高钙白钨矿分解工业试验研究

针对现行高钙白钨矿的高效分解是困扰钨冶炼企业的难题,研究从生产实践出发,根据白钨矿原料中钙含量的变化对生产工艺参数进行调整,考察了不同余碱量、磷酸系数、分解温度等因素对高钙白钨矿的分解影响。结果表明:在磷酸系数为0.8,单批处理量为1.4 t,余碱量为100～200 kg,分解温度为185℃,分解时间为3 h的条件下,高钙白钨矿分解可达到生产工艺要求。研究结果可为工业上高效处理高钙白钨矿提供理论指导。     

我国硫化矿石自燃防治关键技术研究现状及发展趋势

为了给我国金属矿山硫化矿石自燃灾害防治技术发展提供决策依据，根据近年来国内外有关硫化矿石自燃行为特征及其防治技术的研究现状，系统阐述了硫化矿石自燃机制、预测预报技术、综合治理技术等重点领域的研究进展；结合当前金属矿山自燃灾害现状和冶金工业发展形势，指出了硫化矿石自燃演化机制、准确探测火源位置、监测与预警技术、防灭火技术与装备和提高防控效能等关键技术问题仍是未来重点研发方向；硫化矿石自燃灾害防治技术的可持续科学发展对于保障金属矿山安全高效开采与促进生态环境保护具有重要意义。     

纵向导波在钢绞线中传播及缺陷检测数值模拟

钢绞线中的腐蚀、开裂等损伤,会直接威胁到矿山提升系统的整体安全。为了对钢绞线进行缺陷的定位识别和量化分析,研究了纵向导波在钢绞线中的传播特性。首先通过理论计算得到了螺旋杆中纵向导波的群速度频散曲线及衰减曲线,其次考虑了频率和周期数的变化对导波信号的影响,在无缺陷的钢绞线、单根钢丝和不同缺陷的外围螺旋钢丝中,分别进行了20～100 kHz频率的纵向导波数值模拟。模拟结果表明:纵向导波在钢绞线中传播的群速度随着频率的增大而逐渐减小,纵向导波信号的衰减随着频率的增大逐渐增大,与理论值吻合较好;在单根钢丝中激励纵向导波时,导波只在其内传播,其余钢丝不受影响;使用20～100 kHz 5周期的纵向导波可实现钢绞线缺陷定位,对于靠近钢绞线端面的缺陷,通过降低激发波周期数可达到检测目的;激发波频率一定时,缺陷长度、宽度和深度的增加都使得损伤指数增大,并且呈线性关系,随着激发波频率的增加,损伤指数逐渐增大,说明了高频率导波信号对缺陷更为敏感,激发波频率为60 kHz时最有利于钢绞线缺陷的检测。     

爆破地震波穿越不同介质结构面的衰减效应

为探索爆破地震波穿越不同充填介质结构面的振动速度、频率和能量分布的衰减规律,采用混凝土边坡相似模型进行爆破振动试验。通过分析爆破地震波的峰值振动速度、边际能量谱和各频带能量百分比,获得了爆破地震波穿越无结构面与结构面充填泥、细沙、水和空气的衰减规律。结果表明:当充填介质波阻抗越小,地震波的峰值能量和峰值振动速度衰减越快,频率上表现出高频滤波作用越强,在频带间能量分布变窄,主频带有往低频带0～20 Hz聚集的趋势;值得注意的是,当水作为充填介质时,不仅水的波阻抗会影响地震波的衰减,而且水的微压缩连续性也会使峰值能量和峰值振动速度衰减更慢,能量在频带间分布更广,水的流动性则会造成爆破地震波的主频带在各传播方向上分布不一。在相同充填介质条件下,随着结构面倾角增大,峰值振动速度在各传播方向上均减小。     

