基于直剪试验的胶结充填体与岩石接触面力学特性研究

采场充填体与围岩接触面处的强度参数对研究采场充填体应力分布及其揭露稳定性具有重要意义。本文对全尾砂胶结充填体与花岗岩光滑面形成的充填体—岩石接触面试块进行了直剪力学试验研究,从充填体灰砂比（1:4、1:10和1:20）、养护龄期（7d和28d）及接触面法向应力（50kPa、100kPa和150kPa）、三个方面研究对比了接触面的剪切峰值强度和残余强度,探索了接触面的内摩擦角和黏聚力的相互关系。结果表明：充填体-岩石接触面的峰值剪切强度和残余剪切强度均随法向应力的提高而线性增加;接触面的峰值剪切强度随灰砂比、养护龄期的增加而显著提高,但接触面残余剪切强度随灰砂比和养护龄期的改变基本无敏感性;接触面的内摩擦角明显大于等配比和龄期充填体的内摩擦角,而接触面的黏聚力则小于等配比和龄期充填体的黏聚力,并得出了接触面内摩擦角和黏聚力分别与等配比和龄期充填体内摩擦角和黏聚力的线性相关换算关系。     

尾砂胶结充填体强度特性试验研究

以尾砂胶结充填体试块为对象,选取对强度敏感性最高的影响因子——龄期,对不同龄期的尾矿胶结充填体进行单轴抗压强度和直接剪切试验,分析了尾砂胶结体的强度规律及破坏特征。试验结果表明:尾矿胶结体的强度随着养护龄期的增加而升高,其中7~28d强度增加较为显著,并建立抗压强度、抗剪强度与龄期回归方程,为后期充填采矿设计和降低采矿成本提供了依据。     

基于PSO-BP的胶结充填体强度预测研究

为快速、准确地确定胶结充填体强度,构建了基于PSO-BP的胶结充填体强度预测模型,并以养护7 d和28 d的胶结充填体强度试验数据进行了验证。结果表明：结合粒子群算法优化BP神经网络初始权值,从而大大提高了预测模型的准确性和可靠性,基于粒子群算法优化下的神经网络相对误差为0.77%,比BP神经网络预测的平均相对误差降低了3.42%,表现出良好的预测精度。     

基于ANN-PSO模型的充填体强度预测及其工程应用

为了准确快速地确定充填体强度,依据试验数据,以料浆体积分数、水泥掺量、人工砂尾砂比以及养护时间作为输入因子,以充填体的单轴抗压强度作为输出因子,建立了一种充填体强度ANN-PSO预测模型。研究结果表明,该模型的预测性能较好,在预测充填体强度时其平均相对误差率MAP为2.41%,可决系数R~2为0.983。通过对比136组充填配合比充填体的室内试验强度值和实际生产测定值,获得了两者之间的强度折减系数。利用预测模型并联合强度折减系数,预测得到了矿山运行期间160多条进路的充填体强度值。该模型可大幅减小物理试验量,为类似的充填矿山提供了良好的借鉴作用。     

硫化物对充填体强度的影响

尾砂中的硫化物对充填体强度影响较大.室内实验表明,磁黄铁矿具有较强的自我胶结能力,可用来部分替代水泥,以降低充填成本.替代水泥的最优磁黄铁矿含量为充填骨料的12%,最优含水率为15%.虽然磁黄铁矿能够提高充填体的早期强度,但对最终强度却有一定的负面影响.     

深井矿山充填体强度分布规律研究

针对深井矿山采场充填的实际情况,充填料浆复杂的流动沉积及离析作用,致使充填体表现出极大强度分布的不均匀性。为此,进行了实验室尾砂胶结充填模拟试验,研究原位充填体的强度与实验室标准试块强度的差异,得出了采场尾砂胶结充填体强度分布规律。在此基础上,对采场充填体强度分布划分为强度增强区和强度减弱区,可改进二步骤回采的深井矿山采场充填管路布置方式,以指导矿山生产实践。     

