建筑垃圾再生骨料膏体充填环管试验

在煤矿膏体泵送充填开采理论技术基础上,为分析以建筑垃圾为骨料、粉煤灰和添加剂为细集料的膏体充填材料的基本性能变化和流变特性,利用室内膏体充填模拟系统进行了膏体充填材料的配比试验和管道输送试验。膏体充填材料配比为添加剂∶粉煤灰∶建筑垃圾=1∶4∶6,试验采用质量浓度自高到低加水调制方案,操作包括3个步骤：试验准备、膏体充填材料制备、泵送试验和数据采集。试验结果表明：该种膏体充填材料的塌落度和分层度随泵送时间的增长而减小,质量浓度则稍有增加,经4 h管道输送后,质量浓度为76%的膏体充填材料塌落度、分层度分别达到18.5 cm、0.9 cm;膏体质量浓度、流速和充填管径是充填管道阻力损失的主要影响因素,质量浓度为76%,流速在0.8~1.1 m/s之间较为理想。     

基于黄土膏体充填材料配比优化试验研究

为寻求价格日益增长的粉煤灰膏体充填材料的替代品,以山西省某矿4901充填工作面为工程背景,采用理论分析、实验室试验和现场调研等方法,研究了黄土材料作为粉煤灰替代品的替换效果及最优配比。试验和现场应用结果表明:黄土膏体充填材料价格低廉,作为传统粉煤灰膏体充填材料的替代品替换效果较优;黄土膏体充填材料的最优配比方案为水固比(水与固体充填材料质量比)1∶1.6、固相比(矸石与水泥质量比)5∶5及土灰比(黄土与粉煤灰质量比)4∶2时,膏体充填材料稳定性高,材料的后期抗压强度高达5.5MPa;以水泥质量的6%作为膏体充填材料添加剂时,凝结时间缩短79.17%。该研究成果对西部地区有一定的借鉴和参考价值。     

煤矸石膏体巷旁充填材料的研究

煤矸石膏体充填材料由煤矸石、粉煤灰、PL膏体胶结料和水组成.在目前PL膏体胶结料基础上,通过正交设计试验,改变煤矸石、膏体胶结料的用量,调整水灰比,测定充填材料的坍落度和抗压强度(1 d、3 d和7 d),在满足沿空留巷所需的力学性能条件下,得出了一种较为合理的配比方案,以及确定合理配比的方法,为煤矸石膏体巷旁充填材料的选择与应用提供了科学的依据.     

固体废弃物膏体充填料浆质量的神经网络研究

固体废弃物膏体充填在我国煤炭系统是一种新的胶结充填模式.充填料浆质量的研究至关重要.它是一典型的多输入、多输出、非线性的模糊模型.一方面,运用神经网络结合遗传算法构造了膏体充填料浆质量的隐式模型,建立该模型的方法以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力.该模型具有较强预测能力,为优化固体废弃物膏体充填料浆质量的影响因素提供了理论依据.另一方面,利用已训练好的膏体充填料浆质量模型获得遗传算法,对充填料浆质量的影响因素进行优化,该法在配比设计时,可在较少的试验次数下获得较好的配比.     

铀尾砂膏体充填材料的流动性能研究

对不同灰砂比、膏体浓度、减水剂含量的铀尾砂膏体充填材料进行了坍落度试验和粘度试验, 并结合CFD方法对铀尾砂膏体充填材料流动性能进行了数值模拟研究。试验结果表明, 铀尾砂膏体充填材料满足管道输送的最优配比为:质量浓度75%、灰砂配比1∶5、减水剂含量0.6%~4.4%; 最优配比下屈服应力53.96~131.38 Pa, 塑性粘度0.866~1.325 Pa·s。数值模拟结果表明, 铀尾砂膏体充填材料的管道阻力损失随质量浓度增加呈非线性增大, 随流速增加呈线性增大, 随管径增加呈非线性减小, 随管道弯曲半径增加呈非线性减小。     

似膏体材料巷式充填地表减沉试验分析

为解决膏体材料流动性差等缺点,通过不同比例的矿粉和生石灰配比试验,研发高性能粉煤灰似膏体充填材料,并在工业性试验前通过相似模拟展开似膏体充填的地表减沉效果分析。结果表明,材料矿粉的比例为5%~10%,生石灰的质量比例为15%~10%;似膏体充填后工作面上覆岩层变形量较小,地表建筑在Ⅰ级损害范围内。     

固体废弃物膏体充填料浆质量的神经网络研究

固体废弃物膏体充填在我国煤炭系统是一种新的胶结充填模式．充填料浆质量的研究至关重要．它是一典型的多输入、多输出、非线性的模糊模型．一方面,运用神经网络结合遗传算法构造了膏体充填料浆质量的隐式模型,建立该模型的方法以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力．该模型具有较强预测能力,为优化固体废弃物膏体充填料浆质量的影响因素提供了理论依据．另一方面,利用已训练好的膏体充填料浆质量模型获得遗传算法,对充填料浆质量的影响因素进行优化,该法在配比设计时,可在较少的试验次数下获得较好的配比．     

