机械力活化硫化矿石的吸附孔分形表征

为了揭示机械力活化影响硫化矿石吸附孔隙的分形特征,采集国内某一典型高硫矿山矿样,在六种不同条件下进行机械球磨。联合扫描电子显微镜和低温氮吸附试验,测量各个矿样的孔容,比表面积和孔径分布,深入分析其孔隙形态特征。运用FHH模型计算出各个矿样的分形维数,揭示了活化矿样的分形维数与孔隙参数、气体吸附能力两两之间的关系。结果表明:不同机械力活化条件下硫化矿样对气体的吸附主要集中在2~30 nm的介孔上;不同料球比活化条件下,硫化矿样比表面积的大小顺序依次为:a(1∶3)b(1∶6)c(1∶10);不同球磨速率活化条件下,其大小顺序依次为:d(300 r/min)e(400 r/min)f(500 r/min);硫化矿样分形维数的大小顺序与其比表面积一致,但平均孔径却与之相反。机械力活化增大了硫化矿样的分形维数,提高其对氧气的吸附能力,从而有助于氧化自燃化学反应的发生。     

阻化剂性能评价的氧化增重法研究

硫化矿石氧化阻化材料的性能评价是一个难题 ,本文首次探讨了一种实验室评价的新方法———氧化增重法 ,并将该方法应用于实际 ,取得了良好的效果 ,从而验证了该方法的可行性和有效性。     

硫化矿石自燃缓结剂实验

为了防治硫化矿石的自燃并改善矿区环境质量,寻求高效的硫化矿缓结剂配方,实验筛选了水玻璃和高倍吸水剂两种化学试剂作为缓结剂的基料,通过优化组合,得到了52种缓结剂配方。在常温常湿和恒温恒湿实验条件下,将这些缓结剂配方分别应用于冬瓜山铜矿的硫铁精矿矿样中,并采用氧化增重法测得了各配方的阻化率,通过对实验结果的分析比较,从中获得了一组相对优良的缓结剂配方,从而为矿山硫化矿石自燃火灾的防治提供了保障,同时实验数据也能为研究硫化矿自燃缓结机理提供依据。     

硫化矿石自燃缓结剂实验

为了防治硫化矿石的自燃并改善矿区环境质量,寻求高效的硫化矿缓结剂配方,实验筛选了水玻璃和高倍吸水剂两种化学试剂作为缓结剂的基料,通过优化组合,得到了52种缓结剂配方。在常温常湿和恒温恒湿实验条件下,将这些缓结剂配方分别应用于冬瓜山铜矿的硫铁精矿矿样中,并采用氧化增重法测得了各配方的阻化率,通过对实验结果的分析比较,从中获得了一组相对优良的缓结剂配方,从而为矿山硫化矿石自燃火灾的防治提供了保障,同时实验数据也能为研究硫化矿自燃缓结机理提供依据。     

硫化矿石预氧化前后自燃倾向性的比较研究

本文首次比较系统地测定了10多种硫化矿石矿样预氧化前后的吸氧速度、自热特征和着火点变化情况，指出了在实验室中测定硫化矿石的自燃倾向性时应同时测定矿样预氧化后的自燃倾向性，以便使研究结果更具实用性。     

水对硫化矿石氧化速度影响的试验研究

采用试验研究的方法，在不同温度不同含水度条件下研究了水对几种主要硫化矿石氧化速度的影响过程及其作用机理。该项研究结果对疏化矿矿井内火灾的防治具有重要的指导意义。     

基于粗糙集的硫化矿石自燃规律分析

应用粗糙集理论对硫化矿石自燃的训练样本集进行了属性约简与规则提取,得到了硫化矿石自燃规律的粗糙集理论模型,并将其进行了验证,证明这是一种行之有效的方法。     

三次硫化矿石自燃火灾的分析及其预防对策

三次硫化矿石自燃火灾的分析及其预防对策浙江省建德铜矿沈福尧建德铜矿开采的巨号高硫缓倾斜多金属厚矿体采用胶结充填采矿法开采。矿石中有用金属矿物主要是黄铜矿、闪锌矿和黄铁矿，其平均含硫２０．３８％，局部高达４０％。该矿体自揭露至今已十几年，整体上来说，其...     

