời gian giữa

các đỉnh. Một thuật toán được xây dựng nhằm thực hiện hai bước này và đưa ra bảng

liệt kê kết quả thu được. Dữ liệu đầu vào của thuật toán là bộ dữ liệu sóng chấn động

và các miền tần số giới hạn. Kết quả của thuật toán là các thời điểm xảy ra các đỉnh

sóng cùng biên độ tương ứng của đỉnh đó và khoảng thời gian giữa các đỉnh sóng

trong cùng một nhóm. Đỉnh sóng được lựa chọn là đỉnh cao nhất thuộc miền tần số

(vùng thời gian) đã giới hạn. Thuật toán lựa chọn và sắp xếp này được mô tả trên

Hình 2.9.

Bước 5 : Đồng bộ các khoảng thời gian xác định được ở bước 3 và bước 4 với các

giá trị thời gian vi sai tương ứng.

Bắt đầu

Cập nhật bộ dữ liệu mới gọi là mảng M[n]

Lấy trị tuyệt đối của các phần tử: M[n] = M[|n|]

n = Số phần tử f = Miền tần số cần tìm, T=1/f = Chu kỳ lấy mẫu để xét T0 = Thời điểm bắt đầu xét S = số mẫu đo trong 1 giây Q[t] = mảng chứa thời điểm xuất hiện đỉnh sóng Vref = T.S (vị trí cần tìm đỉnh sóng)

Vref < n

Sta = Vref – 0.05.S; Sto = Vref +0.05.S; (Khoảng lân cận để tìm đỉnh sóng ) SL_P=0 (số lượng đỉnh tìm được)

j=j+1

i = Sta (giá trị đầu của biến chạy) Giá trị đỉnh Max = 0; Thời điểm có đỉnh sóng Vt=i;

i < Sto

DeltaT[j]=Q[j+1]-Q[j] (Mảng chứa các khoảng thời gian giữa các đỉnh sóng)

M[i] > Max

j=j+1

Vt=i

j < SL_P

i= i+1

t = Vt.(1/S) SL_P= SL_P+1 Q[SL_P-1]=V(Max,t)

Kết thúc

Hình 2.9 Thuật toán xác định vị trí các đỉnh sóng cao nhất và khoảng thời gian giữa chúng

Bước 6 : Áp dụng phương pháp tính nội suy được mô tả trong Hình 2.7. Sai lệch

giữa thời gian vi sai với các khoảng thời gian xác định được từ bước 4 được coi là

khoảng thời gian sóng chấn động lan truyền từ lỗ khoan này sang lỗ khoan khác. Từ

đó, những giá trị tương đối về vận tốc trong từng trường hợp được xác định.

Bước 7 : Xác định giá trị trung bình của tập giá trị đã xác định được tử bước 6.

Kết quả này tạm gọi là vận tốc lan truyền trung bình của sóng ứng suất - chấn động

ở khu vực nghiên cứu.

Dữ liệu mô tả rung động của hạt đất đá được thể hiện trên 3 phương ứng với 3

chiều không gian: dọc, đứng và ngang tương ứng của hệ trục LVT (Hình 1.4). Trong

đó, hướng đo theo trục L có phương thẳng từ điểm đo về điểm nổ là phương chính để

đo thành phần sóng dọc ( sóng nén – sóng P) trong các thành phần của sóng chấn

động. Sóng P là sóng chính gây nên sự phá vỡ đất đá [25][26][66]. Để có thêm những

hướng quan sát nhằm đánh giá được tốt hơn, các bước 3 - 4 được thực hiện theo 2

kiểu lựa chọn dữ liệu đầu vào khác nhau gồm :

- Kiểu 1 : Chỉ sử dụng kết quả tính từ dữ liệu sóng dọc (dữ liệu thuộc trục L).

- Kiểu 2 : Sử dụng kết quả tính từ dữ liệu rung động tổng hợp của 3 phương

PPV



2  L V



theo công thức .

2.4. Phân tích dữ liệu

Theo yêu cầu của giải pháp và quy trình phân tích dữ liệu sóng chấn động đã xác

định (mục 2.3.2 và 2.3.3), trước tiên, cần tìm được quy luật, chu kỳ khởi nổ của các

điểm nổ. Điều đó đạt được qua việc phân tích sơ đồ vi sai của mỗi vụ nổ. Theo đó,

có thể thứ tự kích nổ có thể hình thành nhiều nhóm quy luật khác nhau, tùy thuộc và

mức độ phức tạp của sơ đồ vi sai.

2.4.1. Phân tích dữ liệu đo tại mỏ than Núi Béo, Quảng Ninh

2.4.1.1. Phân tích vụ nổ thứ nhất

Đây là vụ nổ có thông số được mô tả tại cột (a) Bảng 2-3 gọi tắt là NB1. Với tổng

số lỗ khoan là 14 được chia thành 2 hàng, 7 lỗ trong một hàng. Theo đó, sơ đồ nguyên

lý vi sai được mô tả trong Hình 2.10.

310 ms

352 ms

100 ms

142 ms

184 ms

226 ms

268 ms

210 ms

252 ms

42 ms

84 ms

168 ms

126 ms

0 ms

Hình 2.10. Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ nổ NB1 được phân tích

Hình 2.11 Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ NB1

Với sơ đồ nổ vi sai chỉ có hai hàng khá đơn giản (Hình 2.10), tác giả phân nhóm

theo hàng ngang với hàng thứ nhất và thứ 2. Tất cả gồm 2 nhóm, có độ lệch nhau là

100ms. Có 6 khoảng thời gian vi sai trong mỗi nhóm và đều bằng 42 ms. Thời điểm

nổ đợt nổ sau cùng cách thời điểm nổ của đợt nổ đầu tiên 252ms. Theo đó, nhóm thứ

nhất chỉ ghi nhận các đỉnh sóng từ thời điểm 0ms đến lân cận 252ms tương ứng với

khoảng thời gian xấp sỉ 42 ms giữa các đỉnh; nhóm thứ hai chỉ ghi nhận các đỉnh sóng

từ thời điểm lân cận 100ms đến lân cận 352ms, khoảng thời gian giữa các đỉnh sóng

cũng xấp sỉ 42ms.

T: 0.2666 A: 2.79

L1

T: 0.008789 A: 1.78

T: 0.3066 A: 1.65

T: 0.1895 A: 1.52

T: 0.1113 A: 1.27

T: 0.126 A: 1.27

T: 0.1738 A: 1.02

T: 0.0918 A: 1.02

T: 0.3613 A: 0.762

T: 0.2471 A: 0.635

T: 0.1387 A: 0.381

T: 0.04102 A: 0.254

T: 0.2139 A: 0.254

T: 0.2275 A: 0.254

T: 0.001953 A: 3.076

T: 0.2666 A: 2.836

T: 0.3096 A: 2.005

T: 0.1904 A: 1.9

T: 0.2158 A: 1.698

T: 0.126 A: 1.295

T: 0.1113 A: 1.301

T: 0.04395 A: 1.1

T: 0.3555 A: 0.9755

T: 0.165 A: 1.208

T: 0.1455 A: 1.205

T: 0.09277 A: 1.118

Hình 2.12 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của

vụ nổ NB1

Với dữ liệu chấn động theo trục L và dữ liệu chấn động tổng hợp PPV (Hình 2.11),

kết quả phân tích và xác định đỉnh sóng được mô tả trên Hình 2.12. Các điểm được

đánh dấu là các đỉnh xác định được, trong đó, các điểm màu đỏ là các đỉnh thuộc

nhóm thứ nhất, các điểm màu xanh ứng với các đỉnh thuộc nhóm thứ hai. Thông tin

các đỉnh được mô tả, với T là giá trị thời gian còn A là biên độ.

Quá trình xác định các đỉnh sóng cho thấy, với dữ liệu theo trục L, luôn có các

đỉnh sóng tương ứng với chu kỳ kích nổ các điểm nổ. Trong khi đó, dữ liệu tổng hợp

PPV có nhiều thời điểm không có đỉnh sóng tương ứng (Hình 3.11). Nguyên nhân

của hiện tượng này là do sự tổng hợp sóng theo 3 phương không gian đã làm cho

chúng triệt tiêu lẫn nhau ở một số thời điểm.

Do kết quả phân tích dữ liệu sóng chấn động tổng hợp PPV không đầy đủ, nên chỉ

có kết quả ứng với dữ liệu theo trục L được sử dụng cho những tính toán tiếp theo.

Kết quả cuối cùng theo quy trình phân tích – tính toán (Hình 2.8) được mô tả cụ thể

trong Bảng 2-6.

Bảng 2-6 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ NB1 (m/s)

Khoảng dao động giá trị vận tốc lan truyền tính toán 500 - 2500

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 1 1183

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 2 1130

Vận tốc trung bình chung 1157

2.4.1.2. Phân tích vụ nổ thứ hai

Vụ nổ có thông số được mô tả tại cột (b) Bảng 2-3, gọi là vụ nổ NB2. Với tổng số

lỗ khoan là 18 được chia thành 3 hàng, 6 cột. Theo đó, sơ đồ vi sai được mô tả trong

410 ms

200 ms

242 ms

326 ms

368 ms

284 ms

268 ms

310 ms

100 ms

142 ms

184 ms

226 ms

42 ms

84 ms

168 ms

126 ms

210 ms

0 ms

Hình 2.13.

Hình 2.13 Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ NB2 được phân tích

Theo sơ đồ vi sai, điểm nổ cuối của hàng thứ nhất và điểm đầu của hàng thứ 3 có

thời điểm nổ khá gần nhau ( 200ms-210ms). Do đó, tác giả lựa chọn ghép hàng thứ

nhất với hàng ba thành một nhóm, nhóm còn lại là hàng thứ 2. Hai nhóm có thời điểm

đầu lệch nhau là 100ms. Những thời điểm 200-210 ms là tương đối gần nhau nên có

thể tạo thành đỉnh sóng trùng nhau. Ngoại trừ 2 thời điểm này, nhóm thứ nhất có 10

khoảng thời gian vi sai trong nhóm và bằng 42ms. Thời điểm nổ đợt nổ sau cùng của

nhóm cách thời điểm nổ đầu tiên là 410ms. Theo đó, nhóm thứ nhất chỉ ghi nhận các

đỉnh sóng từ thời điểm 0ms đến lân cận 410ms tương ứng với khoảng thời gian xấp

sỉ 42 -52 ms giữa các đỉnh. Nhóm thứ hai có 5 khoảng thời gian vi sai trong nhóm và

bằng 42ms. Thời điểm nổ đầu tiên của nhóm là 100ms, thời điểm sau cùng là 310ms.

Tức là nhóm hai chỉ ghi nhận các đỉnh sóng từ thời điểm lân cận 100ms đến lân cận

310ms, khoảng thời gian giữa các đỉnh sóng là xấp sỉ 42ms.

Hình 2.14. Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ NB2

T: 0.003906 A: 2.29

T: 0.3018 A: 1.9

T: 0.2305 A: 1.65

T: 0.3018 A: 1.9

T: 0.3594 A: 1.78

T: 0.1738 A: 1.4

T: 0.04102 A: 1.27

T: 0.209 A: 1.4

T: 0.413 A: 1.02

T: 0.1084 A: 0.889

T: 0.1465 A: 0.762

T: 0.08105 A: 0.762

T: 0.1465 A: 0.762

T: 0.2505 A: 0.381

T: 0.3252 A: 0.381

T: 0.2676 A: 0.127

T: 0.4482 A: 1.27

T: 0.1865 A: 0.254

T: 0.3027 A: 2.444

T: 0.004883 A: 2.561

T: 0.2627 A: 2.446

T: 0.21 A: 2.128

T: 0.3594 A: 2.48

T: 0.3027 A: 2.444

T: 0.04492 A: 2.359

T: 0.25 A: 1.86

T: 0.1758 A: 1.845

T: 0.1533 A: 1.868

T: 0.3408 A: 2.01

T: 0.414 A: 1.53

T: 0.1094 A: 1.579

T: 0.1875 A: 1.511

T: 0.4492 A: 1.096

T: 0.08105 A: 0.7829

Hình 2.15 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của

vụ nổ NB2

Với dữ liệu chấn động theo trục L và dữ liệu chấn động tổng hợp PPV (Hình 2.14),

kết quả phân tích và xác định đỉnh sóng được mô tả trên Hình 2.15. Các điểm được

đánh dấu là các đỉnh xác định được, trong đó, các điểm màu đỏ là các đỉnh thuộc

nhóm thứ nhất, các điểm màu xanh ứng với các đỉnh thuộc nhóm thứ hai. Thông tin

các đỉnh tìm được cũng được mô tả, với T là giá trị thời gian còn A là biên độ.

Giống như với vụ nổ thứ nhất, quá trình xác định các đỉnh sóng cho thấy, với dữ

liệu theo trục L, luôn có các đỉnh sóng tương ứng với chu kỳ kích nổ. Trong khi đó,

dữ liệu tổng hợp PPV, tương tự, cũng có một vài thời điểm không có đỉnh sóng tương

ứng mà thay vào đó là sự suy giảm biên độ (các thời điểm như : 0.126s, 0.226s, 0.546s

- Hình 2.15). Nguyên nhân của hiện tượng này là do sự tổng hợp sóng theo 3 phương

không gian đã làm cho chúng triệt tiêu lẫn nhau ở một số thời điểm.

Tuy nhiên, ở vụ nổ này, do sơ đồ vi sai có nhiều hàng hơn, sự ảnh hưởng lẫn nhau

của các sóng phức tạp hơn nên ở giai đoạn giữa quãng thời gian nổ, khoảng lệch của

đỉnh sóng so với chu kỳ nổ cũng lớn hơn. Với những đỉnh sóng tìm được, dữ liệu

được sử dụng cho những tính toán tiếp theo. Kết quả cuối cùng theo quy trình phân

tích – tính toán (Hình 2.8) được mô tả cụ thể trong Bảng 2-7.

Bảng 2-7 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ NB2 (m/s)

Kết quả tính theo dữ liệu của trục L

Khoảng dao động giá trị vận tốc lan truyền tính toán 450 - 3300

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 1 1022

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 2 1377

Vận tốc trung bình chung 1199

Kết quả tính theo dữ liệu PPV

Khoảng dao động giá trị vận tốc lan truyền tính toán 427 - 2500

1026 Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 1

1336 Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 2

1181 Vận tốc trung bình chung

2.4.2. Phân tích dữ liệu tại mỏ đá vôi Hồng Sơn

2.4.2.1. Phân tích vụ nổ thứ nhất

Vụ nổ có thông số được mô tả tại cột (a) Bảng 2-5, gọi là vụ nổ HS1. Với tổng số

lỗ khoan là 24 được chia cơ bản thành 3 hàng, 7 lỗ trong một hàng. Sơ đồ vi sai được

mô tả trong Hình 2.16.

194 ms

177 ms

93ms

152 ms

126 ms

118 ms

135 ms

118 ms

101 ms

76ms

59ms

110 ms

84 ms

59 ms

67 ms

93 ms

76 ms

17ms

0 ms

68ms

51ms

25ms

42ms

34ms

Hình 2.16. Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ nổ HS1 được phân tích

Hình 2.17 Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ HS1

Theo sơ đồ vi sai trên Hình 2.16, vụ nổ sử dụng chủ yếu là hai loại kíp vi sai 17ms

và 42ms. Trong đó, 17ms được sử dụng để tạo vi sai giữa các lỗ trong hàng, 42ms để

tạo vi sai giữa các hàng. Điểm khởi nổ là từ giữa hàng đầu tiên, nên sơ đồ được chia

thành hai nhánh và xảy ra một số điểm nổ trùng nhau (59ms, 76ms, 93ms và 118ms).

Bỏ qua các điểm trùng nhau và một số các điểm lẻ, tác giả lựa chọn phân chia các

lượng nổ thành 2 nhóm theo hàng ngang, trong đó có sự kết hợp của nhánh bên trái

và nhánh bên phải. Các nhóm đều có thời gian dãn cách nhau một khoảng là 16-17ms.

Theo đó :

- Nhóm 1 : thời điểm bắt đầu là 0ms, kết thúc là 152ms. Có 9 khoảng thời gian vi

sai trong nhóm.

- Nhóm 2 : thời điểm bắt đầu là 25ms, kết thúc là 126ms. Có 6 khoảng thời gian vi

T: 0.06 A: 0.307

T: 0.05664 A: 0.284

T: 0.124 A: 0.26

T: 0.06543 A: 0.268

T: 0.126 A: 0.236

T: 0.0 A: 0.173

T: 0.1387 A: 0.142

T: 0.02344 A: 0.158

T: 0.1543 A: 0.11

T: 0.01172 A: 0.15

T: 0.08301 A: 0.0788

T: 0.09473 A: 0.0946

T: 0.03418 A: 0.11

T: 0.044 A: 0.102

T: 0.08301 A: 0.0788

T: 0.1035 A: 0.0315

T: 0.0625 A: 0.4923

T: 0.06543 A: 0.5218

T: 0.0009 A: 0.3752

T: 0.02344 A: 0.3648

T: 0.127 A: 0.3088

T: 0.1299 A: 0.3315

T: 0.05273 A: 0.3457

T: 0.04395 A: 0.3285

T: 0.1602 A: 0.2103

T: 0.1084 A: 0.2098

T: 0.124 A: 0.2925

T: 0.03418 A: 0.2383

T: 0.0127 A: 0.2424

T: 0.1016 A: 0.1497

T: 0.08398 A: 0.0826

T: 0.09375 A: 0.1148

T: 0.08398 A: 0.0826

sai trong nhóm.

Hình 2.18 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của

vụ nổ HS1

Với dữ liệu chấn động theo trục L và dữ liệu chấn động tổng hợp PPV (Hình 2.17),

kết quả phân tích và xác định đỉnh sóng được mô tả trên Hình 2.18. Các điểm được

đánh dấu là các đỉnh xác định được, trong đó, các điểm màu đỏ là các đỉnh thuộc

nhóm 1, các điểm màu xanh ứng với các đỉnh thuộc nhóm 2. Thông tin các đỉnh được

mô tả, với T là giá trị thời gian còn A là biên độ.

Quá trình xác định các đỉnh sóng cho thấy, kiểu sơ đồ và mức thời gian vi sai tạo

thành một chu kỳ kích nổ 8-9ms trong khoảng thời gian từ 0,017s cho đến 0,135s.

Điều đó giúp tạo hiệu ứng chung cho toàn vụ nổ, năng lượng sóng chấn động nhỏ.

Đồng thời làm cho các đỉnh sóng chấn động tương ứng với thời điểm nổ không được

thể hiện rõ trong đặc tính sóng hoặc mức độ sai lệch lớn. Đặc biệt với những thời

điểm giữa vụ nổ, nhất là với đặc tính PPV. Các hiện tượng đó xuất hiện cả ở đặc tính

sóng dọc theo trục dữ liệu L và đặc tính sóng chấn động tổng hợp PPV. Sau quá trình

phân tích – tính toán theo quy trình đã xây dựng (Hình 2.8), kết quả được tổng hợp

và mô tả cụ thể trong Bảng 2-8.

Bảng 2-8 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ HS1 (m/s)

Kết quả tính theo dữ liệu của trục L

Khoảng dao động giá trị vận tốc lan truyền tính toán 470 - 4300

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 1 1509

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 2 1801

Vận tốc trung bình chung 1655

Kết quả tính theo dữ liệu PPV

Khoảng dao động giá trị vận tốc lan truyền tính toán 525 - 5500

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 1 1647

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 2 1483

Vận tốc trung bình chung 1565

2.4.2.2. Phân tích vụ nổ thứ hai

Vụ nổ này có thông số được mô tả tại cột (b) Bảng 2-5, gọi là vụ nổ HS2. Với

tổng số lỗ khoan là 40 được chia thành 4 hàng, mỗi hàng có 8-12 lỗ. Theo đó, sơ đồ

160 ms

185 ms

194 ms

202 ms

177 ms

219 ms

168 ms

211 ms

228 ms

236 ms

278 ms

270 ms

126 ms

118 ms

135 ms

143 ms

101 ms

152 ms

160 ms

177 ms

169 ms

186 ms

67 ms

59 ms

76 ms

84 ms

194 ms

93 ms

101 ms

110 ms

118 ms

135 ms

0 ms

17ms

25ms

34ms

42ms

51ms

76ms

59ms

vi sai được mô tả như trong Hình 2.19.

Hình 2.20 Dạng sóng chấn động đầy đủ thu được trên trục L và rung động tổng hợp

Hình 2.19 Sơ đồ nguyên lý về thời gian vi sai của vụ nổ HS2 được phân tích

PPV trong 2 giây ghi dữ liệu xét trên cùng một hướng trục của vụ nổ HS2

Theo sơ đồ vi sai trên Hình 2.19, vụ nổ thứ hai cũng sử dụng chủ yếu là hai loại

kíp vi sai 17ms và 42ms. Trong đó, 17ms được sử dụng để tạo vi sai giữa các lỗ trong

hàng, 42ms để tạo vi sai giữa các hàng. Điểm khởi nổ cũng là từ giữa hàng đầu tiên,

do vậy sơ đồ được chia thành hai nhánh lệch pha nhau về thời gian dãn cách vi sai.

Do số lượng lỗ nhiều hơn, sơ đồ phức tạp hơn nên số điểm nổ trùng nhau cũng nhiều

hơn (59ms, 76ms, 101ms, 118ms, 135ms, 168-169ms, 177ms, 185-186ms, 194ms).

Bỏ qua các điểm trùng nhau và các điểm lẻ, tác giả lựa chọn phân chia các lượng nổ

thành 2 nhóm theo hàng ngang kết hợp nhánh nổ bên trái và nhánh nổ bên phải. Các

nhóm đều có thời gian dãn cách nhau một khoảng là 16-17ms. Theo đó :

- Nhóm 1 : thời điểm bắt đầu là 0ms, kết thúc là 236ms. Có 14 khoảng thời gian vi

sai trong nhóm.

- Nhóm 2 : thời điểm bắt đầu là 25ms, kết thúc là 228ms. Có 11 khoảng thời gian

vi sai trong nhóm.

Với dữ liệu chấn động theo trục L và dữ liệu chấn động tổng hợp PPV (Hình 2.20),

kết quả phân tích, xác định đỉnh sóng được mô tả trên Hình 2.21. Các điểm được

đánh dấu là các đỉnh xác định được, trong đó, các điểm màu đỏ là các đỉnh thuộc

nhóm 1, các điểm màu xanh ứng với các đỉnh thuộc nhóm 2. Thông tin các mô tả tại

các điểm, với T là giá trị thời gian còn A là biên độ.

Ở vụ nổ này, với kiểu sơ đồ và mức thời gian vi sai sử dụng, chu kỳ kích nổ 8-

9ms được tạo thành kéo dài trong khoảng thời gian từ 0,017s cho đến 0,236s. Tương

tự như vụ nổ trước, các đỉnh sóng tương ứng thời điểm nổ không rõ ràng hoặc có độ

lệch nhiều chứng tỏ, các sóng ứng suất do nổ đã kết hợp với nhau tạo thành hiệu ứng

chung. Do đó, năng lượng sóng chấn động không lớn. Kết quả phân tích – tính toán

theo quy trình đã xây dựng (Hình 2.8) được tổng hợp và mô tả cụ thể trong Bảng 2-9.

T: 0.1963 A: 0.457

T: 0.06055 A: 0.339

T: 0.05566 A: 0.323

T: 0.1094 A: 0.252

T: 0.223 A: 0.221

T: 0.00488 A: 0.268

T: 0.1064 A: 0.236

T: 0.1465 A: 0.205

T: 0.2305 A: 0.158

T: 0.1182 A: 0.221

T: 0.1605 A: 0.15

T: 0.1275 A: 0.102

T: 0.2412 A: 0.11

T: 0.02344 A: 0.0315

T: 0.034 A: 0.0158

T: 0.08496 A: 0.0158

T: 0.1367 A: 0.0867

T: 0.0791 A: 0.0394

T: 0.09375 A: 0.0158

T: 0.0293 A: 0.0236

T: 0.1963 A: 0.4986

T: 0.00293 A: 0.4824

T: 0.1963 A: 0.4986

T: 0.0625 A: 0.4304

T: 0.1289 A: 0.2898

T: 0.232 A: 0.432

T: 0.1825 A: 0.3367

T: 0.03809 A: 0.3611

T: 0.1338 A: 0.3347

T: 0.05566 A: 0.3748

T: 0.2246 A: 0.4196

T: 0.1825 A: 0.3367

T: 0.1094 A: 0.2784

T: 0.02734 A: 0.2705

T: 0.04297 A: 0.3418

T: 0.1563 A: 0.3074

T: 0.08789 A: 0.2383

T: 0.1182 A: 0.2333

T: 0.02246 A: 0.2515

T: 0.147 A: 0.3127

T: 0.095 A: 0.208

T: 0.1064 A: 0.2444

Hình 2.21 Kết quả xác định nhóm các đỉnh sóng theo trục L và tổng hợp PPV của

vụ nổ HS2

Bảng 2-9 Các kết quả tính toán vận tốc lan truyền của vụ nổ HS2 (m/s)

Kết quả tính theo dữ liệu của trục L

Khoảng dao động giá trị vận tốc lan truyền tính toán 590 - 3200

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 1 1511

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 2 2680

Vận tốc trung bình chung 2096

Kết quả tính theo dữ liệu PPV

Khoảng dao động giá trị vận tốc lan truyền tính toán 540 - 5050

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 1 1435

Vận tốc trung bình khi phân tích theo nhóm 2 2637

Vận tốc trung bình chung 2036

2.4.3. Nhận xét về kết quả phân tích dữ liệu

Các kết quả phân tích dữ liệu tại các Bảng 2-6, Bảng 2-7, Bảng 2-8 và Bảng 2-9

cho thấy khoảng dao động của giá trị tính được là khá lớn. Điều này chỉ ra rằng : dữ

liệu hàm chứa lượng nhiễu lớn. Sóng chấn động thu được tại điểm đo là tổng hợp của

sự tác động lẫn nhau một cách rất phức tạp từ bãi nổ, sau đó, chúng lan truyền đi

trong môi trường đất đá không đồng nhất. Đó chính nguyên nhân cơ bản tạo nên các

dữ liệu nhiễu.

Xét trong từng vụ nổ riêng biệt với cả 4 trường hợp được phân tích, kết quả trung

bình chung phân tích theo sóng dao động dọc trục L và sóng dao động tổng hợp PPV

là tương đương.

Sóng dọc theo trục L có vận tốc lan truyền nhanh nhất. Việc phân tích chỉ thực

hiện từ thời điểm bắt đầu thu được sóng cho đến thời điểm tương đương điểm nổ cuối

cùng theo thời gian vi sai. Nên dạng sóng ở giai đoạn này theo dữ liệu trục L và dữ

liệu tổng hợp PPV là tương đối giống nhau. Kết quả phân tích đã chứng minh điều

đó. Vì vậy có thể lựa chọn dữ liệu theo trục L hay dữ liệu tổng hợp PPV để phân tích.

Với các dữ liệu được phân tích, so sánh các kết quả cho thấy, ở mỏ đá vôi, vận

tốc lan truyền sóng chấn động tìm được lớn hơn so với ở mỏ than. Thực tế tại khu

vực nghiên cứu cho thấy môi trường đất đá ở mỏ Hồng Sơn có độ đồng nhất cao hơn

so với mỏ Núi Béo. Kết quả phân tích hoàn toàn phù hợp với lý thuyết về sóng chấn

động (mục 1.2).

