高寒地区多级氧化槽的温度协同控制研究

为了解决高寒地区生物氧化预处理多级氧化槽温度调节差异较大的问题,通过对单一氧化槽换热管电动调节阀使用PSO优化的PID神经网络控制方法来保障氧化槽温度控制的准确性。在此基础上,对多级氧化槽系统采用基于最大误差的速度动态补偿协同控制方法,建立速度动态补偿协同控制模型,并对其进行模拟仿真。结果表明,该方法能够精确控制多级氧化槽的温度,满足高寒地区特殊气象条件下的工艺要求。研究结果可为高寒地区生物冶金工艺的精准控制提供新的思路和方法。     

PCA和GA-BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

针对现有边坡稳定性预测模型存在的不稳定性和精度不高的问题,采用主成分分析方法 PCA和遗传算法GA对传统BP神经网络模型进行优化。PCA方法将露天矿边坡稳定性的6个评价指标转换为4个主成分,作为BP神经网络的输入变量;遗传算法对神经网络的初始权阈值进行了筛选优化。经优化后的模型既减少了神经网络的输入变量,提高了学习训练效率,又使得传统BP神经网络模型的精度大大提高。最后将PCA-GA-BP模型、GA-BP模型和传统BP模型得到的预测结果进行对比和误差分析。结果表明,基于PCA-GA-BP神经网络模型的预测精度较好,对露天矿边坡稳定性的预测具有一定的参考价值。     

基于GA-BP神经网络的淋水井筒风温预测模型

矿井进风井筒井底风温是井下风流热计算的重要节点。为准确预测淋水井筒风温，利用皮尔逊相关系数分析与遗传算法（GA）优化BP神经网络相结合的预测模型。借助皮尔逊相关系数分析筛选其中3个主要特征变量作为BP神经网络的输入变量，利用GA优化BP神经网络的权值和阈值，并与标准BP神经网络预测模型进行比较。研究结果表明，全部特征变量与特征变量筛选输入的标准BP神经网络预测模型的预测结果的平均绝对百分比误差分别为1.25%和2.33%,GA优化BP神经网络预测模型的预测结果的平均绝对百分比误差分别为0.97%和2.21%,GA-BP神经网络预测模型预测精度高于标准BP神经网络预测模型，基于特征变量筛选的预测模型既保持了较高的预测精度，又提高了预测效率。     

含砷锑金精矿的生物预氧化-氰化浸金研究

采用嗜酸性氧化亚铁硫杆菌对含砷锑金精矿的生物预氧化-氰化浸金进行了研究。预氧化结果表明最佳生物氧化工艺参数为: 初始pH值范围为1.8～2.0, 矿石粒径-0.074 mm, 氧化温度为25～30 ℃, 摇床转速为140 r/min, 细菌接种量为20%, 液固比100∶2, 矿浆浓度1%～2%, 氧化时间12 d。浸出结果表明, 含砷、锑分别为10.37%和36.81%的金精矿如不经生物预氧化处理, 金浸出率仅41%左右;而经过12 d的生物氧化预处理, 金浸出率可达76.55%左右, 提高了35.62个百分点。生物预氧化可以脱除金精矿中的砷, 金的浸出率与砷的氧化率成正相关关系。研究结果能为生物预氧化含砷难处理金矿氰化浸金提供理论和技术指导。     

闪锌矿的生物氧化与化学氧化对比

研究了氧化亚铁硫杆菌对闪锌矿的生物氧化作用,并与Fe³⁺氧化过程进行了对比。研究表明Fe³⁺比细菌具有更高的氧化效率,但生物氧化的效率更稳定。闪锌矿生物氧化过程中氧化亚铁硫杆菌的生长经历了延迟期、指数期、稳定期和衰退期,有部分细菌吸附到了矿物表面,未发现中间物质单质硫沉淀。而闪锌矿的化学氧化过程中有大量的单质硫沉淀到了矿物表面,说明生物氧化更彻底。     