胶结充填体动力强度的细观分析

多数情况下,胶结充填矿山的充填体经常承受着邻区开采大爆破产生的重复冲击荷载的作用。本文从胶结充填体的材料构成特点出发,运用微小单元下的波动能量理论,对在应力波作用下的充填体能流变化情况及其动力响应规律进行了分析,提出了胶结充填体动力强度的一般准则。     

充填体强度的支持向量机设计匹配模型

充填体强度设计的预测受到多种高维度、非线性、随机性因素的影响。为改善当前充填体强度设计预测效果不佳的现状,使用支持向量机（SVM）方法在matlab软件中借助LibSVM工具箱建立充填体强度设计匹配模型。分析并筛选出8个主要因素作为条件属性,充填体强度作为决策属性,并挑选出72组训练样本和6组校验样本。模型选择径向基函数（RBF）为核函数,采用网格搜索法对参数寻优,再通过交叉验证检验最优参数组合。结果表明：SVM匹配模型做出的回归预测平均误差为1.94%,校验预测平均误差为2.23%,相对于BP神经网络模型,预测准确度更高。在保证采场稳定性的前提下,SVM匹配模型更为有效地减少水泥消耗、降低充填成本,提高企业经济效益。     

充填体强度计算及稳定性分析

三鑫公司通过应用新型尾砂胶结材料,充填体质量性能有了明显的改善,胶结充填体的强度和自立高度能够满足采矿方法的要求.采用类比法、模型法等充填体强度计算方法计算了充填体保持稳定的强度.通过矿房胶结充填体的稳定性分析为二步矿柱回采方案和结构参数的确定提供了理论依据,生产中从技术和经济等方面考虑设计合理的一步骤矿房回采充填体强度,降低了充填成本.     

矿山充填体强度与实验室充填体试件强度对比研究

目前,嗣后一次充填采矿方法的应用越来越广泛,而矿山现场嗣后充填过程与实验室充填试件体制备过程有较大不同.从浓度、沉降、分布等方面全面分析了传统的充填试验方法中制作试件方法的不足,并对某矿山的充填体实际强度与实验室充填体试件强度进行了对比研究.实验证明,矿山现场充填体强度明显低于实验室充填测试结果.     

掺石灰石粉的胶结充填体强度研究

为揭示石灰石粉掺量、胶凝材料添加量和质量浓度对胶结充填体强度的影响规律,建立掺石灰石粉的充填体强度的计算模型。首先通过物化试验证实石灰石粉和废石均可满足骨料使用标准;根据级配试验获得废石和石灰石粉的不均匀系数和曲率系数,结合土力学标准,由不均匀系数可知废石级配中缺少细骨料,极易被压实,孔隙率较大,影响充填体强度;开展不同石灰石粉掺量、胶凝材料添加量和质量浓度的3 d、7 d和28 d充填体强度试验,通过方差分析确定各影响因素与充填体强度的关系为正相关,增加石灰石粉掺量可有效提高不同龄期充填体强度;最后以一元非线性理论为基础,利用SPSS曲线估计建立各龄期充填体强度多元非线性模型,各龄期强度计算模型的平均绝对误差为0.389, 0.0575和0.18,模型预测精度较高,对石灰石粉工业应用具有一定指导意义。     

全尾砂充填体正交-BP神经网络强度预测

某矿山采用全尾砂胶结充填,需加入减水剂以保证充填料浆流动性能,其充填体强度各影响因素之间存在着更为复杂的化学物理作用。为了解各因素对充填体强度的影响规律,准确预测其强度,建立了基于正交试验的BP神经网络全尾砂胶结充填体强度预测模型。预测过程中,为提高样本可信度,以料浆浓度、灰砂比、减水剂比例为影响因素,设计了3因素、4水平正交试验方案作为研究数据基础。采用灰色关联度理论分析了各因素对全尾砂充填体强度的影响规律,结果表明：对充填体早期强度（7 d）影响最大的是料浆质量浓度,其次为灰砂比、减水剂比例,对充填体后期强度（28 d）影响最大的是灰砂比,其次为料浆浓度、减水剂。以7 d、28 d强度为输出因子,运用BP神经网络对充填体强度进行预测,预测结果与试验结果最大误差为9.98%,平均误差为2.71%,精度较高,预测可靠性强,具有较好的工程应用价值。     