Ở cả hai trường hợp môi trường đất đá, các vụ nổ phân tích sau (NB2 và HS2) có

sơ đồ vi sai phức tạp hơn các vụ nổ phân tích trước (tương ứng là NB1 và HS1). Ở

giai đoạn giữa quá trình nổ, sự ảnh hưởng lẫn nhau của các sóng trong quá trình lan

truyền làm sóng chấn động thu được biến đổi nhiều hơn, độ lệch của đỉnh sóng với

chu kỳ nổ lớn hơn.

Với các vụ nổ ở mỏ Hồng Sơn, việc lựa chọn thời gian vi sai hợp lý đã tận dụng

tốt năng lượng nổ, giảm năng lượng sóng chấn động. Các đỉnh sóng chấn động tương

ứng thời điểm nổ không xuất hiện hoặc xuất hiện không rõ ràng. Đặc biệt, với vụ nổ

HS2 ở mỏ Hồng Sơn, sơ đồ vi sai phức tạp hơn hẳn 3 trường hợp trước đó, đã làm

cho kết quả phân tích theo nhóm 2 (nhóm có khởi đầu chậm sau so với nhóm 1) có

một chút đột biến về kết quả tính toán so với kết quả của nhóm một và các kết quả

của vụ nổ trước.

Điều đó chỉ ra rằng, nên lựa chọn những thời điểm nổ đầu tiên ứng với quá trình

kích nổ để áp dụng phương pháp đã xây dựng (mục 2.3.2). Bởi khi đó, sự ảnh hưởng

lẫn nhau của các sóng là chưa lớn, nên luôn có các đỉnh sóng tương ứng gần với chu

kỳ kích nổ. Lượng nhiễu sẽ giảm đi đáng kể.

2.5. Kết luận chương 2

Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết, phân tích đặc điểm của sóng chấn động nổ mìn,

nhận thấy rằng: Vận tốc lan truyền sóng chấn động có thể được sử dụng như thông

số thể hiện kết cấu cơ lý của đất đá khu vực nổ. Do đó nó là một trong các cơ sở quan

trọng cho việc xác định thời gian vi sai.

Các kết quả phân tích đưa đến kết luận: Vận tốc lan truyền sóng chấn động có thể

được xác định một cách tương đối qua việc phân tích dữ liệu sóng dọc (L) hoặc dữ

liệu sóng tổng hợp (PPV).

Như vậy, với mỗi một khu vực nổ mìn khai thác, có thể sử dụng các dữ liệu đo

chấn động nổ mìn để xây dựng một cơ sở dữ liệu vận tốc lan truyền sóng chấn động.

Từ đó, có thể nhận dạng được một cách tương đối hiện trạng địa chất khu vực, nhận

dạng được mối quan hệ về vận tốc lan truyền trung bình của sóng chấn động với thời

gian vi sai. Nếu dữ liệu được cập nhật một cách đầy đủ, liên tục theo thời gian, kết

quả nhận dạng sẽ có tác dụng to lớn cho việc lựa chọn thời gian vi sai hợp lý. Giải

pháp này sẽ giúp giải bài toán cơ bản vẫn đang còn tồn đọng do việc sử dụng các

phương pháp kinh nghiệm và hiệu chỉnh cũng bằng kinh nghiệm để xác định thời

gian vi sai cho từng khu vực (công thức (1-7) và Bảng 1-1).

Tuy nhiên, có một vài nguyên nhân làm cho kết quả xác định vận tốc lan truyền

sóng chấn động và mối quan hệ giữa vận tốc này với thời gian vi sai bị biến đổi, gây

nên sai số. Ví dụ như:

- Sự biến đổi của địa hình, địa chất khu vực khai thác do quá trình nổ mìn và

khai thác theo thời gian.

- Các yếu tố chủ quan, con người làm thay đổi thông số các vụ nổ hoặc thay đổi

quy trình, các thông số trong quá trình đo dẫn đến sai lệch tính toán.

- Trường hợp điểm nổ đầu tiên không thể gây chấn động vượt giới hạn đặt để

thiết bị đo bắt đầu ghi dữ liệu sẽ làm lệch mốc thời gian dẫn đến sai lệch tính

toán.

Không thể khắc phục hoàn toàn tất cả các nguyên nhân gây nên sai số, đặc biệt là

các nguyên nhân khách quan, nên trước khi nhận dạng hệ thống, cần thực hiện một

số giải pháp xử lý dữ liệu, giảm sai số, tăng hiệu quả nhận dạng. Đó là những nội

dung sẽ được trình bày ở phần tiếp theo.

3.CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG MÔ HÌNH NHẬN DẠNG MỐI QUAN HỆ

GIỮA THỜI GIAN VI SAI VỚI VẬN TỐC LAN TRUYỀN TRUNG

BÌNH CỦA SÓNG CHẤN ĐỘNG

3.1. Đặt vấn đề

Một vụ nổ mìn khai thác được thực hiện theo nguyên tắc sau: Từ yêu cầu về khối

lượng và kích thước hạt đất đá cần phá vỡ, các chuyên gia sẽ thiết kế hộ chiếu cho vụ

nổ dựa trên các thông tin về địa hình, địa chất và chủng loại đất đá khu vực nổ. Hộ

chiếu bao gồm nhiều thông tin như : sơ đồ lỗ khoan, kích thước lỗ khoan, lượng thuốc

mỗi lỗ khoan, sơ đồ nổ vi sai, loại kíp sử dụng và một số thông số chi tiết khác. Dễ

nhận thấy, việc thiết kế hộ chiếu là việc xây dựng và lựa chọn các thông số thực hiện

vụ nổ trên cơ sở các yếu tố đất đá khu vực nổ để đạt được mục tiêu đề ra. Kết quả vụ

nổ sau đó được đánh giá trên nhiều khía cạnh.

Trên quan điểm tổng quan về điều khiển hệ thống, nếu coi rằng:

- Yêu cầu về khối lượng và kích thước hạt đất đá cần phá vỡ là yêu cầu đặt ra;

- Chuyên gia thiết kế hộ chiếu như là bộ điều khiển, với hộ chiếu là các thông tin

mà bộ điều khiển đưa ra để thực hiện vụ nổ tác động tới khối đất đá;

- Hiện trạng thi công và thực hiện vụ nổ theo hộ chiếu được thiết kế như là cơ cấu

chấp hành thực hiện các thông tin điều khiển;

- Khu vực thực hiện vụ nổ là đối tượng chịu tác động của vụ nổ cũng là đối tượng

chịu tác động của cơ cấu chấp hành sẽ là đối tượng điều khiển;

- Và việc đánh giá kết quả vụ nổ như là một quá trình đo lường.

Theo đó, có thể xây dựng một sơ đồ tương đương theo nguyên lý điều khiển mô

tả một vụ nổ mìn vi sai với đầy đủ các khâu từ mục tiêu đặt ra cho đến đánh giá kết

quả như Hình 3.1.

Với đồ cấu trúc hệ thống này (Hình 3.1), trong khi cơ cấu chấp hành là các thông

số được lựa chọn bởi quá trình thiết kế hộ chiếu và bằng các giá trị cụ thể, thì đối

tượng điều khiển là thành phần không thể mô tả được một cách tường minh qua các

hàm toán học. Vì vậy, để điều khiển hệ thống đáp ứng yêu cầu, giải pháp tốt nhất là

Yêu cầu

nhận dạng mô hình của đối tượng qua phương pháp thống kê, phân tích.

Bộ điều khiển

Kết quả nổ

Đối Tượng Điều Khiển (Đất đá khu vực nổ)

Cơ Cấu Chấp Hành - Mạng lỗ khoan - Lượng thuốc 1 lần nổ - Sơ đồ vi sai - … ...

Đo Lường

Hình 3.1 Sơ đồ tương đương mô tả vụ nổ mìn vi sai theo nguyên lý hệ thống có điều

khiển

Trong số các giá trị được lựa chọn trong hộ chiếu của một vụ nổ mìn, chỉ có thời

gian vi sai là có thể thay đổi sau khi quá trình thi công và chuẩn bị nổ hoàn tất. Các

lý thuyết và thí nghiệm (mục 1.2 và 1.3) cho thấy, hiện trạng đất đá, vận tốc lan truyền

sóng chấn động và thời gian vi sai có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Các kết luận

của chương 2 cũng chỉ ra rằng, vận tốc lan truyền sóng chấn động là thông số mô tả

một cách gián tiếp hiện trạng đất đá khu vực nổ. Vì vậy, tác giả lựa chọn bài toán xây

dựng mô hình nhận dạng mối quan hệ giữa giá trị thời gian vi sai với vận tốc lan

truyền trung bình của sóng chấn động. Một cách gián tiếp, mô hình nhận dạng được

sẽ mô tả mối quan hệ giữa thời gian vi sai với tính chất cơ lý của đất đá, trong điều

kiện các thông số ảnh hưởng khác là những giá trị cố định.

Độ tối ưu của mô hình nhận dạng phụ thuộc vào hai yếu tố cơ bản là độ chính xác

của dữ liệu và lượng dữ liệu có được. Do khoảng thời gian diễn ra của một vụ nổ mìn

là rất ngắn, các dữ liệu cần được tập hợp từ nhiều vụ nổ theo thời gian. Đây chính là

nguyên nhân làm dữ liệu không đồng bộ. Do đó, điều kiện biên được đặt ra là các vụ

nổ được thực hiện với các thông số giống nhau trừ giá trị thời gian vi sai, và quá trình

thi công đảm bảo kỹ thuật, năng lượng nổ được tận dụng triệt để. Việc thay đổi thời

gian vi sai cũng nằm trong giới hạn xung quanh vùng giá trị đã được thiết kế để không

làm biến đổi sơ đồ vi sai.

Như đã phân tích ở chương 2 (mục 2.3.1), việc xác định vận tốc lan truyền từ sóng

nổ không chịu ảnh hưởng nhiều của các yếu tố xung quanh do dữ liệu được lấy trong

cùng một vụ nổ nên các điều kiện là hoàn toàn giống nhau.

Một thông tin khác từ dữ liệu sóng chấn động của mỗi vụ nổ cũng có thể được sử

dụng để mô hình nhận dạng đạt được thêm những ý nghĩa khác. Đó là biên độ lớn

nhất của sóng chấn động. Biên độ thể hiện năng lượng của sóng tại điểm đo, biên độ

lớn thì năng lượng sóng lớn và ngược lại. Với điều kiện biên đã giả thiết, thì năng

lượng sinh ra ở điểm nổ là như nhau và bằng tổng của phần năng lượng sóng ứng suất

(gây phá vỡ đất đá) và phần năng lượng sóng chấn động (lan truyền ra xung quanh

mà thiết bị đo được). Từ đó, so sánh biên độ sóng chấn động có thể suy ra hiệu quả

sử dụng năng lượng nổ của mỗi vụ nổ. Nói cách khác, có thể theo dõi biên độ sóng

chấn động để đánh giá chất lượng của vụ nổ mìn.

Nếu như biên độ sóng chấn động là một trong những dữ liệu của mô hình, thì khi

đó, mô hình nhận dạng có thể xác định được giá trị thời gian vi sai để mức chấn động

là nhỏ nhất, tức năng lượng nổ được sử dụng nhiều nhất. Có nghĩa là mô hình vừa có

khả năng xác định thời gian vi sai hợp lý, đồng thời dự báo được mức chấn động có

thể xảy ra (với các điều kiện biên). Kết quả đo chấn động khi nổ sẽ là thông tin quan

trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng nổ, độ hợp lý của giá trị thời gian vi

sai đã chọn, từ đó mô hình có những điều chỉnh cần thiết.

Như vậy, bài toán đặt ra là xây dựng mô hình nhận dạng trên nền tảng ba thông

tin gồm: Giá trị thời gian vi sai, Vận tốc lan truyền trung bình của sóng chấn động,

và Biên độ dao động lớn nhất của sóng chấn động. Trong đó, với mỗi sự thay đổi của

của thời gian vi sai sẽ có cặp giá trị tương ứng của mô hình là vận tốc lan truyền sóng

và biên độ lớn nhất. Cặp giá trị đầu ra này sau đó sẽ được sử dụng làm thông tin tham

chiếu để hiệu chỉnh giá trị đầu vào của mô hình để mức chấn động là nhỏ nhất. Theo

mối quan hệ này, cấu trúc của một hệ thống điều khiển để hiệu chỉnh thời gian vi sai

từ mô hình nhận dạng có thể được mô tả như ở Hình 3.2.

Tham chiếu

Vận tốc lan truyền sóng chấn động

Mức chấn động

Tvi sai

Vận tốc lan truyền sóng chấn động của lần nổ trước

XỬ LÝ TRUNG TÂM

MÔ HÌNH HỆ THỐNG

X U M

Vận tốc lan truyền sóng và mức độ chấn động

Mức chấn động nhỏ nhất

Giá trị thời gian vi sai đặt ban đầu

Hình 3.2. Mô hình nhận dạng trong cấu trúc và nguyên lý điều khiển, dự báo

Điều kiện tiên quyết để xây dựng mô hình nhận dạng là bộ số liệu đủ lớn. Trên cơ

sở các điều kiện và kết quả thu thập dữ liệu sóng chấn động nổ mìn trong thực tế, chỉ

có dữ liệu thu được từ khu vực khai thác lộ thiên, mỏ than Núi Béo là đáp ứng được

yêu cầu về số lượng do phải đo giám sát thường xuyên. Vì vậy, tác giả lựa chọn thực

hiện việc nghiên cứu xây dựng mô hình cho đối tượng là khu vực khai thác lộ thiên,

mỏ than Núi Béo, tỉnh Quảng Ninh.

Tham chiếu

Vận tốc lan truyền sóng chấn động

Mức chấn động

Khoảng cách điểm nổ - điểm đo

Tvi sai

Lượng thuốc một lần nổ

MÔ HÌNH HỆ THỐNG

X U M

XỬ LÝ TRUNG TÂM

Xử lý dữ liệu (EKF,EM)

Vận tốc lan truyền sóng và mức độ chấn động

Mức chấn động nhỏ nhất

Vận tốc lan truyền sóng chấn động của lần nổ trước

Giá trị thời gian vi sai đặt ban đầu

Hình 3.3. Nguyên lý hiệu chỉnh thời gian vi sai và dự báo mức độ chấn động cho nổ

mìn vi sai trên mỏ lộ thiên ở Việt Nam

Do điều kiện thực tế thu thập dữ liệu không thể đáp ứng hết các điều kiện biên đặt

ra, nên để tăng độ chính xác cho mô hình, tác giả bổ sung thêm một số thông tin dữ

liệu gồm khoảng cách từ điểm nổ đến điểm đo và lượng thuốc nổ tức thời lớn nhất.

Mặt khác, khi nhận dạng hệ thống, độ chính xác của nguồn dữ liệu đầu vào quyết

định kết quả nhận dạng và ảnh hưởng trực tiếp tới kết quả dự báo cũng như điều

khiển. Do đó, vấn đề xử lý, chuẩn hóa dữ liệu cần được quan tâm. Trước khi tiến hành

nhận dạng, cần xác định được các nguồn gây nên sai số từ đó, xác định giải pháp để

loại bỏ hoặc cắt giảm hoặc đưa những sai số đó thành hằng số. Theo đó, cấu trúc hệ

thống điều khiển, dự báo (Hình 3.2) được mô tả lại trên Hình 3.3.

3.2. Nghiên cứu xây dựng phương pháp xử lý dữ liệu

3.2.1. Phân tích, xác định nguồn gây nhiễu

Có những nguồn nhiễu có thể loại bỏ đơn giản qua việc thay đổi quy trình thực

hiện, kỹ thuật đo. Có loại nhiễu phải sử dụng các kỹ thuật xử lý số liệu. Có loại nhiễu

không thể loại bỏ mà phải tìm cách kiểm soát nó. Vì vậy, việc xác định được nguồn

gây nhiễu đóng vai trò quan trọng khi lựa chọn phương pháp xử lý nhiễu.

3.2.1.1. Nhiễu do cấu trúc đất đá, địa hình

Đất đá trong tự nhiên không phải là một môi trường đồng nhất, đẳng hướng. Đó

là tập hợp của nhiều thành phần có cấu trúc khác nhau; tính chất cơ lý khác nhau; độ

rắn chắc – xốp khác nhau. Thêm vào đó là sự xuất hiện của các khe nứt, khoảng trống

trong các lớp cấu trúc hoặc xuyên từ lớp cấu trúc này sang lớp cấu trúc khác. Với mỗi

thành phần đó, khả năng lan truyền sóng chấn động là khác nhau. Vì vậy, kết quả đo

là sự tổng hợp của quá trình lan truyền qua nhiều môi trường khác nhau.

Cấu trúc về địa hình gồm chênh lệch độ hoặc sự xuất hiện của vật cản giữa điểm

nổ và điểm đo (rãnh sâu hoặc khối nặng lớn) có thể làm thay đổi đường đi hoặc suy

giảm ( hoặc triệt tiêu) một số (hoặc tất cả) giá trị cần đo.

Như vậy, với một sóng chấn động đi từ điểm nổ đến điểm đo, ta sẽ không thể biết

được sóng đó đã đi theo con đường nào; qua bao nhiêu dạng môi trường, cấu trúc;

mỗi dạng môi trường, cấu trúc được đi qua bao nhiêu lần.

Rõ ràng, đây là vấn đề không thể giải quyết một cách triệt để mà ta chỉ có thể tìm

cách để giảm thiểu tối đa những mức độ ảnh hưởng của những nguồn nhiễu đó lên

kết quả đo. Cụ thể:

- Lựa chọn những điểm đo sao cho giữa điểm nổ và điểm đo không có vật cản.

- Các thông số hiện trạng quan hệ giữa điểm nổ - điểm đo là tương đối giống

nhau (có thể coi như là giống nhau) giữa các lần đo.

- Giả thiết rằng, các thành phần cấu trúc đất đá khu vực khai thác là như nhau.

3.2.1.2. Nhiễu do môi trường

Nhiễu môi trường do các yếu tố về thời tiết gây nên làm ảnh hưởng tới cấu trúc

và tính chất cơ lý vốn có của đất đá. Ảnh hưởng nhiều nhất là nước mưa. Sau khi mưa

các khoảng trống nhỏ giữa và trong các lớp đất đá có thể được điền đầy bằng nước.

Mức độ ngậm nước làm thay đổi tính chất cơ lý của đất đá, ảnh hưởng tới kết quả đo.

Để khắc phục vấn đề với nguồn nhiễu này, giải pháp có thể sử dụng là tách nhóm

kết quả đo với các vụ nổ (được thực hiện sau khi trời mưa hoặc khi đất đá đang có độ

ẩm cao) thành một nhóm riêng để quan sát và phân tích. Bổ sung vào kết quả đó một

hệ số để thể hiện ảnh hưởng của độ ẩm cao so với kết quả của nhóm còn lại.

3.2.1.3. Nhiễu do thiết bị cảm biến

Nhiễu do cảm biến là vấn đề với mọi bài toán đo lường. Và nó đặc biệt nghiêm

trọng hơn với cảm biến sử dụng trong yêu cầu này, đó là cảm biến gia tốc. Cảm biến

gia tốc được ứng dụng phổ biến trong các bài toán cần xác định các thông số dịch

chuyển của đối tượng. Cảm biến gia tốc thường bao gồm một con quay hồi chuyển

(gyroscope-GYRO) và một hệ cảm biến gia tốc 3 trục không gian XYZ

(accelerometer-ACCEL). GYRO cho biết hướng và góc dịch chuyển của vật trong

khi ACCEL cho kết quả về gia tốc dịch chuyển của vật theo từng phương x,y,z. Dữ

liệu về dịch chuyển của vật được tổng hợp từ kết quả đo của cả GYRO và ACCEL.

GYRO hoạt động dựa trên từ trường trái đất mà đôi khi bị ảnh hưởng bởi các yếu tố

môi trường xung quanh. Do đó, ngay cả khi vật đứng yên, kết quả đo của GYRO cũng

không ổn định. ACCEL có độ nhạy cơ học rất cao nên rất dễ bị ảnh hưởng bởi các



nguồn nhiễu. Đồng thời, gia tốc dịch chuyển tổng hợp a lại được tổng hợp từ gia tốc

2 a x

2   a y

2 a z

tạo ra những dịch chuyển theo 3 phương ax, ay và az theo công thức

sai số cho a. [41][56].

Quãng đường dịch chuyển, vị trí, vận tốc dịch chuyển của vật đều được xác định

qua giá trị gia tốc mà cảm biến đo được. Các phép tính dựa trên các biểu thức tích

phân từ 1 đến 2 lớp theo bước thời gian rất nhỏ làm cho sai số lớn dần theo thời gian.

Đối với các thiết bị đo chuyên dụng như Blastmate III đã được sử dụng để thu

thập dữ liệu (như trình bày ở chương 2), các sai số này có thể coi như đã được xử lý

hoàn toàn. Trong trường hợp xây dựng các hệ thống đo mới, thì phương pháp để loại

bỏ hoặc giảm tối đa nhiễu cảm biến trong các hệ thống đo lường là sử dụng các bộ

lọc. Đối với cảm biến gia tốc, các nghiên cứu và thử nghiệm đã cho thấy rằng, hiệu

quả nhất là bộ lọc Kalman [56][82][100].

Ngoài ra, để tăng độ chính xác kết quả đo, cảm biến có thể được đặt dưới mặt đất

với độ sâu nhất định, được gắn chắc vào đất đá xung quanh và có một trong 3 trục

của ACCEL hướng thẳng tới điểm nổ đầu tiên của vụ nổ.

3.2.1.4. Nhiễu do các yếu tố khác

Ngoài các nguồn nhiễu chính, kết quả đo có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố phụ

xung quanh. Đó có thể là những rung động do các yếu tố khác gây ra chứ không phải

do nổ mìn. Những rung động đó vô tình xảy ra trùng với thời điểm có rung động từ

nổ mìn sẽ trộn lẫn vào gây sai lệch kết quả đo. Ví dụ như: cây lớn chịu tác động của

gió mạnh có thể làm rung động vùng đất đá khu vực xung quanh gốc của nó; rung

động do con người gây ra như xe đi lại, bước chân hoặc những hoạt động khác.

Đây không phải là vấn đề lớn và có thể dễ dàng có những giải pháp để loại bỏ

nguồn gây nhiễu này qua việc lựa chọn vị trí đặt thiết bị đo, lựa chọn thời điểm đo và

những điều kiện khi tiến hành đo.

3.2.2. Các giải pháp xử lý dữ liệu

3.2.2.1. Bộ lọc Kalman (Kalman Filter _ KF)

Bộ lọc Kalman (Kalman Filter) lần đầu được giới thiệu bởi R.E. Kalman năm

1960 [76]. Phương pháp lọc Kalman cơ bản là một thuật toán xử lý dữ liệu theo thủ

tục đệ quy cho các hệ thống tuyến tính gián đoạn. Từ đó, với sự tiến bộ của khoa học

máy tính, thuật toán này được các nhà khoa học ngày một hoàn thiện, phát triển và

ứng dụng rộng rãi đặc biệt trong hai lĩnh vực điều hướng tự động và định vị quỹ đạo

Khối đo lường

v k +

Khối xử lý wk +

y k

x k

x k+1

+ G

Khối trễ

H k

F k+1,k

dịch chuyển [32][82][100].

Hình 3.4 Mô hình cấu trúc trạng thái

Giả thiết với một hệ tuyến tính với các thành phần xử lý và đo lường chịu tác động

của nhiều nguồn nhiễu khác nhau được mô hình hóa như Hình 3.4. Ta có thể xây





G u .



dựng biểu thức sau:



1, .



(3-1)

 y H x . k k

 v k

(3-2)

Trong đó: xk và xk+1 là trạng thái hệ thống ở thời điểm k và k+1; Fk+1,k là ma trận

chuyển trạng thái của hệ thống; uk là vector điều khiển đầu vào; wk là nhiễu tác động

vào hệ thống được giả định là dạng Gause có giá trị trung bình bằng 0; yk là kết quả

đo lường tại thời điểm k; xk là trạng thái hệ thống tại thời điểm k; Hk là ma trận quan

sát mô tả hoạt động của khối đo lường; vk là nhiễu của quá trình đo phân bổ dạng

Gause có giá trị trung bình bằng 0.

Thuật toán Kalman là phương pháp để thực hiện đồng thời hai quá trình xử lý và

đo lường (Hình 3.4) để xác định trạng thái tối ưu cho hệ thống. Bản chất là khi hệ

thống là tuyến tính thì từ bộ dữ liệu đã quan sát được là các vecto y1, y2, …, yn với

mỗi bước k (1≤k≤n) sẽ ước lượng được trạng thái xi với sai số trung bình nhỏ nhất.

Thuật toán lọc Kalman bao gồm hai giai đoạn: Dự đoán (estimate) và Cập nhật

Ban đầu

Dự đoán

|ˆk kx và

(1) Trạng thái ước lượng trước :

|k kP



(2) Hiệp phương sai trước :

ˆ x k P k

   

ˆ F x k k k | T F P F | k k k

G u k Q k

Hiệu chỉnh

(1) Sai lệch của ước lượng đo :





r k

 1

ˆ H x  1 k k



 1

(2) Hệ số Kalman :





)

 1

P H H P H ( k

 1|

 1

T  1 k



T  1 k

R k

 1

(3) Cập nhật ước lượng :



ˆ x k



 1

ˆ x k



K r  1 k k

 1

(4) Cập nhật hiệp phương sai :

  (I

)

P k



 1

K H  1 k

P k

 1



(update) (Hình 3.5).

Hình 3.5 Quy trình xử lý dữ liệu của bộ lọc Kalman [76]

3.2.2.2. Thuật toán lọc Kalman mở rộng (Extent Kalman Filter _ EKF)

Vấn đề cơ bản của bộ lọc Kalman là phải thỏa mãn hai điều kiện: hệ thống là

tuyến tính và mô hình trạng thái đã biết. Tuy nhiên, trong thực tế, các hệ thống thường

là phi tuyến. Khi đó, muốn áp dụng thuật toán lọc Kalman, thì phải tuyến tính hóa

trạng thái hệ thống theo từng giai đoạn. Giải pháp này được xem là phù hợp bởi bộ

lọc Kalman được áp dụng trên hệ thống rời rạc. Khi đó, bộ lọc Kalman được gọi là

bộ lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter – EKF) [76][82]. Như vậy, trạng

thái hệ thống thứ k+1 (xk+1) ứng với thời điểm t = i không chỉ phụ thuộc và trạng thái

hệ thống thứ k (xk) (biểu thức 3-1) mà còn phụ thuộc vào yếu tố thời gian i. Lúc này,

f k x ( ,

 ) w

 

mô hình trạng thái được mô tả như sau:



h k (



, x ) k

(3-3)

(3-4)

Trong đó, wk và vk vẫn là nhiễu của hệ thống và của quá trình đo, có phân bổ

dạng Gause và giá trị trung bình bằng 0. Và các ma trận hiệp phương sai tương ứng

vẫn là Rk và Qk. Hàm f(k,xk) biểu thị một hàm ma trận chuyển tiếp phi tuyến có thể

biến thiên theo thời gian. Tương tự như vậy, hàm h(k,xk) biểu thị một ma trận đo phi

tuyến tính cũng có thể biến thiên theo thời gian. Tuyến tính hóa mô hình trạng thái

được mô tả trong (3-3) và (3-4). Tại một thời điểm k bất kỳ, ước lượng mô hình trạng

ˆ k x 

|ˆ k kx

thái xung quanh thời điểm đó được ký hiệu là và tương ứng với trạng thái

ước lượng tại lân cận với thời điểm k. Sau khi thu được mô hình tuyến tính, các

phương trình lọc Kalman tiêu chuẩn được áp dụng. Quá trình tuyến tính hóa trải qua

hai bước cơ bản gồm: Lấy vi phân các hàm f(k,xk) và h(k,xk) để được Fk+1|k và Hk ,

sau đó lấy xấp sỉ (gần đúng) theo phương pháp chuỗi Taylor bậc 1 cho hai hàm F(k,xk)

ˆ k x 

|ˆ k kx

và H(k,xk) theo và . Thuật toán lọc Kalman mở rộng (EKF) được mô tả tóm

Ban đầu

Dự đoán

và

ˆk x 

(1) Trạng thái ước lượng trước :

kP 



ˆ f k x ( ,

)

ˆ x k



k k |

1| k 

1  

(2) Hiệp phương sai trước :

P k



T F P F | k k k

 1

Q k

Hiệu chỉnh

(1) Sai lệch của ước lượng đo :





)

r k

 1

ˆ( h x k



 1

(2) Hệ số Kalman :



(



)

 1

T  1 k

H P H k

 1



T  1 k

R k

 1

(3) Cập nhật ước lượng :

k ˆ x =



P H 1|  k k ˆ x k



 1



K r  1 k k

 1

(4) Cập nhật hiệp phương sai :

  (I

)

P k



 1

K H P k k

 1



tắt trong Hình 3.6.

