本發(fā)明涉及礦山開采工程技術領域，尤其涉及一種巖石可崩性分級方法及系統(tǒng)。

背景技術：

自然崩落法采礦是一種依靠巖體自身條件而自然冒落的采礦方法，相比于空場法、充填法等采礦方法，其成本低廉，作業(yè)安全，是地下采礦方法中唯一能夠從成本上與露天采礦相媲美的采礦方法，該采礦方法的成功應用能夠給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟效益。但是，由于礦山區(qū)域地質條件(即巖石的可崩性)難于準確判斷，錯誤應用自然崩落法會造成巨大的經(jīng)濟損失。因此，正確判別礦山能否成功應用自然崩落法意義重大。

巖石可崩性用于衡量巖石自然崩落的難易程度，可崩性研究是巖石自然崩落法研究的中心內容，也是巖石崩落規(guī)律研究的基礎和必要的前提。巖石可崩性對采礦設計的回采順序、拉底方向、拉底面積、割幫預裂、出礦方式、放礦控制、安全生產(chǎn)和技術經(jīng)濟指標有著決定性的影響，是礦山達到預期經(jīng)濟效果的重要保障，直接影響著自然崩落法應用的成敗。

自1895年自然崩落法在美國誕生以來，可崩性研究就引起了世界采礦研究者的足夠重視，從經(jīng)驗和單因素評價方法逐漸發(fā)展到指數(shù)法以及多因素評價的地質力學方法RMR、地質力學Q系統(tǒng)法RMQ、Mathews穩(wěn)定圖法、Laubscher崩落圖法、礦山巖體分類系統(tǒng)法等。而對于巖石可崩性分級，則隨著數(shù)學模型的迅速發(fā)展與應用，出現(xiàn)了模糊數(shù)學分級、聚類分級、神經(jīng)網(wǎng)絡分級等。

這些已有的方法以工程人員的經(jīng)驗為主，而不同人員對可崩性分級的結果有所不同，因此巖石可崩性分級結果受工程人員經(jīng)驗影響較 大。另外，這些方法都是對待評礦山單獨評價，與已成功應用自然崩落法的礦山的數(shù)據(jù)沒有關聯(lián)，不能夠運用已經(jīng)被實踐檢驗過的正確評價結果來對待評礦山進行可崩性分級。

技術實現(xiàn)要素：

基于現(xiàn)有技術的缺陷，本發(fā)明提供一種巖石可崩性分級方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術對巖石可崩性分級主要依靠工程人員經(jīng)驗，不能運用已成功應用自然崩落法的礦山的數(shù)據(jù)來對待評礦山的可崩性分級的技術問題。

第一方面，本發(fā)明提供一種巖石可崩性分級方法，包括：

建立巖石的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫，確定每一可崩性級別的評價參數(shù)向量的級別均值向量及所述數(shù)據(jù)庫中各可崩性級別的評價參數(shù)向量的總均值向量；

根據(jù)所述每一可崩性級別的級別均值向量和所述總均值向量，確定可崩性分級的判別矩陣；

根據(jù)所述判別矩陣，確定可崩性分級的判別函數(shù)；

根據(jù)待評礦山的評價參數(shù)向量和所述判別函數(shù)，獲取待評礦山的巖石的可崩性分級結果。

可選地，在所述建立巖石的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫之前，所述方法還包括：

獲取已成功應用自然崩落法的礦山的歷史評價參數(shù)向量；

相應的，所述建立巖石的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫具體為：

根據(jù)所述歷史評價參數(shù)向量，建立巖石的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫。

可選地，所述根據(jù)所述每一可崩性級別的級別均值向量和所述總均值向量，確定可崩性分級的判別矩陣，包括：

根據(jù)所述每一可崩性級別的級別均值向量和所述總均值向量，確 定所述每一可崩性級別的級別均值向量和所述總均值向量之間的第一離差矩陣以及每一可崩性級別的評價參數(shù)向量與相應的級別均值向量之間的第二離差矩陣；