生物氧化提金工艺的应用与实践

高含砷难处理金精矿的生物氧化预处理工艺的关键技术的探索,并成功实现生物氧化预处理工艺与树脂提金工艺相结合,达到提高金的回收率的目的。     

某难处理金矿生物预氧化研究

某金矿黄铁矿含量5.31%、氧化率6.02%,直接氰化金浸出率仅27.78%,属典型的低品位硫化物包裹型难处理金矿。为评估生物堆浸预氧化工艺对该矿石的工业化应用前景,开展了直接氰化浸出试验、生物搅拌预氧化试验和生物柱浸试验,考察了黄铁矿氧化率和金浸出率的关系以及温度对黄铁矿氧化率和金浸出率的影响。生物柱浸试验获得良好指标：原生矿破碎至P₈₀=5.5mm,在室温条件下(8-30℃)预氧化221天后,黄铁矿氧化率62.7%,金的浸出率为52.3%,氰化渣金品位为0.47g/t,较直接氰化浸出(金浸出率27.78%)金浸出率提高34.92个百分点。     

卡林型金矿化学氧化预处理技术研究现状

介绍了卡林型金矿的分布概况及矿物学特征,指出实践中常用化学氧化法对卡林型金矿进行预处理来提高金的浸出率,重点介绍了硝酸预氧化法、碱预氧化法、高锰酸钾预氧化法、过氧化物预氧化法、氯气预氧化法及次氯酸盐预氧化法在卡林型金矿预处理方面的研究进展。提出化学氧化法对操作过程要求高,实际生产时应注意设备参数的实时调控,优化和改进反应设备和工艺,研发更加环保、价廉、高效的预处理药剂和工艺将是化学预氧化法处理卡林型金矿的研究方向。     

黄铁矿生物氧化过程的阶段性

以氧化亚铁硫杆菌为实验菌株，研究了黄铁矿的Fe³⁺氧化和生物氧化过程中溶液铁离子浓度、pH值以及Eh值的变化。结果表明，Fe³⁺由于自身很快会被消耗，因而对黄铁矿的氧化速率较低；而在细菌的作用下，Fe²⁺可以不断被氧化成Fe³⁺，从而使黄铁矿的氧化速率明显加快，因此生物氧化具有更高的效率。基于间接作用机制，结合黄铁矿生物氧化过程中pH值及Eh值的变化规律，提出了黄铁矿生物氧化的阶段性特点，即将氧化亚铁硫杆菌对黄铁矿的氧化过程分为黄铁矿无机氧化、Fe²⁺生物氧化和黄铁矿稳定生物氧化3个阶段。     

细菌氧化处理杨金沟含砷含碳金精矿的试验研究

<正> 杨金沟金矿石属于微粒嵌布,含砷含碳且砷矿物以毒砂为主的类型,对该类型矿石必须经过预处理才有可能得到较高的浸出率。传统的预处理方法有焙烧氧化法和加压氧化法,近年发展起来的还有细菌氧化法。焙烧氧化法存在着排除有害气体(SO_2、As_2O_3)     

基于遗传BP神经网络模型的矿区开采沉陷预计

为解决常规方法监测矿区开采沉陷的可控性、可操作性差及精度低等问题,采用BP神经网络模型拟合矿区高程值对开采沉陷进行预计是一种有效方法。但传统BP神经网络模型为反向传播算法,在训练时需多次试算方可确定神经网络系统的连接权值和阈值,具有易陷入局部最小值、收敛慢等不足。为此,采用遗传算法（Genetic algorithm,GA）对BP神经网络模型参数进行优化以提高其泛化能力,构建了遗传BP神经网络模型（GA-BP）。以某矿区首采工作面地表25个已进行了三等水准联测的高程监测点数据作为遗传BP神经网络模型（GA-BP）的训练样本（15个监测点数据）和测试样本（其余10个监测点数据）,分别采用BP神经网络模型、二次曲面拟合等方法与其进行试验对比,结果显示：遗传BP神经网络模型（GA-BP）具有更高的内、外符合精度及更小的残差,表明该方法有助于实现对矿区开采沉陷的高精度预计。     

基于GA-BP神经网络的采空区地表沉降预测模型

为了提高采空区地表沉降预测准确性,选择上覆岩层弹性模量、泊松比、内聚力、内摩擦角、开采深度、采高、矿体倾角和采场尺寸共8项影响采空区沉降的指标进行研究,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络,构建了GA-BP神经网络采空区地表沉降预测模型,对采空区地表沉降趋势初步预测与分析。模型解算结果表明,相比传统BP神经网络预测模型,GA-BP神经网络预测模型在预测精度、拟合性能和收敛速度方面都有所提高。     