Hình 3.6 Quy trình xử lý dữ liệu của bộ lọc Kalman mở rộng [82]

3.2.2.3. Thuật toán tối đa hóa kỳ vọng (Expectation Maximization _ EM ).

Thuật toán tối đa hóa kỳ vọng EM là thuật toán xử lý dữ liệu được áp dụng phổ

biến trong các bài toán thống kê. Thuật toán EM được áp dụng khi dữ liệu quan sát

phụ thuộc vào các biến ẩn và các tham số không thể xác định. Nó đơn giản là một thủ

tục ước lượng tham số lặp lại. Mục tiêu của nó là xác định mô hình trạng thái tối ưu

của hệ thống từ bộ dữ liệu đã quan sát được. Kết quả đó được gọi là Maximum

likelihood (MLE). Đây chính là thuật toán cơ bản trong kỹ thuật về máy học (machine

learning).

Gọi Z là tập hợp biến ẩn tác động đến dữ liệu được sinh ra, p(Z) là tỉ lệ phần trăm

các khả năng có thể xảy ra đối với mỗi trường hợp của Z. i là xác suất xảy ra của dữ

liệu i, X là tập hợp các dữ liệu được sinh ra. Mục tiêu của thuật toán EM lúc này là

tìm tập hợp các  (ký hiệu là I()) sao cho đó là MLE. Quá trình thực hiện thuật toán

EM được mô tả một cách trực quan ở Hình 3.7. Thuật toán EM thu được kết quả là

đường gấp khúc nằm trong miền các giá trị của F(Q,). Bước E là tìm F lớn nhất ứng

với Q(x)=const, là các đoạn thẳng song song với trục . Bước M là tìm F lớn nhất

ứng với  = const, là các đoạn thẳng song song với trục Q(x).

Hình 3.7 Nguyên lý thuật toán EM [82]

3.2.3. Xây dựng giải pháp xử lý dữ liệu

Theo mục 3.1 và 3.2.1, có 2 nguồn dữ liệu cần được xử lý là biên độ và vận tốc

lan truyền sóng chấn động. Hình 3.8 mô tả cấu trúc tương đương hệ thống đo thu thập

dữ liệu của vụ nổ. Trong đó u là nguồn nổ tạo ra sóng ứng suất và sau đó là sóng chấn

động; G mô tả thông số cơ lý cơ bản của đất đá; v là nhiễu của thiết bị đo; w mô tả

sự biến đổi của hiện trạng đất đá khu vực nổ được coi là nhiễu tác động vào quá trình

lan truyền sóng ; H là hàm truyền của khối đo lường (cảm biến); và y là kết quả đo

thu được của trạm cảm biến. Từ Hình 3.8, y chịu tác động của u, G, w, H, v. Với cấu

trúc này, có thể giả thiết rằng G và H là không đổi thì y lúc này phụ thuộc vào u, w

và v. Thành phần u thể hiện năng lượng xuất phát điểm của sóng ở điểm gốc gây ra

bởi những thông số thuộc tính của bãi nổ. Nếu trong quá trình thiết kế và thi công,

các thông số thuộc tính này được thực hiện giống nhau, thì u là không đổi. Thêm vào

đó, v thể hiện nhiễu tự thân của cảm biến gia tốc, là thành phần có thể khảo sát và lọc

bỏ. Như vậy y chỉ còn phụ thuộc vào w. Tuy nhiên w là thành phần biến thiên và bất

định, do đó y là một hàm phi tuyến theo w. Trong tình huống này, giải pháp lọc dữ

liệu sử dụng thuật toán Kalman mở rộng (Extented Kalman Filter _ EKF) là phù hợp.

Hệ thống

Đo lường

v +

+ G

Kết quả thử nghiệm được thể hiện ở Hình 3.9.

Hình 3.8. Mô hình cấu trúc hệ thống tương đương

Phần dữ liệu thứ hai của hệ thống là vận tốc lan truyền sóng chấn động (giả sử gọi



là vm). Về nguyên tắc, giá trị này được tính theo công thức:

v m

t ltr

(3-5)

Trong đó, l là khoảng cách từ điểm nổ đến điểm đặt trạm cảm biến đo, là giá trị

đã biết; tltr là khoảng thời gian từ thời điểm kích nổ đến khi trạm cảm biến ghi nhận

được sóng.

Do sóng đi từ điểm nổ đến điểm đo gồm 2 thành phần là sóng ứng suất và sóng

chấn động xuất hiện lần lượt và có vận tốc khác nhau. Mặt khác, quá trình lan truyền

sóng đi qua nhiều môi trường khác nhau sẽ có vận tốc tương ứng khác nhau. Nên vm

có thể được gọi chính xác là vận tốc lan truyền trung bình của sóng.

Hình 3.9. Hình ảnh mô tả kết quả lọc dữ liệu vận tốc lan truyền và biên độ sóng

bằng thuật toán EKF với bộ dữ liệu thu được ở mỏ Núi Béo

Hình 3.10. Kết quả xử lý dữ liệu vận tốc lan truyền sóng chấn động khu vực mỏ

Núi Béo bằng thuật toán EKF kết hợp EM

Ảnh hưởng của các nguồn nhiễu (mục 3.2.1) làm thay đổi vận tốc và hướng lan

truyền trong quá trình sóng đi từ điểm nổ đến điểm đo nên tltr biến thiên phi tuyến.

Quá trình tập hợp dữ liệu, phân tích để tìm ra xu thế biến đổi và dự đoán giá trị của

vm chính là một bài toán thống kê phân tích dữ liệu. Do đó, giải pháp phù hợp để xử

lý dữ liệu này là sử dụng thuật toán tối đa hóa kỳ vọng (EM). Tuy nhiên, do dữ liệu

hàm chứa sai số, nên ban đầu dữ liệu được lọc bằng thuật toán EKF để loại bỏ phần

nào sai số có thể; Tiếp theo, mới sử dụng thuật toán EM để xác định xu thế biến đổi

của dữ liệu. Kết quả thử nghiệm được thể hiện ở Hình 3.10.

3.3. Xây dựng mô hình nhận dạng

Với cơ sở dữ liệu đủ lớn, hệ thống được nhận dạng bằng cách huấn luyện mô hình

mạng nơ ron nhân tạo (ANN). Dữ liệu đầu vào cơ bản để huấn luyện mạng ANN sẽ

là vận tốc lan truyền sóng chấn động và khoảng thời gian vi sai; dữ liệu đầu ra sẽ là

mức độ chấn động. Theo đó, tác giả lựa chọn khoảng thời gian vi sai là khoảng thời

gian trễ giữa các lỗ mìn hoặc nhóm lỗ mìn nổ liên tiếp theo thời gian. Ví dụ, hai sơ

đồ vi sai của các vụ nổ được phân tích tại mỏ Núi Béo (Hình 2.10 và Hình 2.13) cho

thấy có 2 khoảng thời gian dãn cách phổ biến giữa các đợt nổ liên tiếp là 10ms và

16ms, đây sẽ là hai giá trị của dữ liệu đầu vào nhận dạng chứ không phải giá trị 42ms

và 100ms của loại kíp vi sai được sử dụng. Hoặc tương tự, nếu xét với hai sơ đồ vi

sai Hình 2.16 và Hình 2.19 thì 2 khoảng thời gian trễ phổ biến giữa các đợt nổ liên

tiếp là 8ms và 9ms, sẽ tương ứng là hai giá trị của dữ liệu đầu vào nhận dạng chứ

không phải giá trị 17ms và 42ms của loại kíp vi sai được sử dụng.

Mạng ANN được huấn luyện sẽ chỉ ra mối quan hệ giữa vận tốc lan truyền sóng

và thời gian dãn cách vi sai với mức độ chấn động. Sau mỗi một lượng nhất định dữ

liệu mới được bổ sung, quá trình huấn luyện cần được thực hiện lại để đảm bảo cập

nhật sự biến đổi của điều kiện môi trường đất đá khu vực nổ. Giá trị này có thể được

hiệu chỉnh trong quá trình ứng dụng thực tế với từng khu vực.

Từ dữ liệu chấn động các vụ nổ mìn tại các vỉa khai thác lộ thiên, thuộc mỏ than

Núi Béo được theo dõi hàng ngày, vận tốc lan truyền sóng chấn động được xác định

theo phương pháp đã lựa chọn (chương 2). Do bộ dữ liệu được ghi chép từ các vụ nổ

mìn thực tế, nên có rất nhiều thông số khác nhau không đáp ứng được đầy đủ điều

kiện biên đã đặt ra (mục 3.1). Vì vậy, cho dù mục đích xây dựng mô hình là nhận

dạng mối quan hệ giữa giá trị thời gian vi sai với vận tốc lan truyền sóng chấn động

và mức độ chấn động, nhưng để tăng độ chính xác cho mô hình, dữ liệu đầu vào huấn

luyện được bổ sung thêm một số thông tin. Tất cả gồm có : Khoảng cách từ điểm nổ

đến điểm đo; Các khoảng thời gian dãn cách vi sai giữa các lỗ mìn hoặc nhóm lỗ mìn

nổ liên tiếp; Lượng thuốc của một lần nổ; và Vận tốc lan truyền của sóng chấn động.

Trong đó, giá trị vận tốc lan truyền được tính được theo kết quả đã thực hiện ở chương

2 ứng với từng vụ nổ, các giá trị còn lại được ghi chép trong thực tế tại khu vực nghiên

cứu. Bộ dữ liệu được mô tả cụ thể tại phụ lục 3.

Cấu trúc chung của mô hình huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo được mô tả trong

Hình 3.11. Giải thuật huấn luyện được lựa chọn là giải thuật lan truyền ngược

(backpropagation). Trong bộ dữ liệu phân tích được, tác giả sử dụng 70% để xây

dựng mô hình nhận dạng, 30% còn lại sẽ được sử dụng làm cơ sở đánh giá mô hình

Lớp ra

Dữ liệu ra: PPV

Các lớp ẩn

Dữ liệu vào: - Khoảng cách đo - T vi sai 1 - T vi sai 2 - Lượng thuốc - Vận tốc lan truyền

đã lựa chọn và thiết lập được. Phần mềm được sử dụng để huấn luyện là Matlab2013.

Hình 3.11 Sơ đồ cấu trúc chung huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo (ANN) để nhận dạng hệ thống

3.3.1. Mạng ANN có một lớp ẩn

Mạng nơ ron được xây dựng gồm 1 lớp ẩn, một lớp ra. Lớp ẩn gồm 40 tế bào. Quá

trình huấn luyện với 20000 epochs. Giải thuật lựa chọn để huấn luyện là “giải thuật

lan truyền ngược” (backpropagation) với phương pháp hiệu chỉnh và cập nhật trọng

số theo nguyên tắc tỉ lệ từng bước (Scaled conjuntion gradient) nên hàm huấn luyện

là “trainscg”. Hàm truyền của lớp ẩn được lựa chọn là “tansig” , hàm truyền của lớp

Hình 3.12 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với một

ra là “purelin”. Kết quả huấn luyện được mô tả trong Hình 3.12.

lớp ẩn

3.3.2. Mạng ANN có hai lớp ẩn

3.3.2.1. Thử nghiệm 1

Mạng nơ ron được xây dựng gồm 2 lớp ẩn, một lớp ra. Lớp ẩn thứ nhất gồm 19 tế

bào, lớp ẩn thứ 2 là 40 tế bào. Quá trình huấn luyện với 20000 epochs. Giải thuật lựa

chọn để huấn luyện là “giải thuật lan truyền ngược” (backpropagation) với phương

pháp hiệu chỉnh trọng số. với phương pháp hiệu chỉnh và cập nhật trọng số theo

nguyên tắc tỉ lệ từng bước (Scaled conjuntion gradient) nên hàm huấn luyện là

“trainscg”. Hàm truyền của các lớp ẩn được lựa chọn là “tansig” , hàm truyền của lớp

ra là “purelin”. Kết quả huấn luyện được mô tả trong Hình 3.14.

Hình 3.13 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với hai

lớp ẩn ở trường hợp 1

3.3.2.2. Thử nghiệm 2

Mạng nơ ron được xây dựng gồm 2 lớp ẩn, một lớp ra. Lớp ẩn thứ nhất gồm 69 tế

bào, lớp ẩn thứ 2 là 60 tế bào. Quá trình huấn luyện với 200 epochs. Giải thuật lựa

chọn để huấn luyện là “giải thuật lan truyền ngược” (backpropagation) với thuật toán

Levenberg-Marquardt (triển khai theo chuỗi Taylor bậc 2) nên hàm huấn luyện là

“trainlm”. Hàm truyền của các lớp ẩn được lựa chọn là “tansig” , hàm truyền của lớp

ra là “purelin”. Kết quả huấn luyện được mô tả trong Hình 3.14.

Hình 3.14 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với hai lớp

ẩn ở trường hợp 2

3.3.2.3. Thử nghiệm 3

Mạng nơ ron được xây dựng gồm 2 lớp ẩn, một lớp ra.

Hình 3.15 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với hai

lớp ẩn ở trường hợp 3

Lớp ẩn thứ nhất gồm 69 tế bào, lớp ẩn thứ 2 là 60 tế bào. Quá trình huấn luyện

với 170000 epochs. Giải thuật lựa chọn để huấn luyện là “giải thuật lan truyền ngược”

(backpropagation) với phương pháp hiệu chỉnh và cập nhật trọng số theo nguyên tắc

tỉ lệ từng bước (Scaled conjuntion gradient) nên hàm huấn luyện là “trainscg”. Hàm

truyền của các lớp ẩn được lựa chọn là “tansig” , hàm truyền của lớp ra là “purelin”.

Kết quả huấn luyện được mô tả trong Hình 3.15.

3.3.3. Mạng ANN có 3 lớp ẩn

Mạng nơ ron được xây dựng gồm 3 lớp ẩn, một lớp ra. Lớp ẩn thứ nhất gồm 15 tế

bào, lớp ẩn thứ 2 là 35 tế bào, lớp ẩn thứ 3 là 45 tế bào. Quá trình huấn luyện với

20000 epochs. Giải thuật lựa chọn để huấn luyện là “giải thuật lan truyền ngược”

(backpropagation) với phương pháp hiệu chỉnh và cập nhật trọng số theo nguyên tắc

tỉ lệ từng bước (Scaled conjuntion gradient) nên hàm huấn luyện là “trainscg”. Hàm

truyền của các lớp ẩn được lựa chọn là “tansig” , hàm truyền của lớp ra là “purelin”.

Hình 3.16 Quá trình và kết quả huấn luyện mạng nơ ron nhân tạo ANN với ba

Kết quả huấn luyện được mô tả trong Hình 3.16.

lớp ẩn

3.4. Lựa chọn và kiểm chứng mô hình nhận dạng

Tiêu chí lựa chọn kiểu cấu trúc mạng ANN dựa trên kết quả huấn luyện. Theo đó,

cơ bản dựa trên 2 tiêu chuẩn là đồ thị huấn luyện (Training) và giá trị sai lệch nhỏ

nhất đạt được (đặc tính Best Training Performance). Bản thân hai tiêu chuẩn này cũng

có liên quan chặt chẽ đến nhau.

Trong đồ thị huấn luyện (Training), trục ngang thể hiện giá trị mục tiêu (là giá trị

trong cơ sở dữ liệu), trục đứng thể hiện giá trị tính toán của ANN. Nếu ANN tính toán

đúng, hai giá trị này sẽ bằng nhau, tạo thành điểm hình tròn nằm trên đường chéo.

Mật độ các điểm tập trung tại khu vực đường chéo được gọi là độ hội tụ. Độ hội tụ

càng thì lớn thì độ chính xác của kết quả dự báo càng cao tức mô hình nhận dạng

càng chính xác.

Đồ thị đặc tính Best Training Performance thì cho thấy cụ thể mức sai lệch giữa

kết quả dự báo của ANN và giá trị thực tế. Độ sai lệch càng nhỏ, và đặc tính có xu

hướng đi xuống thì chất lượng của mô hình nhận dạng càng cao.

Trên cơ sở các tiêu chí này, thống kê lại các đồ thị và đặc tính với các cấu trúc đã

thử nghiệm (Hình 3.12, Hình 3.13, Hình 3.14, Hình 3.15, Hình 3.16) ta có bảng kết

quả so sánh được mô tả trong Bảng 3-1.

Bảng 3-1. Bảng so sánh các kết quả thử nghiệm những cấu trúc mô hình mạng ANN

Kiểu cấu trúc mạng ANN Mức sai lệch Best Training Performance

Mạng ANN một lớp ẩn 0.051099

Mạng ANN hai lớp ẩn (thử nghiệm 1) 0.025369

Mạng ANN hai lớp ẩn (thử nghiệm 2) 0.074087

Mạng ANN hai lớp ẩn (thử nghiệm 3) 0.0037392

Mạng ANN ba lớp ẩn 0.091401

Bảng 3-1 cho thấy mạng ANN hai lớp ẩn với thử nghiệm 3 cho mức sai lệch nhỏ

hơn các cấu trúc khác từ 10 đến gần 30 lần. Việc tăng số lượng lớp ẩn lên hoặc thay

đổi thuật toán huấn luyện không làm không làm cho chất lượng huấn luyện tốt hơn.

Tiếp tục so sánh các đồ thị huấn luyện (Training) tại các Hình 3.12, Hình 3.13,

Hình 3.14, Hình 3.15, Hình 3.16, kết quả cũng cho thấy, giải pháp thử nghiệm thứ 3

với cấu trúc mạng 2 lớp ẩn cho độ hội tụ tốt nhất.

Như vậy, qua quá trình thử nghiệm và phân tích kết quả với các cấu trúc mạng nơ

ron khác nhau cho thấy, cấu trúc mạng có hai lớp ẩn với hàm huấn luyện “trainscg”

cho kết quả tốt nhất (Hình 3.15). Vì thế cấu trúc và kết quả mô hình huấn luyện tương

ứng này được lựa chọn.

Để kiểm tra chất lượng mô hình nhận dạng, 30% dữ liệu đã để lại trước đó tương

ứng với 100 bộ số liệu được sử dụng. Các dữ liệu này được cấp tới cổng vào Input

Data cho mô hình Custom Neural Network Hình 3.17.

Hình 3.17 Kết quả kiểm tra mô hình

Kết quả dự báo của mô hình được so sánh với dữ liệu thực tế để lại trước đó, trong

đó, đường màu xanh là dữ liệu thực, đường màu đỏ là dữ liệu dự báo của mô hình

(Hình 3.17). Thống kê chi tiết cho thấy, mức độ sai lệch của kết quả dự báo của mô

hình so với kết quả thực phổ biến ở mức dưới 2%, có khoảng 13% kết quả dự báo có

mức sai lệch từ 2-5%, có 1 kết quả có mức sai lệch trên 10%. Với mức sai lệch nhỏ,

hai đồ thị mô tả kết quả khá trùng nhau. Bảng dữ liệu so sánh tương ứng từng giá trị

được trình bày chi tiết trong Phụ Lục 3.

3.5. Thử nghiệm mô hình

Theo nguyên lý điều khiển và dự báo (Hình 3.3), cùng các điều kiện biên đã đặt

ra (mục 3.1), mô hình nhận dạng chính là công cụ để lựa chọn thời gian vi sai với tiêu

chí giảm tối đa mức chấn động. Từ cơ sở mô hình thu được (Hình 3.17), tác giả thực

hiện việc thử nghiệm nhằm xác định thời gian dãn cách vi sai phù hợp cho vùng

nghiên cứu. Trên cơ sở các thông số đầu vào của mô hình được huấn luyện, tác giả

thử nghiệm một số trường hợp. Với mỗi trường hợp thử nghiệm, mục tiêu là tìm giá

trị thời gian vi sai giữa các lượng nổ liên tiếp để đảm bảo mức rung động thu được là

nhỏ nhất. Giá trị thời gian vi sai và mức rung động dự báo phải được xác định cụ thể.

Các trường hợp thử nghiệm bao gồm:

- Trường hợp 1: Thay đổi đồng thời giá trị các giá trị thời gian dãn cách vi sai.

Do khoảng thời gian vi sai quá ngắn và quá dài thường làm giảm khả năng đập

vỡ, tăng kích thước hạt đồng thời tăng mức chấn động. Vì vậy tác giả thử

nghiệm thay đổi giá trị thời gian vi sai trong khoảng 8-22ms. Do lượng thuốc

một lần nổ là một trong các thông số đầu vào mô hình, tác giả thử nghiệm

trường hợp này với một số lượng thuốc khác nhau. Các thông số còn lại không

đổi.

- Trường hợp 2: Cố định một giá trị thời gian vi sai, thay đổi giá trị thời gian vi

sai còn lại xung quanh vùng giá trị thời gian cố định. Trong tình huống này,

giá trị cố định nằm giữa khoảng biến thiên của giá trị thay đổi, và độ lệch giữa

hai giá trị cũng không thể lớn hơn giá trị cố định để đảm bảo không làm biến

đổi sơ đồ vi sai. Theo đó, trong trường hợp này, tác giả thử nghiệm 2 tình

huống giá trị cố định khác nhau: giá trị cố định bằng 15ms, giá trị thay đổi từ

8-23ms; và giá trị cố định bằng 25ms, giá trị thay đổi là 15-35ms. Tương tự

trường hợp 1, tác giả cũng thử nghiệm trường hợp này với một số lượng thuốc

khác nhau. Các thông số còn lại không đổi.

Các hình ảnh mô tả cấu trúc mô phỏng thử nghiệm mô hình trên phần mềm Matlab

2013 được thể hiện trên Hình 3.18. Hình (a) ứng với cấu trúc thử nghiệm cho trường

hợp 1. Hình (b) ứng với cấu trúc thử nghiệm cho trường hợp 2. Với cấu trúc 1, các

kết quả thử nghiệm được thể hiện trên Hình 3.19. Với cấu trúc 2, các kết quả thử

nghiệm được thể hiện trên Hình 3.20.

(a)

(b)

Hình 3.18. Sơ đồ cấu trúc mô tả các trường hợp thử nghiệm

Giá trị thời gian vi sai tốt nhất là 15,8ms, mức chấn động dự báo là 1,439mm/s

Giá trị thời gian vi sai tốt nhất là 11,9ms, mức chấn động dự báo là 1,418mm/s

Giá trị thời gian vi sai tốt nhất là 12.2ms, mức chấn động dự báo là 1,423mm/s

Hình 3.19. Các kết quả thử nghiệm với trường hợp thứ 1: Hai giá trị thời gian vi sai

giống nhau và thay đổi trong khoảng 8-22 ms.

Cặp giá trị thời gian vi sai tốt nhất là 15ms và 9,65ms, mức chấn động dự báo là

Cặp giá trị thời gian vi sai tốt nhất là 15ms và 10,7ms, mức chấn động dự báo là

1,6mm/s.

Cặp giá trị thời gian vi sai tốt nhất là 25ms và 18.4ms, mức chấn động dự báo là

1,366mm/s .

0.482mm/s

Cặp giá trị thời gian vi sai tốt nhất là 25ms và 17,8ms, mức chấn động dự báo là

1,834mm/s

Hình 3.20. Các kết quả thử nghiệm với trường hợp thứ 2

Các kết quả trên hai Hình 3.19 và Hình 3.20 cho thấy, khi lượng thuốc nổ tức thời

lớn nhất thay đổi, giá trị thời gian vi sai cũng thay đổi do bộ dữ liệu huấn luyện không

đồng nhất được như điều kiện đã đặt ra. Tuy nhiên, kết quả thử nghiệm trong từng

trường hợp đều xác định được giá trị vi sai phù hợp và dự báo mức độ chấn động

tương ứng. Kết quả thử nghiệm đã đáp ứng được mục tiêu xây dựng mô hình.

3.6. Nhận xét và kết luận chương 3

Mặc dù cơ sở dữ liệu không đảm bảo do bị nhiều yếu tố ảnh hưởng, nhưng việc

bổ sung thêm thông tin đã giúp kết quả huấn luyện nhận dạng được một mạng ANN.

Kết quả kiểm tra cho thấy, mô hình nhận dạng được là tương đối chính xác. Các thử

nghiệm đã chứng minh ý nghĩa và mục tiêu xây dựng mô hình nhận dạng. Điều đó

khẳng định rằng, phương pháp xây dựng mạng nơ ron nhân tạo để nhận dạng hệ thống

là hoàn toàn phù hợp. Mô hình là công cụ để hiệu chỉnh thời gian vi sai.

Kết quả nhận dạng và thử nghiệm trong nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở một

bộ dữ liệu nhỏ đối với 1 khu vực, khoảng biến thiên dữ liệu chưa nhiều nên chưa thể

mô tả hết các trường hợp. Do đó, kết quả mới chỉ có giá trị trong phạm vi bộ dữ liệu

đã sử dụng.

Kết quả của huấn luyện mạng nơ ron cung cấp một hàm truyền của hệ thống với

dữ liệu đầu vào và ra được xác định. Nếu các điều kiện biên được đảm bảo một cách

tốt nhất, gồm:

- Thông số thiết kế của các vụ nổ là tương đương ngoại trừ thời gian vi sai ( ví

dụ như: khu vực nổ, tổng số lỗ nổ, kích thước lỗ nổ, sơ đồ phân bố lỗ nổ, sơ

đồ vi sai, loại thuốc, lượng thuốc, chiều cao tầng, …).

- Quá trình khoan, thi công đảm bảo đúng kỹ thuật và thiết kế.

- Khoảng cách, vị trí, các hướng đặt trạm cảm biến tính từ tâm nổ được lựa chọn

giống nhau hoặc tương đương ở tất cả các vụ nổ.

- Các vụ nổ được thực hiện trong điều kiện thời tiết và môi trường cơ bản như

nhau.

Thì khi đó, cấu trúc điều khiển được xây dựng chỉ cần hai dữ liệu đầu vào là vận

tốc lan truyền sóng và thời gian vi sai dự kiến, đầu ra là mức độ chấn động dự báo.

Tuy nhiên, thực tế rất khó đáp ứng được tất cả các tiêu chuẩn và điều kiện, vì thế có

thể bổ sung thêm các dữ liệu khác để làm tăng độ chính xác cho mô hình và phù hợp

hơn với thực tế.

Trên cơ sở mô hình nhận dạng được, có thể xây dựng một phần mềm để xác định

thời gian vi sai phù hợp đồng thời dự báo mức độ chấn động cho vụ nổ kế tiếp. Phần

mềm sẽ thực hiện hiệu chỉnh giá trị thời gian vi sai sao cho mức độ chấn động dự

kiến là nhỏ nhất có thể. Giá trị thời gian ban đầu được đặt bằng giá trị đã sử dụng ở

vụ nổ gần nhất.

