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摘要：露天矿山炸药单耗可能与矿岩种类、矿岩坚固性、矿岩完整性等多个潜在影响因素相关。为了分析明确露天矿山炸药单耗的的影响因素及受影响趋势，对露天矿山炸药单耗与各潜在影响因素之间的关系进行了单因素方差分析，通过单因素方差分析中的F与P值与基准F值和P值的对比，判定露天矿山炸药单耗的影响因素。并根据各影响因素下的露天矿山炸药单耗统计值，对露天矿山炸药单耗受各影响因素类别影响大小进行分析。以此为露天矿山控制炸药单耗提供了支持和参考。

关键词：露天矿山；炸药单耗；分析；方差分析

随着矿业现代化的持续推进发展，包括露天矿山企业在内的矿业企业开始追求技术、经济、安全及环保等多方面的均衡全面发展。对于露天矿山开采而言，爆破就是一个与矿山技术、经济、安全及环保等多方面紧密相关的作业流程，其也是露天矿山历来最为重视的工序流程[1-2]。炸药单耗直接关系到露天矿山的技术、经济、安全等多项指标，也是露天矿山企业爆破作业的最为重要的指标[3]。长期以来，众多学者对于露天矿山炸药单耗对于爆破块度、爆破成本的影响都做了大量的的分析研究，而对于露天矿山炸药单耗的影响因素也采用多种方法做了一些工作和分析[4-5]。但是以往的露天矿山炸药单耗影响因素分析，大多是通过复杂的数学理论，如模糊数学、灰色理论、粗糙集、集对分析及物元分析等方法，这些方法理论晦涩，分析过程复杂，矿山一线作业人员很难掌握。因此也限制了这些方法在露天矿山爆破实际中对炸药单耗受影响因素和影响趋势的分析[6-7]。

本研究拟采用方差分析对炸药单耗的潜在影响因素进行分析，从中分析明确炸药单耗的主要影响因素。考虑到本次研究主要分析炸药单耗受各种影响因素的影响差异，单次分析时，以炸药单耗影响因素为变量，分析炸药单耗对应该影响因素的变化分布情况。故每次分析只有一个影响因素，故采用因素方差分析。方差分析重点以组内方差和组间方差的数值对比，以分析不同类别的炸药单耗对应的影响因素类别的差异，如该影响因素对应的炸药单耗分布的组间差异远大于组内差异，则说明对应于不同的该影响因素类别露天矿山炸药单耗有不同分布，即该影响因素对露天矿山爆破炸药单耗影响较大；如影响因素对应的炸药单耗分布的组间差异小于或等于组内差异，则说明对应于不同的该影响因素炸药单耗差别不大，即该影响因素对露天矿山爆破炸药单耗几乎无影响，进而选择出露天矿山炸药单耗的真正的影响因素。同时配合箱型图和统计学指标，分析了各影响因素对露天矿山炸药单耗的影响趋势。为露天矿山炸药单耗的分析提供了依据与参考。

1. 露天矿山炸药单耗潜在影响因素分析

露天矿山炸药单耗受多种因素影响，传统的，只认为矿岩种类，矿岩坚固性、矿岩完整性等矿岩自身特性、以及炮孔孔径、炮孔孔距、炮孔排距、炮孔深度、炮孔堵塞长度等爆破设计参数对炸药单耗有影响，然而，实际上一线爆破操作人员的技术熟练程度以及爆破管理人员的水平等因素也与炸药单耗有密切关系，初步选定露天矿山炸药单耗潜在影响因素见图1：

从以上潜在影响因素中经过方差分析，分析对比不同类别的潜在影响因素的炸药单耗分布的组间差异和组内差异，即可分析图1中的露天矿山炸药单耗潜在影响因素是否是炸药单耗影响因素。

2.潜在影响因素的单因素方差分析

2.1 单因素方差分析简介

方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA），又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析作为一种常用的统计方法，能够分析不同因素对数据变异的影响，并确定哪些因素对数据的变异具有显著影响。

在方差分析中，我们将要考察的对象的某种特征称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素。每个因素又有若干个状态可供选择，因素可供选择的每个状态称为该因素的水平。如果在一项试验中只有一个因素在改变，则称为单因素试验。本次研究目的在于通过人员对电气设备品类的不同感受来选择，可变因素只有电气品类，故为典型的单因素分析。

2.2 潜在影响因素数据分类

对于单因素方差分析，必须体现出被观察对象在观察对象的组间差异和组内差异，故需要对炸药单耗和其影响因素进行分类，从而便于进行方差分析。炸药单耗分类参考相关规范将其分为很小、较小、中等、较大，很大五类，分别对应于数值1，2，3，4，5。分类标准见表1。

对于炸药单耗各影响因素，各类别既可以以实际情况进行分类，如矿岩种类可以按照岩性分类，又可以根据指标数值区间进行分类。

2.3 分析过程

若某个炸药单耗影响因素可分为n类，即有n个水平，则该炸药单耗影响因素某水平Aj对应的炸药单耗x1j，x2j，…，xnj（nj为水平Aj样本总数，n为因素总样本数）服从正态分布。不同水平Aj的炸药单耗样本相互独立，则单因素方差和分析的统计指标计算如下：