神经网络在膏体充填质量模型中的应用

煤矿膏体充填质量受多因素影响,且具有非线性特性,用数理统计的方法直接建立充填质量模型很困难。为了减少试验次数、降低试验费用,通过神经网络建立的膏体材料充填质量模型明显优于传统的回归分析法,利用膏体充填材料塌落度与主要影响因素浓度、胶结料用量、细集料用量的关系模型,可以有效预测膏体充填材料的塌落度。     

固体废弃物膏体充填料浆质量的神经网络研究

固体废弃物膏体充填在我国煤炭系统是一种新的胶结充填模式．充填料浆质量的研究至关重要．它是一典型的多输入、多输出、非线性的模糊模型．一方面,运用神经网络结合遗传算法构造了膏体充填料浆质量的隐式模型,建立该模型的方法以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力．该模型具有较强预测能力,为优化固体废弃物膏体充填料浆质量的影响因素提供了理论依据．另一方面,利用已训练好的膏体充填料浆质量模型获得遗传算法,对充填料浆质量的影响因素进行优化,该法在配比设计时,可在较少的试验次数下获得较好的配比．     

磷石膏充填材料的管道输送研究

参照金属矿山膏体泵送充填理论技术,通过环管输送试验研究了以磷石膏、尾砂、水泥为膏体充填材料的输送性能和流变特性。根据采矿设计要求,在质量浓度为71%,膏体充填材料配比水泥∶尾砂∶磷石膏分别为1∶4∶12,1∶8∶24,1∶12∶36时,测试了不同配比情况下的料浆流变参数。试验结果表明3种配比均呈现宾汉流体的特性,得出料浆特性及管道输送参数,为充填采矿设计提供了依据。     

利用鞍钢烧结灰渣开发尾砂胶凝材料正交试验与决策

烧结脱硫灰渣是焦化厂生产炼钢焦煤排放的废弃物。由于脱硫灰渣含有游离氧化钙和亚硫酸钙等不稳定的矿物成分,导致烧结脱硫灰渣资源利用面临困难。针对鞍钢矿山全尾砂无废充填法开采,以矿渣微粉和烧结脱硫灰渣作为主要材料,熟料和硫酸盐为复合激发剂,对鞍钢矿山全尾砂充填胶凝材料进行开发。首先开展充填胶凝材料配比的正交试验;然后,在极差分析的基础上,建立神经网络模型和预测能力,揭示胶凝材料复合激发剂配比对充填体强度影响规律;最后,综合极差分析和预测分析结果,获得了利用烧结脱硫灰渣开发的全尾砂胶凝材料的最优配方。结果显示:以鞍钢全尾砂作为充填料,胶砂比为1:6和浓度为70%的胶凝材料最优配比为:熟料4%,脱硫灰渣19%,芒硝0.5%,矿渣微粉76.5%,充填体28 d,强度最高达到3.883 MPa,是相同条件下水泥胶结充填体强度的1.7倍,但材料成本仅是水泥的40%~45%。      

似膏体充填材料配比的BP网络优化方法

为了探究似膏体充填材料各组分对材料性能的影响及最优配比,以实验室做的16组配比试验数据为样本,建立了材料组分等因素与分层度、塌落度及长期强度之间的5-10-3 BP网络模型,并利用该模型搜索的最优配比方案进行现场试验。结果表明：建立的网络模型最大相对预测误差为6.08%;胶结料与骨料共同决定充填体的强度;高比例煤矸石配以精确比例的胶结料和细骨料可形成强结构充填体;当粉煤灰掺量为水泥质量的3~4倍,河砂掺量约等于煤矸石质量时,材料的综合性能最好;利用优化后的材料配比方案进行巷旁充填,巷道围岩变形较小且较稳定。     

石人沟铁矿全尾砂充填胶凝材料配比优化试验

河北钢铁集团石人沟铁矿三期工程采用全尾砂胶结充填采矿法开采,以水泥为胶凝材料时充填成本高。为考察采用固体废弃物开发低成本和高性能的新型充填材料的可行性,以水淬渣为胶凝材料,进行了不同原料配比对充填体强度的影响试验。结果表明：石灰掺量对充填体强度的影响大于石膏掺量;料浆浓度为68%、胶砂比为1∶5条件下,石灰掺量为3%、石膏掺量为16.0%时,得到的充填体强度最高,7 d强度为2.42 MPa,28 d强度为5.87 MPa,可以满足石人沟铁矿充填采矿对充填体强度的要求。试验结果可以为石人沟铁矿实现低成本全尾砂胶结充填开采提供技术依据。     

