卢安夏铜矿露天开采下采空区顶板安全厚度研究

地下采空区给露天生产带来了极大的危害,采空区顶板安全厚度的确定是露天生产的重要安全保障。为了研究卢安夏铜矿露天开采下采空区顶板安全厚度,通过对矿山原有采矿技术条件和地质资料的分析及现场实地测量和调查并结合钻孔探测等手段,确定了露天矿下采空区的分布情况。以此分析地下采空区与露天境界空间关系并对露天边坡危险区进行区划,利用理论计算和数值模拟手段对最危险区域的采空区顶板安全厚度进行研究。结果表明:在最危险区域范围内,对不同采空区范围,不同位置的采空区进行模拟结果分析,露天开采的采空区隔离层安全厚度为16m(2个台阶高度),采空区对露天开采的影响较小。     

基于稀疏化鲁棒LS-SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性.     

安徽某低品位铜锌多金属矿工艺矿物学研究

安徽某低品位铜锌多金属矿石中锌、铜、铁和硫的品位分别为1.93%、0.35%、7.85%、4.03%;金品位为1.01 g/t,银品位为13.05 g/t。为合理开发利用该资源,对该矿石开展了系统的工艺矿物学研究,查明了各有价金属元素的赋存状态、各目的矿物的嵌布特征和嵌布粒度,以及影响它们回收的最主要因素,为确定合理的工艺流程、实现其综合回收提供了理论依据。采用优先选铜、铜中矿再磨精选,锌硫混选再分选的原则流程,并将金、银富集于铜精矿中,实现了矿石中锌、铜、硫以及金、银的综合回收。      

云南某铅锌尾矿中金银硫的综合回收

云南某铅锌矿浮选尾矿含Pb 0.21%,Zn 0.25%,Au 0.76 g/t,Ag 44.72 g/t,S 26.55%,其中除了铅、锌之外,金、银、硫具有一定回收价值。为了综合回收其中的金、银、硫,文章针对该尾矿,开展了系统的试验研究。通过工艺矿物学研究可知,待回收矿物嵌布粒度较细,且微细粒级分布率较高,同时,样品中黄铁矿含量高,与待回收矿物共生关系密切,要想充分回收有用元素难度较大。依据样品性质及工艺矿物学研究,本次试验制定了\"铅锌混合浮选—尾矿选硫\"的原则工艺流程,采用乙硫氮与BK-N组合用药,加强金、银的捕收,实验室闭路试验结果：铅锌混合精矿Pb品位15.62%,Zn品位38.55%,含Au 15.83 g/t,含Ag 2 268.57 g/t,Pb回收率28.03%,Zn回收率53.69%,Au回收率7.63%,Ag回收率18.47%;硫精矿S品位48.77%,S回收率89.70%。通过试验进一步降低了尾矿中的有用组分含量,有效资源得到最大化利用。     

基于扩散度的尾砂膏体流变特性

借鉴水泥净浆流动度测试方法,引入扩散度参数判别尾砂膏体的流变特性,开展试验研究分析扩散度与尾砂膏体质量分数（C_w）、灰砂比、屈服应力和黏度系数的关系,根据5个矿山的扩散度和流变参数测试结果,构建扩散度与屈服应力的经验模型,并与推导的解析模型作对比。结果表明:尾砂膏体的扩散度主要与质量分数有关,灰砂比对其影响不显著,随质量分数、屈服应力和黏度的增加而减小,质量分数为68%、70%和72%的尾砂膏体的扩散度分别为20.37、17.22和12.44 cm;尾砂膏体的扩散度与屈服应力的变化趋势相吻合,二者呈指数型函数关系,经验模型计算得到的屈服应力与测试结果误差在25%范围内,且尾砂膏体质量分数越大,二者的误差越小,达到10%以内;解析模型与经验模型计算所得的屈服应力在扩散度为12～16 cm之间结果较接近,解析模型计算结果整体上高于测试值;相比于坍落度,扩散度测试简便易操作,扩散度能有效表征尾砂膏体的流变特性,指导矿山现场充填。      

我国冶金分析定量检测仪器的发展趋势

为了了解我国分析仪器的发展,推动冶金分析领域定量检测技术的进步,文章以北京分析测试学术报告会暨展览会(BCEIA)在国内的展示成果为依托,选择电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)、电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)、X射线荧光光谱(XRF)、激光诱导击穿光谱(LIBS)等基础定量检测仪器为主要分析对象,归纳总结了这些仪器的发展过程、基本原理和主要结构。从分析检测人员的视角,讨论了该检测仪器的优势特点及应用效果;展望了定量分析检测技术的发展趋势;提出了以定量检测仪器为基础的新型高端科学仪器的发展前景。又以激光剥蚀电感耦合等离子体质谱(LA-ICP-MS)、辉光放电质谱(GD-MS)、电子探针X射线显微分析仪(EPMA)等拓展联用检测仪器为例,介绍了设备的主要特点及应用,最终总结出LA-ICP-MS为固体样品中微量元素分析的常用技术,GD-MS技术是痕量元素分析的重要手段,EPMA技术因具有与其他仪器结合包容性高的优点,虽然在使用过程中存在一定的缺陷,但已成为通用的分析手段。而我国定量分析检测技术正朝着现场化、专用化及标准化的方向发展。     

基于智能磨矿介质及CNN和优化SVM模型的球磨机负荷识别方法

当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法（CEEMD）去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA−SVM、GS−SVM、PSO−SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO−SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。     

浅析转炉渣缓冷时间对浮选回收铜的影响

Aiming at converter slag samples with different slow cooling time in Guixi Smelter, the chemical composition, chemical phase, mineral composition, particle size distribution and flotation test study were performed. The results show that the forsterite in the slag transforms to ferrite with the increase of cooling time. The effect of cooling time on grain size of copper minerals in slag is not obvious, nor on the flotation for the studied samples. The contents of copper occurred in silicate is the dominate factor having negative impact on Cu flotation. And the study shows that the occurrence state is determined by smelting process rather than cooling time, so smelting process optimization should be taken to obtain better flotation metallurgical performance.     

基于UWB系统的井下车辆高精度定位研究

随着无线通信技术的进步,超宽带(UWB)技术从缩减硬件成本及定位精度的提升都有了大幅的进步,因此其在定位系统中的使用越来越多。通过研究适用于在井下巷道环境的高精度定位方法,研制出了一套适用于井下环境的超宽带无线车辆定位系统。试验结果显示,该系统定位精度高,对进一步实现井下的车辆无人自主导航具有非常大的支撑作用。