Huấn luyện mạng nơ ron và sử dụng để xây dựng phần mềm đề xuất thời gian vi

sai đồng thời dự báo mức độ chấn động cho vụ nổ kế tiếp có thể được hiểu như là

một giải pháp xây dựng thuật toán ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Việc hoàn thiện

thuật toán AI cần rất nhiều thời gian thử nghiệm, phân tích kết quả và hiệu chỉnh,

cùng với những điều kiện về áp dụng trong thực tế. Với tính đặc thù của địa chất, mỗi

khu vực sẽ là một mô hình khác nhau với những thông số chi tiết của thuật toán được

hiệu chỉnh tương ứng, phù hợp.

4.CHƯƠNG 4. NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP XÂY DỰNG HỆ THỐNG

TỰ ĐỘNG ĐIỀU CHỈNH THỜI GIAN VI SAI VÀ DỰ BÁO MỨC ĐỘ

CHẤN ĐỘNG CHO NỔ MÌN TRÊN MỎ LỘ THIÊN Ở VIỆT NAM

4.1. Đặt vấn đề và điều kiện áp dụng hệ thống nghiên cứu

Theo các kết quả nghiên cứu đạt được ở chương 3, từ mô hình nhận dạng, phần

mềm sẽ đóng vai trò xác định giá trị vi sai phù hợp và dự báo kết quả chấn động tương

Bắt đ ầu

Tvs0=Tvs1, Vxt, Txt

Xác định xu hướng thay đổi Vrd của 10 vụ nổ gần nhất

Tăng

Vxt=1

Giảm

Vxt=-1

Vxt=0

Xác định xu hướn g điều chỉnh Tvs của 10 vụ nổ gần nhất

Tăng

Txt=-1

Txt=1

Vxt=1&Txt=1 Hoặc Vxt=-1&Txt=-1 Hoặc Vxt=0&Txt=1

Giảm Tvs0

Vxt=1&Txt=-1 Hoặ c Vxt=-1&Txt=1 Hoặ c Vxt=0&Txt=-1

Tăn g Tvs0

Chạy chư ơng trình mạng ANN

Vrd0 -> min Và Tvs1-10<=Tvs0<=Tvs1+10

Xuất kết quả Tvs0 và Vrd0

Kết thú c

ứng. Thuật toán của phần mềm được mô tả như trên Hình 4.1.

Hình 4.1 Thuật toán xác định thời gian vi sai và dự báo mức độ chấn động cho

vụ nổ tiếp theo. Vrd là vận tốc rung động đỉnh; Tvs là thời gian vi sai; Chỉ số 0 là

của vụ nổ kế tiếp; Chỉ số 1 của vụ nổ vừa thực hiện.

Việc đảm bảo độ chính xác của mô hình và sau đó thực hiện điều khiển để tạo

được giá trị thời gian vi sai đã xác định cần hệ thống thiết bị đồng bộ.

Trong số các dữ liệu được lựa chọn để huấn luyện mô hình cho nghiên cứu (mục

3.3 – phụ lục 3), bản thân dữ liệu về vận tốc lan truyền trung bình của sóng chấn động

(được tính toán từ đặc tính của sóng) đã hàm chứa một lượng sai số nhất định không

thể tránh khỏi (theo kết luận chương 2). Đó cũng là một trong những nguyên nhân

ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Do đó, giả thiết rằng, nếu đo được trực tiếp

vận tốc lan truyền trung bình này thì chất lượng mô hình sẽ được nâng lên.

Mặt khác, các kết quả thử nghiệm và mô phỏng (mục 3.5) cho thấy rằng, giá trị

thời gian vi sai tìm được nằm ngoài khả năng đáp ứng của các loại kíp vi sai hiện

đang được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Trong khi đó giá thành kíp điện tử còn khá

cao, công nghệ, kỹ thuật hỗ trợ ở trong nước chưa phát triển tương xứng.

Với mục tiêu đưa kết quả nghiên cứu vào thực tế đảm bảo phù hợp điều kiện sản

xuất, tác giả tiến hành xây dựng “Hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai cho nổ

mìn trên mỏ lộ thiên”. Hệ thống phải đáp ứng được các yêu cầu sau:

- Đo dữ liệu sóng chấn động,

- Xác định được chính xác tốc độ lan truyền trung bình sóng chấn động,

- Thống kê, tập hợp được dữ liệu đo thành cơ sở dữ liệu phục vụ cho việc huấn

luyện mạng nơ ron và hiệu chỉnh mô hình nhận dạng để áp dụng thuật toán AI.

- Đề xuất được thời gian vi sai phù hợp và dự báo mức độ chấn động tương ứng.

- Có thể điều khiển được thời gian vi sai đáp ứng yêu cầu, giá trị đã đề xuất

Hệ thống về cơ bản gồm 2 thành phần chính là : các thiết bị phần cứng đồng bộ

và phần mềm phân tích, dự báo. Trong đó thuật toán của phần mềm đã được xác định

(Hình 4.1). Các giải pháp về phần cứng nghiên cứu và thử nghiệm.

Trên cơ sở quá trình và kết quả phân tích và mô phỏng đã thực hiện (chương 2 và

chương 3), hệ thống xây dựng cần có những điều kiện giới hạn nhất định để đảm bảo

độ chính xác của dữ liệu. Các điều kiện ứng dụng hệ thống gồm:

- Các vụ nổ mìn vi sai được thực hiện trên cùng một khu vực khai thác có điều

kiện địa chất tương đối giống nhau.

- Tất cả thông số các vụ nổ là tương tự nhau ngoại trừ thời gian dãn cách vi sai

giữa các đợt nổ liên tiếp.

- Quá trình thi công trước nổ đảm bảo tiêu chuẩn kỹ thuật, không gây lãng phí

năng lượng nổ (không có hiện tượng phụt bua).

Các điều kiện này về cơ bản cũng giống như các điều kiện biên đã đặt ra khi thực

hiện mô phỏng. Đảm bảo tốt các điều kiện chính là nâng cao độ chính xác của kết

quả dự báo. Tuy nhiên, trong thực tế có nhiều yếu tố bất khả kháng ảnh hưởng đến

việc đảm bảo các điều kiện, đặc biệt là trong quá trình thi công vụ nổ. Do đó, dữ liệu

có những sai số là không thể tránh khỏi. Đó cũng là một trong những vấn đề cần xác

định rõ khi xây dựng hệ thống. Ngoài ra, hệ thống cũng cần phải phù hợp với điều

kiện công nghệ, kỹ thuật và thực tế khai thác lộ thiên ở Việt Nam.

4.2. Phân tích, xác định tiêu chí và giải pháp cho hệ thống.

Để điều khiển được thời gian vi sai đến từng lỗ khoan, có hai giải pháp đang được

thế giới lựa chọn thực hiện. Đó là sử dụng kíp nổ vi sai điện tử kết nối thành một hệ

thống mạng có thể định địa chỉ và điều khiển tới từng vị trí lỗ mìn (Hình 1.10a); hoặc

chia các lỗ khoan thành nhiều nhóm nhỏ, mỗi nhóm nhỏ sử dụng một bộ điều khiển

trung gian kết nối trực tiếp tới từng lỗ khoan (Hình 1.10b). Thiết bị khởi nổ là thiết

bị điều khiển chung gửi tín hiệu điều khiển tới bộ điều khiển trung gian để qua đó

điều khiển đến từng lỗ khoan (mục 1.4.2 và Hình 1.10).

Hình 1.11 cho thấy, phần mềm BIMS hoạt động trên nền tảng một nguồn thông

tin rất đầy đủ. Các thông tin được một hệ thống các thiết bị chuyên dụng thu thập. Tất

cả phối hợp với nhau tạo thành một quy trình chặt chẽ trong thiết kế và thi công các

vụ nổ mìn nhằm đạt được hiệu nổ tốt nhất cho mỗi khu vực khai thác.

Các thông tin đầy đủ với sự hỗ trợ của phần mềm phân tích dữ liệu và các phương

tiện nổ hiện đại giúp cho các vụ nổ đạt hiệu quả nổ cao. Đó chính là cơ sở để tác giả

xây dựng ý tưởng và cấu trúc cho hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai nhằm

nâng cao hiệu quả cho nổ mìn khai thác trên mỏ lộ thiên ở Việt Nam.

Như đã phân tích (mục 4.1), hệ thống nghiên cứu sẽ bao gồm: một là hệ thống

phương tiện, thiết bị nổ điện tử có khả năng điều khiển linh hoạt và thu thập được

những thông tin cần thiết; hai là phần mềm xác định thời gian vi sai hợp lý và dự báo

mức độ chấn động. Ngoài những yêu cầu hệ thống cần phải đạt được như đã xác định

(mục 4.1) thì cũng phải đảm bảo những điều kiện gồm:

- Phù hợp với điều kiện kỹ thuật, kinh tế trong nước để luôn đảm bảo tính chủ

động, kịp thời trong sản xuất và ứng dụng.

- Tận dụng được tối đa nguồn lực sẵn có về thiết bị, phương tiện, kỹ thuật, con

người nhằm giảm chi phí cải tạo, thay thế.

Về phương tiện nổ:

Hiệu quả của việc sử dụng kíp nổ vi sai điện tử so với kíp nổ vi sai thông thường

đã được chứng minh bằng nghiên cứu và thực tiễn [57][58]. Tuy nhiên, do điều kiện

kỹ thuật trong nước chưa đáp ứng được, hệ thống sử dụng kíp nổ vi sai điện tử được

nhập khẩu từ nước ngoài nên giá thành cao và không chủ động được về kỹ thuật. Mặt

khác, trong một bãi mìn thường có rất nhiều điểm nổ, việc lan tỏa sóng áp lực khi nổ

là một mối quan hệ vô cùng phức tạp. Quá trình nghiên cứu đã đi đến giải pháp cho

vấn đề này như sau:

Chia nhóm các điểm nổ và sử dụng các bộ điều khiển trung gian và trung tâm như

mô tả trên Hình 1.10b. Tất cả các kíp sẽ được sử dụng chung một loại (một sô) kíp vi

sai điện (được sản xuất trong nước và có giá thành rẻ).

Với giải pháp này, cần xây dựng các thiết bị khởi nổ trong đó, thiết bị sẽ có nhiều

kênh kích nổ độc lập, mỗi kênh kích nổ cho một nhóm kíp hoặc 1 kíp trong nhóm,

thời gian vi sai giữa các kênh có thể điều khiển một cách linh hoạt. các thiết bị này

có thể kết nối thông tin với nhau và phân quyền cho một bộ đóng vai trò điều khiển

chung giữ quyền kiểm soát. Nói cách khác, thiết bị cần xây dựng sẽ là một thiết bị

khởi nổ điện tử có nhiều kênh độc lập. Thiết bị có thể hoạt động độc lập khi số lượng

nhóm (kíp) cần điều khiển nhỏ; hoặc kết nối thành mạng dưới sự điều khiển của bộ

điều khiển trung tâm khi số lượng đối tượng cần điều khiển lớn.

Để có thể xây dựng mô hình nhận dạng, 2 thông tin cơ bản cần đo được là thời

gian sóng chấn động đi từ điểm nổ đến điểm đo và mức độ chấn động tại điểm đo.

Như vậy, cần xây dựng các trạm đo vừa có khả năng đồng bộ thông tin với thiết bị

kích nổ vừa có khả năng đo chấn động. Ngoài ra, kết quả đo phải được lưu trữ hoặc

truyền tới nơi lưu trữ làm dữ liệu cơ sở để mô hình nhận dạng tính toán và cập nhật.

Về phần mềm phân tích xác định thời gian vi sai và dự báo mức chấn động:

Trong phạm vi nghiên cứu của tác giả, để đáp ứng mức độ tin cậy của kết quả

phân tích và dự báo, thì ngoại trừ giá trị thời gian vi sai, mọi thông số khác của tất cả

các vụ nổ mìn đều là tương tự nhau.

Xây dựng mô hình nhận dạng hệ thống chính là phân tích dữ liệu. Sử dụng mô

hình nhận dạng có được, áp dụng thuật toán để đề xuất thời gian vi sai phù hợp và dự

báo kết quả mức độ chấn động. Đó chính là những hoạt động cơ bản của phần mềm.

Hiệu quả của mô hình nhận dạng và thuật toán dự báo đã được thử nghiệm và khẳng

định.

Với điều kiện trong nước, nghiên cứu hướng tới những giải pháp đơn giản, chi phí

thấp nhưng áp dụng những kỹ thuật xử lý, phân tích dữ liệu và điều khiển hiện đại

nhằm góp phần nâng cao hiệu quả cho các vụ nổ mìn.

4.3. Xây dựng cấu trúc và nguyên lý hoạt động của hệ thống

Trên cơ sở những phân tích và lựa chọn, cấu trúc của hệ thống tự động điều chỉnh

thời gian vi sai được xác định gồm 3 thành phần cơ bản gồm:

- Hệ thống đo, ghi dữ liệu chấn động;

- Hệ thống khởi nổ nhiều kênh;

- Phần mềm với thuật toán phân tích dữ liệu được cài đặt trên máy tính kết nối

LORA

Sóng chấn động lan truyền ra xung quanh

cơ sở dữ liệu.

Cảm biến rung động

CLOUD SERVER

Điểm nổ

Web

3G/4G/wifi

ổ n h c í k u ệ i h n í T

LORA

3G/4G/wifi

Computer

Thiết bị khởi nổ

Hình 4.2 Cấu trúc hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai cho nổ mìn

Hình 4.2 mô tả phương thức giao tiếp qua lại giữa các thành phần. Dữ liệu từ hệ

thống đo có thể được cập nhật vào cơ sở dữ liệu một cách thủ công hoặc tự động. Sử

dụng cơ sở dữ liệu đám mây, đây là lựa chọn cơ sở dữ liệu phổ biến trong giai đoạn

phát triển công nghệ Iot hiện nay. Để tăng tính linh hoạt cho hệ thống, các phương

thức truyền dẫn dữ liệu đều lựa chọn giải pháp không dây. Trong đó, trạm trung tâm

chính là thiết bị khởi nổ, giao tiếp giữa các trạm cảm biến và trạm trung tâm sử dụng

công nghệ Lora cho khả năng truyền dữ liệu không dây ở khoảng cách nhiều kilomet

với công suất thấp đảm bảo an toàn khu vực nổ. Dữ liệu từ trạm trung tâm gửi lên cơ

sở dữ liệu đám mây qua mạng internet không dây (3G/4G hoặc GPRS).

Với cấu trúc này, vai trò và hoạt động của từng thành phần được mô tả như sau:

- Thiết bị khởi nổ: là thiết bị khởi nổ nhiều kênh, có nhiệm vụ tạo ra các tín

hiệu kích nổ độc lập trên các kênh để kích nổ cho bãi mìn. Đồng thời, thiết bị

đóng vai trò là trạm trung tâm kết nối thông tin với các trạm cảm biến được

đặt xung quanh khu vực nổ và kết nối với cơ sở dữ liệu đám mây (Hình 4.2).

Khi thiết bị gửi tín hiệu kích nổ đầu tiên cũng đồng thời gửi tín hiệu khởi động

đồng bộ tới các trạm cảm biến (mục đích là để các trạm cảm biến tính thời

gian từ thời điểm kích nổ đến thời điểm bắt đầu ghi nhận chấn động, từ đó,

tính ra vận tốc lan truyền trung bình của sóng chấn động). Sau khi vụ nổ được

thực hiện xong, thiết bị đọc dữ liệu đo của từng trạm cảm biến và gửi lên cơ

sở dữ liệu đám mây.

- Các trạm cảm biến rung động: có nhiệm vụ đo vận tốc lan truyền trung bình

của sóng chấn động từ điểm nổ đến điểm đo nhờ vào tín hiệu đồng bộ từ trạm

trung tâm. Đồng thời, các trạm cũng ghi lại mức độ chấn động mà vụ nổ gây

ra tại điểm đo. Tất cả các dữ liệu này sẽ được gửi về trạm trung tâm khi có yêu

cầu.

- Cơ sở dữ liệu đám mây: có vai trò lưu trữ các dữ liệu từ các vụ nổ đã được

thực hiện làm cơ sở cho phần mềm phân tích.

- Máy tính với phần mềm phân tích: có nhiệm vụ phân tích cơ sở dữ liệu dựa

trên những thuật toán hiện đại nhằm đưa ra những đề xuất tối ưu nhất cho vụ

nổ tiếp theo.

Sau khi quá trình thi công, chuẩn bị cho vụ nổ ( khoan lỗ, đặt kíp nổ, nhồi thuốc,

đấu nối kíp, …) được hoàn tất, quá trình khởi động hệ thống trải qua những bước sau:

Bước 1: Lắp đặt mô đun cảm biến: được bố trí gần khu vực nổ. Khoảng cách đặt

đảm bảo khả năng thu được sóng chấn động chính xác nhất mà không bị phá hủy bởi

vụ nổ. Hướng đặt mô đun cảm biến là hướng muốn phân tích và nghiên cứu tính từ

tâm bãi nổ. Trong trường hợp, có nhiều hướng muốn khảo sát hoặc theo dõi bảo vệ

công trình, có thể sử dụng nhiều mô đun cảm biến. Các thông số liên quan đến vị trí

đặt mô đun cảm biến phải được duy trì tương đương nhau ở tất cả các vụ nổ trong

suốt quá trình nghiên cứu.

Bước 2: Cập nhật thông tin ID các mô đun cảm biến tương ứng với từng phương

xung quanh điểm nổ. Kiểm tra kết nối truyền thông không dây Lora của thiết bị khởi

nổ với các mô đun cảm biến. Cần đảm bảo kết nối truyền thông hoạt động tốt, ổn

định. Kiểm tra kết nối mạng 3G/4G của thiết bị khởi nổ để đảm bảo dữ liệu thu thập

từ các mô đun cảm biến được cập nhật lên cơ sở dữ liệu đám mây.

Bước 3: Cài đặt thời gian vi sai và thứ tự khởi nổ các kíp nổ trên máy khởi nổ.

Bước 4: Kích hoạt máy khởi nổ: để gửi tín hiệu kích nổ, đồng thời cũng gửi tín

hiệu xác định thời điểm bắt đầu tới các mô đun cảm biến để tính thời gian. Giả sử,

đợt nổ đầu tiên là nổ tức thời thì thời gian từ lúc mô đun cảm biến nhận được tín hiệu

xác định thời điểm bắt đầu đến khi nhận được tín hiệu sóng nén được coi khoảng thời

gian lan truyền của sóng trong đất đá. Từ đó, ta tính được tốc độ lan truyền trung

bình. Nếu đợt nổ đầu tiên là trễ bao nhiêu mili giây, thì khoảng thời gian tính toán sẽ

được trừ đi bấy nhiêu giây.

Bước 5: Trong quá vụ nổ diễn ra, các mô đun cảm biến liên tục ghi nhận dữ liệu

sóng nén theo tần số trích mẫu đặt trước và giống nhau.

Bước 6: Sau khi vụ nổ kết thúc, máy khởi nổ gửi yêu cầu về dữ liệu lần lượt tới

các mô đun cảm biến và tập hợp tương ứng với từng phương đã thiết lập trước đó,

lưu trữ vào bộ nhớ. Sau đó, gửi bộ dữ liệu này lên cơ sở dữ liệu đám mây qua kết nối

3G/4G hoặc GPRS. Trong trường hợp mất kết nối, bộ dữ liệu lưu trong máy có thể

được sử dụng để cập nhật sau.

Kết thúc bước 6, quá trình hoạt động của hệ thống tại hiện trường kết thúc. Công

việc tiếp theo là phải phân tích bộ dữ liệu đã thu được cùng với các bộ dữ liệu đã xây

dựng từ trước theo thời gian. Kết quả phân tích được sử dụng làm cơ sở để hiệu chỉnh

cho vụ nổ tiếp theo.

Toàn bộ các bước mô tả tính năng và quy trình của hệ thống được thể hiện môt

cách ngắn gọn trên Hình 4.3. Quy trình này chỉ được diễn ra sau khi mọi công tác về

Bước 1

Bước 2

Bước 3

Bước 4

Bước 5

Bước 6

Mô đun cảm biến đo, ghi dữ liệu

Lắp đặt các mô đun cảm biến

Kích nổ. Gửi tín hiệu đồng bộ

Cập nhật thông tin cảm biến vào mô đun trung tâm (ID-vị trí). Kiểm tra các kết nối không dây

Cài đặt thời gian vi sai cho các kênh nổ

Đọc dữ liệu từ các trạm cảm biến. Gửi lên cơ sở dữ liệu đám mây

Phân tích dữ liệu. Đưa ra đề xuất, hiệu chỉnh

thi công, chuẩn bị vụ nổ đã được hoàn tất.

Hình 4.3 Nguyên lý, quy trình vận hành và hoạt động của hệ thống tự động điều

chỉnh thời gian vi sai cho nổ mìn

4.4. Những yêu cầu cơ bản cần giải quyết để xây dựng hệ thống

Để đáp ứng bài toán điều khiển đã đặt ra, một số vấn đề cần phải được nghiên

cứu, thử nghiệm. Kết quả sẽ quyết định tính khả thi của hệ thống đề xuất. Các vấn đề

bao gồm:

4.4.1. Sai số kết quả đo

Về lý thuyết, khi có tín hiệu đồng bộ trung tâm, mô đun cảm biến có thể đếm được

thời gian sóng chấn động đi từ điểm nổ đến điểm đo. Từ đó, ta tính được tốc độ lan

truyền sóng chấn động, và mức độ chấn động của đất đá tại điểm đo. Tuy nhiên, kết

quả đo bị ảnh hưởng bởi rất nhiều nguồn gây nhiễu khác nhau từ bên trong bãi nổ và

quá trình lan truyền, đặc biệt là mức chấn động. Điều đó làm cho các giá trị thu được

hàm chứa một lượng lớn các sai số, làm giảm độ tin cậy của dữ liệu. Do vậy, cần có

những giải pháp lọc bỏ hoặc giảm bớt bằng quá trình xử lý dữ liệu ban đầu để dữ liệu

đáng tin cậy hơn.

4.4.2. Đồng bộ tín hiệu, trao đổi dữ liệu giữa mô đun khởi nổ ( trung tâm ) và

mô đun cảm biến đo chấn động

Tín hiệu đồng bộ từ mô đun trung tâm gửi tới mô đun cảm biến đóng vai trò quyết

định đến việc đo tốc độ lan truyền sóng chấn động. Các dữ liệu mô đun cảm biến đo

được là cơ sở cho quá trình phân tích, điều khiển. Vì vậy việc truyền thông giao tiếp,

trao đổi thông tin giữa mô đun trung tâm và mô đun cảm biến là rất quan trọng. Do

điều kiện và địa hình tại khu vực nổ có thể phức tạp, khoảng cách giữa các mô đun

cảm biến và mô đun trung tâm có thể từ hàng trăm mét đến kilomet, các thiết bị phải

có khả năng giao tiếp dữ liệu không dây. Đáp án cho trường hợp này là sử dụng sóng

radio (RF), với công nghệ LORA. Đây là công nghệ truyền dữ liệu không dây đang

ngày một phổ biến và thịnh hành nhờ khả năng truyền xa trên công suất tiêu thụ thấp.

Công suất sóng thấp vừa giúp giảm tiêu thụ năng lượng lại vừa đảm bảo tiêu chuẩn

an toàn ở khu vực nổ mìn.

4.4.3. Giải pháp về xử lý và phân tích dữ liệu

Dữ liệu được quản lý trên cơ sở dữ liệu đám mây tạo sự linh hoạt trong việc truy

xuất. Trong các dữ liệu được lưu trữ, các kết quả đo của trạm cảm biến là những thông

tin cần phải được xử lý trước khi phân tích. Các thông tin này đưa về cơ sở dữ liệu

có thể ở dạng đã được xử lý nhiễu, hoặc chưa tùy thuộc vào giải pháp điều khiển lựa

chọn khi xây dựng trạm cảm biến. Tức là các thuật toán để loại bỏ sai số đo lường có

thể được thực hiện tại trạm cảm biến hoặc thực hiện bởi phần mềm phân tích. Dữ liệu

sau xử lý mới là cơ sở cho thuật toán phân tích dữ liệu. Và cơ sở dữ liệu cũng sẽ chỉ

lưu trữ dữ liệu này mà không lưu trữ dữ liệu chưa xử lý.

Kết quả phân tích dữ liệu là giá trị thời gian vi sai đề xuất cho vụ nổ tiếp theo (với

điều kiện là các thông số khác không đổi). Do đó, phần mềm phân tích phải nhận biết

được xu thế biến đổi các thông số khách quan của hệ thống (các thông số cơ lý) qua

dữ liệu về tốc độ lan truyền sóng; đồng thời cũng phải nhận biết được những thay đổi

100

đã xảy ra tương ứng với các lần điều chỉnh trước đó. Từ đó, phần mềm đưa ra đề xuất

phù hợp nhất.

4.4.4. Khả năng đáp ứng của thiết bị

Đây là vấn đề mấu chốt quyết định tới tính khả thi của mục tiêu xây dựng hệ

thống. Với cấu trúc hệ thống ở Hình 4.2, thành phần cần phải quan tâm nhất là mô

đun cảm biến đo chấn động. Do mức độ rung động của hạt đất đá có thể là rất nhỏ,

đòi hỏi cảm biến phải có độ nhạy cao. Mặt khác, khoảng thời gian diễn ra rung động

của các hạt đất đá là rất ngắn, để dữ liệu ghi được mô tả mức độ chính xác, mỗi chu

kỳ dao động của hạt đất đá cần một số lượng mẫu ghi nhất định. Thêm nữa, giải pháp

phải phù hợp với điều kiện công nghệ, kỹ thuật hiện có trong nước. Rõ ràng, cần có

những nghiên cứu, thử nghiệm thực tế mới có thể xác định được giải pháp cho vấn

đề này.

4.5. Một số thử nghiệm

Những yêu cầu của hệ thống đặt ra một số thử nghiệm cần được thực hiện trước

nhằm xác định giải pháp phù hợp. Trong số đó, thử nghiệm thiết bị đo chấn động và

khả năng xử lý dữ liệu được xem là quan trọng nhất. Kết quả thử nghiệm quyết định

tới tính khả thi của việc xây dựng hệ thống.

4.5.1. Thử nghiệm khả năng đo chấn động nổ mìn

Ngày nay, có nhiều hệ thống đo và phân tích sóng chấn động nổ mìn khác nhau

trên thế giới. Trong đó, hệ thống phổ biến được dùng ở Việt Nam hiện nay là

Blastmate của hãng Instantel. Đây là hệ thống đã khẳng định được khả năng và độ

chính xác, được coi là một trong những thiết bị hàng đầu thế giới trong lĩnh vực đo

rung động. Cơ chế hoạt động của hệ thống đo rung động là sử dụng cảm biến gia tốc

3 trục có độ nhạy cao để đo gia tốc dịch chuyển trong không gian của những đối

tượng mà cảm biến được gắn lên. Dữ liệu thu được từ cảm biến sẽ vẽ lên đặc tính gia

tốc của đối tượng theo từng trục. Lấy tích phân đặc tính gia tốc sẽ thu được đặc tính

vận tốc; lấy tích phân đặc tính vận tốc, sẽ thu được đặc tính biên độ. Tổng hợp dao

101

động theo 3 phương của trục tọa độ không gian theo phương pháp cộng vector sẽ cho

kết quả dao động tổng hợp của đối tượng. Trong trường hợp đối tượng là đất đá rung

động do nổ mìn, cảm biến đặt trên vùng đất bị ảnh hưởng sẽ cho kết quả rung động

của vùng đất đó, từ đó, biết được mức độ ảnh hưởng của nổ mìn.