煤基固废制备充填材料配比优化试验研究

为制备低成本、高强度的煤矿充填材料,以煤矸石做骨料,以粉煤灰、脱硫石膏、硅钙渣为 胶凝材料制作试件,并对其进行单轴抗压强度、坍落度、扩展度指标测试,研究了充填材料配比优 化前后的力学性能、各组分影响情况。 结果表明,脱硫石膏、硅钙渣在一定掺量范围内具有较强 的胶凝作用;随着粉煤灰掺量增加,充填材料初期强度增长较慢,应控制其掺量不高于6.67%;粉 煤灰与硅钙渣联合使用能激发硅钙渣的胶凝性能;煤矸石、粉煤灰、脱硫石膏、硅钙渣、水泥最优 质量比为70:6:3:12.5;8.5。 利用响应面法对结论进行了验证,试验结论与预测一致。     

紫金山新型尾砂胶结充填材料的试验研究

为降低紫金山充填成本,利用矿山废渣制备的新型胶凝材料开展尾砂充填试验。结果表明:分级后的尾砂级配更好,有利于尾砂充填。与水泥尾砂充填结果比较,新型胶固料尾砂充填试块抗压强度明显优于水泥充填试块,28 d抗压强度最高可达水泥的2.4倍。在同等条件下,新型胶固料的充填试块沉缩率(1.62%)小于水泥充填试块沉缩率(5.3%),且新型胶固料与水泥充填料浆的坍落度相近。若采用新型胶固料充填,可选用分级尾砂、矿浆质量分数在74%~76%进行自流充填。     

全尾砂充填体正交-BP神经网络强度预测

某矿山采用全尾砂胶结充填,需加入减水剂以保证充填料浆流动性能,其充填体强度各影响因素之间存在着更为复杂的化学物理作用。为了解各因素对充填体强度的影响规律,准确预测其强度,建立了基于正交试验的BP神经网络全尾砂胶结充填体强度预测模型。预测过程中,为提高样本可信度,以料浆浓度、灰砂比、减水剂比例为影响因素,设计了3因素、4水平正交试验方案作为研究数据基础。采用灰色关联度理论分析了各因素对全尾砂充填体强度的影响规律,结果表明：对充填体早期强度（7 d）影响最大的是料浆质量浓度,其次为灰砂比、减水剂比例,对充填体后期强度（28 d）影响最大的是灰砂比,其次为料浆浓度、减水剂。以7 d、28 d强度为输出因子,运用BP神经网络对充填体强度进行预测,预测结果与试验结果最大误差为9.98%,平均误差为2.71%,精度较高,预测可靠性强,具有较好的工程应用价值。     

泡沫剂对充填胶结材料强度和流变特性的影响

矿渣尾砂复合充填胶结材料是一种新型的胶结材料,该材料充填体与水泥充填体相比具有强度高、无污染和成本低的特点。通过强度和流变实验对加入泡沫剂的新型尾砂充填胶结材料砂浆进行分析,发现泡沫剂的适当加入不仅不降低胶结材料的强度,反而增加了料浆的均匀性,相同条件下降低了胶结材料用量,改善了料浆的流动性。     

铁尾砂基胶结剂制备及其性能研究

针对充填采矿法存在充填体强度较低,充填成本过高的问题,采用鞍钢某选矿厂铁尾砂作为原料,开展了新型铁尾砂基充填胶凝材料的研究。通过测定不同养护龄期、灰砂比和料浆浓度条件下的充填体抗压强度和料浆的流动性,对比分析P·S 32.5水泥和新型胶凝材料的充填体力学强度和流动性。结果表明：在相同条件下新型胶凝材料充填体强度略高于水泥,且在灰砂比和料浆浓度一定的条件下,铁尾砂基胶结剂料浆流动性高于水泥。同时利用SEM从微观层面对两种胶凝材料进行了对比分析,结果显示新型胶凝材料密实度更高。得出结论：采用鞍钢选矿尾砂制备的新型胶凝材料,其力学强度和流动性均满足矿山充填要求,可以替代水泥用于矿山充填,降低矿山充填成本。     

基于ANFIS模型的充填体抗压强度预测研究

以新城金矿充填尾砂为试验料浆,采用正交设计法设计试验方案,研究灰砂比、质量浓度、养护龄期对充填体抗压强度的影响规律。运用极差和方差分析结果,并采用ANFIS建立预测充填体抗压强度的模型。结果表明,灰砂比是影响充填体抗压强度的最重要的因素;ANFIS模型具有95.8%的预测精度,它是预测充填体抗压强度的一种有效方法。     

某铁矿全尾砂胶结充填材料配比试验研究（增刊）

安徽某铁矿是国内一座设计采选能力450万t/a的大型铁矿山,主要采用阶段空场嗣后充填采矿法,设计充填能力为100m₃/h。本文介绍了该铁矿全尾砂胶结充填砂浆配合比实验研究过程,从全尾砂充填料的物理化学性能入手,对充填料浆的扩散度、坍落度和充填试块7d、28d和60d的单轴抗压强度等进行试验,获得了充填材料的配比与其流变性能和抗压强度的关系,有效评价了充填材料特性对充填体质量的影响,为矿山提供了符合采矿工艺要求的充填物料配比参数。