根據(jù)所述第一離差矩陣的逆矩陣以及所述第二離差矩陣，確定巖石可崩性分級的判別矩陣。

可選地，根據(jù)以下公式確定所述第一離差矩陣：

其中，A為第一離差矩陣，t為巖石可崩性級別，t∈[1,k]，k為預設常數(shù)，表示巖石可崩性級別的數(shù)目，n_t為巖石可崩性級別為t的評價參數(shù)向量的數(shù)目，j為評價參數(shù)向量的標號，j∈[1,n_t]，X為評價參數(shù)向量，為巖石可崩性級別為t的第j個評價參數(shù)向量，為每一可崩性級別的級別均值向量，表示巖石可崩性級別為t的評價參數(shù)向量的平均值，為由與求差得到的向量，為的轉置向量；

根據(jù)以下公式確定所述第二離差矩陣：

其中，B為第二離差矩陣，為所述總均值向量，表示數(shù)據(jù)庫中評價參數(shù)向量的平均值，為由與求差得到的向量，為的轉置向量。

可選地，所述根據(jù)所述第一離差矩陣的逆矩陣以及所述第二離差矩陣，確定巖石可崩性分級的判別矩陣，具體通過以下公式得到：

C＝A^-1×B；

其中，C為巖石可崩性分級的判別矩陣，A^-1為所述各可崩性級別間評價參數(shù)向量的離差矩陣的逆矩陣。

可選地，所述根據(jù)所述巖石可崩性分級的判別矩陣，確定巖石可 崩性分級的判別函數(shù)，包括：

計算所述巖石可崩性分級的判別矩陣的特征根及與特征根對應的特征向量；

根據(jù)所述特征根計算貢獻率，公式如下：

其中，η為貢獻率，r為特征根的標號，r∈[1,n]，n為所述巖石可崩性分級的判別矩陣的特征根的數(shù)目，λ_i為第i個特征根，i∈[1,n]；

根據(jù)所述特征向量計算判別式，公式如下：

u_i(X)＝a_i'×X；

u(X)為判別式，u_i(X)為第i個判別式，a為特征向量，a_i為與特征根λ_i對應的特征向量，a_i'為a_i的轉置向量；

根據(jù)所述貢獻率與所述判別式，確定巖石可崩性分級的判別函數(shù)。

可選地，所述根據(jù)所述貢獻率及所述判別式，確定巖石可崩性分級的判別函數(shù)，包括：

將所述特征根按照從大到小的順序排列，計算貢獻率大于預設值時對應的r的值，將前r個判別式作為判別函數(shù)。

可選地，所述根據(jù)待評礦山的評價參數(shù)向量和所述判別函數(shù)，得到待評礦山的巖石的可崩性分級結果，包括：

根據(jù)待評礦山的評價參數(shù)向量和所述判別函數(shù)，計算待評礦山的投影向量；

根據(jù)所述每一可崩性級別的各級別均值向量和所述判別函數(shù)，計算每一可崩性級別的各級別均值向量的各投影向量；

計算所述待評礦山的投影向量與所述每一可崩性級別的各級別均值向量的各投影向量之間的各歐氏距離，將所述各歐式距離中最小歐氏距離對應的級別均值向量所屬的可崩性級別作為待評礦山的巖石的可崩性級別。

可選地，上述方法還包括：當待評礦山成功應用自然崩落法后，將待評礦山的評價參數(shù)向量添加到所述數(shù)據(jù)庫中。

第二方面，本發(fā)明提供一種巖石可崩性分級系統(tǒng)，包括：

均值確定單元，用于建立各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫，確定每一可崩性級別的評價參數(shù)向量的均值向量及所述數(shù)據(jù)庫中評價參數(shù)向量的均值向量；