硫化矿石自燃倾向性鉴定技术

以BP神经网络为基础,建立了硫化矿石自燃倾向性鉴定模型,模型选用硫化矿石的吸氧量、自热起始温度和比表面积为输入层单元,自燃倾向性等级为输出层单元。运用MATLAB软件对模型进行了实现,将模型应用到硫化矿石自燃倾向性的实际鉴定中,预测结果真实可靠。     

铁离子在硫化矿氧化自燃过程中的作用

本文阐述硫铁矿中铁离子的产生,及其对硫化矿氧化、自燃过程的作用。根据室内矿样试验表明,铁离子浓度愈大,硫化矿氧化速度越快,发生火灾的可能性就越大。因此除去铁离子的措施是抑制黄铁矿氧化、消除内因火灾隐患的有效途径。文中介绍除去铁离子的方法。     

硫化矿石自燃灾害预警的RBF神经网络方法

硫化矿石自燃灾害预警可以快速确定灾害预警等级,进而为灾害防控提供决策以减少矿山损失。通过深入分析硫化矿石自燃典型案例,按照预警指标选取原则,从矿山生产人员、硫化矿石自燃倾向性、环境条件、管理水平等4个方面构建硫化矿石自燃灾害预警系统指标体系。运用RBF预警模型对硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测,采用所选的21组样本数据完成了RBF神经网络的学习与训练。应用学习好的预警模型对江西某高硫矿山的硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测。结果表明：该矿山硫化矿石自燃灾害预警等级为III级,即自燃危险性一般,与该采场的实际状况相一致。该模型具有很强的实用性,能应用于硫化矿石自燃灾害预警等级的预测。     

硫化—氧化铜矿石的离析法处理

本文叙述离析法处理墨西哥圣罗萨莉亚(Santa Rosalia)矿体的硫化-氧化矿石。虽然该矿的铜呈硫化物存在,但这种矿石极难浮选。其原因是这种硫化物粒度小,矿石氧化,且含大量粘土矿物。原矿的离析程度有限,因为铜的硫化物与 HCI 气体不发生反应.矿石在800℃下进行氧化焙烧,生成铜的氧化物。氧化的矿石,添加1%NaCl 和1.5%煤,在770℃下进行离析处理,获得含铜15.8%的精矿,其回收率为79.7%。矿石的其他金属中,只有银可进行离析,其回收率在70%以上。这种矿石的离析产品是硫化亚铜,而不是金属铜。造成这种不正常离析的原因是其中有碱土金属硫酸盐的存在,特别是 CaSO_4 的存在。根据过程参数与离析结果之间的关系及特点产生了这样的假设,即铜硫化物的产生类似于金属铜的生成。本研究的目的就是探讨硫化亚铜生成的详细机理。     

硫化矿石自燃灾害预警的RBF神经网络模型及应用

为了科学准确地确定硫化矿石自燃灾害预警等级,进而为灾害防控提供决策,减少矿山损失。通过深入分析硫化矿石自燃典型案例,按照预警指标选取原则,从矿山生产人员、硫化矿石自燃倾向性、环境条件、管理水平等4个方面构建硫化矿石自燃灾害预警系统指标体系。运用RBF预警模型对硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测,采用所选的21组样本数据完成了RBF神经网络的学习与训练。应用学习好的预警模型对江西某高硫矿山的硫化矿石自燃灾害预警等级进行预测。该矿山硫化矿石自燃灾害预警等级为III级,即自燃危险性一般,与该采场的实际状况相一致。通过现场案例验证了该模型的适用性,能应用于硫化矿石自燃灾害预警等级的预测,对类似灾害事件预警也有借鉴作用。     