Quá trình thực nghiệm và sử dụng hệ thống Blastmate III cho thấy, dải tần số rung

động của đất đá do nổ mìn thường nhỏ hơn 100Hz, và tốc độ ghi chép dữ liệu cho

phép thường dùng ở Việt Nam hiện nay là 1024 mẫu/giây, độ nhạy giới hạn thường

dùng là 0,5mm/s. Như vậy có thể thấy, với sự phát triển của kỹ thuật điện tử hiện nay,

tần số cần đáp ứng, tốc độ lấy mẫu và độ nhạy cần thiết của cảm biến để đo rung động

đất đá khi nổ mìn là không lớn.

2xCPU 667MHz + FPGA : 32 DI, 8DO

SPI, I2C, UART Xilinx Z-7010

Giao tiếp:USB, Wifi 802.11b,g,n Cảm biến gia tốc 3 trục:

DDRam3 256MB + ROM 512MB Độ phân giải 12 bit

ADC 12bit, ±16V, 500 kS/s Dải đo: ±8g

Truyền thông

FPGA

Vi xử lý (CPU)

Cảm biến gia tốc 3 trục

Bộ nhớ

DAC 12bit, ±16V, 345 kS/s Tốc độ lấy mẫu : 800 S/s

Hình 4.4 MyRio1900 – cấu trúc và thông số kỹ thuật

Từ nhận xét đó, nghiên cứu đã thực hiện thử nghiệm việc đo sóng rung động do

nổ mìn bằng cách sử dụng cảm biến gia tốc 3 trục – loại cảm biến được thiết kế như

một linh kiện điện tử. Trong thử nghiệm này, tác giả đã sử dụng thiết bị chuyên dùng

cho các thí nghiệm là Myrio1900 của hãng NI (Nation Instruments) - Hình 4.4. Thiết

bị này đã được tích hợp sẵn cảm biến gia tốc 3 trục dạng chip, có sẵn khả năng thu

thập và vẽ đồ thị rung động từ cảm biến khi được kết nối với máy tính. Ngôn ngữ lập

trình và kết nối là ngôn ngữ lập trình Labview. Nhược điểm của MyRio trong thí

102

nghiệm này là có tốc độ trích mẫu (800 mẫu/giây) nhỏ hơn giá trị thường dùng trong

đo chấn động (1023 mẫu/giây). Điều này có thể gây nên sự sai khác nhất định nếu so

sánh với kết quả đo của thiết bị chuyên dùng. Tuy nhiên, do những tiện ích của MyRio

trong các bài toán thí nghiệm, tác giả vẫn sử dụng thiết bị này với những dự báo trước

về các vấn đề có thể xảy ra. Chương trình thiếp lập cho MyRio được xây dựng theo

START

Khởi tạo

Xác nhận kết nối máy tính  thiết bị

Mức rung động

Giới hạn dưới

Trạng thái chờ (WAITING)

STOP

Cập nhật trạng thái hệ thống

Ghi dữ liệu và tính toán (RECODING)

Lưu dữ liệu vào USB (SAVE DATA)

Dừng hệ thống

Gửi kết quả về máy tính (SEND DATA)

Kết thúc thời gian ghi

giải thuật được mô tả trong Hình 4.5.

Hình 4.5 Giải thuật chương trình đọc dữ liệu cảm biến gia tốc viết cho MyRio 1900

Để có được tính tương quan và cơ sở đánh giá, trạm đo được thử nghiệm đồng

thời với hệ thống Blastmate III. Các đầu đo được đặt cạnh nhau để đo đồng thời các

rung động trong hai điều kiện là các rung động giả lập được tạo ra trong phòng thí

nghiệm (Hình 4.6a); Đo thực nghiệm tại mỏ khai thác đá Hồng Sơn, tỉnh Hà Nam và

Cảm biến của Blastmate III

NI MyRio 1900

Explosion

mỏ than Núi Béo, tỉnh Quảng Ninh (Hình 4.7).

103

a) Hai cảm biến được đặt cạnh nhau để lấy b) Hệ trục tọa độ sử dụng trong

mẫu đo trong phòng thí nghiệm hệ thống đo rung động nổ mìn

Hệ thống Blastmate III

NI MyRio 1900

Mỏ đá vôi Hồng Sơn, Hà Nam, Việt Nam

Hệ thống Blastmate III

NI MyRio 1900

Mỏ than Núi Béo, Quảng Ninh, Việt Nam

Hình 4.6 Thử nghiệm thiết bị đo trong phòng thí nghiệm và hệ trục tọa độ LVT

Hình 4.7 Thử nghiệm thực tế tại các nhà dân nằm cạnh các khu vực khai thác

Dữ liệu thu được trên cả hai thiết bị cùng được phân tích bằng phần mềm Matlab

2013. Các đặc tính theo trục Y-X-Z của cảm biến gia tốc tương ứng với các đặc tính

theo trục L-V-T của hệ tọa độ dùng trong hệ thống đo rung động nổ mìn (Hình 4.6b).

Biên độ cũng như tần số rung động theo mỗi trục là khác nhau. Mỗi bộ số liệu được

104

phân tích đầy đủ theo 3 trục. Mỗi trục có đặc tính mô tả dạng sóng rung động theo

thời gian và đặc tính mô tả phổ tần số của sóng rung động.

Để dễ dàng so sánh dạng đặc tính của thiết bị thử nghiệm (Myrio1900) so với thiết

bị tiêu chuẩn (Blastmate III), tác giả sắp xếp thứ tự các các kết quả đo của hai thiết bị

tương ứng với nhau. Các đặc tính được thể hiện trong Hình 4.8 .

) s /

m m

( g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Thời gian (ms)

) s /

m m

) s / m m

( g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Tần số (Hz)

Kết quả đo của máy Blastmate III Kết quả đo của NI Myrio1900

a) Trường hợp rung động giả lập 1

105

) s / m m

( g n ộ đ

o a d c ố t

n ậ V

( g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Thời gian (ms)

) s /

m m

( g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Tần số (Hz)

) s / m m

( g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Thời gian (ms)

b) Trường hợp rung động giả lập 2

106

) s /

m m

) s / m m

( g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Tần số (Hz)

c)Kết quả đo tại Mỏ đá vôi Hồng Sơn, tỉnh Hà Nam.

(Quy mô: 12 tấn thuốc nổ; 200 lỗ, 60Kg/lỗ; vi sai toàn phần; điểm nổ-điểm đo:

) s / m m

( g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Thời gian (ms)

) s /

m m

) s / m m

(

( g n ộ đ o a d

c ố t n ậ V

g n ộ đ o a d c ố t n ậ V

Tần số (Hz)

516m)

d) Kết quả đo tại Mỏ than Núi Béo, tỉnh Quảng Ninh.

(Quy mô: 216kg thuốc nổ; 18 lỗ, 12kg/lỗ; vi sai toàn phần; khoảng cách điểm nổ-

điểm đo 420m)

Hình 4.8 Kết quả phân tích số liệu nghiên cứu

107

Quan sát các đặc tính tương ứng giữa hai thiết bị trên Hình 4.8 có một số nhận

xét sau:

- Về đặc tính sóng rung động thu được, dạng sóng Myrio thu được còn khác khá

nhiều so với thiết bị chuyên dụng. Các giá trị biên độ dao động cũng chưa

tương đồng. Đó là do việc tính toán và xác định các hệ số trong các biểu thức

tính toán khi xây dựng phần mềm chưa phù hợp. Thêm vào đó, tốc độ lấy mẫu

của cảm biến gia tốc trong Myrio (800 mẫu/s - Hình 4.4) thấp hơn tốc độ lấy

mẫu thường dùng (1024 mẫu/giây) nên có thể một số giá trị dao động đỉnh bị

bỏ qua. Trong khi đó, tốc độ đọc dữ liệu từ cảm biến của vi xử lý được thiết

lập cao hơn (1024 mẫu/giây- thiết lập trong phần mềm lập trình). Do đó nếu

quan sát kỹ đặc tính biên độ từ dữ liệu của Myrio (Hình 4.8) dễ thấy nhiều

điểm đỉnh bằng nhau, đi ngang.

-Về đặc tính phổ tần số của sóng rung động thu từ Myrio, miền tần số

chính tương đối giống phổ tần của sóng thu từ thiết bị chuyên dụng, nhưng

vẫn chứa khá nhiều những thành phần sóng tạp khác (có thể do nhiễu) . Tuy

nhiên tỉ lệ so với miền tần số chính là khá thấp. Tỉ trọng và dải tần số chính là

tương đối giống nhau. Số liệu từ Myrio cho thấy lượng dao động trong các

miền tần số ngoài tần số chính là khá nhiều. Nguyên nhân của vấn đề này là

do dữ liệu được ghi trực tiếp từ cảm biến mà không qua các giải pháp xử lý tín

hiệu ban đầu (FPGA) và dữ liệu cũng chưa được áp dụng các kỹ thuật lọc để

loại bỏ nhiễu. Ví dụ, Các nhiễu xuất hiện ở miền tần số cao có thể dễ dàng

được loại bỏ khi sử dụng một bộ lọc thông thấp, với ngưỡng tần số cho phép

là 100Hz.

Những nguyên nhân gây nên sự sai khác của kết quả đo đều nằm trong dự tính

vào hoàn toàn có thể khắc phục được bằng các giải pháp kỹ thuật. Ví dụ có một vài

giải pháp như sau:

- Lựa chọn chip cảm biến gia tốc ba trục có tốc độ lấy mẫu cao, tối thiểu là 1024

mẫu/giây. Có thể lựa chọn loại cảm biến được tích hợp sẵn các mạch lọc nhiễu.

108

- Xây dựng thuật toán ghi và xử lý dữ liệu phù hợp để đảm bảo tốc độ lấy mẫu

nhanh nhất. Do thời gian tồn tại của sóng chấn động không kéo dài, có thể lựa

chọn giải pháp ghi lưu dữ liệu trước; kết thúc ghi lưu, mới thực hiện các tác vụ

khác như tính toán, giao tiếp, ... .

4.5.2. Thử nghiệm giải pháp xử lý dữ liệu

Trong các yêu cầu xử lý dữ liệu khác nhau, thuật toán Kalman được áp dụng một

cách khá linh hoạt. Theo đó, EKF chỉ là một trường hợp cụ thể khi dữ liệu là phi

tuyến. Với những đòi hỏi về chất lượng xử lý dữ liệu cao hơn, các nghiên cứu đã chỉ

ra rằng, có thể sử dụng EKF nhiều vòng hoặc kết hợp kết quả lọc theo chiều thuận (

từ dữ liệu đầu => dữ liệu cuối ) với kết quả lọc theo chiều nghịch ( từ dữ liệu cuối =>

dữ liệu đầu) khi lượng dữ liệu là cố định. Ví dụ, với một bộ dữ liệu quan sát theo thời

gian gồm N phần tử (N là xác định và không đổi), thuật toán Kalman thực hiện các

thủ tục ước lượng trạng thái hệ thống tại thời điểm k (xk ): nếu k tăng dần từ 0=>N,

được gọi là lọc theo quy trình tiến (forward filter); nếu k giảm từ N=>0, được gọi là

lọc theo quy trình lùi (backward filter). Rauch–Tung–Striebel đã chứng minh rằng,

kết hợp cả hai quy trình, hiệu quả lọc tăng lên đáng kể. [82]

Nhược điểm của các kỹ thuật kết hợp này là tốc độ xử lý dữ liệu sẽ bị chậm,

không có tính thời gian thực. Với cấu trúc hệ thống đề xuất (mục 4.3), trong bài toán

nghiên cứu này, dữ liệu của các vụ nổ mìn trước được phân tích làm cơ sở cho vụ nổ

mìn sau. Thực tế công nghệ khai thác cho thấy, sau mỗi vụ nổ mìn là quá trình bốc,

xúc, vận chuyển, …, nên khoảng thời gian giữa 2 vụ nổ mìn là rất dài so với tốc độ

xử lý và tính toán của các hệ thống điều khiển. Điều đó cho phép sử dụng những giải

pháp khác nhau nhằm nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu, tăng độ chính xác mà không

làm ảnh hưởng đến hệ thống.

Để có cơ sở lựa chọn giải pháp xử lý dữ liệu phù hợp, nghiên cứu thử ba trường

hợp áp dụng EKF khác nhau gồm: Lọc dữ liệu 1 lần bằng thuật toán EKF; Lọc dữ

liệu 2 lần bằng thuật toán EKF; Lọc dữ liệu kết hợp theo chiều thuận và nghịch bằng

thuật toán EKF. Các giải pháp lọc dữ liệu được thực hiện trên phần mềm

109

Malab_2013.. Theo đó, các biểu thức tính toán, xử lý dữ liệu được thực hiện bằng các

hàm mFile, dữ liệu được cung cấp từ các file lưu trữ dạng exel.

Lọc dữ liệu 1 lần bằng thuật toán EKF là từ bộ dữ liệu thu được đã xác định, thuật

toán EKF được áp dụng nhằm loại bỏ những sai số do nhiễu. Kết quả thu được là bộ

dữ liệu sau lọc.

Lọc dữ liệu 2 lần bằng thuật toán EKF là từ bộ dữ liệu thu được đã xác định, thuật

toán EKF được áp dụng nhằm loại bỏ những sai số do nhiễu. Bộ dữ liệu thu được sau

lần lọc đầu tiếp tục được áp dụng thuật toán EKF để lọc lại lần nữa nhằm loại bỏ nốt

những thành phần nhiễu có thể còn sót lại sau lần lọc đầu. Kết quả thu được là bộ dữ

liệu sau lần lọc thứ 2.

Lọc dữ liệu kết hợp theo chiều thuận và nghịch bằng thuật toán EKF được thực

hiện như sau: từ bộ dữ liệu ban đầu, áp dụng thuật toán EKF cho các phần tử theo thứ

tự từ phần tử đầu tiên đến phần tử cuối cùng (quá trình lọc thuận); bước tiếp theo là

áp dụng thuật toán EKF cho các phần tử theo thứ tự từ phần tử cuối cùng đến phần tử

đầu tiên (quá trình lọc ngược). Từ hai bộ kết quả quá trình lọc thuận và lọc ngược,

lấy trung bình cộng các vị trí tương ứng theo thứ tự để xác định bộ dữ liệu cuối cùng

sau quá trình lọc.

Kết quả quá trình lọc theo từng phương pháp được mô tả trên Hình 4.9 cho cả 3

trục XYZ của cảm biến. Theo mỗi trục sẽ có 2 nhóm đồ thì được mô tả. Nhóm thứ

nhất là các đặ tính về biên độ theo miền thời gian trong đó, đặc tính dữ liệu ban đầu

và đặc tính dữ liệu sau lọc được biểu diễn trên cùng một hệ trục tọa độ (đường màu

xanh và màu đỏ theo thứ tự tương ứng). Nhóm thứ 2 là đặc tính trên miền tần số được

biểu diễn riêng trên từng biểu đồ cho dữ liệu trước lọc và các trường hợp sau lọc.

110

0.025

0.02

EKF 1round

0.02

) s / m m

0.015

0.01

( g n ộ đ g n u r c ố

n ậ V

( g n ộ đ g n u r c ố t n ậ V

0.005

100

150

200

250

100

150

200

250

Tần số (Hz)

Biểu diễn kết quả lọc theo phổ tần số

111

0.025

EKF forward backward

EKF 2round

0.02

) s / m m

0.015

0.01

( g n ộ đ g n u r c ố t n ậ V

0.005

100

150

200

250

100

150

200

250

Tần số (Hz)

a) Trục X

112

0.12

0.1

EKF 1round

) s / m m

0.08

(

g n ộ đ

0.06

g n u r c ố

0.04

( g n ộ đ g n u r c ố t n ậ V

n ậ V

0.02

100

150

200

250

100

150

200

250

Tần số (Hz)

0.12

0.1

EKF forward backward

0.1

EKF 2round

) s / m m

0.08

) s / m m

0.08

0.06

0.04

( g n ộ đ g n u r c ố t n ậ V

0.02

100

150

200

250

100

150

200

250

Tần số (Hz)

Biểu diễn kết quả lọc theo phổ tần số

b) Trục Y

113

0.025

0.02

EKF 1round

) s / m m

0.015

0.01

( g n ộ đ g n u r c ố t n ậ V

0.005

100

150

200

250

100

150

200

250

Tần số (Hz)

0.025

0.02

) s /

EKF 2round

) s /

0.02

EKF forward backward

m m

(

0.015

g n ộ đ

0.015

0.01

g n u r c ố

0.01

n ậ V

( g n ộ đ g n u r c ố t n ậ V

0.005

100

150

200

250

100

150

200

250

Tần số (Hz)

Biểu diễn kết quả lọc theo phổ tần số

c) Trục Z

Hình 4.9 Dữ liệu rung động theo các trục XYZ đo bằng Myrio tại mỏ Núi Béo bằng

thuật toán EKF với 1 lần lọc (EKF 1round); Kết hợp 2 quy trình lọc thuận và ngược

(EKF forward backward); và Lọc 2 vòng (EKF 2round)

Với kết quả chạy Matlab trên Hình 4.9, quan sát đường màu đỏ trên các đồ thị về

biên độ cho thấy, giải pháp sử dụng thuật toán EKF với 2 vòng lọc cho kết quả dữ

liệu sau lọc ít biến thiên hơn trên cả 3 trục X,Y,Z. Để đảm bảo việc quan sát dữ liệu

114

một cách đầy đủ, các đồ thị trên miền tần số cũng được trình bày trong Hình 4.9, các

đồ thị này cho thấy, việc lọc với các kỹ thuật khác nhau chỉ loại bỏ những thành phần

tần số bậc cao mà không ảnh hưởng đến miền tần số chính. Điều đó khẳng định tính

hiệu quả của các kỹ thuật lọc kết hợp

Từ những phân tích đó, nghiên cứu đề xuất sử dụng giải pháp lọc dữ liệu nhiều

lần bằng thuật toán EKF.

4.5.3. Nhận xét

Kết quả thử nghiệm khẳng định tính khả thi của mục tiêu xây dựng thiết bị đo

mức độ chấn động. Tất cả những vấn đề còn tồn tại đều nằm trong dự tính ban đầu

và đều có giải pháp khắc phục. Kết quả thử nghiệm là cơ sở quan trọng cho quá trình

xây dựng hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai.

4.6. Xây dựng hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai và dự báo mức độ

chấn động ứng dụng cho nổ mìn trên mỏ lộ thiên ở Việt Nam

Kết quả phân tích và xử lý dữ liệu với các kỹ thuật mới cùng giải pháp áp dụng

kỹ thuật học máy, trí tuệ nhân tạo (AI) cho thấy cấu trúc hệ thống tự động điều chỉnh

thời gian vi sai cho nổ mìn trên mỏ lộ thiên đã đề xuất là phù hợp. Theo đó, có 3 thành

phần thiết bị cần quan tâm là thiết bị khởi nổ điện tử, module cảm biến đo rung chấn

và kíp nổ điện tử. Với điều kiện về kỹ thuật và bài toán kinh tế hiện nay của các mỏ

khai thác, nghiên cứu bước đầu đề xuất, thay vì nghiên cứu kíp nổ điện tử có thể sẽ

có giá thành cao, thiết bị khởi nổ được thiết kế với nhiều kênh độc lập có thể điều

chỉnh vi sai giữa các kênh. Thiết bị này kết hợp với các kỹ thuật điều khiển nổ mìn

và các loại kíp vi sai sẵn có đang được sử dụng phổ biến tại các mỏ hiện nay cũng có

thể đạt được yêu cầu vi sai. Kíp vi sai có thể là bước tiếp theo của quá trình phát triển

kỹ thuật nổ mìn ở Việt Nam khi điều kiện về kỹ thuật và kinh tế phù hợp hơn. Từ đó,

hai thiết bị phần cứng cần xây dựng lúc này gồm: Thiết bị khởi nổ điện tử đa kênh

độc lập và Trạm cảm biến đo chấn động. Việc xây dựng những thiết bị này được trình

bày chi tiết trong các mục tiếp theo.

115

4.6.1. Giải pháp xây dựng thiết bị khởi nổ điện tử đa kênh độc lập

Yêu cầu hoạt động của thiết bị

Với yêu cầu của hệ thống đã được xây dựng, thiết bị khởi nổ đa kênh phải thực

hiện được những yêu cầu sau:

- Kích nổ nhiều kênh độc lập

- Tạo vi sai giữa các kênh, cho phép hiệu chỉnh thời gian vi sai tới 1 mili giây.

- Cài đặt các thông số vụ nổ, và các chỉ số định danh của các module tương ứng.

- Kết nối truyền thông trực tuyến với các module cảm biến, quản lý dữ liệu các

module cảm biến gửi về theo chỉ số định danh của từng module.

- Kết nối mạng internet để gửi dữ liệu về cơ sở dữ liệu đám mây. Hoặc có thể

kết nối trực tiếp với máy tính trung tâm.

Xây dựng cấu trúc, sơ đồ nguyên lý và lựa chọn thiết bị phần cứng

Theo như thông số kỹ thuật của các loại kíp điện, để kích nổ, cần đưa một dòng

điện một chiều có cường độ 1-1,2 Ampe [19]. Điện trở cho phép của kíp điện bao

gồm dây dẫn (1,9-2,1m) là 2-4 Ôm [19]. Điện trở của dây dẫn từ máy khởi nổ đến

kíp coi là hằng số và bằng 20 Ôm. Nếu giả thiết rằng mỗi kênh máy khởi nổ có thể

kích nổ được 20 kíp đấu nối tiếp/song song thì điện áp cần tạo ra trên mỗi kênh sẽ là

khoảng 400 Volt.

Do tại khu vực khai thác thường không có điện lưới, các máy khởi nổ bắt buộc

dùng nguồn ắc quy. Vì thế, mức điện áp khoảng 400VDC được tạo ra từ điện áp

12VDC qua một mạch tăng áp DC-DC. Để duy trì điện áp này cho phép tạo ra dòng

theo yêu cầu, năng lượng được tích lũy vào hệ thống tụ điện ( do tụ điện cho phép tốc

độ nạp, phóng nhanh, nhiều lần).

Một mạch kích sẽ cho phép hoặc ngăn chặn năng lượng từ hệ thống tụ đi tới kíp

nổ để gây nổ. Các kíp nổ chỉ được kích nổ trong điều kiện cho phép ( theo yêu cầu,

đảm bảo an toàn ), khi đó, mạch kích trên mỗi kênh sẽ nhận tín hiệu độc lập để cấp

116

năng lượng kích nổ tới từng kênh ra kíp. Khoảng thời gian giữa các thời điểm các

mạch kích cấp năng lượng đi chính là khoảng thời gian vi sai giữa các kênh.

Để có thể kích nổ với thời gian vi sai linh hoạt đó cần một khối điều khiển trung

tâm (CPU) để điều khiển mạch tăng áp và các mạch kích. CPU cũng cần có kết nối

với màn hình, các phím nhấn để phục vụ cho việc cài đặt thông số vụ nổ. Ngoài ra,

với yêu cầu về khả năng kết nối truyền thông theo thời gian thực với các trạm cảm

biến và kết nối truyền thông internet (hoặc kết nối trực tiếp máy tính), CPU cần sử

dụng các module truyền thông thời gian thực và module kết nối internet.

Từ những phân tích đó, cấu trúc thiết bị khởi nổ điện tử đa kênh độc lập được xây

400VDC

Tụ điện áp cao

Module kết nối internet

Nguồn ắc qui 12V

Mạch tăng áp DC-DC

400VDC

Module kết nối trạm cảm biến

Kênh 1

Kênh 2

Module CPU

Kíp nổ

Màn hình và Bàn phím

Mạch điều khiển kích

Kênh 10

Đường điều khiển, truyền thông: điện áp thấp

Đường nguồn: điện áp cao

dựng như Hình 4.10.

Hình 4.10 Sơ đồ cấu trúc thiết bị khởi nổ điện tử đa kênh độc lập

Theo cấu trúc các thành phần và chức năng của nó được mô tả, nghiên cứu đề xuất

các giải pháp về thiết bị và sơ đồ với từng khối.

Mạch tăng áp DC-DC sử dụng vi mạch băm xung có hồi tiếp cùng với biến áp

xung có thể nâng điện áp. Điện áp sau kích được nạp vào hệ tụ điện đấu nối tiếp nhau.

Sơ đồ chi tiết mạch tăng áp được thể hiện trong Phụ lục. Kết quả thực nghiệm đã lựa

chọn linh kiện và biến áp xung cho mạch giúp mức điện áp sau khi tăng là 450Vdc.

Khi đó, cặp tụ điện lưu trữ phải là loại chịu điện áp là 250V.

117

Mạch điều khiển kích của mỗi kênh cũng sử dụng một biến áp xung nhỏ để truyền

tín hiệu xung kích từ CPU tới mạch điện áp cao đảm bảo sự cách ly tín hiệu. Mạch

kích sử dụng một transitor trường FET để dẫn dòng kích nổ cho kíp. Sơ đồ chi tiết

mạch kích được thể hiện trong Phụ lục.

Với các thiết bị hiện trường mang tính di động cao, giải pháp để kết nối internet

không gì khác là sử dụng sim điện thoại di động. Tức là thiết bị khởi nổ cần có một

module sim. Do lượng dữ liệu là không nhiều, quá trình gửi dữ liệu lên cơ sở dữ liệu

đám mây có thể thực hiện sau khi kết thúc vụ nổ. Việc kết nối để gửi dữ liệu có thể

sử dụng công nghệ GPRS. Có nhiều loại module sim có thể sử dụng (Phụ lục) tùy

thuộc vào lựa chọn giải pháp kết nối internet. Tất cả đều có thể giao tiếp với CPU

bằng truyền thông nối tiếp, thường theo chuẩn UART, một số là USB.

Để truyền tín hiệu đồng bộ thiết bị khởi nổ và trạm cảm biến đo chấn động, giải

pháp kết nối yêu cầu có tính thời gian thực. Giải pháp kết nối mạng internet không

đáp ứng được yêu cầu đó. Việc địa hình khu vực nổ có thể rất phức tạp nên việc kết

nối trực tiếp, có dây giữa thiết bị khởi nổ và trạm cảm biến là giải pháp không khả

thi. Tức là giải pháp kết nối điều khiển là không dây, khoảng cách có thể lên hàng

kilomet. Với yêu cầu đó, module LORA là giải pháp hợp lý (Phụ lục). Các module

Lora truyền dữ liệu trên nền tảng sóng điện từ với giải pháp mã hóa dữ liệu cho phép

khoảng cách truyền xa ở công suất thấp ( module 100mW cho phép truyền tới 3km

không vật cản). Các module này có thể giao tiếp với CPU qua truyền thông UART

theo chuẩn RS232 hoặc RS485.

Module CPU, màn hình và bàn phím cũng có nhiều giải pháp có thể lựa chọn. Với

tiện ích cao nhất, có thể lựa chọn các module máy tính nhúng (ví dụ như Raspberry),

kết hợp với màn hình cảm ứng đáp ứng đầy đủ nhu cầu của CPU, màn hình và bàn

phím. Ưu điểm là năng lực của CPU là rất cao, hoạt động ổn định, nhiều tiện ích, giao

diện có thể thiết kế đẹp, tích hợp được thêm nhiều tính năng mở rộng. Nhược điểm

của giải pháp này là năng lượng tiêu thụ sẽ lớn do cấu trúc dạng máy tính, và màn

118

hình lớn. Nguồn điện khuyến cáo cho riêng module Raspberry là 5V3A. Đây không

phải là vấn đề đơn giản do nguồn năng lượng của thiết bị là ắc qui.

