多层大跨度空腹夹层板结构施工支撑层数分析

多层大跨度空腹夹层板结构具有较好的建筑功能及空间受力特性;但施工时其满堂脚手架需从首层连续布置至顶层,模板及脚手架用量大,施工成本高、工期长。以贵州省老干部活动设施改扩建项目为例,提出支撑体系在有限元中的等效方法,并通过对施工过程中楼层浇筑、支撑拆除等工况的分析,得到关于支撑层数以及拆模时间的一些建议。     

基于可见光—近红外光谱特征的BIF铁矿原位测定方法

条带状铁建造(Banded iron formation,BIF)是我国主要的铁矿资源类型,主要采用露天开采方式生产。目前采场品位确定以传统化验方法为主,存在采样密度低、化验周期长、效率低、品位测试结果滞后等不足,导致矿体边界圈定不准确,增大了矿石损失率和贫化率,并使得配矿质量受到影响。选择鞍千露天铁矿作为试验场,通过现场采样、光谱测试、模型构建、模型验证等试验流程,揭示了不同岩矿类型的光谱特征,建立了矿石品位与光谱特征之间的联系,对BIF铁矿快速原位测定方法进行了研究。结果表明:赤铁矿、磁铁矿与围岩之间的光谱特征存在显著差异,利用该类差异构建的岩矿类型识别和分类模型,其铁矿石与围岩的区分正确率为97.1%,赤铁矿和磁铁矿的区分正确率达到93.5%;利用偏最小二乘法(Partial least squares method,PLS)构建的全铁品位回归模型的反演精度达到了3.43%。上述分析可为露天铁矿实现精准开采与合理配矿提供可靠依据。     

露天铁矿无人机光谱探测方法试验研究

露天采场矿体区域精准圈定对矿山采矿、配矿、生产规划等工作至关重要。传统的矿岩识别方法存在工 作量大、效率低、周期长等缺陷,已成为实现经济、合理、高效开采的瓶颈问题。随着现代信息技术、人工智能、大数据 等技术的不断涌现和快速发展,矿岩智能感知技术已成为现代智能矿山建设亟需突破的技术。以鞍钢集团下属哑巴 岭露天采场为研究区,航拍采集区内的无人机高光谱影像,应用混合像元分解技术,对露天采场中的矿岩识别与自动 提取方法进行了研究。结果表明：基于无人机高光谱技术的露天铁矿圈定技术可对铁矿体进行有效圈定,与现有的室 内化验圈定的矿体面积相比,二者相差为8.10%,达到了较好的效果,且该方法具有智能化、成本低、效率高的优点,未 来具有可代替传统矿岩调查方法的潜力,为露天矿采场矿岩自动识别与智能感知提供了新的方法。     

矿石质量智能控制系统研究与应用

针对鞍千矿业有限责任公司采区数量多、分布面积广、各采区品位差异较大等问题,以系统方法为指导,采用车辆路径问题中启发式优化算法,综合考虑入选品位、总成本、设备利用率等,建立多采区、多破碎站的采矿全过程协同配矿优化模型,并利用C++语言开发集采区三维建模、配矿智能计算、配矿方案三维显示为一体的矿石质量智能控制系统。实际应用表明:该系统实现了多采区协同优化配矿,解决了局部环节简单优化问题,降低了生产成本,达到了优化入选矿石质量的目的。