基于磁化水的全尾砂胶结充填体强度研究

针对某矿山全尾砂充填体抗压强度低,水泥用量大的现状,将磁化水引入全尾砂胶结充填料浆的配浆试验,通过均匀布点理论优选出最佳磁化条件,探究了磁化水-全尾砂充填体的7天、14天、28天抗压强度的变化规律以及磁化水对水泥活性的影响。研究结果表明:在磁感应强度B=1000-2000Gs,水循环流速V=1.4-2.0m/s,磁化时间T=10-20min时,磁化水-全尾砂充填模块的7天抗压强度提高19%-28%,14天抗压强度提高17%-25%,28天抗压强度提高13-15%。     

全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究

为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机（SVM）回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度009%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路