基于改进PSO-ELM的尾矿坝稳定性分析

为了更准确地对尾矿坝稳定性进行预测,采用训练速度快、参数设置简单、准确度较高的极限学习机（ELM）模型,针对ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值,导致泛化能力不足、模型稳定性差的问题,引入基于线性递减权重法改进的粒子群算法（IPSO）对其进行优化,提出了尾矿坝稳定性预测的改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）模型。将该模型运用到尾矿坝实例预测中,在选取的35个样本数据中,将前30组作为训练样本,后5组作为测试样本,以内摩擦角、边坡角、尾矿坝材料重度、孔隙压力比、内聚力和边坡高度6个尾矿坝稳定性影响因素为输入参数,以尾矿坝稳定性安全系数为输出参数,将预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型对比,结果表明,IPSO-ELM模型有较高的预测精度,预测值逼近于实际值,验证了IPSO-ELM模型在尾矿坝稳定性评价中的可靠性和有效性。     

一种基于静态贝叶斯的降雨诱发尾矿坝失稳评估模型

降雨事件是导致尾矿坝失稳的主要因素之一,评估降雨事件发生时尾矿坝的稳定性对矿山安全运行至关重要。由于降雨在坝体中的渗透机制多变,降雨事件和坝体失稳之间的联系是不确定的,为了减少这种不确定性,运用贝叶斯分析方法预测不同降雨量下的尾矿坝稳定性。基于尾矿坝堆坝模型试验获取了不同降雨量和空间维度下的坝体物理参数及试验数据,建立了基于贝叶斯的尾矿坝稳定性评估模型。使用信息增益获取各参数预警值并以此为指标计算物理参数的先验概率,结合Leaky Noisy-orgat扩展模型计算条件概率,借助GeNIe软件建立贝叶斯模型,通过贝叶斯分析得到尾矿坝在不同降雨条件下各个空间位置的失稳概率。该模型将试验参数与尾矿坝失稳机理不确定性相联系,进一步提高了客观评价的准确性。研究结果表明:(1)降雨量越大,尾矿的各参数变动越大,相互作用越明显,坝体失事概率越高。(2)由于尾矿的空间非均质特性,高处的尾矿失稳概率更大,而降雨将进一步加剧失稳风险。研究成果对于尾矿坝稳定性分析有一定的借鉴意义。     

燕昌尾矿坝地下水位预测的一维元胞自动机模型

基于元胞自动机（CA）原理，构造孔隙介质渗流一维元胞自动机模型，用以模拟和预测燕昌尾矿坝地下水位的动态演化过程，结果表明，该方法所取得的预测结果与现场实测值极为相近，为尾矿坝渗流控制提供一种快捷、可靠的新方法。     

基于布谷鸟算法优化SVM的尾矿库坝体变形预测

为解决SVM 模型在尾矿库坝体位移预测中,参数寻优时间较长,模型稳定性较差的问题,引入布谷鸟算法(CS)进行优化,构建的CS-SVM模型用于辽宁省风水沟尾矿库2#副坝的位移预测实例中,将该模型预测值与SVM模型和PSO-SVM模型的预测值进行对比分析,结果表明,CS-SVM模型有较高的预测精度,预测值趋近于真实值,模型构建合理,验证了CS-SVM模型在尾矿库坝体位移预测中的可行性和有效性。     

果蝇算法融合SVM的开采沉陷预测模型

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。     

果蝇算法融合SVM的开采沉陷预测模型

针对目前开采沉陷预计方法的种种缺陷,提出了一种新的预计方法。将果蝇优化算法(FOA)与支持向量机(SVM)相结合,建立FOA-SVM预测模型。选取煤层倾角、采厚、平均采深等参数作为模型的输入参数,最大下沉量作为模型的输出参数。选取训练集样本,应用FOA对SVM的参数进行寻优,确定最佳的SVM参数。采用预测集样本对该预测模型进行检验,同时将该模型预测性能与其他预测模型进行对比分析。结果表明:与GA-SVM模型、PSO-SVM模型和神经网络预测模型相比,该模型具有更高的预测能力和泛化能力,可以较好地实现对开采沉陷的预测。     