Yêu cầu điều khiển của thiết bị là không quá phức tạp. Giải pháp đơn giản và có

thể phù hợp hơn là sử dụng vi điều khiển. Khi đó, phải sử dụng màn hình LCD và

bàn phím rời. Cấu trúc này sẽ tiêu thụ rất ít năng lượng đảm bảo hoạt động thiết bị.

Nhược điểm của cấu trúc này là phải xây dựng mạch điều khiển, kết nối hệ thống.

Giao diện đơn giản. Cấu trúc và tính năng là cố định. Trong trường hợp cụ thể, nghiên

cứu đề xuất sử dụng vi điều khiển Pic, là một loại vi điều khiển hoạt động ổn định,

giá thành hợp lý, được sử dụng phổ biến ở Việt Nam.

Thuật toán điều khiển

Hình 4.11 mô tả thuật toán điều khiển của thiết bị khởi nổ đa kênh. Nó cũng thể

hiện cơ chế và quá trình hoạt động của thiết bị.

119

Bắt đầu

Khởi tạo các tham số

Kết nối module Sim và module Lora

Kết nối trạm cảm biến

Lưu thông tin các trạm cảm biến (ID, vị trí tương ứng) Thiết lập thông số vụ nổ (thời gian vi sai, số kênh,...)

Kiểm tra điện trở từng nhánh

Đạt yêu cầu

Cho phép tăng áp

Kích hoạt mạch tăng áp

Điện áp>=GT đặt

Dừng mạch tăng áp

Có tín hiệu kích nổ

Gửi tín hiệu đồng bộ tới các trạm cảm biến. Kích hoạt lần lượt các kênh theo thứ tự đã cài đặt

Chờ 10 giây

Quét lần lượt dữ liệu từ các trạm cảm biến Gửi dữ liệu đo lên cơ sở dữ liệu

Kết thúc

Hình 4.11 Thuật toán điều khiển của thiết bị khởi nổ đa kênh

120

4.6.2. Giải pháp xây dựng trạm cảm biến đo chấn động

Yêu cầu hoạt động của trạm

Trạm cảm biến đo chấn động phải thực hiện được những yêu cầu sau:

- Nhận tín hiệu kích nổ đồng bộ từ máy khởi nổ để bắt đầu quá trình đo và tính

thời gian lan truyền sóng chấn động.

- Đo mức độ rung động của đất đá nơi đặt trạm theo 3 trục không gian.

- Lưu trữ kết quả đo chờ yêu cầu của trạm trung tâm ( là thiết bị khởi nổ ).

- Gửi kết quả đo về thiết bị khởi nổ khi nhận được tín hiệu yêu cầu.

Xây dựng cấu trúc, sơ đồ nguyên lý và lựa chọn thiết bị

Với những yêu cầu về tính năng, hoạt động, cấu trúc trạm cảm biến bao gồm 3

thành phần là: Cảm biến gia tốc để đo rung động đất đá theo 3 trục; Khối điều khiển

trung tâm (CPU) để điều khiển mọi hoạt động của trạm đo; và module giao tiếp truyền

thông thời gian thực với thiết bị khởi nổ để đồng bộ tín hiệu và trao đổi dữ liệu đo

CPU

Module kết nối truyền thông

Module Cảm biến gia tốc

Đường điều khiển, truyền thông: điện áp thấp

(Hình 4.12).

Hình 4.12 Cấu trúc trạm cảm biến

Giải pháp kết nối truyền thông giữa trạm cảm biến với thiết bị khởi nổ và ngược

lại đã được đề cập và giải quyết khi xây dựng thiết bị khởi nổ. Đó là sử dụng module

Lora (Hình ảnh thiết bị được mô tả trong Phụ lục).

Module cảm biến gia tốc hiện nay có nhiều loại thông dụng, dễ mua ở thị trường

trong nước (Hình ảnh thiết bị được mô tả trong Phụ lục). Các cảm biến đều được tích

hợp được dạng chip bán dẫn có kích thước nhỏ gọn và giao tiếp với CPU qua truyền

thông nối tiếp theo chuẩn I2C. Các loại cảm biến gia tốc này đều được tích hợp con

121

quay hồi chuyển để giúp xác định các thông số liên quan đến vị trí, góc nghiêng, góc

quay, khoảng dịch chuyển….

CPU của trạm cảm biến cũng được đề xuất sử dụng vi điều khiển Pic do yêu cầu

làm việc đơn giản, cố định, thời gian làm việc liên tục ngắn và sử dụng nguồn pin

(hoặc ắc qui). Vì vậy vi điều khiển là lựa chọn phù hợp nhất.

Bắt đầu

Khởi tạo các tham số

Kết nối module truyền thông và module cảm biến

Kết nối trạm trung tâm

Tín hiệu kích

Đếm thời gian sóng lan truyền t

Mức rung > giới hạn

Lưu giá trị thời gian t. Đếm thời gian ghi dữ liệu

Ghi lưu dữ liệu rung động

T ghi>T đặt

Dừng lưu dữ liệu rung động

Tín hiệu đọc dữ liệu

Gửi dữ liệu rung động và t

Kết thúc

Thuật toán điều khiển

Hình 4.13 Thuật toán điều khiển của trạm cảm biến

122

Hình 4.13 mô tả thuật toán điều khiển của trạm cảm biến. Giải thuật cũng thể

hiện cơ chế và quá trình hoạt động của trạm. Kết quả xây dựng phần cứng thiết bị

khởi nổ đa kênh vi sai điện tử được trình bày trong Phụ lục IV.

4.7. Kết luận chương 4

Từ kết quả nghiên cứu lý thuyết, qua quá trình thử nghiệm thiết bị, nghiên cứu đã

xác định được cấu trúc hệ thống tự động điều chỉnh thời gian vi sai cho nổ mìn trên

mỏ lộ thiên ở Việt Nam. Hệ thống được xây dựng dựa trên cơ sở về tính hợp lý cho

mục tiêu phát triển và ứng dụng, đáp ứng điều kiện về kinh tế, kỹ thuật cũng như thiết

bị, linh kiện sẵn có và phổ biến ở thị trường Việt Nam.

Bước đầu, với việc tận dụng những kíp điện sẵn có, thời gian vi sai được điều

chỉnh chính xác theo tính toán cho mục tiêu vi sai giữa các lỗ nổ. Đạt được sự chính

xác này, hiệu quả nổ có thể tăng lên đáng kể. Với mục tiêu phát triển tiếp theo, khi

điều kiện về linh kiện và kinh tế cho phép, kíp điện tử có thể được phát triển và ứng

dụng, lợi ích của giải pháp điều khiển tự động thời gian vi sai cho nổ mìn trên mỏ lộ

thiên sẽ còn rõ ràng hơn.

123

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

KẾT LUẬN

Sau quá trình nghiên cứu, phân tích và thử nghiệm nhiều hướng đi khác nhau, giải

pháp khác nhau, luận án đã đạt được một số kết quả sau:

1. Xây dựng được phương pháp phân tích sóng chấn động nổ nhằm xác định vận

tốc lan truyền sóng, qua đó, định hình một cách gián tiếp cấu trúc địa chất khu vực

nổ.

2. Xây dựng được mô hình nhận dạng mối quan hệ giữa các thông số: thời gian vi

sai, vận tốc lan truyền sóng chấn động và mức độ chấn động. Mô hình có thể đề xuất

giá trị thời gian vi sai hợp lý cho vụ nổ tiếp theo, đồng thời dự báo mức chấn động có

thể xảy ra. Kết quả ứng dụng mô hình đã được chứng minh bằng mô phỏng

3. Áp dụng được các kỹ thuật điều khiển hiện đại, kỹ thuật về huấn luyện mạng

nơ ron nhân tạo, máy học, thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận dạng hệ thống, hiệu

chỉnh giá trị và dự báo. Kết quả tối ưu sẽ được xác định và chỉnh định phù hợp theo

thời gian, góp phần cải thiện hiệu quả nổ mìn.

4. Trên cơ sở các kết quả mô phỏng, tác giả đã tiến hành nghiên cứu, thử nghiệm

và xác định được giải pháp xây dựng hệ thống thiết bị đồng bộ để đưa kết quả nghiên

cứu vào thực nghiệm. Hệ thống đề xuất được gọi là “Hệ thống tự động điều chỉnh

thời gian vi sai và dự báo mức độ chấn động cho nổ mìn khai thác trên mỏ lộ thiên”.

Các thiết bị chính đã được đã được thử nghiệm, cơ bản có thể hoàn thiện và phát triển.

Hệ thống cũng được xây dựng trên nền tảng ứng dụng các công nghệ kết nối vạn vật

(IoT), các kỹ thuật điều khiển mới phù hợp với sự phát triển của thời đại, tuy nhiên

vẫn đảm bảo phù hợp với kỹ thuật và hiện trạng nổ mìn ở Việt Nam.

124

KIẾN NGHỊ

Để kết quả nghiên cứu có hiệu quả cần nhiều hơn sự đồng hành, tạo điều kiện của

các cơ quan quản lý nhà nước, các mỏ khai thác lộ thiên trong việc cho phép thử

nghiệm thiết bị, hệ thống mới để hệ thống có thể hoàn thiện và đưa vào ứng dụng. Có

hệ thống thiết bị đồng bộ là điều kiện để hoàn thiện thuật toán nhận dạng. Thuật toán

dự báo cần nhiều hơn quá trình thực nghiệm ở nhiều khu vực có cấu trúc địa chất, địa

hình khác nhau. Tại mỗi khu vực, dữ liệu thu được càng nhiều, mô hình nhận dạng

sẽ chính xác hơn, hiệu quả điều khiển sẽ cao hơn.

125

DANH MỤC CÁC BÀI BÁO, CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ

ĐÃ CÔNG BỐ

1. Đào Hiếu (2018), “Tổng quan về sự phát triển và ảnh hưởng của kỹ thuật điều

khiển tới hiệu quả nổ mìn”, Hội nghị toàn quốc về khoa học trái đất và tài

nguyên với phát triển bền vững, tiểu ban Cơ Điện (ERSD 12/2018), tr. 127-

132.

2. Khổng Cao Phong, Đào Hiếu (2018), “Nghiên cứu chế tạo nguyên mẫu thiết

bị thử nổ phá hủy bằng xung điện”, Hội nghị toàn quốc về khoa học trái đất

và tài nguyên với phát triển bền vững, tiểu ban Cơ Điện (ERSD 12/2018), tr.

156- 161.

3. Đặng Văn Chí, Nguyễn Đức Khoát, Đào Hiếu, Nguyễn Thế Lực (2020), Ứng

dụng Matlab trong Thingspeak Server để xây dựng hệ thống đo lường và phân

tích dữ liệu từ xa bằng công nghệ IoT Gateway, Tạp chí Khoa học - Kỹ thuật

Mỏ - Địa chất số 61/2020, tr 88-95, xuất bản online.

4. Uông Quang Tuyến, Đào Hiếu, Khổng Cao Phong (2020), Nghiên cứu chế tạo

trạm thu thập dữ liệu sử dụng cho hệ thống giám sát và xác định quy luật phân

bố độ ẩm, độ khô hạn đất trên nền tảng Raspberry Pi. “Hội nghị toàn quốc về

khoa học trái đất và tài nguyên với phát triển bền vững, tiểu ban Cơ Điện

(ERSD 2020)”, tr 67- 72

5. Đào Hiếu, Khổng Cao Phong, Uông Quang Tuyến (2020), Nghiên cứu chế tạo

trạm đo đạc dữ liệu cho hệ thống giám sát và xác định quy luật phân bố độ ẩm

đất trên nền tảng vi điều khiển”, “Hội nghị toàn quốc về khoa học trái đất và

tài nguyên với phát triển bền vững, tiểu ban Cơ Điện (ERSD 2020)”, tr 21- 27

6. Đào Hiếu, Phạm Thị Thanh Loan, Nguyễn Phi Hùng (2021), “Study on an

Online Vibration Measurement System for Seismic Waves Caused by Blasting

for Mining in Vietnam”, Journal of Mining and Environment (JME online)

(WoS), 14/06/2021, Doi: 10.22044/jme.2021.10677.2028.

126

7. Uông Quang Tuyến, Khổng Cao Phong, Đào Hiếu (2021), “Xây dựng giao

thức truyền dữ liệu lên server cho các trạm thu thập dữ liệu sử dụng

Raspberry”, Tạp chí Cơ khí Việt Nam 30/7/2021, tr 66- 69.

8. Đào Hiếu, Khổng Cao Phong, Uông Quang Tuyến (2021), “Nghiên cứu thiết

kế trạm thu thập dữ liệu tự động phục vụ phát triển nông lâm nghiệp”, Tạp chí

Cơ khí Việt Nam 30/7/2021, tr 58- 60.

9. Đặng Văn Chí, Nguyễn Đức Khoát, Phạm Thị Thanh Loan, Uông Quang

Tuyến, Đào Hiếu, Nguyễn Thế Lực (2021), “Đo lường điều khiển bằng máy

tính, ứng dụng công nghệ IoT – Lora Gateway để giám sát và điều khiển xa

trên Web Server”, Sách chuyên khảo, Nhà xuất bản Khoa học - Kỹ Thuật , Hà

Nội 31/7/2021.

10. Đào Hiếu, Đặng Văn Chí (2021). “Numerical Analysis of the Ground

Vibration Isolation of Shock Wave Propagation under Blasting in NuiBeo

mine, Quang Ninh”. Sách “Hội nghị khoa học toàn quốc về cơ khí – điện – tự

động hóa (MEAE)”. Nhà xuất bản Giao thông vận tải, ISBN: 978-604-76-

2482-9, 22/12/2021.

11. Đào Hiếu, Khổng Cao Phong (2021). “Kalman Filter and MPU6050 Sensor in

Positioning Issue for one-axis Solar Tracking System”. Sách “Hội nghị khoa

học toàn quốc về cơ khí – điện – tự động hóa (MEAE)”. Nhà xuất bản Giao

thông vận tải, ISBN: 978-604-76-2482-9, 22/12/2021.

127

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Công ty Hóa chất mỏ Cẩm Phả (2019). Các hộ chiếu nổ mìn đã được thiết kế và

sử dụng tại mỏ Núi Béo.

[2] Hồ Sĩ Giao, Đàm Trọng Thắng, Lê Văn Quyển, Hoàng Tuấn Chung (2010), Nổ

hóa học – Lý thuyết và thực tiễn, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.

[3] Lê Ngọc Duy, Phan Đình Hiếu, Nguyễn Anh Tú, Lưu Vũ Hải (2018), “Nghiên

cứu lọc thích nghi-kalman cho cảm biến gia tốc trên xe lăn điện”, Tạp chí khoa

học và công nghệ. Số đặc biệt 2018.

[4] Lê Ngọc Ninh (2009), Nghiên cứu các thông số của cấu trúc lượng thuốc trong

lỗ mìn nhằm nâng cao hiệu quả phá vỡ đất đá và bảo vệ môi trường ở một số

mỏ lộ thiên Việt Nam, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Đại học Mỏ Địa chất, Hà nội.

[5] Lê Văn Công, Đặng Hồng Thắng, Lưu Công Nam, Nguyễn Trí Thắng, Phí Văn

Long (2012), “Công nghệ thi công và những yêu cầu cần thiết khi thi công giếng

đứng trong điều kiện các mỏ hầm lò Việt Nam”, Viện Khoa học công nghệ Mỏ

- Vinacomin. http://imsat.vn.

[6] Lê Văn Quyển (2001), Bài giảng Phá vỡ đất đá bằng phương pháp khoan nổ

mìn. Trường đại học Mỏ - Địa chất.

[7] Lê Văn Quyển (2009), Nghiên cứu mức độ đập vỡ đất đá bằng nổ mìn và xác

định mức độ đập vỡ đất đá hợp lý cho một số mỏ lộ thiên Việt Nam, Luận án

tiến sĩ kỹ thuật, Đại học Mỏ Địa chất, Hà Nội.

[8] Nghiêm Hữu Hạnh, (2001). Cơ học đá. Nhà xuất bản Giáo dục.

[9] Nguyễn Đình An (2016), Nghiên cứu xác định chỉ tiêu thuốc nổ nhằm đảm bảo

mức độ đập vỡ đất đá hợp lý cho một số mỏ khai thác vật liệu xây dựng của Việt

Nam, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Trường đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội

[10] Nguyễn Hoàng, Bùi Xuân Nam, Nguyễn Tuấn Thành, Nguyễn Tuấn Anh,

(2018), “ So sánh hiệu quả giữa thuật toán hồi quy tuyến tính và hồi quy phi

tuyến tính trong dự báo sóng chấn động nổ mìn trên mỏ than Núi Béo – Quảng

Ninh”, Tạp chí Công nghiệp Mỏ (2), tr 78-84.

128

[11] Nguyễn Hoàng (2018), “Ứng dụng thuật toán hồi quy véc tơ hỗ trợ để dự báo

sóng chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên: Một so sánh, đánh giá với phương pháp

thực nghiệm”, Tạp chí Công nghiệp Mỏ (6), tr 24-29.

[12] Nguyễn Hoàng, Bùi Xuân Nam, Trần Quang Hiếu, Lê Thị Thu Hoa, Lê Quí

Thảo (2019), “Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo và mô hình thực nghiệm để dự báo

sóng chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên”, Tạp chí Công nghiệp Mỏ (6), tr 23-28.

[13] Nguyễn Hoàng (2020), Nghiên cứu một số mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo chấn

động nổ mìn trong khai thác mỏ lộ thiên. Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Trường đại

học Mỏ - Địa chất, Hà nội.

[14] Nguyễn Hoàng, Bùi Xuân Nam, Trần Quang Hiếu, Lê Thị Hương Giang, (2020).

“Mô hình dự báo chấn động nổ mìn trên mỏ lộ thiên dựa trên phương pháp lập

trình di truyền”. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất (5), tr 107-116.

[15] Nguyễn Sỹ Hội (2003), Nghiên cứu các giải pháp công nghệ nhằm hạn chế tác

động khi khai thác mỏ lộ thiên đến môi trường sinh thái. Luận án tiến sĩ kỹ thuật,

Trường đại học Mỏ - Địa chất, Hà nội.

[16] Nhữ Văn Bách (2008), Nâng cao hiệu quả phá vỡ đất đá bằng nổ mìn trong khai

thác mỏ, NXB Giao thông Vận tải, Hà Nội.

[17] Nhữ Văn Bách, Lê Ngọc Ninh, Hoàng Tuấn Chung (2010), Giáo trình Khoan

nổ mìn khai thác mỏ, Trường Đại học Mỏ - Địa chất.

[18] Nhữ Văn Bách, Lê Văn Quyển, Lê Ngọc Ninh, Nguyễn Đình An (2015), Công

nghệ khoan, nổ mìn hiện đại với lỗ khoan đường kính lớn áp dụng cho các mỏ

khai thác đá vật liệu xây dựng của Việt Nam. NXB Khoa học tự nhiên và công

nghệ, Hà Nội.

[19] Quy chuẩn kỹ thuật Quốc gia về an toàn trong bảo quản, vận chuyển, sử dụng

và tiêu hủy vật liệu nổ công nghiệp, QCVN01:2019/BCT, Hà Nội 2019.

[20] Souknavong Maniphet (2016), Đánh giá hiện trạng và đề xuất giải pháp quản

lý môi trường một số mỏ than vùng Đông Bắc ở Việt Nam. Luận văn thạc sỹ,

Đại học khoa học tự nhiên, Đại học Quốc Gia Hà Nội.

129

[21] A.Sayadi, M. Monjezi, N. Talebi, Manoj Khandelwal (2013), “A comparative

study on the application of various artificial neural networks to simultaneous

prediction of rock fragmentation and back break”, Journal of Rock Mechenics

and Geotechnical Engineering, 2013.

[22] Alan B. Richards, Adrian J. Moore (2015), Blasting Technology: Mesurement-

Assessment-Control, A lecture of blast vibration course by TERROCK

Consulting Engineers, Astralia. 87 pages.

[23] An Feher , Jozef Cambal, Blazej Pandula, Julian Kondela , Marian Sofranko,

Tawfik Mudarri and Ivan Buchla (2021), “Research of the Technical Seismicity

Due to Blasting Works in Quarries and Their Impact on the Environment and

Population”, https://doi.org/10.3390/app11052118

[24] C. E. Needham (2010), Blast Waves. Seismic Wave and High Pressure

Phenomena, ISBN 978-3-642-05287-3, DOI 10.1007/978-3-642-05288-0,

Springer Heidelberg Dordrecht London New York.

[25] C. H. Dowding (1984), Blast vibration monitoring and control. Evanston,

Illinois, USA. 280 pages.

[26] Calvin J. Konya, Edward J. Walter (1991), Rock blasting and overbreak control,

National Highway Institude, Publication No. FHWA-HI-92-001.

[27] Chambers C., Hookham S., Clay M (2017), “EU type certification of non-

standard Electronic Initiations Systems used in blasting at mines and quarries”,

Paper presented at the 43rd Annual Conference on Explosives and Blasting

Technique, ISEE 2017, Jan. 29 – Feb. 1 Orlando, Florida

[28] D. E. Siskind, M. S. Stagg, J. W. Kopp, C. H. Dowding (1983), Structure

response and dramage produced by ground vibration from surface mining.

Report of Investigation 8507, Bureau of Mines, U. S. Department of the interior.

[29] Dieu Tien Bui, Hossein Moayedi, Bahareh Kalantar, Abdolreza Osouli,

Biswajeet Pradhan, Hoang Nguyen and Ahmad Safuan A Rashid (2019), “A

Novel Swarm Intelligence”, Harris Hawks Optimization for Spatial Assessment

of Landslide Susceptibility, Sensors (19), pp 3590-3612.

130

[30] Dyno Nobel INC (2014), Centralised Blasting Systems – An Approach to Safety,

Functionality and Efficiency .

[31] G Cullis (2001), Blast Waves and How They Interact With Structures.

Group.bmj.com, J R Army Med Corps 2001; 147: 16-26;

[32] Greg Welch, Gary Bishop (1997), “An introduction to the Kalman Filter”,

Department of Computer Sience, University of North Carolina at Chapel Hill,

Chapel Hill, NC 27599-3175.

[33] HangYang, Zhang Dong-hai, Liu Ling-ying, YuYong-hui, WuYang, Zang Li-

wei, Han Rui-guo & Chai Jia-ke1 (2019), “Simulation of blast lung injury

induced by shock waves of five distances based on finite element modeling of a

three-dimensional rat”, Https://doi.org/10.1038/s41598-019-40176-7.

[34] Harry R. Nicholls, Charles F. Johnson, và Wilbur I. Duvall (1971), Blasting

Vibrations and Their Effects on Structures, The U.S. Bureau of Mines 656,

United States Department of the Interior, 105 pages

[35] Hoang Nguyen, Xuan Nam Bui, Quang Hieu Tran, Pham Van Hoa, Dinh An

Nguyen, Le Thi Thu Hoa, Qui Thao Le, Ngoc Hoan Do, Tran Dinh Bao, Hoang

Bac Bui, Hossein Moayedi (2020), “A comparative study of empirical and

ensemble machine learning algorithms in predicting air over pressure in open

pit coal mine”, Acta Geophysica, ISSN: https://doi.org/10.1007/s11600-019-

00396-x.

[36] Hoang Nguyen, Xuan Nam Bui, Quang Hieu Tran, Hossein Moayedi

(2019), “Predicting blast-induced peak particle velocity using BGAMs, ANN

and SVM: a case study at the Nui Beo open-pit coal mine in

Vietnam”, Environmental Earth Sciences, DOI: 10.1007/s12665-019-8491-

x, 2019.

[37] Hossein Moayed, Ahmad Safuan A Rashid, Mohammed Abdullahi Muazu,

Hoang Nguyen, Xuan-Nam Bui, Dieu Tien Bui (2019), “Prediction of ultimate

bearing capacity through various novel evolutionary and neural network

models”, Engineering with Computers, DOI: 10.1007/s00366-019-00723-2.

131

[38] https://www.mineexcellence.com/blast-information-management-system

[39] I Pinnock, DS Collins, Y Toya, Z Hosseini (2015), “The use of microseismic

acquition for vibration monitoring applications”, 2015 Australian centre for

geomechanics, Sydney, Australia.

[40] Iau Teh Wang (2019), “Field Experiments and numerical analysis of the ground

vibration isolation of seismic wave propagation under explosion seismic

loading”, MDIP Journal, 11/2019, doi:10.3390.

[41] InvenSense Inc (2013), MPU-6000-Datasheet, https://invensense.tdk.com

[42] ISEE (2011), Blasters’ Handbook 18th Edition. International Society of

Explosives Engineers, Cleveland, OH, 2011.

[43] J.L. Louw (2012), “A conceptual study into the implementation of a centralized

blasting system at Samancor's Mooinooi Mine”, The Southern African Institute

of Mining and Metallurgy, On-line version ISSN 2411-9717.

[44] Jian Zhou, Yingui Qiu, Shuangli Zhu, Danial Jahed Armaghani, Chuanqui Li,

Hoang Nguyen, Saffet Yagiz (2020), “Optimization of support vector machine

through the use of metaheuristic algorithms in forecasting TBM advance

rate”, Engineering Applications of Artificial Intelligence (97).

[45] Jie Dou, Ali P. Yunus, Abdelaziz Merghadi, Ataollah Shirzadi, Hoang Nguyen,

Yawar Hussain, Ram Avtar, Yu long Chen, Binh Thai Pham, Hiromitsu

Yamagishi (2020), “Different sampling strategies for predicting landslide

susceptibilities are deemed less consequential with deep learning”, Science of

the Total Environment (720), pp 137320-137350.

[46] Jinxing Lai, Haobo Fan, Jianxun Chen, Junling Qiu, Ke Wang (2015), “Blasting

vibration monitoring of undercrossing railway tunnel using wireless sensor

network”, International Journal of Distributed Sensor Networks, volume 2015,

article Id 703980.

[47] Joan Lizarazo-Marriaga, Carlos A Vargas, Laura Tiria (2018), “A new approach

to predict local site effects related to blast-induced ground vibrations”, Journal

of Geophysis and Engineering, 2018.

132

[48] Johansson, Daniel and Ouchterlony, Finn (2013), Shock Wave Interactions in

Rock Blasting: the Use of Short Delays to Improve Fragmentation in Model-

Scale”, Rock Mechanics and Rock Engineering, January 2013, Volume 46, Issue

1, pp 1-18.

[49] Johnson, Catherine E (2014), “Fragmentation Analysis in the Dynamic Stress

Wave Collision Regions in Bench Blasting”, Theses and Dissertations-Mining

Engineering. Paper 16. http://uknowledge.uky.edu/mng_etds/16.

[50] Katsabanis P. D., Tawadrous A., Braun C., Kennedy C (2006), “Timing Effects

on Fragmentation”, Proceedings of the 32nd Conference on Explosives and

Blasting Technique, ISEE, Dallas, TX, 2006.

[51] Katsabanis P., Omidi O., Rielo O., and Ross P. (2014), “A Review of Timing

Requirements for Optimization of Fragmentation”, Proceedings of the 40th

Conference on Explosives and Blasting Technique, ISEE, Denver, CO, 2014.

[52] Kevin C., Ans van Doormaal, Christof Haberacker, Götz Hüsken, Martin

Larcher, Arja Saarenheimo, George Solomos, Alexander Stolz, Laurent Thamie,

Georgios Valsamos (2013), “Resistance of structures to explosion effects:

Review report of testing methods”, European Network for Critical

Infrastructure Protection project, Reported EUR 26449 EN, 2013.

