基于RSM-BBD的废石-风砂胶结体配合比与强度试验研究

充填料浆配合比的选择直接决定了充填体的强度及运行成本。根据两种骨料混合堆积密实度试验,得到废石风砂最优配比。利用Design-Expert软件中的Box-Behnken中心组合试验设计及响应面法(RSM)研究了料浆质量分数、水泥用量和骨料配比对充填体不同龄期内无侧限抗压强度的影响规律,建立了以粗骨料胶结体3,7,28 d强度为响应值的三元二次回归模型,并对该模型的适用性进行了验证。试验结果表明,充填体强度不仅受单一因素影响,而且两因素之间的交互作用对强度影响显著。由模型的响应曲面可知,质量分数与骨料配比的交互作用对充填体早期强度影响显著,水泥用量与骨料配比的交互作用对充填体中期强度影响显著,质量分数与水泥用量的交互作用对充填体后期强度显著。通过回归模型及建立的充填材料成本函数,优选出一组料浆配合比,经现场试验满足生产要求。     

基于子集模拟法的空场嗣后胶结体可靠度分析

通过对空场嗣后充填法中胶结充填体进行力学分析,考虑各不确定参数对胶结充填体强度的影响,提出基于子集模拟法的可靠度方法计算在可靠概率下的胶结充填体强度,为计算空场嗣后胶结充填体强度提供了一种新的方法。以大红山铜矿充填体为例进行了基于可靠度的强度分析,结果表明设计强度可达到安全回采的要求。     

基于Bayes判别方法的矿井通风系统评价研究

矿井通风技术是保证井下安全生产的前提条件,高精度的通风系统可靠性评判可以改善通风环境和预防事故的发生。为了实现对矿井通风系统的快速和准确的评价,考虑矿井通风系统的技术、监测、能力等几个方面,选取16项评价指标。借鉴一种多元统计方法,建立了矿井通风系统Bayes判别分析评价模型,选取18组矿井通风数据作为学习样本进行训练和检验。结果表明:在各总体协方差矩阵不全相等的情况下,5种不同的训练和测试样本个数下的Bayes判别分析模型仍具有较好的评价效果。其中,回判法中模型的正判率均为100%,交叉确认法中模型的正判率分别为83.33%、94.44%、88.89%、94.44%和88.89%,该模型可为矿井通风系统可靠性评价提供借鉴。     

尾砂膏体饱和率与泌水率的计算方法

借助三相比率指标模型,定量推导出集料饱和率和泌水率的理论计算公式。通过理论分析计算得出,当料浆饱和率为101%~108%,泌水率为1%~7%,即构成合格的膏体,从而为膏体的判别提供理论依据。以某铜矿膏体充填为背景,通过试验验证了该公式具有较高的可靠性。     

自组织特征映射神经网络在岩爆分级预测中的应用

岩爆是地下工程一种常见的动力灾害。为了提高岩爆预测精度和探究岩爆参数之间的潜在关系,本文借签一种自组织特征映射神经网络(SOFM),构建了岩爆烈度分级预测的无监督学习模型。结合国内外岩爆判据,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应力系数、脆性系数及弹性能量指数6个参数作为评价指标。将46个典型的岩爆案例输入到竞争层为2×2拓扑结构的SOFM模型中进行训练。结果表明:SOFM模型具有可靠的聚类能力,其正判率为90%;与现有的有监督学习模型进行了比较,验证了本文建立的SOFM模型的优越性;最后,对SOFM聚类结果分析发现,脆性系数对轻微、中等及强岩爆的影响权重均较大,选取的6个评价指标对强岩爆和中等岩爆区分并不明显。