判別矩陣確定單元，用于根據(jù)所述每一可崩性級別的評價參數(shù)向量的均值向量和所述數(shù)據(jù)庫中評價參數(shù)向量的均值向量，確定巖石可崩性分級的判別矩陣；

判別函數(shù)確定單元，用于根據(jù)所述巖石可崩性分級的判別矩陣，確定巖石可崩性分級的判別函數(shù)；

分級結果確定單元，用于將待評礦山的評價參數(shù)向量代入所述判別函數(shù)，獲取待評礦山的巖石可崩性分級結果。

由上述技術方案可知，本發(fā)明的巖石可崩性分級方法和系統(tǒng)，通過對各可崩性級別的評價參數(shù)向量進行均值處理，以及根據(jù)上述均值求取可崩性分級的判別矩陣，進而確定判別函數(shù)，然后將待評礦山的評價參數(shù)向量與判別函數(shù)結合，確定待評礦山的巖石的可崩性級別。解決了現(xiàn)有技術對巖石可崩性分級主要依靠工程人員經(jīng)驗，實現(xiàn)科學評價待評礦山的巖石的可崩性，為成功運用自然崩落法奠定堅實基礎。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一實施例提供的巖石可崩性分級方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明另一實施例提供的巖石可崩性分級方法的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明一實施例提供的巖石可崩性分級系統(tǒng)的結構示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

圖1示出了本發(fā)明一實施例提供的巖石可崩性分級方法的流程示意圖。如圖1所示，本實施例巖石可崩性分級方法包括步驟S11至S14。

S11、建立巖石的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫，確定每一可崩性級別的評價參數(shù)向量的級別均值向量及所述數(shù)據(jù)庫中各可崩性級別的評價參數(shù)向量的總均值向量。

本實施例中，巖石的可崩性級別分為5個級別，分別是不可崩、差、較好、好、很好，對應1、2、3、4和5。評價參數(shù)包括：抗壓強度、巖石質量指標值RQD、節(jié)理間距、摩擦角、張開度和地下水。

每一個可崩性級別都采集多個評價參數(shù)向量，建立巖石的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫。

對每一個可崩性級別的評價參數(shù)向量進行求平均計算，得到級別均值向量，利用的計算公式如下所示：

其中，為第t級別的級別均值向量，t∈[1,k]，k為預設常數(shù)，表示巖石可崩性級別的數(shù)目，n_t為第t級別的評價參數(shù)向量的數(shù)目，為第j個第t級別的評價參數(shù)向量，j∈[1,n_t]。

計算數(shù)據(jù)庫中各可崩性級別的評價參數(shù)向量的平均值，得到總均值向量，計算公式如下：

其中，為總均值向量，n為樣本庫中各可崩性級別的評價參數(shù)向量的個數(shù)，n滿足以下條件：

本實施例中，k＝5，本實施例僅為舉例說明，并不限定k的取值，本領域技術人員可根據(jù)實際需要確定k的值。

S12、根據(jù)所述每一可崩性級別的級別均值向量和所述總均值向量，確定可崩性分級的判別矩陣。

S13、根據(jù)所述判別矩陣，確定可崩性分級的判別函數(shù)。

S14、根據(jù)待評礦山的評價參數(shù)向量和所述判別函數(shù)，得到待評礦山的巖石的可崩性分級結果。

在一個具體的例子中，步驟S11之前，上述巖石可崩性分級方法還包括圖1中未示出的步驟S10。

S10、獲取已成功應用自然崩落法的礦山的評價參數(shù)向量，然后執(zhí)行建立巖石的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫的步驟。

在一個具體的例子中，步驟S12還包括圖1中未示出的子步驟S121至S122。

S121、根據(jù)所述每一可崩性級別的級別均值向量和所述總均值向量，確定所述每一可崩性級別的級別均值向量和所述總均值向量之間的第一離差矩陣以及每一可崩性級別的評價參數(shù)向量與相應的級別均值向量之間的第二離差矩陣。