[53] Langefors U, Kihlstrom B (1978), The Modern Technique of Rock Blasting, A

Halsted press book, John Wiley & Sons. New York- London- Sydney- Toronto.

440 pages.

[54] Langefors U, Kihlstrom B,Westerberg H (1958), Ground Vibrations in Blasting.

Water Power, September, pages 335-38. October, pages 390-95, November,

pages 421, 424.

[55] Lucia Figuli , Damjan Cekerevac , Chiara Bedon , Bohusˇ Leitner (2020),

“Numerical Analysis of the Blast Wave Propagation due to Various Explosive

Charges”, Hindawi Advances in Civil Engineering Volume 2020, Article ID

8871412, 11 pages https://doi.org/10.1155/2020/8871412;

133

[56] Lund university (2018), “Angle estimation using gyros and accelerometers”,

https://www.control.lth.se

[57] M. Cardu, A. Giraudi, P. Oreste (2013), “Review of the benefits of electronic

detonators”, R. Esc. Minas, Ouro Preto, 66(3), pp 375-382, jul. set.

[58] Margaret Ruth Hettinger (2015), “The effects of short delay times on rock

fragmentation in bench blasts”,

https://scholarsmine.mst.edu/masters_theses/7466

[59] Matúš Ivančo, Romana Erdélyiová, Lucia Figuli (2019), “Simulation of

detonation and blast waves propagation”, 13th International Scientific

Conference on Sustainable, Modern and Safe Transport (TRANSCOM 2019),

High Tatras, Novy Smokovec – Grand Hotel Bellevue, Slovak Republic, pp

1756-1363;

[60] Microchip (2011), Pic16f1938 datasheet.

http://www.microchip.com/downloads/en/devicedoc/40001574c.pdf.

[61] Mohsen Hajihassani, Danial Jahed Armaghani, Aminaton Marto, Edy Tonnizam

Mohamad (2014), “Ground vibration prediction in quarry blasting through an

artificial neural network optimized by imperialist competitive algorithm”,

Bulletin of Engineering Geology and the Environment, Volume

74, Issue 3, pp 873–886.

[62] Monia Aloui, Yannick Bleuzen , Elhoucine Essefi and Chedly Abbes (2016),

“Ground Vibrations and Air Blast Effects Induced by Blasting in Open Pit

Mines: Case of Metlaoui Mining Basin, Southwestern Tunisia”, Journal of

Geology & Geophysics, Volume 5, Issue 3, 1000247, DOI: 10.4172/2381-

8719.1000247

[63] Nguyen Anh Tuan, Pham Van Hoa, Pham Van Viet, Tran Dinh Bao, Le Thi Hai

(2020), “Simulatin of Fly -Rock Distance as a Function of Blast Condition: a

Case Study in Vietnam”, Inżynieria Mineralna - Journal of the Polish Mineral

Engineering Society, 1, 2 (46), 275-282, 2020

134

[64] Nguyen Hoang (2020), Research and development of blasting shock wave

prediction model for open-pit coal mine using artificial intelligence and

machine learning algorithms. Ministry level topic, 2020.

[65] Nguyen Hoang, Bui Xuan Nam, Tran Quang Hieu (2020), Predict blasting

vibration in open-pit mining by artificial intelligence model. Natural science and

technology Publishing, 2020.

[66] Nick Barton (2007), Rock Quality, Seismic Velocity, Attenuation and

Anisotropy. Taylor & Francis Group, London, UK. ISBN 0-203-96445-4 Master

e-book ISBN.

[67] ORICA Mining Services, Initiation-Systems, European Shotfirer Standard

Education for Enhanced Mobility. A lecture by ORICA Mining Services

Germany. 156 pages.

[68] Patrick L. Walter (2004), Shock and Vibration Transducer Selection. Institute

of Environmental Sciences and Technology, IEST RP-DTE011.1, Sec. 7.9, Oct.

2004.

[69] Peter T. Dzwilewski Gregg Fenton (2003), “Shock Wave/Sound Propagation

Modeling Results for Calculating Marine Protected Species Impact Zones

During Explosive Removal of Offshore Structures”, U.S. Department of the

Interior Minerals Management Service Gulf of Mexico OCS Region, New

Orleans September 2003, pp 16-23.

[70] Pham Van Hoa, Carten Drebenstedt (2015), “Determination of blasting

parameters in low benches for surface mines in Vietnam”, Workshop on

Advances in Surface Mining for Environment Protection and Sustainable

Development.

[71] Pham Van Hoa, Drebenstedt, C., (2008), “The influence of delay interval on the

reinforcement abilities of seismic wave by delay blasting”, Proceedings of the

International Conference on Advances in Mining and Tunneling, August 20-21.

2008, pp. 193-202., 2008.

135

[72] Pham Van Hoa, Nguyen Sy Hiep, Le Van Quyen, Tran Dinh Bao, Le Qui Thao

(2014), “Prediction and minimisation of vibrations on structures during

production blast in a surface coal mine-a case study”, The 3rd International

Conference on Advances in Mining and Tunneling, Vung Tau, 21-22 October

2014, Publishing House for Science and Technology, P. 98-102, 2014.

[73] Pham Van Hoa (2016), “Controlling blast vibration when digging the tunnel

near protected structure”, International conferences on earth science and

sustainable geo-resources development-ESASGD 2016, 159-165.

[74] Pirat Jaroonpattanapong, Pham Van Hoa, Ormsin Indarid (2018), “Application

of wavefront reinforcement model for reduction blast-induced ground

vibration”, Songklanakarin J.Sci.Technol., 40, 2, 424-430.

[75] Quang Hieu Tran, Hoang Nguyen, Xuan Nam Bui, Carsten Drebenstedt, Belin

Vladimir Arnoldovich, Victor Atrushkevich (2021), “Evaluating the Effect of

Meteorological Conditions on Blast-Induced Air Over-Pressure in Open Pit

Coal Mines”, Proceedings of the International Conference on Innovations for

Sustainable and Responsible Mining, ISRM 2020 - Volume 1, Springer (indexed

by Scopus), 2366-2565, https://doi.org/10.1007/978-3-030-60839-2_9.

[76] R. E. Kalman (1960), “A new approach to linear filtering and prediction

ploblems”, Transaction of the ASME-Journal of Basic Engineering (82), Series

D, pp 35-45.

[77] Richards, A. B. (2008), “Blast vibration wavefront reinforcement model”,

Mining Technology, Institute of Materials, Minerals and Mining, Vol 117 No.4.

[78] Richards, ARio Tinto (2013), Recent example of blast vibration control in

Pilbana ion ore mines”, Technical service, Explosives and Dangerous Goods.

[79] Rossmanith H. P. (2003), “The Mechanics and Physics of Electronic Blasting”,

Proceedings of the 33rd Conference on Explosives and Blasting Technique,

ISEE, Nashville, TN, 2003.

136

[80] Rossmanith H.P. (2002), “The use of Lagrange diagrams in precise initiation

blasting”, Part I: Two interacting boreholes. Fragblast (Vol. 6, No. 1), pp 104

–136.

[81] Sang Ho Cho and Katsuhiko Kaneko (2004), “Rock Fragmentation Control in

Blasting”, Materials Transaction. Vol. 45, No. 5 (2004) pp. 1722 to 1730 #2004

The Mining and Materials Processing Institute of Japan;

[82] Simon Haykin (2001). Kalman filtering & neural networks. John Wiley & Sons,

Inc. ISBNs: 0-471-36998-5 (Hardback); 0-471-22154-6 (Electronic)

[83] Sjoberg, J., Schill, M. Hilding, D., Yi, C., Nyberg, U., and Johansson, D. (2012),

Computer Simulations of Blasting with Precise Initiation. Eurock, Stockholm,

Sweden, 2012.

[84] Srdan Kostic, Nebojsa Vasovic, Igor Franovic, Andreja Samcovic, Kristina

Todorovic (2014), “Assessment of blast induced ground vibrations by artificia

neural network”, 12th Symposium on neural network application in electrical

engineering, university of Belgrade, Serbia, November, pp 25-27.

[85] Steve Diersen, En-Jui Lee, Diana Spears, Po Chen, Liqiang Wang (2011),

“Classiﬁcation of Seismic Windows Using Artiﬁcial Neural Networks”,

International Conference on Computational Science, ICCS 2011.

[86] T. D. Northwood, R. Crawford, A. T. Edwards (1963), “Blasting vibrations and

building damage”, The Engineer, Vol. 215, No. 5601, pp 973-978.

[87] Tatsuya Hoshino, Gento Mogi, S-Q Kou (2000), “Optimization of time delay

interval to reduce blast-induced vibration”, International Journal for Blasting

and Fragmentation, Vol. 4, No. 2, pp 139-148, 2000

[88] Taylor, D. L. và Firth, I. R. (2003), “Utilization of blast movement

measurements in grade control”, Application of Computers and Operations

Research in the Minerals Industries, South African Institute of Mining and

Metallurgy, 2003.

[89] Tran Quang Hieu (2021), “Exploring the Relation between Seismic Coefficient

and Rock Properties Through Field Measurements and Empirical Model for

137

Evaluating the Effect of Blast-Induced Ground Vibration in OpenPit Mines: A

Case Study at the Thuong Tan III Quarry (Vietnam)”, Journal of the Polish

Mineral Engineering Society (2), Vol.1, 2021, http://doi.org/10.29227/IM-

2021-02-54

[90] Tuan Anh Nguyen, Dinh An Nguyen, Giang Van Vu, Quynh Van Tran

(2018), “Prediction of ground vibration due to blasting: case study in some

quarries in Vietnam”, Journal of Mining and Earth Sciences, 3, Vol.59, 1-8.

[91] V V S Avinash Teja, S Venkata Chaitanya, Uday Akula, Pathipati Srihari, V R

Sastry (2016), “Blast vibration signal analysis using S-transform”, IEEE

International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization

Techniques (ICEEOT) – 2016. Pages 4182-4186.

[92] V. R. Sastry, G. R. Chandra (2016), “Signal processing computation based

Seismic energy estimation of blast induced ground vibration waves”. IEEE

International Conference On Recent Trends In Electronics Information

Communication Technology, May 20-21, 2016, India, pp 216-220.

[93] Vu Trong Tan, Nguyen Ngoc Thu, Vo T.H Quyen (2011), “Measurement of

vibrations in environmental management by seismic machines”, Vietnam Jounal

of earth science 33(2)[CĐ], pp 224-230.

[94] Won-Ho Heo, Jung hun Kim, Van Duc Nguyen, Quang Hieu Tran, Hoang

Nguyen, Xuan Nam Bui (2021), “Development of a Blasting Vibration

Monitoring System Based on Tri-axial Acceleration Sensor for Wireless Mesh

Network Monitoring”, Proceedings of the International Conference on

Innovations for Sustainable and Responsible Mining, ISRM 2020 - Volume 1,

Springer(indexed by Scopus), 2366-2565, https://doi.org/10.1007/978-3-030-

60839-2_10.

[95] Worsey Paul. (2014), “Secondary Fragmentation by Collision”, Course

Presentation for Explosives Engineering Environmental Controls for Blasting,

Rolla, MO, 2014.

138

[96] Xiliang Zhang, Hoang Nguyen, Xuan Nam Bui, Quang Hieu Tran, Dinh An

Nguyen, Dieu Tien Bui, Hossein Moayedi . Novel Soft Computing Model for

Predicting Blast-Induced Ground Vibration in Open-pit Mines Based on Particle

Swarm Optimization and XGBoot. Natural Resources Research ISSN: DOI:

10.1007/s11053-019-09492-7, 2019.

[97] Xuan Nam Bui, Nguyen Hoang, Tran Quang Hieu, Bui Hoang Bac, Nguyen

Quoc Long, Nguyen Dinh An, Le Thi Thu Hoa, Pham Van Viet, A Lasso and

Elastic - Net Regularized Generalized Linear Model for Predicting Blast-

Induced Air Over-pressure in Open-Pit Mines, Journal of the Polish Mineral

Engineering Society, Vol.2, No. 2(44), 8-20, 2019

[98] Yang, Hyung-Sik and Rai, Piyush (2011), “Characterization of fragment size

vis-à-vis delay timing in quarry blasts”, Powder Technology (211), pp 120–126.

[99] Yonghui Shang, Hoang Nguyen, Xuan Nam Bui, Quang Hieu Tran, Hossein

Moayedi, A Novel Artificial Intelligence Approach to Predict Blast-Induced

Ground Vibration in Open-pit Mines Based on the Firefly Algorithm and

Artificial Neural Network,, Natural Resources Research, DOI: 10.1007/s11053-

019-09503-7, 2019

[100] Youngjoo Kim, Hyochoong Bang (2018), “Introduction to Kalman filter and

its application”, IntechOpen, http://creativecommons.org/licenses/by/3.0.

139

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Máy đo chấn động Blastmate

Máy đo chấn động Blastmate thực chất là một máy đo độ rung, là sản phẩm của

giới về thiết bị giám sát độ rung và áp suất không khí cho nhiều ứng dụng bao

gồm: xây dựng, địa kỹ thuật, đào hầm, khai thác mỏ, môi trường …. Được sử dụng

tại hơn 110 quốc gia, máy theo dõi rung Instantel có thể nói là máy đo độ rung

đáng tin cậy nhất trên thế giới hiện nay.

hãng Instantel, Canada. Được thành lập vào năm 1982, Instantel luôn dẫn đầu thế

Blastmate về cơ bản gồm 2 thành phần là máy đọc, ghi dữ liệu (Hình PL1.1) và

cảm biến (Hình PL1.2). Trong đó cảm biến có hai loại là cảm biến đo rung động ba

trục (được gọi là Geophone - Hình PL1.2b) và cảm biến âm thanh (thường gọi là

Microphone - Hình PL1.2a).

Hình PL1.1 Hai dạng máy Blastmate đang được sử dụng tại Việt Nam

+

V

L

T

-

+

-

a) Cảm biến âm thanh b) Cảm biến rung động 3 trục

Hình PLL1.2 Cảm biến đo dùng cho máy Blastmate

140

Các cảm biến được kết nối với máy đo bằng dây dẫn để đưa dữ liệu đo về máy

dưới dạng tín hiệu điện. Một vài thông số kỹ thuật cơ bản của máy đo chấn động

Blastmate được mô tả trong Bảng PL1-1.

Bảng PL1-1 Một số thông số kỹ thuật máy đo chấn động Blasmate

Thành phần Tính năng và thông số kỹ thuật

- Ghi, xóa dữ liệu đo từ cảm biến cùng các thông tin ứng dụng cần Máy đọc,

thiết cho người dùng ( thời gian, địa điểm đo, đơn vị quản lý, các ghi dữ liệu

thông tin về đối tượng đo,… ).

- Khoảng thời gian ghi cho mỗi lần đo: 1 – 90 giây.

- Tốc độ lấy mẫu: 1024, 2048, 4096 mẫu/giây.

- Dung lượng bộ nhớ : 15 MB. Lưu trữ được dữ liệu cho 1000 lần

đo với tốc độ lấy mẫu là 2048 mẫu/giây và thời gian ghi là 1 giây.

Có thể mở rộng lên 60 MB.

- Khoảng rung động có thể ghi nhận: 0,2÷30,0 mm/s.

- Có thể kết nối với modem để điều khiển từ xa. Kết nối USB

ngoài để dễ dàng sao chép dữ liệu.

- In kết quả ngay tại hiện trường dưới dạng đồ thị

- Nguồn : Pin sạc 6 - 12VDC.

- Dải đo 0,127 – 254 mm/s Geophone

- Dải đo 100 – 148 dB Microphone

Cảm biến rung 3 trục Geophone thực chất là một cảm biến gia tốc 3 trục có độ

nhạy cao. Ba trục cảm biến được đặt vuông góc với nhau tương ứng theo hệ trục LVT

để biểu diễn sóng chấn động. Trong các vụ nổ mìn, Geophone có nhiệm vụ ghi nhận

mức độ chấn động xung quanh bãi nổ, Microphone có nhiệm vụ ghi nhận âm thanh

mà vụ nổ gây ra. Từ hai thông số này, các chuyên gia về nổ mìn có thể đánh giá được

một cách sơ bộ về hiệu quả của vụ nổ mìn vừa xảy ra.

141

Phụ lục 2: Kết quả phân tích và tính toán vận tốc lan truyền sóng chấn động.

A – Kết quả phân tích dữ liệu của vụ nổ NB1 tại mỏ Núi Béo

Kết quả xác định các đỉnh sóng và giá trị biên độ tương ứng Biên độ sóng (mm/s) Thời điểm (s) Thời điểm (s) Biên độ sóng (mm/s)

Nhóm 1 Nhóm 1

1.78 0.254 1.02 1.27 1.02 0.254 0.635 1.21 0.008789 0.04102 0.0918 0.126 0.1738 0.2139 0.2471 0.2871 0.00195 3 0.04395 0.09277 0.126 0.165 0.2158 3.076 1.1 1.118 1.295 1.208 1.698 Trục L (sóng dọc) PPV Nhóm 2 Nhóm 2

1.27 0.381 1.52 0.254 2.79 1.65 0.762 0.1113 0.1387 0.1895 0.2275 0.2666 0.3066 0.3613 0.1113 0.1455 0.1904 0.2666 0.3096 0.3555 1.301 1.205 1.9 2.836 2.005 0.9755

Kết quả vận tốc lan truyền sóng tính được (m/s)

Trục L

Nhóm 2 Nhóm 1 342.46575 511.82311 568.18182 569.47608 1250.00000 641.02564 862.06897 1724.13793 2631.57895 2500.00000 393.70079 568.18182 2500.00000 1130 1183

1157 Trung bình Trung bình chung

142

B - Kết quả phân tích dữ liệu của vụ nổ NB2 tại mỏ Núi Béo

Kết quả xác định các đỉnh sóng và giá trị biên độ tương ứng

Thời điểm (s) Biên độ sóng (mm/s) Thời điểm (s) Biên độ sóng (mm/s) Nhóm 1 Nhóm 1

PPV Trục L (sóng dọc) 0.003906 0.04102 0.08105 0.1465 0.1738 0.21 0.2505 0.3018 0.3252 0.3594 0.413 0.4482 2.29 1.27 0.762 0.762 1.4 1.4 0.381 1.9 0.381 1.78 1.02 1.27 0.004883 0.04492 0.08105 0.1758 0.21 0.25 0.3027 0.3408 0.3594 0.414 0.4492 2.561 2.359 0.7829 1.845 2.128 1.86 2.444 2.01 2.48 1.53 1.096 Nhóm 2 Nhóm 2

0.1084 0.1465 0.1865 0.2305 0.2676 0.3018 0.3594 0.889 0.762 0.254 1.65 0.127 1.9 1.78 0.1094 0.1533 0.1875 0.2627 0.3027 0.3594 1.579 1.868 1.511 2.446 2.444 1.78

Kết quả tốc độ lan truyền sóng

Trục L PPV

Nhóm 1 1023.33197 2538.07107 213.21962 340.13605 862.06897 3333.33333 537.63441 581.39535 641.02564 431.03448 735.29412 Nhóm 2 1282.05128 2500.00000 2500.00000 1020.40816 641.02564 320.51282 Nhóm 1 2547.12175 851.78876 465.11628 641.02564 2500.00000 467.28972 1282.05128 373.13433 396.82540 735.29412 Nhóm 2 2631.57895 641.02564 568.18182 2500.00000 340.13605

143

1377 1026 1336 1022

1199 1181 Trung bình Trung bình chung

C - Kết quả phân tích dữ liệu của vụ nổ HS1 tại mỏ Hồng Sơn

Kết quả xác định các đỉnh sóng và giá trị biên độ tương ứng

Thời điểm (s) Biên độ sóng (mm/s) Thời điểm (s) Biên độ sóng (mm/s) Nhóm 1 Nhóm 1

PPV 0 0.01172 0.03418 0.05664 0.06543 0.0833 0.1035 0.124 0.1387 0.1543 0.173 0.15 0.11 0.284 0.268 0.0788 0.0315 0.26 0.142 0.11 0.0009 0.0127 0.03418 0.05273 0.06543 0.08398 0.1016 0.124 0.1299 0.1602 0.3752 0.2424 0.2383 0.3457 0.5218 0.0826 0.1497 0.2925 0.3315 0.2103 Trục L (sóng dọc) Nhóm 2 Nhóm 2

0.02344 0.044 0.06 0.08301 0.09473 0.126 0.158 0.102 0.307 0.0788 0.0946 0.236 0.02344 0.04395 0.0625 0.08398 0.09375 0.1084 0.127 0.3648 0.3285 0.4923 0.08398 0.09375 0.2098 0.3088

Kết quả tốc độ lan truyền sóng

Trục L PPV

Nhóm 1 719.69697 695.97070 695.97070 462.85018 4367.81609 1187.50000 Nhóm 2 1067.41573 3800.00000 632.27953 719.69697 2783.88278 Nhóm 1 730.76923 848.21429 2451.61290 883.72093 2451.61290 6129.03226 Nhóm 2 1082.62108 2451.61290 848.21429 525.58783 1617.02128 2375.00000

144

1085.71429 1652.17391 2714.28571 703.70370 342.34234 285.71429

1801 1647 1483 1509

1654 1565 Trung bình Trung bình chung

D - Kết quả phân tích dữ liệu của vụ nổ HS2 tại mỏ Hồng Sơn

Kết quả xác định các đỉnh sóng và giá trị biên độ tương ứng

Thời điểm (s) Biên độ sóng (mm/s) Thời điểm (s) Biên độ sóng (mm/s) Nhóm 1 Nhóm 1

PPV 0.00488 0.02344 0.034 0.05566 0.08496 0.1064 0.1182 0.1367 0.1963 0.223 0.2412 0.268 0.0315 0.0158 0.323 0.0158 0.236 0.221 0.0867 0.457 0.221 0.11 0.00293 0.02246 0.04809 0.05566 0.08789 0.1064 0.1182 0.1338 0.1563 0.1825 0.1963 0.2246 0.4824 0.2515 0.3611 0.3748 0.2383 0.2444 0.2333 0.3347 0.3074 0.3367 0.4986 0.4196 Trục L (sóng dọc) Nhóm 2 Nhóm 2

0.0293 0.06055 0.0791 0.09375 0.1094 0.1275 0.1465 0.161 0.197 0.229 0.0236 0.339 0.0394 0.0158 0.252 0.102 0.205 0.15 0.457 0.158 0.02734 0.04297 0.0625 0.095 0.1094 0.1289 0.147 0.1825 0.1963 0.232 0.2705 0.3418 0.4304 0.208 0.2784 0.2898 0.3127 0.3367 0.4986 0.432

Kết quả tốc độ lan truyền sóng

Trục L PPV

145

Nhóm 1 1501.97628 440.32445 402.96925 4293.78531 2516.55629 730.76923 2714.28571 690.90909 974.35897 1187.50000 336.28319 Nhóm 1 2435.89744 590.06211 815.45064 1617.02128 855.85586 730.76923 2533.33333 1325.58140 1041.09589 3166.66667 Nhóm 2 2763.63636 2451.61290 1617.02128 2814.81481 3454.54545 1900.00000 1520.00000 3800.00000 3800.00000 Nhóm 2 2773.72263 1501.97628 5066.66667 1461.53846 1520.00000 3454.54545 5066.66667 1187.50000 4470.58824

2680 1435 2636 1511

2096 2036 Trung bình Trung bình chung

Phụ lục 3: Bộ dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra mạng nơ ron

Bộ dữ liệu huấn luyện

STT Các khoảng thời gian vi sai giữa các đợt nổ liên tiếp (ms) Khoảng cách đo (m) Vận tốc lan truyền sóng (m/s) Lượng thuốc tức thời lớn nhất (kg) Vận tốc dao động phần tử cực trị (mm/s) Thứ nhất Thứ hai

10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 239.05 215.23 188.57 175.52 177.29 242.62 204.71 207.69 175.52 177.29 242.62 204.71 207.69 14.25 14.25 14.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 885.00 885.00 867.00 1069.00 970.00 970.00 1100.00 1074.00 1102.00 1146.00 1146.00 1352.00 1209.00 1.08 1.34 1.47 1.67 1.64 1.53 1.52 1.51 1.67 1.64 1.53 1.52 1.51

146

10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 227.17 224.16 217.01 208.63 130.65 235.72 167.19 159.05 161.99 156.00 157.10 233.83 219.92 209.02 160.13 159.31 153.40 153.83 150.44 233.83 223.79 219.92 209.02 162.11 159.53 150.96 161.05 224.86 215.10 209.30 201.16 195.00 200.41 150.84 144.20 144.67 144.18 149.82 10 10 10 10 10 10 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 11 10 11 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 11 11 11 10 10.25 10.25 10.25 10.25 10 10 10 10 10 10 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 1353.00 1294.00 1554.00 1193.00 1413.00 1226.00 1107.00 1081.00 1164.00 1195.00 1195.00 1107.00 1404.00 1447.00 1364.00 1449.00 1449.00 1224.00 1193.00 1257.00 1366.00 1224.00 1495.00 991.00 1109.00 1174.00 1271.00 1095.00 1271.00 1254.00 1135.00 1254.00 1323.00 1254.00 1531.00 1288.00 1485.00 1441.00 1.65 1.68 1.78 1.71 1.52 1.61 1.47 1.55 1.48 1.75 1.77 1.63 1.74 1.75 1.52 1.59 1.54 1.56 1.78 1.63 1.72 1.78 1.75 1.72 1.67 1.77 1.52 1.67 1.81 1.77 1.42 1.58 1.54 1.77 1.51 1.62 1.68 1.79

147

52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 144.45 149.97 219.36 225.57 218.69 198.20 162.11 160.53 157.15 150.96 153.38 161.12 149.94 143.92 217.44 207.10 193.26 192.01 195.50 169.92 173.37 170.75 161.07 162.26 306.86 310.06 305.37 302.59 293.08 179.48 306.86 179.48 175.00 165.11 215.42 209.66 204.78 198.64 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 10.25 10.25 11 11 11 11 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 9.25 9.25 10 10 10 10 10 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10 10 10 9 9 10.25 10 10.25 10.25 10.25 10 10 10 10 1223.00 1485.00 1634.00 1442.00 1215.00 1089.00 1137.00 1307.00 1509.00 1509.00 1266.00 1597.00 1720.00 1624.00 1604.00 1520.00 1869.00 1192.00 1327.00 1458.00 1390.00 1662.00 1424.00 1391.00 1762.00 1774.00 1470.00 1508.00 1829.00 1725.00 2012.00 1937.00 1878.00 1677.00 1198.00 1287.00 1227.00 1338.00 1.65 1.61 1.79 1.69 1.81 1.67 1.48 1.53 1.73 1.77 1.53 1.79 1.89 2.41 1.77 1.54 1.59 1.59 1.58 1.66 1.70 1.66 1.44 1.71 1.83 2.01 1.74 1.38 1.59 1.25 1.73 1.88 1.90 1.53 1.80 1.79 1.50 1.55