基于AHP-TOPSIS评判模型的硫化矿石自燃倾向性评价

为了探索硫化矿石的自燃倾向性评价新方法,尝试利用AHP-TOPSIS综合评判模型对新疆某高硫铜矿矿石的自燃倾向性进行评价。选取样品的氧化增重率、自热点和自燃点作为矿石自燃倾向性的3个主要影响因素,利用AHP法和TOPSIS法对这3个因素进行了分析,结果表明:利用AHP法得到这3种因素的权重分别为0.493、0.196、0.311;结合TOPSIS法,运用AHP-TOPSIS综合评判模型得到该矿矿石的自燃倾向性等级,评价结果符合矿山实际情况。     

大山选矿厂矿石氧化率对回收率的影响

通过德兴铜矿多年的生产实践，找出铜回收率与氧化率的线性关系，提出从工艺上提高回收率的途径。     

硫化矿石自燃机理及防治技术研究进展

根据国内外有关硫化矿石自燃的研究现状,系统阐述了硫化矿石氧化自热的物理机理、化学热力学机理、电化学机理以及生物氧化机理。介绍了硫化矿石自燃火灾的预测预报技术,包括自燃倾向性测试法、综合因素评价法、统计经验法、数学模型预测法、标志性气体分析法和测温预报法。综述了现有的硫化矿石自燃综合治理技术。最后针对硫化矿石自燃的机理及综合防治技术研究做出了展望。     

基于距离判别分析理论的硫化矿石自燃倾向性等级划分

为建立硫化矿石自燃倾向性等级分类的统一标准,将距离判别分析理论应用到硫化矿石自燃倾向性等级划分的判定当中。结合已有的研究成果,选取最能反映硫化矿石自燃倾向性本质的室内低温氧化增重率、自热点温度、自燃点温度3项指标作为距离判别分析模型的基本判别因子。以15组典型硫化矿山矿样的实测数据作为训练样本进行分析计算,进而建立硫化矿石自燃倾向性等级划分的距离判别分析模型。采用交叉确认方法对判别结果进行了验证,其误判率为零;用所建立的距离判别分析模型对4个待检验矿样的自燃倾向性等级进行了划分,所得结果与矿山的实际情况完全相符。研究结果表明,距离判别分析模型分类性能好,误判率低,可以运用于硫化矿山矿石自燃倾向性等级的分类当中。     

硫化矿石自燃倾向性等级分类的Fisher判别分析法

将Fisher判别分析法(FDA)应用于硫化矿石自燃倾向性等级分类问题中,选用主要矿物及含量、吸氧速度常数平均值、自热点、自燃点4项指标作为判别因子,建立硫化矿石自燃倾向性等级分类的FDA模型。选取新桥硫铁矿13个矿样的实验数据作为学习样本进行训练,建立相应的线性判别函数,并用训练后的模型对天马山高硫金矿的-55 m中段以上矿石自燃倾向性进行判别。结果表明：Fisher判别分析模型分类性能良好,对硫化矿石自然发火潜势的划分结果统计意义明显,适用性强,说明该方法在硫化矿石自燃倾向性判别与分类中有较好的应用前景。     

基于GRNN模型的硫化矿石堆氧化自热温度预测

为得到硫化矿石堆氧化自热温度的变化规律,自主设计硫化矿石堆氧化自热模拟试验装置,以含硫量、矿石块度、升温梯度作为试验影响因素,将硫化矿石堆氧化自热温升速率作为试验判定指标,采用L9(34)正交表构造三因素三水平回归正交试验。运用MATLAB建立硫化矿石堆氧化自热温度的GRNN神经网络模型,通过K-折交叉验证优选得到GRNN神经网络的最佳光滑因子σe,并与RBF神经网络模型、灰色神经网络模型预测效果进行对比。结果表明：GRNN神经网络在小样本预测模型中网络逼近能力、收敛速度、算法稳定性等方面具有优势,对硫化矿石堆氧化自热温度的预测精度高,预测误差为3.51%。