S122、根據(jù)所述第一離差矩陣的逆矩陣以及所述第二離差矩陣，確定巖石可崩性分級的判別矩陣。

步驟S121中，第一離差矩陣由以下公式確定：

其中，A為第一離差矩陣，t為巖石可崩性級別，t∈[1,k]，k為預設常數(shù)，表示巖石可崩性級別的數(shù)目，n_t為巖石可崩性級別為t的評價參數(shù)向量的數(shù)目，j為評價參數(shù)向量的標號，j∈[1,n_t]，X為評價參數(shù)向量，為巖石可崩性級別為t的第j個評價參數(shù)向量，為每一可崩性級別的級別均值向量，表示巖石可崩性級別為t的評價參數(shù)向量的平均值，為由與求差得到的向量，為的轉置向量；

第二離差矩陣由以下公式確定：

其中，B為第二離差矩陣，為總均值向量，表示數(shù)據(jù)庫中評價參數(shù)向量的平均值，為由與求差得到的向量，為的轉置向量。

步驟S122中，巖石可崩性分級的判別矩陣，具體通過以下公式得到：

C＝A^-1×B；

其中，C為巖石可崩性分級的判別矩陣，A^-1為所述各可崩性級別間評價參數(shù)向量的離差矩陣的逆矩陣。

在一個具體的例子中，步驟S13具體包括圖1中未示出的子步驟S131至S134。

S131、計算所述巖石可崩性分級的判別矩陣的特征根及與特征根對應的特征向量。

S132、根據(jù)所述特征根，通過以下公式計算貢獻率：

其中，η為貢獻率，r為特征根的標號，r∈[1,n]，n為所述巖石可崩性分級的判別矩陣的特征根的數(shù)目，λ_i為第i個特征根，i∈[1,n]。

S133、根據(jù)所述特征向量，通過以下公式計算判別式：

u_i(X)＝a_i'×X；

u(X)為判別式，u_i(X)為第i個判別式，a為特征向量，a_i為與特征根λ_i對應的特征向量，a_i'為a_i的轉置向量。

S134、根據(jù)所述貢獻率與所述判別式，確定巖石可崩性分級的判別函數(shù)。

其中，步驟S134具體為：將所述特征根按照從大到小的順序排列， 計算貢獻率大于預設值時對應的r的值，將前r個判別式作為判別函數(shù)。

本實施例中，預設值設置為85％，本實施例僅為舉例說明，并不限定此預設值的取值，本領域技術人員可根據(jù)實際需要確定此預設值的值。

在一個具體的例子中，步驟S14具體包括圖1中未示出的子步驟S141至S143。

S141、根據(jù)待評礦山的評價參數(shù)向量和所述判別函數(shù)，得到待評礦山的投影向量。

S142、根據(jù)所述每一可崩性級別的各級別均值向量和所述判別函數(shù)，得到每一可崩性級別的各級別均值向量的各投影向量。

S143、計算所述待評礦山的投影向量與所述每一可崩性級別的各級別均值向量的各投影向量之間的各歐氏距離，將所述各歐式距離中最小歐氏距離對應的級別均值向量所屬的可崩性級別作為待評礦山的巖石的可崩性級別。

在一個具體的例子中，上述巖石可崩性分級方法還包括如下步驟：

當待評礦山成功應用自然崩落法后，將待評礦山的評價參數(shù)向量添加到所述數(shù)據(jù)庫中。

本實施例的巖石可崩性分級方法，充分利用已成功應用自然崩落法的礦山的評價參數(shù)向量，能夠幫助研究人員科學、標準地對待評礦山的可崩性進行分級。并且，利用本實施例的巖石可崩性分級方法對待評礦山的可崩性進行分級，如果待評礦山能夠成功應用自然崩落法，則將待評礦山的評價參數(shù)向量作為一個成功應用自然崩落法的數(shù)據(jù)加入到已建成的數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的更新，從而提高了利用此數(shù)據(jù)庫計算得到的判別函數(shù)的可靠性和評價能力。

