水泥灰三相泡沫的形成机理与稳定性试验研究

针对高硫矿石容易发生氧化自燃的危险,通常的灌浆、注砂、注惰气和喷洒阻化剂等技术还存在一些不足,提出一种以水泥灰为基料的三相泡沫来预防硫化矿石自燃的新技术。该技术是将水泥灰和水按一定的比例混合,同时加入一定比例的发泡剂和稳泡剂后,经物理机械方式发泡形成,集固、液、气三相材料的防灭火性能与一体。理论分析了水泥灰三相泡沫的形成与衰变机理,并通过正交试验,对三相泡沫的发泡倍数与半衰期进行研究,最后采用单因素实验,定量分析灰水质量比,发泡剂和稳泡剂浓度对三相泡沫稳定性能的影响,得到最佳泡沫配方。结果表明:当灰水质量比为1:5,发泡剂浓度为5g/L,稳泡剂浓度为8g/L时,制得的三相泡沫发泡倍数达到6倍,半衰期达到6h以上。     

基于AGA-BP神经网络的采空区危险性评价

针对采空区危险性评价的影响因素众多且关系复杂的特点,提出了基于AGA-BP神经网络算法评价采空区危险性。将岩体结构、地质构造、岩石抗压强度等13个影响因子作为神经网络输入,采空区危险性等级作为输出,建立一个采空区危险性评价的BP神经网络模型;采用自适应遗传算法(AGA)对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优,将寻优结果回代入网络中进行训练并预测得出采空区危险性等级;利用其它智能算法与该预测结果做出比较,以验证AGA-BP算法的有效性及优越性。结果表明:该算法的优化效果明显,同时在训练时间与预测精度上较其它智能算法有突出的优势,是一种在采空区危险性评价方面值得推广的新方法。