尾矿坝稳定性的不确定性概率推理分析和试验研究

为了合理分析尾矿材料固有属性不确定性对尾矿坝稳定性的影响,通过分析影响尾矿坝稳定性各因素的不确定性,将定值计算与随机抽样相结合,建立尾矿坝稳定性分析的不确定性推理模型。模型采用贝叶斯网络结构表示尾矿坝稳定性与各影响因素之间的定性关系、网络参数(条件概率)定量表示各因素对尾矿坝稳定性影响的不确定性,并借用双向推理分析多因素变化对尾矿坝稳定性的影响。借助实例,验算了安全系数与级配参数之间的变化关系,并应用后验概率计算分析得出尾矿坝失稳变化的安全主控因素是黏聚力和内摩擦角,提出通过排渗增大安全主控因素以提高坝体稳定性的措施并应用于现场实际。数值模拟和现场试验结果证明将不确定性概率推理应用于尾矿坝稳定性分析及提出的措施是合理的。     

基于有限元强度折减法的尾矿坝稳定性分析

本文在分析有限元强度折减法基本原理的基础上,采用Midas GTS NX软件,建立基于Mohr-Coulomb准则的有限元模型,进行尾矿坝模型计算,探讨尾矿坝的稳定性;同时,分析尾矿堆积体的黏聚力、内摩擦角以及尾矿类型对尾矿坝稳定性影响的特征和规律。结果表明:1)通过改变尾矿坝中土体的力学参数,研究尾矿土体强度指标变化对尾矿坝稳定性的影响,得出黏聚力c值对尾矿坝稳定性系数影响较小,而尾矿坝稳定性系数对内摩擦角φ值变化较敏感;2)通过改变尾矿坝中尾矿物质属性,得出当尾矿库坝的组成土体为尾矿中砂层、尾矿细砂层、尾矿粉砂层、尾矿粉土层、尾矿粉质黏土层或尾矿黏土层中的一种时,尾矿坝稳定性系数整体上逐渐降低;3)为保证尾矿坝的安全稳定,需要选择合适的尾矿排矿方式和尾矿浆液质量分数,做好尾矿库坝的排水措施,使尾矿堆积坝排水固结后能成为具有可靠力学强度的尾矿堆积体。     

尾矿最大、最小孔隙比分布模型及验证

黄河重点生态区的矿山开采中,尾矿库坝的安全与稳定将影响矿区与黄河流域的高质量发展。以影响尾矿密实程度、孔隙特征及结构变形与稳定的物理指标最大、最小孔隙比为研究对象,对比25种不同粒径,7～9种不同细粒含量尾矿最大、最小孔隙比结果,得到了由参数ε和ω确定最大或最小孔隙比随细粒分布函数;且发现参数ε_max(ω_max)与ε_min(ω_min)成线性相关。由此,建立粗细二元混合尾矿最大、最小孔隙比线性关系模型,推导确定线性关系的斜率α和截距β值;根据α和β值,反算189组尾矿的最小孔隙比,反算结果与实测结果的误差不超过6%。以上模型的建立可有效预测二元结构混合尾矿的孔隙比范围,为库内尾矿的堆积与稳定预测提供可靠的指标范围,进而为黄河流域矿区生态环境保护与灾害防控提供相关参数。     

基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究

为提升煤层瓦斯含量预测精度，提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机（SVM）参数的瓦斯含量预测模型（GRA-GASA-SVM模型）。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数，以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析（GRA）压缩数据集维度，建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明：SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型，GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。     