圖2為本發(fā)明另一實施例提供的巖石可崩性分級方法的流程示意圖。如圖2所示，本實施例的巖石可崩性分級方法包括步驟S21至S211。

S21、選取已成功應用自然崩落法的評價參數(shù)向量構成數(shù)據(jù)庫。

S22、創(chuàng)建評價參數(shù)觀測矩陣。

評價參數(shù)觀測矩陣是由各評價參數(shù)向量按規(guī)律排成的觀測矩陣。

步驟S22執(zhí)行后，分別執(zhí)行步驟S231和步驟S232。

S231、計算每一可崩性級別的評價參數(shù)向量的級別均值向量。

S232、計算數(shù)據(jù)庫中各可崩性級別的評價參數(shù)向量的總均值向量。

步驟S231和步驟S232執(zhí)行后，分別執(zhí)行步驟S241和步驟S242。

S241、計算每一可崩性級別的級別均值向量與總均值向量之間的第一離差矩陣A。

S242、計算每一可崩性級別的評價參數(shù)向量與級別均值向量之間的第二離差矩陣B。

S25、計算A^-1B的特征值和特征向量。

記特征值λ和特征向量a的數(shù)目都為n，λ_i為第i個特征根，i∈[1,n]。

S26、構建判別函數(shù)。

將步驟S25計算得到的特征值按照從小到大的順序排列后，數(shù)值最大的特征值對應的特征向量構成的判別函數(shù)作為第一個判別函數(shù)。

判別函數(shù)通過下式構建：

u_i(X)＝a_i'×X。

其中，u(X)為判別式，u_i(X)為第i個判別式，a為特征向量，a_i為與特征根λ_i對應的特征向量，a_i'為a_i的轉置向量。u₁(X)對應λ₁，λ₁為所有特征根中最大的一個。

S27、判斷單個貢獻率之和是否大于等于85％。

每一個特征根都對應一個單個貢獻率，此處單個貢獻率的計算公式為：

首先，判斷第一個單個貢獻率η₁是否大于等于85％，如果η₁大于等于85％，則執(zhí)行步驟S28，否則重新執(zhí)行S26，即判別函數(shù)u(X)＝{u₁(X),u₂(X)}，相應的，判斷η₁+η₂之和是否大于等于85％，如果η₁大于等于85％，則執(zhí)行步驟S28，否則重新執(zhí)行S26，直到單個貢獻率之和大于 等于85％。

S28、選取待評礦山的評價參數(shù)向量。

步驟S28執(zhí)行后，分別執(zhí)行步驟S291和步驟S292。

S291、計算待評礦山的評價參數(shù)向量的投影向量。

將待評礦山的評價參數(shù)向量向判別函數(shù)對應的特征向量進行投影，得到待評礦山的評價參數(shù)向量的投影向量。

S292、計算每一可崩性級別的級別均值向量的投影向量。

S210、計算并比較歐氏距離。

S211、得到待評礦山的巖石可崩性分級結果。

選取各歐氏距離中最小的歐氏距離對應的級別均值向量所屬的級別為待評礦山的巖石可崩性分級結果。

本實施例的巖石可崩性分級方法，設置的判斷單個貢獻率之和的預設值為85％，此預設值的設置，使得同一可崩性級別的評價參數(shù)向量的投影向量間的歐氏距離盡量小，使得不同可崩性級別的評價參數(shù)向量的投影向量間的歐氏距離盡量大，從而能夠確定一個最優(yōu)的判別函數(shù)。

下面以具體例子來描述本發(fā)明的技術方案。

巖石可崩性的評價參數(shù)包括：抗壓強度、巖石質量指標值RQD、節(jié)理間距、摩擦角、張開度和地下水，分別采用X₁、X₂、X₃、X₄、X₅、X₆來表示。其中，張開度和地下水指標采用表1定性打分的方法確定。