总平方和ST反映了该影响因素下全部炸药单耗之间的差异，误差平方和SE反映的是样本数据与各水平样本炸药单耗均值之间的差异，效应平方和SA反映的是各水平样本炸药单耗均值与总样本炸药单耗均值的差异。显然有：

当出现式（7）和式（8）时，则说明该影响因素的不同水平的样本间炸药单耗差异远大于样本内炸药单耗差异，即对该影响因素的不同水平，炸药单耗存在明显差异。即可判定该影响因素为炸药单耗的实际影响因素。

3 实证分析

3.1 应用背景

华南某露天矿山，矿区面积约2.5km2，开采砂石骨料，资源量约7.2亿吨，年开采矿石2500万t。矿区面积较大，从南往北有砂岩，变质砂岩和花岗岩三种岩性矿石。经统计并实际处理得到露天矿山爆破炸药单耗潜在影响因素分级分类见表2。

根据若干次爆破结构，统计得到露天爆破炸药单耗影响因素与炸药单耗对应情况见表3。

3.2 不同潜在影响因素下炸药单耗差异的方差分析

根据表3对不同潜在影响因素下炸药单耗分布差异进行方差分析，矿岩种类对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表4。

矿岩坚固性对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表5。

矿岩完整性对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表6。

炮孔孔径对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表7。

炮孔孔距对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表8。

炮孔排距对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表9。

炮孔深度对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表10。

炮孔堵塞长度对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表11。

人员从业年限对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表12。

人员学历对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表13。

人员职称对炸药单耗分布差异的方差分析结果见表14。

由表4～表14可知，矿岩种类、矿岩坚固性、矿岩完整性、炮孔孔距、炮孔排距、人员从业年限及人员职称的炸药单耗分布方差分析F＞F crit，而P-value＜0.05，则说明不同类别的以上露天矿山炸药单耗潜在影响因素的炸药单耗组间分布差异均远大于组内分布差异，这些因素为露天矿山炸药单耗的真正影响因素；而炮孔孔径、炮孔深度、炮孔堵塞长度及人员学历的炸药单耗分布方差分析F＜F crit，而P-value＞0.05，则说明不同类别的以上露天矿山炸药单耗潜在影响因素的炸药单耗组间分布差异均小于组内分布差异，这些因素不是露天矿山炸药单耗的真正影响因素。

3.3 影响因素的趋势性分析

对明确后的露天矿山炸药单耗影响因素分类别进行统计值整理，得到表15。

由表15可知，露天矿山爆破各影响因素中的各类别中，矿岩坚固性的坚硬岩对需要的炸药单耗最大，其次为矿岩种类中的花岗岩；而矿岩种类中的砂岩、矿岩坚固性较软以及炮孔排距为大时，需要的炸药单耗最小。因此对不同情况下露天矿山爆破炸药单耗进行了定性预估和预判，为露天矿山控制炸药单耗提供了依据。

4 结论与建议

从矿岩特性、爆破参数及人为影响等3方面选取了矿岩种类、矿岩坚固性、矿岩完整性等11项指标作为露天矿山爆破炸药单耗的潜在影响因素。并通过对各潜在影响因素的不同类别的炸药单耗分布与类别内的炸药单耗的分布进行了单因素方差分析，明确矿岩种类、矿岩坚固性、矿岩完整性、炮孔孔距、炮孔排距、人员从业年限及人员职称等7项指标为露天矿山炸药单耗的影响指标。

单因素方差分析虽然能明确露天矿山爆破炸药单耗的影响因素，但是对露天矿山爆破炸药单耗的影响因素的相对重要性无法进行分析。但是无论如何，单因素方差分析可以作为影响因素重要性分析的预分析，从潜在影响因素中明确真正的影响因素。

参考文献：

[1] 周楠，王德胜，常建平，等.基于综合赋权聚类分析的岩石爆破性分区评价[J1.岩石力学与工

[2] 璩世杰，毛市龙，吕文生，等.一种基于加权聚类分析的岩体可爆性分级方法[J1.北京科技大学学报，2006，28（4）：324-329.

[3] 武旭阳，李洪超，刘轩泽，等，岩体可爆性的模糊决策理论及炸药单耗预测[J1.高压物理学报，2023，37（6）：206-217.

[4] 白玉奇，李振阳，李传增，等.基于CRITIC-Vague模型的岩体可爆性评价[J1.金属矿山，2020（12）：27-32.

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[6] 韩超群，陈建宏，周智勇，等.基于主成分分析一支持向量机模型的矿岩可爆性等级预测研究[J1.黄金科学技术，2019.27（6）：879-887.

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作者简介：覃健华（1986.11-），男，汉族，工程师，本科，广西岑溪，主要工作方向：矿业