尾矿堆存技术的最新进展

综述了湿式尾矿堆存、干式尾矿堆存、膏体尾矿堆存、袋式尾矿堆存技术和尾矿固结技术等尾矿堆存技术的最新进展。指出在利用废弃空间堆存尾矿、尾矿库防渗和排渗技术、尾矿库筑坝和加固技术、尾矿库闭库设计、尾矿库模型验证技术、干式尾矿库筑坝和堆存技术、膏体尾矿排放和堆存技术及袋式尾矿堆存技术研究方面取得了一定进展,已建矿山需进一步开展湿式尾矿库的排渗和防渗技术、筑坝和加固技术、尾矿库溃坝仿真模型和安全预测模型等研究,新建矿山需进一步开展干堆尾矿的浓缩技术与装备、膏体尾矿的浓缩技术与装备、尾矿浓缩过程中的絮凝技术、干堆和膏体尾矿的输送技术等研究,袋式尾矿堆存技术和尾矿固结堆放目前仍不够成熟,还需进行进一步深入研究。     

运用非线性Mohr-Coulomb破坏准则分析尾矿坝稳定性

为了获得尾矿坝上限安全系数,采用切线法将非线性Mohr-Coulomb破坏准则与极限分析上限法相结合,基于尾矿坝对数螺旋破坏模式,建立了基于极限分析上限定理的尾矿坝非线性安全系数上限分析模型。以某尾矿坝为工程背景,求解得到了不同非线性系数和抗拉强度下的安全系数。结果表明,尾矿坝的安全系数随着非线性系数和抗拉强度的增大,呈递减趋势。在满足尾矿坝设计安全的前提下,运用尾矿坝上限非线性安全系数数学模型,反演设计参数,根据反演结果可优化设计方案。     

尾矿坝地下水位变化规律的试验研究

尾矿库是一种特殊的工业建筑,属于矿山三大控制性工程之一,亦是矿山最大的危险源.尾矿坝是尾矿库的主要构筑物,它的浸润线是尾矿库的生命线,是尾矿库稳定性评价的关键基础资料,也是尾矿库安全生产管理的重要依据之一.为此,我们利用室内物理模型试验,对不同库水位情况下尾矿坝地下水位的变化情况进行了研究,获得尾矿坝浸润线的变化规律.     

二次开发利用的浮选型多金属尾矿库资源量调查方法

针对浮选型尾矿库尾砂堆积特点,创新地提出了浮选型尾矿库资源量调查新方法,即采用洛阳铲在尾矿库坝头和坝面位置合理取样,化验分析坝头区域粗粒区尾矿样品位和坝面位置纵线方向取样孔品位,并拟合分析坝顶面纵向品位的分布曲线,确定待回收矿物粗粒区品位和平均品位的比例关系,据此对每级子坝粗粒区尾矿样品位进行修正,确定每级子坝平均品位,最后根据水平断面法、横剖面法或三维实体模型法计算被调查尾矿库每级子坝堆存的尾矿量,分析待回收矿物资源量情况。该方法成功应用于尾矿库A和尾矿库C的资源量调查实践,确定了尾矿库白钨回收分界线,未回收白钨的尾矿库量,钨平均品位,钨金属量,已回收白钨的尾矿量等,为尾矿库开发利用前进行的可行性研究和经济评价提供可靠的资源量数据。该方案解决了尾矿库资源调查难题,新方案与地质钻机勘探尾矿库方案相比,具有操作简单、适用性强、精度高、勘探成本低等优点。     

PSO优化算法在尾矿库空间预测中的应用

由于尾矿库的空间变异特殊性,传统的插值法预测精度不高,误差很大。为解决这一问题,考虑到粒子群算法在求解非线性问题时具有更强的全局搜索能力、并行性和多样性、适应性和自适应性,提出了一种基于粒子群算法优化Kriging模型来拟合尾矿库内部参数数据的克里格空间预测算法,旨在提高尾矿库内部参数信息的拟合精度,减少误差。为验证改进算法的有效性,采用多种预测评价指标进行分析,并与传统Kriging进行交叉验证分析,确定优化算法的可靠性。结果表明：相比于传统的加权最小二乘法拟合法,采用PSO算法拟合 Kriging 模型参数时,内摩擦角平均误差率降低了23.36%,黏聚力平均误差率降低了8.45%,证明算法可行和有效。     

