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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411020935.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法是由王军祥;常书豪;邸鑫设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法，涉及隧道与地下工程设备的技术领域，通过自动化的方式获取炮孔内裂隙信息，利用图像识别及图像处理的方法可以精确地识别裂隙并提取裂隙的几何信息；在RQD方法的基础上考虑裂隙率、面裂隙率、断裂区域和破碎区域四个指标得到新指标LRQD，提出基于修正系数α的方法校正炮孔实际能承受的压力峰值P，再对装药结构自动调整，实现智能匹配设计；通过开发的孔内摄像硬件设备和软件系统对炮孔内的裂隙情况进行识别和处理，进而对爆破设计方案进行优化调整，降低爆破造成岩体损伤等影响，提高炸药爆破能量利用率，对地下工程施工中具有一定的指导意义。

本发明授权地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法在权利要求书中公布了：1.地下工程爆破炮孔内裂隙识别与装药智能匹配设计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S10.获取岩体裂隙图像，并对岩体裂隙图像预处理；建立深度学习网络模型中的数据集；S20.搭建深度学习网络模型；将图像处理后的图像采用改进的网络模型进行图像识别；S30.根据步骤S20的岩体裂隙识别结果，通过提取识别到的裂隙特征区域、裂隙骨架提取及拼接和裂隙集合信息获取，将裂隙从背景中分割出来并定量表达；S40.根据步骤S30的识别结果，对炮孔内装药结构进行分析，建立基于炮孔内裂隙识别的装药智能匹配设计系统；步骤S40包括如下步骤：S41.计算炮孔内的孔内压力；表达式为： 式中：Pa为作用在炮孔的平均压力；Pe为初始压力；γ为气体膨胀指数；le为装药段长度；la为空气柱长度；S42.针对连续装药的炮孔，计算装药量，表达式为：Q＝q×S×L；式中：Q为进行一次爆破的总装药量；q为爆破炸药单耗；S为开挖断面面积；L为炮孔平均深度；S43.针对不连续装药的炮孔，装药量Q可根据以下公式计算： 式中：r为炮孔半径；q为爆破炸药单耗；le为装药段长度；Kd为径向不耦合系数，Kd＝rbrc，rb、rc为炮孔直径和药卷直径；S44.计算耦合装药时，作用于岩体的冲击荷载，表达式如下： 可得： 式中：Pb为最大压力；PH为炸药爆轰压力；De为炸药爆速；ρe、ρm为炸药密度和岩石密度；Cp为岩体波速；径向空气不耦合装药时，装药段爆破荷载压力峰值如下式： 式中：P0为装药段最大压力峰值；Kd为不耦合系数；n为压力增大倍数，n＝8；De为炸药爆速；ρe为炸药密度；由于孔内空气膨胀作用的时间很短，可认定为空气充满整个炮孔后对孔壁的压力为空气段的压力峰值，公式如下： 式中：P1为空气段最大压力峰值；γ为气体膨胀指数；le为装药段长度；l为炮孔深度；S45.计算Kt1与面裂隙率Kt2，表达式为： 式中：Ai、li分别为第i条结构面裂隙的面积和迹长；V为岩体的体积；A为岩体切面的面积；n为结构面的数目；S46.计算岩体质量指标和岩体体积节理数Jv，表达式如下： 式中：RQD为岩体质量指标，Li为钻探中长度大于等于10cm的第i个岩芯长度；L为钻探的总长度；引入了节理方向影响系数f1，数学表达式如下： 式中：RQDI为引入节理方向影响系数的岩体质量指标，TL为钻探的总长度；CW为冲刷岩芯段长度；Fr为长度小于5cm的岩芯长度；Cr为破碎段岩芯长度；K为岩溶区域岩芯长度；考虑以上指标的影响得到的基于RQD方法的新指标LRQD如下： 式中：TL为钻探的总长度；Cr为破碎段岩芯长度；Fr为长度小于5cm的岩芯长度；Kt1为体裂隙率；Kt2为面裂隙率；μ为岩体裂隙率的修正系数；初步判定当岩体裂隙率大于25时，使用修正系数μ将岩体裂隙率增加的速度放缓；当岩体裂隙率小于25时，修正系数μ为1；S47.通过对比新指标LRQD和RQD进行比较分析，参考了体裂隙率Kt1、面裂隙率Kt2、断裂区域Fr和破碎区域Cr，在原RQD方法上进行修正调整，拟定了修正系数α的数学表达式如下： 根据岩体裂隙分布情况，对抗冲击压力进行修正，达到理想效果，公式如下：Pd＝αP1式中：α为修正系数；P1为压力，具体是根据不同装药情况下的压力计算方法得到的最大数值；S50.建立孔内摄像系统。

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