矿山预裂爆破效果预测的BP神经网络法

为简化矿山预裂爆破效果预测环节、提高预测精准度，针对传统预裂爆破效果评价注重预裂坡面成型的不足，考虑到露天矿山边坡时常受到爆破破岩振动等动态荷载影响的特点，结合BP神经网络，提出了既考虑坡面成型标准又顾及爆破振动对边坡影响的矿山预裂效果预测方法。将单孔装药量、平均孔深、孔距、振动速度峰值（水平、垂直）、振动主频（水平、垂直）、爆心距等参数作为神经网络输入参数，将预裂坡面的平均振动速度、半孔率、不平整度、裂隙系数等参数作为神经网络输出参数。基于24次临近边坡的爆破技术数据建立了矿山预裂爆破效果的BP神经网络预测模型。3次现场爆破预测试验表明：通过神经网络内部的自组织结构，将岩石性质、工程地质条件等与控制预裂爆破效果有关的因素进行简化，可将平均振动速度的预测相对误差控制在7%左右，将半孔率、不平整度、裂隙系数的预测相对误差控制在3%左右，对于提高爆破预裂效果的预测精度有一定的参考价值。     

白云鄂博西矿低品位含铁岩高压辊磨试验

针对含铁岩铁品位低,传统选矿工艺选矿成本居高不下的问题,进行了含铁岩工艺矿物学研究、不同条件干选抛尾试验和高压辊磨试验研究。试验最终确定采用干式抛尾-高压辊磨-湿式磁选工艺,可将含铁岩的铁品位由13%提升至25%以上,探索出了低品位含铁岩石高效开发的有效途径,取得了良好的技术经济指标。