攀钢中沟湾尾矿库中线法筑坝工艺试验研究

为验证攀枝花中沟湾尾矿库中线法筑坝的工艺设计参数, 开展了中线法筑坝工业试验。进行了旋流器工况参数优化试验, 优选出满足现场筑坝试验条件的旋流器工作参数, 并分4层完成了试验坝体的构筑;对固结尾砂进行取样分析及物理力学测试, 同时在试验区域内布置浸润线在线监测系统, 以监测坝体水位线变化。结果表明, 试验底流粗砂含量高, 渗透性能较好, 固结强度高, 堆积坝坝体内的浸润线埋深较低, 符合设计规范要求。研究成果验证了中沟湾尾矿库中线法筑坝工艺和参数的可行性, 也为类似尾矿库中线法筑坝提供了借鉴。     

强降雨条件下某铅锌矿尾矿堆积坝安全稳定性分析

强降雨是影响尾矿坝安全的重要因素之一,同时尾矿堆积坝在建造的过程中随着选矿工艺的改变堆坝尾砂的粒径分布也随之变化。为了研究不同组构尾矿堆积坝在强降雨条件下的稳定性,以湖南某铅锌矿尾矿堆积坝为研究对象,在分析该尾砂坝各级堆积子坝的尾矿砂物理力学性质的基础上,采用数值模拟方法研究了该尾矿坝在强降雨作用下不同时期堆积子坝的稳定性。研究表明:1)不同高度堆积子坝的尾砂组构不同,其不均匀系数、曲率系数以及黏聚力不同,尾矿堆积坝的安全系数与尾砂黏聚力呈正相关关系,与尾砂的不均匀系数呈正比,与曲率系数呈反比;2)相同降雨强度,降雨时长的增加对尾矿堆积坝整体稳定性影响小,但对坝坡表面及一定深度的尾砂有影响,其负孔隙水压力减小,坝体松散,影响坝坡稳定;3)尾矿堆积坝各部位能承受的最大剪应变与尾砂的黏聚力呈正相关关系,且黏聚力大的坝体的最大剪应变在各个区域都较黏聚力小的坝体有较大剪应变。实际堆积坝施工过程中可通过尾砂组构来分析坝体在强降雨作用下的稳定性。     

尾砂分级综合利用对尾矿库安全稳定的影响

开展尾砂分级综合利用是当下矿山资源综合利用的趋势。研究尾矿分级粒径的选取对尾矿库安全稳定的影响问题，并阐明获得科学合理的尾矿分级粒径取值的技术路径。结果表明：尾矿分级取走一定数量的粗粒尾矿对尾矿堆积筑坝及尾矿库排洪的安全稳定性产生一定的影响，如果尾砂分级粒径选取不合理，取走的粗粒尾矿数量超过安全范围，造成细粒(包括黏性)尾砂占比增加，可能导致尾矿堆积坝出现渗透变形破坏，严重时甚至会造成尾矿坝坍滑失稳；同时可能导致尾矿沉积滩面坡度变缓，减少尾矿库的调洪库容，降低尾矿库的排洪安全性。研究获得安全合理的尾矿分级粒径取值对于尾矿库的安全稳定性至关重要。为了实现这一目标，必须以尾矿库的安全(包括尾矿坝的稳定安全和尾矿库的排洪安全)为中心展开一系列的研究论证工作，才能确保尾砂分级粒径取值的科学、合理。主要研究内容包括：研究分级后的尾矿物理力学特性变化情况、尾矿沉积滩平均坡度变化情况，以及尾砂粒径改变之后，对尾矿坝沉积分布规律产生的影响；基于多种工况条件，重新进行尾矿坝渗流分析计算、尾矿库调洪演算和尾矿坝稳定分析计算，必要时还需要进行尾矿库溃坝试验研究。研究成果可指导国内外尾矿分级综合利用工程技术实...