本文選題：硫化礦石 + 自燃傾向性��； 參考：《自然災(zāi)害學(xué)報》2015年04期

【摘要】：準(zhǔn)確判定硫化礦石的自燃傾向性等級,可為高硫礦井防滅火設(shè)計(jì)和安全回采提供重要的理論依據(jù)。結(jié)合已有的研究成果,選取表征硫化礦石自燃傾向性本質(zhì)特性的自熱點(diǎn)溫度、室內(nèi)低溫氧化質(zhì)量增加率和自燃點(diǎn)溫度3項(xiàng)指標(biāo)作為硫化礦自燃傾向性等級劃分的基本判別因子。以采自典型高硫礦山的18組礦樣的實(shí)測數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行分析計(jì)算,進(jìn)而建立了硫化礦石自燃傾向性等級劃分的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后,運(yùn)用該模型對6組硫化礦井礦樣的自燃傾向性進(jìn)行了分級預(yù)測。研究結(jié)果表明,6組實(shí)測樣本的誤判率平均值僅為2.5%,取得了良好的預(yù)測效果。因此,GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于指導(dǎo)高硫礦山礦石自燃傾向性等級的劃分。
[Abstract]:Accurate determination of spontaneous combustion tendency of sulphide ore can provide important theoretical basis for fire prevention design and safe mining of high sulfur mine. Combined with the existing research results, three indexes, namely, the autoignition temperature, the increase rate of indoor low temperature oxidation mass and the spontaneous combustion point temperature, are selected as the basic discriminant factors for the classification of the spontaneous combustion tendency of sulfide ores. The GA-BP neural network model for the classification of spontaneous combustion tendency of sulphide ores was established by using the measured data of 18 groups of ore samples collected from typical high-sulfur mines as training samples for analysis and calculation. Finally, the model is used to predict the spontaneous combustion tendency of 6 groups of sulphide mine samples. The results show that the average misjudgment rate of 6 groups of samples is only 2.5, and good prediction results have been obtained. Therefore, the GABP neural network model can be used to guide the classification of spontaneous combustion tendency of ore in high sulfur mines.
【作者單位】： 福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51304051) 福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2012J05088) 福州大學(xué)科技發(fā)展基金項(xiàng)目(2013-XQ-18) 福州大學(xué)科研啟動基金項(xiàng)目(XRC-1174)
【分類號】：TD752.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1810847