基于GRA—BP神经网络的固体废弃物充填体强度预测

为解决煤矿采空区充填材料不足和固体废弃物引起的生态环境问题,研究分析了膏体充填体强度的影响因素,采用正交试验测定了充填体样本强度,通过灰关联分析法确定了各影响因素与充填体强度之间的关联度,用改进的BP神经网络建立了以固体废弃物膏体充填体强度影响因素为输入层节点,充填体强度为输出层节点的强度预测模型;基于正交试验获得的强度试验数据作为网络的训练样本和测试样本,通过对建立的网络进行仿真模拟,检验了网络数据拟合能力和泛化能力。检验结果表明:建立的预测模型收敛速度快而且精度高,网络预测精度达到了93.75%,能够实现对充填体强度的准确预测。     

剪胀情况下抗剪强度的公式推导

结构面在岩体中广泛存在着,结构面往往对岩体尤其是坚硬岩体的力学性质起着决定性因素。考虑上覆压力(正压力)不大的情况下,在锯齿状无充填结构面的基础上,对形似正余弦曲线无充填结构面的抗剪强度做了公式推导,并将其推广到任意曲线的情况。     

高阶段胶结充填体强度的变化规律

根据企业降本增效要求,矿山使用的充填胶结材料由原来的P.C32.5标号水泥改为新型胶结材料--胶固粉。按照设计要求的充填配比,发现地表实验室料浆试块和井下充填体取芯的强度存在很大差异。在-400 m中段的14-1#和10-3#充填采场中,提取不同深度的地表实验室和井下充填体的岩芯,分析2种胶结材料在不同养护条件下所对应的强度变化规律。对于水泥充填的采场,充填体取芯的强度要比实验室试块的强度高1.8 MPa以上;对于胶固粉充填的采场,灰砂比分别为1∶4、1∶5、1∶6时充填体取芯的强度要比实验室试块强度高2.0、1.35和0.7 MPa以上,且随着充填灰砂比的降低而降低。研究结果为进一步优化充填灰砂比提供了可靠的依据,进而可减少充填材料的消耗,降低充填成本。     

基于PCAＧBP神经网络的风积砂充填体强度预测

为 衡 量 矿 山 充 填 效 果,构 建 了 BP 神 经 网 络 模 型 和 PCAＧBP神经网络模型,对风积砂充填体进行强度预测.建 立模型后,选取影响充填体强度的黄土含量、风积砂含量、水 泥含量、粉煤灰含量、浓度及固化时间 ６个参数开展测试. 测试完成后,从数据的拟合度、网络的误差分析和预测结果 ３方面对模型的模拟效果进行评价.结果表明,BP 神经网 络模型数据的拟合度高,平均相对误差为１４．５７％,精度有待 提高;PCAＧBP神经网络模型数据的拟合度高,平均相对误 差为８．７１％,预测结果精度高,效果良好,可替代 BP神经网 络模型作为充填体强度预测的一种有效方法.     

阶段空场嗣后充填胶结充填体力学强度模型研究

利用普氏平衡拱理论、侧帮楔体滑动理论,构建阶段空场嗣后胶结充填体向临空面滑动的失稳模型,在考虑采场长度、高度、宽度、倾角、围岩和充填体自身材料力学特征、充填体与围岩接触面特性和爆破震动等影响因素的基础上,推导出胶结充填体在极限平衡状态下所需单轴抗压强度理论公式。以某地下稀土矿山为工程实例,开展需求强度设计、影响因素分析和充填配比试验研究,研究结果表明:采场宽12.5 m、高50 m、长40 m和倾角68°时,考虑1.5的安全系数后,充填体设计需求强度1.55 MPa;需求强度随采场长度、高度增加而增大,随采场宽度、倾角增加而减小;采场高度、宽度、倾角和长度对需求强度影响依次降低;推荐灰砂比1∶6、质量浓度78%的充填料浆,28 d抗压强度1.52 MPa,塌落度26 cm,流动度210 mm,流动性能较好,泌水率9.4%,不离析满足生产要求。