表1 張開度和地下水評分標準

將巖石可崩性分級結果定為5個類別：不可崩、差、較好、好、很好，分別用G₁、G₂、G₃、G₄、G₅表示。

某待評礦山的巖石可崩性評價參數(shù)如下：抗壓強度122.8MPa、 RQD值72.6、節(jié)理間距7.9cm、摩擦角33.7°、張開度評分7、地下水評分7，采用本實施例的巖石可崩性分級方法對待評礦山的可崩性進行分級。由上述6個巖石可崩性評價參數(shù)可知，待評礦山的評價參數(shù)向量為：(122.8,72.6,7.9,33.7,7,7)。

表2 25個區(qū)域的巖石可崩性參數(shù)表

選取國內外11座已成功應用自然崩落法的礦山的巖石可崩性評價參數(shù)，共25個具有代表性的評價參數(shù)向量構成數(shù)據(jù)庫，25個評價參數(shù) 向量詳見上表2。

將表中的各參數(shù)轉換成評價參數(shù)向量的格式，分別如下：

1、X₁³＝(90,70,16,35,9,12)’；2、X₂³＝(125,47,15,39,4,6)’；

3、X₁²＝(130,47,10,40,8,12)’；4、X₂²＝(120,50,33,39,10,13)’；

5、X₃²＝(98,85,50,40,9,8)’；6、X₁⁴＝(34,47,10,34,5,7)’；

7、X₃³＝(55,64,9,32,8,7)’；8、X₄³＝(109,70,12,34,7,7)’；

9、X₂⁴＝(33,46,9,35,2,10)’；10、X₃⁴＝(30,28,15,39.5,5,4)’；

11、X₄⁴＝(23.5,16,5,33.4,3,7)’；12、X₁⁵＝(3.2,23,4,34.4,2,4)’；

13、X₂⁵＝(4.5,15.6,3.6,24,3,5)’；14、X₃⁵＝(2.4,26.2,5.8,3.5,2,3)’；

15、X₅⁴＝(23.4,24.8,4.8,33.8,5,4)’；16、X₄⁵＝(2.6,14.5,4.7,28,2,5)’；

17、X₅⁵＝(1.4,12.8,2.1,33.5,2,3)’；

18、X₁¹＝(125.8,85.6,210.6,39.8,10,12)’；

19、X₄²＝(80.5,74.2,36.5,39.8,8,7)’；

20、X₅³＝(98.6,77.4,120,36.5,5,7)’；

21、X₂¹＝(125.6,85.2,240,40.2,8,10)’；

22、X₃¹＝(145.9,85.7,350,41.5,10,7)’；

23、X₄¹＝(245.5,95.5,385,42.5,8,10)’；

24、X₅¹＝(189.7,88.6,78.6,41.3,10,12)’；

25、X₅²＝(156.7,84.2,35.9,38.5,8,7)’。

上述25個評價參數(shù)向量中，X的上角標表示可崩性的級別，X的下角標表示該級別中的第幾個評價參數(shù)向量，例如X₁³表示可崩性級別為3級的第一個評價參數(shù)向量。

本實施例中，每個可崩性級別選取了5個評價參數(shù)向量，本實施例僅為舉例說明，不對可崩性級別及每個可崩性級別中的評價參數(shù)向量的個數(shù)做具體限定，本領域技術人員可根據(jù)實際需要對可崩性級別及每個可崩性級別中的評價參數(shù)向量的個數(shù)進行限定。

根據(jù)上述25個評價參數(shù)向量，求取每個可崩性級別的評價參數(shù)向量的級別均值向量以及數(shù)據(jù)庫中的各可崩性級別的評價參數(shù)向量的總 均值向量。