瞬态电磁耦合法检测与识别硐室爆破盲炮的可行性探讨

为探明硐室爆破中的盲炮,在瞬变电磁法的基础上进行改进形成瞬态电磁耦合法,进行盲炮检测与识别的可行性理论分析与实验论证。在硐室内预置电磁灵敏感应器,在地表布置瞬态电磁耦合检测系统,检测炸药爆炸前后电磁场异常状况来实现硐室爆破盲炮检测与识别。结果表明,电磁灵敏感应器在感应耦合的作用下产生规则化涡流,在复杂的地形地质条件下,可以检测与识别出埋深不超过55m的单个盲炮;药室内的电雷管可能产生的感应电流远小于安全电流,可确保检测过程中电雷管的安全;但对于存在多个盲炮瞬态电磁耦合法难以精确的检测与识别。     

频分多址法用于硐室盲炮检测与识别的试验

为探明硐室爆破中的盲炮,在高精度磁法、瞬变电磁法和瞬态电磁耦合法的研究基础上研究开发了频分多址法。该法是利用电磁波在大地中的传播规律,在不同装药硐室中预置发射不同频率的电磁信号发生器,在地面安装无线检测接收系统,通过接收到的不同频率信号来实现硐室盲炮检测与识别。试验结果表明,电场信号信噪比低、反应微弱,磁场信号的信噪比高,采用频率在1000Hz左右的磁场信号作为检测的信号源的实用性更好;频分多址法可以检测与识别出地下225m的盲炮,能满足地下硐室盲炮检测的距离要求;检测精度可达到2Hz,能同时有效地检测与识别地下单个及多个盲炮的存在。     

不确定近似骨架蚁群聚类算法在滑坡危险性预测中的研究与应用

受不确定因素降雨难以准确处理的制约以及蚁群聚类算法在搜索空间容易陷入局部最优解和搜索速度慢的特征影响,为了提高滑坡危险性预测的精度,提出一种不确定近似骨架蚁群聚类算法。首先采用Gauss点概率模型来描述不确定数据,对不确定数据进行相似性度量;其次引入信息素重分配和自适应动态变量实现蚁群聚类算法局部信息素和全局信息素更新,提高蚁群聚类算法搜索速度,加载遗传算法避免蚁群聚类算法过早陷入局部最优;最后结合近似骨架理论,构建不确定近似骨架蚁群聚类算法模型,缩减迭代次数,快速搜索出聚类结果。在UCI真实数据集和延安宝塔区滑坡实验数据集上的实验结果显示,不确定近似骨架蚁群聚类 算法具有较高的聚类质量,预测精度达到93.3%,验证了算法在滑坡危险性预测中的可行性。     

不确定遗传神经网络在滑坡危险性预测中的研究与应用

针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素难以获取,以及有效处理和标准反向传播算法存在局部极小值和训练速度慢等问题,为提高滑坡危险性的预测精度,提出一种不确定遗传神经网络滑坡预测方法。基于改进遗传算法和反向传播神经网络分类算法,结合滑坡灾害预测相关理论,考虑到与滑坡灾害密切相关的降雨等不确定因素,给出不确定数据分离度的概念,阐述不确定属性数据的处理方法,构建不确定遗传神经网络,建立滑坡灾害预测模型,以延安宝塔区为例进行验证。实验结果显示,该方法的有效精度和总体精度分别为92.1%和86.7%,验证了不确定遗传神经网络算法在滑坡灾害预测中的可行性。     

基于优势结构面的矿山边坡稳定性分析

针对露天边坡的稳定性问题,首先利用玫瑰花图和极点等密度图对结构面产状进行统计分析,然后结合边坡的地形地貌、地层岩性以及结构面发育程度等多方面因素得出对边坡稳定性起控制作用的优势结构面,并采用赤平极射投影对边坡的稳定性进行定性分析。结果表明,利用优势结构面判断矿山边坡是否稳定具有一定的可行性。     

基于数字化信息化的矿山绿色开采技术应用

绿色开采技术是绿色矿业的核心内容,也是解决矿山开采环境问题的根本出路。在阐述绿色开采内涵的基础上,基于数字化、信息化的特点和优势结合绿色开采的实际,提出资源开采环境数字化观点,将数字化、信息化与绿色开采相互结合,同步并举,以此使绿色开采理论及技术科学、高效、合理的应用到生产活动中;提出要建立绿色开采统一标准,指出绿色开采将借助于物联网形成感知矿山,最终发展为智能开采。同时探究绿色开采数字化存在的几个问题,并提出适当的建议。