基于半工业环管试验的充填料浆输送压力损失预测模型

充填采矿法是保证深部矿产资源安全开采的主要方法。千米深井充填面临的低倍线、高流速、大管压等问题凸显，充填工艺系统设计中充填管路的科学布置是主要难点，只有准确掌握充填料浆的输送压力损失情况，才能进行合理的充填管网布局设计。传统的充填料浆沿程压力损失数据通过半工业环管试验得到，存在劳动量大、试验效率低、数据量有限等问题。结合新一代人工智能技术，采用随机森林机器学习算法，对半工业环管试验数据进行分析建模，预测输送压降损失。通过3种算法模型的对比，证明了随机森林算法模型预测压降的可行性，可用于辅助充填工艺设计。