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全尾砂充填體正交-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強度預(yù)測

發(fā)布時間:2018-05-07 15:05

  本文選題:全尾砂 + 減水劑。 參考:《金屬礦山》2016年01期


【摘要】:某礦山采用全尾砂膠結(jié)充填,需加入減水劑以保證充填料漿流動性能,其充填體強度各影響因素之間存在著更為復(fù)雜的化學(xué)物理作用。為了解各因素對充填體強度的影響規(guī)律,準(zhǔn)確預(yù)測其強度,建立了基于正交試驗的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全尾砂膠結(jié)充填體強度預(yù)測模型。預(yù)測過程中,為提高樣本可信度,以料漿濃度、灰砂比、減水劑比例為影響因素,設(shè)計了3因素、4水平正交試驗方案作為研究數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。采用灰色關(guān)聯(lián)度理論分析了各因素對全尾砂充填體強度的影響規(guī)律,結(jié)果表明:對充填體早期強度(7 d)影響最大的是料漿質(zhì)量濃度,其次為灰砂比、減水劑比例,對充填體后期強度(28 d)影響最大的是灰砂比,其次為料漿濃度、減水劑。以7 d、28 d強度為輸出因子,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對充填體強度進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與試驗結(jié)果最大誤差為9.98%,平均誤差為2.71%,精度較高,預(yù)測可靠性強,具有較好的工程應(yīng)用價值。
[Abstract]:In order to ensure the fluidity of the filling slurry, the cemented filling of the whole tailings is adopted in a mine, and the influence factors of the backfill strength have more complex chemical and physical effects. The addition of water reducing agent is necessary to ensure the fluidity of the filling slurry. In order to understand the influence of various factors on the strength of the filling body and predict its strength accurately, a BP neural network model for predicting the strength of the cemented filling body was established based on the orthogonal test. In order to improve the reliability of the samples, three factors, namely, slurry concentration, ratio of ash to sand and ratio of water reducer, were used as the data basis of the study. The influence of various factors on the strength of the whole tailings filling body is analyzed by using the grey correlation degree theory. The results show that the mass concentration of slurry is the most important factor, followed by the ratio of lime to sand and the ratio of water reducer to water reducing agent, which has the greatest influence on the early strength of the filling body for 7 days. The ratio of ash to sand is the most important influence on the later strength of the filling body, followed by slurry concentration and water reducing agent. The maximum error between the prediction result and the test result is 9.98, the average error is 2.71, the precision is high, the prediction reliability is strong, and it has good engineering application value, taking the intensity of 7 days and 28 days as the output factor, using BP neural network to predict the strength of the filling body, the maximum error between the prediction result and the test result is 9.98 and the average error is 2.71%.
【作者單位】: 新橋硫鐵礦;中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】:“十二五”國家科技支撐計劃項目(編號:2012BAC09B02)
【分類號】:TD853.34

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本文編號:1857397

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