按照圖1中所示實施例的公式進行求均值計算，得到下列各均值向量：

1級均值向量：

2級均值向量：

3級均值向量：

4級均值向量：

5級均值向量：

總均值向量：

計算每一可崩性級別的級別均值向量和總均值向量之間的第一離差矩陣A：

計算每一可崩性級別的評價參數(shù)向量與相應的級別均值向量之間的第二離差矩陣B：

結合

得：

計算A^-1B的特征值λ和特征向量，并構建判別函數(shù)：

特征值：λ₁＝29.5466、λ₂＝1.4881、λ₃＝0.46、λ₄＝0.0287；

判別式：

u₁(X)＝-0.0272X₁-0.0622X₂-0.0089X₃-0.2708X₄-0.9303X₅-0.2377X₆；

u₂(X)＝0.0359X₁+0.1073X₂-0.0897X₃+0.209X₄+0.8046X₅-0.5367X₆；

u₃(X)＝0.0436X₁+0.0744X₂-0.0029X₃-0.8761X₄-0.067X₅-0.4696X₆；

u₄(X)＝-0.0388X₁+0.1378X₂-0.0021X₃+0.1198X₄-0.8845X₅+0.4275X₆。

計算特征值λ₁的單個貢獻率：η₁＝93.73％，即η₁＞85％，因此取第一個判別式作為判別函數(shù)。

將待評礦山的評價參數(shù)向量(122.8,72.6,7.9,33.7,7,7)向u₁(X)對應的特征向量進行投影，得到投影值為y＝-25.228。

將每個可崩性級別的評價參數(shù)向量的級別均值向量向u₁(X)對應的特征向量進行投影，即將上述的1級均值向量、2級均值向量、3級均值向量、4級均值向量及5級均值向量向u₁(X)對應的特征向量進行投影，得到投影值分別為：

y₁＝-34.362；y₂＝-28.648；y₃＝-24.915；y₄＝-17.632；y₅＝-12.625。

分別計算y與y₁、y₂、y₃、y₄及y₅的距離的平方，得：

(y-y₁)²＝83.43；(y-y₂)²＝11.6964；(y-y₃)²＝0.097969；(y-y₄)²＝57.699；(y-y₅)²＝158.836。

可知，y與y₃的距離的平方最小，因此判定待評礦山的巖石可崩性為G₃類，具有較好的可崩性，能夠應用自然崩落法。

如果該礦山采用自然崩落法驗證判別結果正確，那么將該礦山的評價參數(shù)向量放入建立的數(shù)據(jù)庫中，待下一次構建判別函數(shù)時加以應用，提高判別函數(shù)及可崩性分級結果的正確性。

圖3為本發(fā)明一實施例提供的巖石可崩性分級系統(tǒng)的結構示意圖。如圖3所示，本實施例的巖石可崩性分級系統(tǒng)包括：均值確定單元301、判別矩陣確定單元302、判別函數(shù)確定單元303及分級結果確定單元304。

均值確定單元301，用于建立各可崩性級別的評價參數(shù)向量的數(shù)據(jù)庫，確定每一可崩性級別的評價參數(shù)向量的均值向量及所述數(shù)據(jù)庫中評價參數(shù)向量的均值向量。

判別矩陣確定單元302，用于根據(jù)所述每一可崩性級別的評價參數(shù)向量的均值向量和所述數(shù)據(jù)庫中評價參數(shù)向量的均值向量，確定巖石可崩性分級的判別矩陣。

判別函數(shù)確定單元303，用于根據(jù)所述巖石可崩性分級的判別矩 陣，確定巖石可崩性分級的判別函數(shù)。

分級結果確定單元304，用于將待評礦山的評價參數(shù)向量代入所述判別函數(shù)，得到待評礦山的巖石可崩性分級結果。

本實施例的巖石可崩性分級系統(tǒng)可以用于執(zhí)行圖1中所示方法的技術方案，其實現(xiàn)原理和技術效果類似，此處不再贅述。

本領域普通技術人員可以理解：以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明權利要求所限定的范圍。