基于GA-BP算法的齿轮箱故障诊断研究

为了解决BP算法的缺陷,建立了GA-BP相结合的故障诊断模型。利用GA算法优化BP神经网络权值和阈值,改善故障诊断性能。GA-BP网络对齿轮箱的工作状态进行故障诊断,仿真表明:该算法可以高效、可靠地运用于齿轮箱故障诊断中。     

基于GA-BP神经网络的矿井粉尘浓度预测研究

为了准确预测矿井粉尘浓度,有效防治矿井粉尘危害,运用遗传算法优化的BP神经网络预测模型(GA-BP模型)对某矿山工作面时间序列粉尘浓度进行预测,以预测结果的相对误差、平均绝对百分比误差来评判模型的预测准确性。再利用BP神经网络预测模型,卷积神经网络预测模型(CNN模型)的预测结果同GA-BP预测模型的预测结果进行对比验证,以均方根误差来评价三种模型的预测效果。结果表明,应用GA-BP预测模型,相对误差最大为4.27%,最小为0.14%,相对误差都在10%以内,预测样本的平均绝对百分比误差(MAPE)小于10%,达到了高精度预测要求。CNN、BP、GA-BP三种预测模型的RMSE值分别为1.1007、1.0008、0.9354,GA-BP预测模型对于该矿山工作面粉尘浓度预测效果最好。     

遗传神经网络模型在地下水质量评价中的应用

设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并应用该方法建立了地下水质量评价的GA-BP神经网络模型,对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价。研究结果表明遗传算法具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题。应用该方法环境质量评价简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点。     

基于GA-BP模型的露天矿边坡稳定性预测

针对现有研究方法在预测露天矿边坡稳定性时存在适用性不强和误差大的问题,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,提出一种露天矿边坡稳定性预测模型。该模型以坡体容重、黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、边坡高度和孔隙压力6个参数为输入变量,以安全系数为输出变量,随后利用该模型对露天矿边坡的实例进行分析,与传统BP神经网络预测模型性能进行比较。研究结果表明:GA-BP模型在进行露天矿边坡稳定性预测时效果好,具有误差小和计算精度高的优点,为准确预测露天矿边坡稳定性提供了一种新的方法。     

磷石膏充填体强度GA-BP神经网络预测模型

在测试磷石膏充填材料物理化学性能的基础上, 测定了不同配比充填体的强度, 用分形理论揭示了磷石膏充填体强度特征。研究表明, 磷石膏充填体强度与水泥含量、料浆浓度、粒径分形维数、孔隙分形维数及分维数相关率相关。根据充填体强度影响因素, 建立了磷石膏加粉煤灰作为充填料的充填体强度预测的BP神经网络模型。同时利用遗传算法优化BP神经网络的学习过程, 验算结果显示, GA-BP神经网络模型预测误差在4%以内, 具有较高的预测精度。     

基于GA-BP神经网络的毫秒延时爆破振动速度预测研究

由于基坑爆破开挖作用而产生的振动效应受多种因素综合影响,传统的经验公式预测振动速度难以满足目前爆破安全的需求.因此,如何优化爆破参数,减小爆破振动效应,对保证临近建筑的安全具有重要意义.基于某基坑工程现场爆破监测所得的400组样本数据,本文采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,对振动速度进行预测,将GA-BP神经网络振...     

基于神经网络的煤矿机械滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承失效是煤矿机械常见的故障之一,一旦出现此类故障较难及时发现并修复,造成极大的经济损失。为此提出了一种可在滚动轴承故障发生早期进行及时预测诊断的方法,可以根据滚动轴承故障早期振动信号的各种特征分量进行模式匹配,从而识别出故障类型以便及时采取措施。在进行故障预测和模式识别时,采用了原始BP神经网络和经过遗传算法优化的GA-BP神经网络,经过仿真比较显示,后者的性能更强。     

模糊神经网络在提升机制动系统故障诊断中的应用

针对BP神经网络在提升机制动系统故障诊断中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据提升机制动系统的故障机理和特点,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络故障诊断方法。结合了神经网络和模糊逻辑的优点,在利用神经网络对提升机制动系统进行故障诊断的基础上,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,并利用遗传算法对网络的权值和阈值进行修正,加快了网络收敛的速度,克服了易陷入局部极小的问题。