露天矿台阶设计方法(Bench Design)
1 引言
由于全球采矿市场的竞争越来越激烈，因此采矿工程师不断努力降低整体的采矿成本。在露天采矿工业中，这意味着在确保最大矿石回收率的同时，使用尽可能陡的边坡角度，从而实现最低的剥采比。边坡角越大，剥采费用越低，但同时安全系数越低，因此需要作边坡的优化设计。首先从台阶(Bench)边坡的优化设计开始，因为这是任何露天矿边坡设计的基石。
本文简要讨论了两种台阶设计方法，一种是传统的基于极限平衡技术的楔形体分析法，另一种是基于离散断裂网络DFN的分析法。
如上图所示，采矿边坡与一般土木工程边坡的显著区别是露天采矿边坡是由一系列边坡角不同、台阶宽度不同的台阶组成，在整个露天矿的设计过程中, 需要使用各种各样的分析方法, 从边坡稳定性图【基于经验的边坡稳定性判别(Slope Stability Chart)】到极限平衡法到连续性的数值分析或不连续的数值分析。不过，在进入详细设计和分析阶段之前，必须进行了大量的工程地质工作，以便为分析提供必要的数据。数据收集和解释过程虽然耗时但极为重要，其质量和完整性是设计成功的关键。主要的数据收集过程如下:(1) 调查区域地质、区域断层和矿石的成矿成因，这些因素通常确定了采场不同的岩性和结构域。这个工作需要工程地质学家的密切配合。(2) 根据水文地质学的知识调查地下水流动对边坡整体稳定性的影响。这个工作需要水文地质学家的密切配合。(3) 不同区域和岩石类型的结构控制着台阶设计和边坡整体稳定性，因此需要详细调查节理的性质, 按照工程岩体分类方法(RMR, Q-System, GSI)中的指标进行定量描述。对不同区域的岩体进行分组。(4) 对每一分组内的岩体选择合适的岩石试验进行岩石力学试验。台阶的破坏形式主要有三种: 平面破坏, 楔形破坏和岩石崩落，因此台阶设计(Bench Design)通常以结构数据为基础，很少使用连续性分析方法评价台阶的稳定性, 使用连续性分析方法(例如SLIDE, FLAC)有时会导致安全系数太小, 不能真实地评价台阶的稳定性, 所以基于平面分析(RocPlane)和楔形分析(SWedge)的概率分析方法是台阶设计最常用的设计方法。其中一种技术被称为累积频率分析(CFA)，通过可接受的破坏概率来确定台阶的边坡角度。在露天开采中，在不影响安全的情况下，台阶的坡角尽量设计得大一些, 发生一些小的岩块滑落事故是可以接受的, 定期清理就可以, 这比坡角小但剥采率高更经济。在露天开采设计中，一般接受80%的设计可靠性，这意味着允许20%的楔形体发生破坏。可接受的破坏水平决定了设计的台阶边坡角。
SWedge包括了这样一个台阶设计功能，允许用户评估台阶角度范围内台阶楔形体的稳定性。为此有两种设计方法可供选择：边坡设计的管理方法和定量危险评估方法。通过使用管理方法，用户能够评估破坏的楔形体数量和每个台阶角度所需的最小台面宽度。而对于定量评估，用户能够估计形成不同楔形尺寸的可能性(发生概率)和这种楔形将滑动的可能性(滑动概率)，从而提供对不同保护(backbreak)距离破坏概率的估计。这两种方法都提供了关于台阶破坏的宝贵信息，帮助用户选择最佳的台阶角度。
台阶坡面角(BFA, Bench Face Angle)由岩石强度、结构以及是否使用控制爆破(最大限度地减少对岩壁的破坏)来决定。BFA可能会在不同的岩石类型和区段中有所不同，但通常在60°至75°之间。我们回顾了两个目前正在运行的矿山：(1) Mount Polley Mine(Likely, BC, Canada)露天矿长大约1665m, 宽大约845m, 深度80 m到300m, 台阶边坡角为65°~70°；(2) Siilinjärvi Mine(eastern Finland) 露天矿长大约2900m, 宽大约750m, 深大约235m, 台阶边坡角72°.
为了克服选择台阶边坡角的主观性, Rogers等人(2020) 使用离散断裂网络DFN进行了台阶稳定性分析(Bench Scale Stability Analysis)。研究结果表明，与传统的确定性和伪概率方法相比，使用FracMan的DFN方法可以产生更现实的或最佳的矿坑边坡设计。[1] Rogers (2020) Bench Scale Stability Analysis Using Discrete Fracture Networks. [2] Valerio (2020) Discrete fracture network based approaches to assessing inter-ramp design. [3] Lawrence (2020) Kinematic assessment of composite failure mechanisms in pit slopes - a novel slip surface identification algorithm for DFN models.应该注意的是，尽管DFN方法能更好地代表岩体结构，并能产生最佳台阶设计，但只有当生成的DFN几何形状在统计学上与它要模拟的实际断裂网络相同或相似，才能充分发挥DFN模型捕捉随机变化的潜力。
