공당 장약량을 입력변수로 적용한 노천발파 설계방법에 관한 연구 (A Study on Open-Pit Blasting Design Method Applying Charge per Hole as an Input Variable)

서지정보

· 발행기관 : 대한화약발파공학회
· 수록지 정보 : 화약 발파 / 43권 / 1호 / 1 ~ 20페이지
· 저자명 : 김식, 정영준, 서승환, 정문경, 조상호

초록

발파는 건설, 광산, 채석장에서 암반을 효율적으로 파쇄하고 제거하는 핵심 공정으로, 최소저항선, 공당 장
약량, 공간격 등 다양한 설계 변수가 발파 성능과 안전성에 중요한 영향을 미친다. 기존 발파설계 방법은 천공직
경 기반의 단계적 접근 방식을 따르지만, 현장의 다양한 조건과 제약을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 특
히, 인구 밀도가 높은 국내 환경에서는 발파 진동 및 비산 문제를 효과적으로 제어할 설계방법이 요구된다. 본
연구는 기존 설계이론을 검토하고 지발당장약량 중심의 새로운 설계방법을 제안하며, 인공신경망(ANN)을 활용하
여 설계 변수 간 상호작용을 학습하고 최적의 발파설계를 예측하고자 한다. 제안된 설계방법과 ANN에 의한 설
계 결과를 다 각도로 검증하고 설계의 적합성을 확인하므로서 발파 효율과 안전성을 개선하고 경제성이 향상됨
을 확인하고자 한다.

영어초록

Blasting is a critical process in construction, mining, and quarrying for efficient rock fragmentation
and removal, with key variables such as burden, charge per hole, and spacing significantly impacting
performance and safety. Traditional design methods based on stepwise approaches often fail to fully
account for diverse site conditions. In densely populated regions like Korea, effective control of vibration
and flyrock necessitates novel design approaches. This study reviews existing theories and proposes a design
method centered on maximum charge per delay. Utilizing Artificial Neural Networks (ANN), the
interactions between design variables are analyzed to predict optimal blasting outcomes. The proposed
method and ANN predictions are validated to ensure improved efficiency, safety, and economic feasibility
in blasting operations.

참고자료

· 없음