在煤炭、金属、非金属以及基础设施建设等领域中混装乳化炸药被应用得越来越广泛。然而目前国内大部分矿山爆破使用的混装乳化炸药配方较为单一,不能根据爆破现场岩石性质及时调整炸药配方,导致炸药性能与岩石性质不匹配,易出现爆破块度过大或过小的情况,造成炸药能量浪费或者爆破效果不佳。由于爆破作业现场地质条件的多样性,对炸药配方的多样性也提出了更高的要求。论文针对别斯库都克露天煤矿各台阶岩石性能差异较大的实际情况,充分利用现场混装乳化炸药配方可现场灵活调整的优势,针对不同爆区的岩石性质及时调整混装乳化炸药配方改善爆破效果。通过对矿区不同平盘岩样的力学实验获取岩石力学参数,应用BP神经网络构造岩石阻抗与炸药阻抗相匹配的预测模型,采用该模型预测与岩石阻抗相匹配的炸药阻抗,运用数值模拟分析匹配效果,设计不同炸药阻抗的混装乳化炸药配方并进行现场试验。目前已取得如下进展:(1)对不同平盘的岩体进行声波检测并取岩样进行力学实验。对矿区容易出现大块的平盘(1264平盘、1228平盘、1180平盘)进行声波检测发现:1264平盘纵波速度衰减最快,表明1264平盘岩体节里较为发育,裂隙较多;通过对岩样的力学实验分析,获取不同平盘岩石的抗拉强度、抗压强度、岩石密度、弹性模量、泊松比等参数;(2)运用BP神经网络建立炸药波阻抗与岩石阻抗相匹配的预测模型,收集工程实践数据并将其中的12组作为训练样本,3组作为检验样本。把岩石的容重、抗压强度、抗拉强度、弹性模量、岩石纵波速度、节里间距、大块率、根底率、爆破平均块度、前冲、后冲、台阶高度、孔距作为模型输入参数,以爆破所需炸药的爆速、爆压、爆热、爆容、猛度以及孔深、孔距、排距、底盘抵抗线、炸药单耗作为输出参数。神经网络模型经仿真后与3组检验样本对比分析发现误差均小于10%,说明该神经网络模型可应用于工程实际;(3)运用该预测模型预测出与矿区1264平盘、1228平盘、1180平盘岩石阻抗所匹配的炸药阻抗并运用ANSYS/LS-DYNA软件对预测的炸药阻抗与岩石阻抗匹配效果进行分析,结果表明:炸药阻抗与岩石阻抗越接近,炮孔壁上的峰值压力越大;(4)以新疆别矿现用混装乳化炸药配方为基础,针对1264平盘、1228平盘、1180平盘的岩石性质设计与岩石阻抗匹配系数更小的混装乳化炸药配方。根据1264平盘岩石较为发育裂隙较多的特点,通过优化水相配方提高炸药阻抗降低与岩石阻抗匹配的系数;对于1228平盘、1180平盘通过优化发泡剂配方提高发泡效果,达到降低岩石阻抗与炸药阻抗匹配系数的目的;(5)1264平盘设计的两组炸药阻抗与岩石阻抗匹配系数分别为:新配方1匹配系数为1.827,新配方2匹配系数为1.698;现用混装铵油炸药的匹配系数为3.144,说明新设计配方的阻抗与岩石阻抗更接近、爆破效果更佳;1228平盘、1180平盘通过优化发泡配方,大块率从6.8%降到5.3%;单耗从0.47kg/m~3下降到0.44kg/m~3;说明通过优化发泡剂配方可降低炸药阻抗与岩石阻抗的匹配系数。