148

90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 194.03 186.42 237.03 234.68 175.26 167.14 166.09 164.07 162.19 150.92 150.03 152.28 158.50 145.84 231.49 146.69 146.69 146.69 146.69 252.93 351.09 313.00 164.21 351.09 313.00 164.61 162.61 164.28 395.77 166.77 162.61 167.37 164.21 164.28 155.42 177.63 171.05 166.31 163.09 173.00 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 10 10 11 11 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 10.25 11 10.05 10.05 10.05 10.05 11 85 85 10.05 85 85 12.05 10.05 10.05 61 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 1169.00 1121.00 1494.00 1383.00 1616.00 1192.00 1222.00 1222.00 1159.00 1371.00 1632.00 1413.00 1255.00 1345.00 1338.00 1324.00 1268.00 1535.00 1065.00 1442.00 1582.00 1533.00 1195.00 1193.00 1287.00 1194.00 1494.00 1441.00 1470.00 1302.00 1358.00 1210.00 1456.00 1390.00 1254.00 1157.00 1255.00 1256.00 1746.00 1161.00 1.77 1.61 1.60 1.63 1.89 1.42 1.47 1.59 1.72 1.77 1.66 1.70 1.70 1.59 1.64 1.52 1.52 1.64 1.52 1.70 1.14 1.30 1.54 1.39 2.26 1.41 1.64 1.54 1.34 1.52 1.43 1.55 1.40 1.40 1.61 1.52 1.48 1.38 1.41 1.37

149

130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 166.19 163.08 155.00 163.36 127.25 332.54 170.00 170.00 170.00 163.15 163.15 163.15 170.48 167.15 169.43 160.38 170.29 166.51 158.15 166.21 169.05 228.88 218.51 202.06 200.45 194.81 198.30 196.31 190.65 192.37 192.04 165.06 200.26 203.18 220.66 212.28 210.49 209.86 490.49 458.04 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 12.05 12.05 12.05 12.05 11.05 61 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 15.05 14.05 15.05 14.05 14.05 15.05 15.05 15.05 15.05 15.05 10.05 14.05 14.05 14.05 14.05 14.05 14.05 61 14.05 1413.00 1406.00 1223.00 1465.00 1557.00 1405.00 1316.00 1403.00 1189.00 1228.00 1338.00 1458.00 1147.00 1623.00 1710.00 1224.00 1224.00 1224.00 1432.00 1160.00 1194.00 1633.00 1422.00 1544.00 1309.00 1261.00 1281.00 1395.00 1338.00 1314.00 1400.00 1299.00 1746.00 1161.00 1507.00 1255.00 1341.00 1227.00 1494.00 1150.00 1.49 1.49 1.53 1.40 1.68 3.61 1.52 1.52 1.50 1.48 1.41 1.52 1.54 1.89 1.54 1.62 1.51 1.51 1.32 1.51 1.42 1.44 1.42 1.77 1.42 1.60 1.58 1.88 1.90 1.96 1.95 1.43 1.82 1.72 1.42 1.48 1.37 1.52 1.78 1.29

150

170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 234.48 225.02 220.00 222.99 313.19 210.49 172.05 170.29 183.01 183.53 188.22 171.03 186.78 184.17 169.85 179.69 177.37 164.61 176.71 170.84 164.75 173.49 170.29 164.77 170.31 165.06 164.35 158.49 172.35 164.84 153.38 154.55 187.68 172.63 179.12 182.10 527.08 471.69 183.12 182.78 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 15.05 13.05 13.05 13.05 14.05 14.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 10.05 10.05 11.05 11.05 11.05 10.05 10.05 11.05 11.05 10.05 10.05 10.05 10.05 10.05 10.05 10.05 12.05 12.05 12.05 12.05 93 91 12.05 12.05 1375.00 1227.00 1307.00 1198.00 1377.00 1359.00 1577.00 1389.00 1441.00 1163.00 1595.00 1457.00 1543.00 1465.00 1194.00 986.00 1178.00 1026.00 1154.00 1123.00 993.00 904.00 948.00 993.00 1327.00 1080.00 1081.00 973.00 1119.00 1163.00 1081.00 1080.00 1132.00 966.00 985.00 912.00 1327.00 973.00 946.00 1081.00 1.32 1.78 1.61 1.71 1.34 1.51 1.70 1.52 1.56 1.54 1.79 1.60 1.66 1.53 1.48 1.83 1.60 1.52 1.77 1.74 1.71 1.67 1.72 1.71 1.47 1.50 1.54 1.69 1.69 1.51 1.60 1.70 1.74 1.76 1.87 1.62 1.64 1.18 1.56 1.57

151

210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 198.84 210.40 182.22 162.89 161.79 161.99 155.19 161.30 548.73 569.06 611.31 168.19 196.79 180.58 209.85 202.23 177.05 521.55 167.60 157.49 161.37 154.87 158.05 509.02 497.26 162.15 169.01 176.57 171.41 160.21 154.63 521.55 509.02 497.26 161.37 162.15 521.55 509.02 160.85 166.88 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 8 8 8 10 10 8 8 10 10 12.05 12.05 12.05 10.05 10.05 10.05 10.05 10.05 85 85 86 12.05 12.05 12.05 12.05 12.05 10.05 61 91 12.025 12.025 12.025 12.025 71 71 10.05 10.05 10.05 10.05 10.05 10.05 76 76 71 12.025 12.025 71 71 10.05 10.05 1109.00 973.00 1135.00 1107.00 1093.00 1061.00 1042.00 1051.00 1093.00 1048.00 1101.00 1084.00 991.00 1084.00 1327.00 913.00 1134.00 1057.00 993.00 1044.00 965.00 1134.00 952.00 1014.00 1044.00 966.00 1071.00 1231.00 1123.00 968.00 929.00 973.00 1135.00 1238.00 1100.00 1106.00 1119.00 945.00 1010.00 909.00 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 9 9 9 16 16 9 9 16 16 1.78 1.55 1.61 1.63 1.70 1.69 1.88 1.73 2.69 1.70 1.84 1.69 1.80 1.75 1.67 1.73 1.61 2.99 1.38 1.44 1.53 1.53 1.45 1.43 1.65 1.38 1.71 1.61 1.74 1.81 1.71 1.24 1.31 1.69 1.53 1.73 1.73 1.77 1.43 1.63

152

250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 161.37 521.55 509.02 514.28 278.79 638.42 655.28 211.29 496.61 432.31 406.55 356.97 405.18 504.72 220.60 271.55 322.06 316.01 282.65 514.82 601.91 361.77 311.10 249.58 215.42 633.24 384.03 350.60 324.33 456.69 384.03 266.44 257.51 239.29 235.55 229.30 229.07 220.48 393.26 254.83 10 8 8 8 8 8 8 10 8 8 8 8 8 8 10 10 8 8 10 8 8 8 8 10 10 8 8 8 8 8 8 8 8 10 10 10 10 10 8 10 10.05 73 73 81 56.2 61 57 13.325 72.9 91 91 91 81 85 10 10 83.7 81 13.5 81 86 85 85 12 12 51 76 76 76 51 76 76 76 10 10 10 10 10 76 10 876.00 866.00 1059.00 949.00 990.00 1069.00 1083 1177 1273 1277 1097 1151 1160 1591 1417 1244 1071 1195 1195 1200 1162 1093 1362 1432 1363 1503 1543 1416 1451 1234 1545 995 1068 1158 1260 1136 1221 1207 1120 1342 16 9 9 9 9 9 9 16 9 9 9 9 9 9 16 16 9 9 16 9 9 9 9 16 16 9 9 9 9 9 9 9 9 16 16 16 16 16 9 16 1.41 1.50 1.76 1.98 1.74 1.70 1.72 1.16 1.71 2.53 2.39 1.60 1.75 1.73 1.73 1.53 1.58 1.11 1.24 1.35 1.14 1.54 1.95 1.34 1.54 2.22 2.01 1.95 1.82 2.31 1.97 1.24 1.62 1.48 1.47 1.75 1.75 1.64 2.33 1.55

153

290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 227.54 217.70 179.72 633.24 592.29 406.10 386.92 230.15 284.52 284.52 449.72 426.56 403.75 458.86 431.15 346.83 409.54 423.62 349.74 431.15 346.83 317.72 409.54 409.54 349.74 458.86 431.15 317.72 338.00 409.54 409.54 409.54 409.54 307.56 320.30 297.11 183.13 449.04 371.84 349.29 10 10 10 8 8 8 8 10 10 10 8 8 8 8 8 8 8 10 8 8 8 8 10 10 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 10 10 8 8 10 10 10 61 61 70 70 15 15 15 86 86 86 81 56 56 81 14 61 57 57 57 14 14 85 85 85 51 51 51 51 51 55 81 81 55 14 14 84 84 16 16 16 9 9 9 9 16 16 16 9 9 9 9 9 9 9 16 9 9 9 9 16 16 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 16 16 9 9 1212 1555 1240 1470 1430 1273 1468 1626 1204 1057 1091 1344 1538 1473 1287 1636 1667 1419 1647 1786 1524 1825 1688 1496 1579 1561 1895 1152 1298 1216 1398 1620 1383 1435 1708 1761 1530 1817 1698 1983 1.72 1.62 1.49 1.72 1.96 1.59 1.09 1.52 1.11 1.41 2.23 2.02 2.17 1.78 2.26 1.96 1.25 1.74 1.29 1.57 1.61 1.08 1.42 1.76 1.12 1.50 1.90 3.46 2.14 3.31 1.66 1.98 1.65 1.95 1.36 1.65 1.43 1.68 1.70 1.59

154

330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 323.29 358.45 422.03 268.70 303.92 375.77 310.57 277.16 475.18 380.57 313.96 356.10 354.64 454.74 443.00 386.87 467.45 437.62 380.16 377.12 354.30 359.09 341.66 326.73 368.46 353.36 339.28 335.34 308.51 328.02 317.81 335.84 354.18 374.72 315.04 413.04 510.45 512.17 291.60 302.65 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 81 81 81 57 57 85 57 57 51 81 81 91 91 91 91 61 84 84 84 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 91 91 91 91 56 97 56 73 62 62 62 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 1914 1998 1856 1540 1674 1219 1314 1097 1450 1447 1233 1207 1186 1220 1595 1167 1377 1365 1658 1209 1433 1284 1330 1357 1380 1299 1246 1550 1021 1487 1422 1342 1373 1615 1379 1321 1442 1447 1297 1381 1.17 1.40 1.97 1.05 1.65 1.65 1.85 1.79 1.30 1.28 2.69 2.73 2.82 1.58 1.46 1.19 1.17 1.30 2.69 1.64 2.12 1.31 2.67 3.04 1.29 1.81 3.73 1.80 2.93 4.09 2.05 2.01 1.76 1.98 1.94 1.25 1.25 1.51 2.29 3.17

155

61 61 53 10 10 10 61 61 56 14 57 57 51 14 14 52 52 61 51 51 52 52 57 51 14 12 12 12 9 9 9 16 16 16 9 9 9 16 9 9 9 16 16 9 9 9 9 9 9 9 9 9 16 16 16 16 1256 1377 1205 1240 1699 1180 1452 1220 1444 1595 1414 1273 1339 1425 1261 1135 1622 1679 1241 1236 1441 1222 1475 1203 1244 1321 1408 1370 1.11 2.65 3.50 2.69 4.19 4.49 1.16 1.45 1.94 1.84 1.92 1.93 2.32 1.17 1.25 1.30 2.68 3.52 2.94 3.10 1.61 1.75 1.20 1.27 1.28 1.52 1.43 1.62 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 468.67 292.55 276.74 124.15 114.24 113.53 507.58 594.55 459.80 333.77 381.12 373.31 381.12 365.31 350.99 363.55 334.63 291.43 317.41 307.74 358.22 378.85 357.68 392.32 249.13 150.66 158.91 152.24 8 8 8 10 10 10 8 8 8 10 8 8 8 10 10 8 8 8 8 8 8 8 8 8 10 10 10 10

Bộ dữ liệu kiểm tra và kết quả

Các khoảng thời gian vi sai giữa các đợt nổ liên tiếp (ms) STT Khoảng cách đo (m) Kết quả neural Sai lệch (%) Lượng thuốc tức thời lớn nhất (kg) Vận tốc lan truyền sóng (m/s) Vận tốc dao động phần tử cực trị (mm/s) Thứ nhất Thứ hai

1 2 284.52 284.52 10 10 1204 1057 1.110 1.408 1.143 1.410 2.97 0.13 16 16 15 15

156

3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 449.72 426.56 403.75 458.86 431.15 346.83 409.54 423.62 349.74 431.15 346.83 317.72 409.54 409.54 349.74 458.86 431.15 317.72 338.00 409.54 409.54 409.54 409.54 307.56 320.30 297.11 183.13 449.04 371.84 349.29 323.29 358.45 422.03 268.70 303.92 375.77 310.57 277.16 475.18 380.57 313.96 356.10 8 8 8 8 8 8 8 10 8 8 8 8 10 10 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 10 10 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 9 16 9 9 9 9 16 16 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 16 16 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 86 86 86 81 56 56 81 14 61 57 57 57 14 14 85 85 85 51 51 51 51 51 55 81 81 55 14 14 84 84 81 81 81 57 57 85 57 57 51 81 81 91 1091 1344 1538 1473 1287 1636 1667 1419 1647 1786 1524 1825 1688 1496 1579 1561 1895 1152 1298 1216 1398 1620 1383 1435 1708 1761 1530 1817 1698 1983 1914 1998 1856 1540 1674 1219 1314 1097 1450 1447 1233 1207 2.234 2.020 2.169 1.781 2.260 1.960 1.250 1.744 1.290 1.570 1.610 1.080 1.420 1.759 1.118 1.500 1.900 3.460 2.140 3.310 1.660 1.980 1.650 1.950 1.360 1.651 1.430 1.680 1.700 1.590 1.170 1.400 1.967 1.050 1.653 1.650 1.850 1.789 1.301 1.280 2.690 2.730 0.01 2.234 1.09 2.042 1.39 2.139 0.49 1.790 0.27 2.266 0.10 1.958 0.16 1.252 0.82 1.758 0.50 1.284 0.13 1.572 2.11 1.576 0.37 1.076 0.21 1.417 0.29 1.764 0.37 1.122 0.33 1.495 0.16 1.897 0.26 3.469 0.33 2.133 0.30 3.300 0.41 1.653 0.00 1.980 0.91 1.635 0.26 1.955 0.88 1.348 1.669 1.08 1.608 12.45 0.95 1.664 0.59 1.690 0.06 1.591 0.77 1.179 0.29 1.404 0.48 1.976 1.14 1.038 1.14 1.634 1.45 1.626 0.68 1.837 0.24 1.785 0.31 1.297 0.48 1.286 0.22 2.684 4.07 2.841

157

45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 354.64 454.74 443.00 386.87 467.45 437.62 380.16 377.12 354.30 359.09 341.66 326.73 368.46 353.36 339.28 335.34 308.51 328.02 317.81 335.84 354.18 374.72 315.04 413.04 510.45 512.17 291.60 302.65 468.67 292.55 276.74 124.15 114.24 113.53 507.58 594.55 459.80 333.77 381.12 373.31 381.12 365.31 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 10 10 10 8 8 8 10 8 8 8 10 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 16 16 16 9 9 9 16 9 9 9 16 91 91 91 61 84 84 84 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 91 91 91 91 56 97 56 73 62 62 62 61 61 53 10 10 10 61 61 56 14 57 57 51 14 1186 1220 1595 1167 1377 1365 1658 1209 1433 1284 1330 1357 1380 1299 1246 1550 1021 1487 1422 1342 1373 1615 1379 1321 1442 1447 1297 1381 1256 1377 1205 1240 1699 1180 1452 1220 1444 1595 1414 1273 1339 1425 2.820 1.580 1.460 1.190 1.170 1.300 2.690 1.644 2.120 1.305 2.667 3.040 1.290 1.810 3.730 1.799 2.930 4.090 2.050 2.010 1.760 1.980 1.940 1.252 1.250 1.510 2.290 3.170 1.110 2.646 3.500 2.690 4.188 4.490 1.160 1.450 1.943 1.838 1.918 1.930 2.320 1.170 2.683 1.610 1.464 1.187 1.168 1.272 2.702 1.591 2.133 1.345 2.695 3.033 1.262 1.822 3.700 1.803 2.928 4.068 2.052 2.017 1.754 1.989 1.971 1.249 1.252 1.480 2.325 3.186 1.109 2.624 3.501 2.689 4.170 4.472 1.200 1.453 1.958 1.831 1.904 1.916 2.335 1.179 4.86 1.90 0.27 0.25 0.17 2.15 0.45 3.20 0.61 3.05 1.04 0.23 2.17 0.66 0.80 0.22 0.07 0.54 0.10 0.35 0.34 0.45 1.60 0.27 0.16 1.99 1.53 0.50 0.09 0.82 0.03 0.04 0.43 0.40 3.45 0.21 0.79 0.41 0.74 0.73 0.65 0.77

158

14 52 52 61 51 51 52 52 57 51 14 12 12 12 1261 1135 1622 1679 1241 1236 1441 1222 1475 1203 1244 1321 1408 1370 1.250 1.300 2.680 3.520 2.940 3.100 1.613 1.751 1.201 1.270 1.280 1.520 1.430 1.620 1.239 1.301 2.704 3.537 2.960 3.095 1.628 1.726 1.207 1.306 1.339 1.558 1.438 1.554 0.88 0.08 0.90 0.48 0.68 0.16 0.92 1.40 0.48 2.83 4.61 2.50 0.56 4.07 350.99 87 363.55 88 334.63 89 291.43 90 317.41 91 307.74 92 358.22 93 378.85 94 357.68 95 392.32 96 249.13 97 150.66 98 158.91 99 100 152.24 10 8 8 8 8 8 8 8 8 8 10 10 10 10 16 9 9 9 9 9 9 9 9 9 16 16 16 16

Phụ lục 4: Các chương trình

Chương trình lọc dữ liệu Kalman EKF

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%% EKF FOR PPV %%%%%%%%%%%%%%%%%

%Start with clear memory and close all plots

clear all;

close all;

deltaT = 1/1; % Time step, 2048Hz

time = 0.0; % Initial sim time

dataStore = zeros(1022,6); % Data storage array

% Create complementary filter parameters

Rollk1 = 0.0;

Rollk = 0.0;

% Create Kalman filter parameters for Down

xk = zeros(1,2);

pk = [0.001 0 0 0.01];

K = zeros(1,2);

phi = [0.76 0.001 0 0.01];

psi = [0.24 0];

159

R = 0.01;

Q = [0.00001 0 0 0];

H = [0.8 0];

% Creats the simulation loop. Every 250 iteration in 1s of sim time (250Hz)

data=xlsread('C:\Users\MyComputer\Desktop\LA\EKF_LA\dl_tohop.xls');

Input = data(:,8);

endPoint = 1022;

for i = 1:endPoint;

Meask1 = Input(i);

Rollk1 = 0.8*Meask1 + 0.2*Meask1;

uk = Meask1;

zk = Meask1;

% xk1Minus = phi * xk + psi * uk;

xk1Minus(1) = phi(1) * xk(1) + phi(2) * xk(2) + psi(1) * uk;

xk1Minus(2) = phi(3) * xk(1) + phi(4) * xk(2) + psi(2) * uk;

% pk1Minus = phi * pk * phi' +0;

pk1Minus(1) = (phi(1) * pk(1) + phi(2) * pk(3))* phi(1) +...

(phi(1) * pk(2) + phi(2) * pk(4))* phi(2) + Q(1);

pk1Minus(2) = (phi(1) * pk(1) + phi(2) * pk(3))* phi(3) +...

(phi(1) * pk(2) + phi(2) * pk(4))* phi(4) + Q(2);

pk1Minus(3) = (phi(3) * pk(1) + phi(4) * pk(3))* phi(1) +...

(phi(3) * pk(2) + phi(4) * pk(4))* phi(2) + Q(3);

pk1Minus(4) = (phi(3) * pk(1) + phi(4) * pk(3))* phi(3) +...

(phi(3) * pk(2) + phi(4) * pk(4)) * phi(4) + Q(4);

% S = H * pk1Minus * H' + R;

S = (H(1)*pk1Minus(1) + H(2)*pk1Minus(3))*H(1) +...

(H(1)*pk1Minus(2) + H(2)*pk1Minus(4))*H(1) + R ;

% K = pk1Minus * H' + inv(S);

K(1) = (H(1)*pk1Minus(1) + H(2)*pk1Minus(2))/S;

160

K(2) = (H(1)*pk1Minus(3) + H(2)*pk1Minus(4))/S;

% xk1 = xk1Minus + K*(zk - H*xk1Minus);

xk1(1) = xk1Minus(1) + K(1)*(zk - (H(1)*xk1Minus(1) +...

H(2)*xk1Minus(2)));

xk1(2) = xk1Minus(2) + K(2)*(zk - (H(1)*xk1Minus(1) +...

H(2)*xk1Minus(2)));

% pk1 = (eye(2,2) - K*H)*pk1Minus;

pk1(1,1) = (1 - K(1)*H(1))*pk1Minus(1) +(0 - K(1)*H(2))*pk1Minus(3);

pk1(1,2) = (1 - K(1)*H(1))*pk1Minus(2) +(0 - K(1)*H(2))*pk1Minus(4);

pk1(2,1) = (1 - K(2)*H(1))*pk1Minus(1) +(0 - K(2)*H(2))*pk1Minus(3);

pk1(2,2) = (1 - K(2)*H(1))*pk1Minus(2) +(0 - K(2)*H(2))*pk1Minus(4);

% Reset values for next interation

Rollk = Rollk1;

time = time + deltaT;

xk = xk1;

pk = pk1;

% Store data

dataStore(i,:) = [time, Meask1 Meask1 ...

Rollk1 xk1(1) xk1(2)];

end

% Plot results

%subplot(2,1,1);

plot(dataStore(1:endPoint,1),dataStore(1:endPoint,4),'g');

hold on;

%subplot(2,1,2);

plot(dataStore(1:endPoint,1),dataStore(1:endPoint,5),'r');

axis([0 1050 0 7]);

Chương trình thực hiện thuật toán tối đa hoá kỳ vọng EM

%% Expectation-Maximization (EM) Algorithm

161

clc, clear, close all

dataStore = zeros(497,2); % Data storage array

% generate random data using two 2D Normal distributions with 100 data points

Data=xlsread('C:\Users\MyComputer\Desktop\LA\EKF_2_EM_2_neural_LA\EKF

_EM_data.xlsx');

Data_true = Data(:,3:4);

Data_EKF = Data(:,5:6);

% number of points in each cluster

num_points = 1;

% reshuffle the data labels

%Data_r = [Data(:,1:2) randi(2,2*num_points,1)];

for i = num_points:497;

Data_r = [Data(1:i,5:6) randi(2,i,1)];

% make some initial guess

Param = make_initial_guess();

% run EM to find the parameters

[Data_f, Param_f] = EM(Data_r, Param);

D = Param_f.mu2;

dataStore(i,:) = D;

end

figure;

plot(Data_true(1:497,1),'g');

hold on;

plot(Data_EKF(1:497,1),'b');

hold on;

plot(dataStore(1:497,1),'r');

%axis([0 54 1300 1500]);

xlabel('Data Number ');

ylabel('Propagation Velocity (m/s)');

legend('True data','EKF-EM data');

162

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function Param = make_initial_guess()

Param = struct();

Param.mu1 = [1, 1];

Param.mu2 = [4, 4];

Param.sigma1 = [1 0; 0 1];

Param.sigma2 = [1 0; 0 1];

Param.lambda = [0.4, 0.6];

End

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function Data = expectation(Data, Param)

for ii = 1: size(Data,1)

x = Data(ii, 1:2);

p_cluster1 = prob(x, Param.mu1, Param.sigma1, Param.lambda(1,1));

p_cluster2 = prob(x, Param.mu2, Param.sigma2, Param.lambda(1,2));

if p_cluster1 > p_cluster2

Data(ii, 3) = 1;

else

Data(ii, 3) = 2;

end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function Param = maximization(Data, Param)

points_in_cluster1 = Data(Data(:,3) == 1,:);

points_in_cluster2 = Data(Data(:,3) == 2,:);

percent_cluster1 = size(points_in_cluster1,1) / size(Data,1);

percent_cluster2 = 1 - percent_cluster1;

% calculate the weights

163

Param.lambda = [percent_cluster1, percent_cluster2];

% calculate the means

Param.mu1 = [mean(points_in_cluster1(:,1)), mean(points_in_cluster1(:,2))];

Param.mu2 = [mean(points_in_cluster2(:,1)), mean(points_in_cluster2(:,2))];

% calculate the variances

Param.sigma1 = [std(points_in_cluster1(:,1)) 0; 0 std(points_in_cluster1(:,2))];

Param.sigma2 = [std(points_in_cluster2(:,1)) 0; 0 std(points_in_cluster2(:,2))];

End

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [Data_f, Param_f] = EM(Data, Param)

shift = 10000; % a big number

iter = 0; % counter

epsilon = 0.001; % percision

formatSpec = 'iteration: %d, error: %2.4f, mu1: [%2.4f %2.4f], mu2: [%2.4f %2.4f]

\n';

while shift > epsilon

iter = iter + 1;

% E-step

Data_ = expectation(Data, Param);

% M-step

Param_ = maximization(Data_, Param);

% calculate the distance/error from the previous set of params

shift = calc_distance(Param, Param_);

fprintf(formatSpec, iter, shift, Param_.mu1, Param_.mu2);

Data = Data_;

Param = Param_;

clear Data_ Param_

end

Data_f = Data;

Param_f = Param;

164

End

Chương trình huấn luyện mạng nơ ron nhận dạng hệ thống

data=xlsread('C:\Users\MyComputer\Desktop\LA\Neural_LA\Du lieu dung cho

neural.xlsx');

A=data(:,2); %Khoang cach do

B=data(:,3); %Vi sai lo

C=data(:,4); %vi sai hang

D=data(:,5); %Luong thuoc

E=data(:,6); %van toc lan truyen

input=[A';B';C';D';E'];

F=data(:,7); %bien do van toc dao dong max

goal=[F'];

net=newff(minmax(input),[69 60 1],{'tansig' 'tansig' 'purelin'},'trainscg');

net.trainParam.epochs=20000;

net.trainParam.show=25;

net.trainParam.showCommandLine=0;

net.trainParam.showWindow=1;

net.trainParam.time=inf;

net.trainParam.min_grad=1e-4;

net.trainParam.goal=1e-4;

net.trainParam.max_fail=5;

net.trainParam.sigma=5.0e-5;

net.trainParam.lambda=5.0e-7;

[net,tr]=train(net,input,goal);

output=sim(net,input);

gensim(net);

165

R47

HVDC_450

10R/5W HVDC_430

D15 HER208

C14 250V/100uF

R14

R1 0R5/5W

220uF

TR1

33R/0,25W

R26 2M

V_CHR

1 2 3 4

8 7 6 5

1N4148W

C9 100nF

D16 HER208

C15 250V/100uF

FBK

SWC SWE CT V-

DRC IPK V+ CINV

MC34063

R25 2M

C3 100uF

C4 100uF

C5 100uF

C1 100nF

C2 470pF

FBK

TRAN-2P2S

Q4 IRF640

RV1

Q3 S8550

0 _ C D V H

R13 1k

R12

8K4

Phụ lục 5: Các bản vẽ thiết kế và hình ảnh kết quả

R99

V_RDY

UC1

10R5W

D26

TR2

U6 TYN1225

R55 22k

D25 1N4007

1N4007

R56 100

R54 1k

D27 1N4007

C41 100nF

OUT_1

TRAN-2P2S

Q13 TIP41

TRIG_1

R89

10k

Sơ đồ mạch tăng áp

Sơ đồ mạch kích nổ

Một số dạng module LORA

Một số dạng module Sim

166

Một số loại cảm biến gia tốc

Mạch điều khiển trung tâm Mạch tăng áp và tích trữ năng lượng

Mạch tạo tín hiệu kích nổ với 10

kênh ra độc lập sử dụng biến áp

xung Hình ảnh khi hệ thống được ghép nối

Kết quả mạch phần cứng sau khi thiết kế thành công của thiết bị khởi nổ đa kênh vi sai điện tử