基于松动圈理论的巷道拓宽支护设计及应用

以晋华宫矿3#煤层综采旅游工作面为研究对象,采用钻孔摄像法对原3#煤层集中皮带巷的围岩松动圈厚度进行了实测研究,在此基础上,利用松动圈支护理论对巷道拓宽后不同部位进行"差异设计":顶板锚网支护,左帮锚注加固,右帮无支护,并对巷道表面位移进行监测。结果表明:巷道拓宽15天后保持稳定,顶板下沉量12.1 mm,左帮表面位移9.3 mm,右帮位移14.2 mm,没有明显的底鼓,满足了探秘游工程的要求。     

Ultrasonic attenuation model for measuring particle size and inverse calculation of particle size distribution in mineral slurries

1 INTRODUCTIONAcritical requirement for achieving i mprovedgrinding control is on-line particle size analysis .Grinding to a finer size than necessary results inreduced throughput , higher energy costs and in-creased consumption of milliners , grinding mediaand reagent . Too coarse grind results in notenough separation of the valuable minerals fromwaste and reduced recovery of the valuable miner-als .I mproving grinding control is beneficial toi m-proving milling efficiency , stable opera…     

三向应力条件下工作面临空巷道围岩变形控制研究

针对三向应力条件下工作面临空巷道围岩变形控制问题,以晋华宫矿11#层8714工作面为工程背景,通过对巷道围岩稳定性及变形特征进行分析,提出巷道围岩变形控制理论和加强支护技术,并通过现场观测进行验证.研究结果表明:临空巷道超前区域应力显现明显,围岩变形较大;通过施工高强度密集锚索吊梁和斜拉锚索保证巷道围岩完整性,在应力集...     

基于MATLAB遗传神经网络的实现及其在磨机故障诊断中的应用

神经网络理论的研究是从1943年研究二维神经元阈值模型开始的,经历了半个世纪的曲折发展,上个世纪80年代神经网络研究进入了第二个高潮期。正是此时,开始了神经网络在故障诊断领域中的应用研究,人工神经网络诊断技术是属于人工智能范畴的,基于神经网络的诊断系统具有知识表达,推理及很强的学习能力,神经网络在知识的表达方法上有其独特的一面、它把知队变成为网络的权值和阈值,并分布存储在整个神经网络之中。     

SLon-4000磁选机回收攀钢钛尾矿中钛的工业试验

SLon-4000磁选机是赣州金环磁选设备有限公司最新研制的最大型号脉动高梯度磁选机,具有处理量大、性能稳定、操作维护方便、能耗低和占地面积小等优点。攀钢某尾矿综合回收选矿厂为解决从攀钢选钛厂尾矿中再回收钛时以螺旋溜槽为粗选设备存在的钛粗精矿回收率低下（仅10%左右）问题,进行了用SLon-4000磁选机代替螺旋溜槽的工业试验。结果表明,在给矿TiO₂品位为6.20%的情况下,可获得TiO₂品位为13.22%、TiO2回收率为61.88%的钛粗精矿,TiO₂回收率比采用螺旋溜槽时提高了50个百分点以上。产品筛析结果显示,该设备对-400目粒级中钛的回收率可达59.51%。     

浮选泡沫图像处理技术研究现状与进展

简述了浮选泡沫图像处理系统国内外的研究现状,以及图像处理技术在泡沫浮选中的作用及重要意义.主要介绍了近年来国内外对浮选泡沫图像的各种处理技术的研究概况.并根据研究现状预测了浮选泡沫图像处理技术的应用前景.     

高梯度磁选设备磁系设计计算的研究现状及其发展趋势

阐述了高梯度磁选设备磁系设计计算传统的方法有线性积分法、回路磁通法、并联磁路法、经验计算法等,指出新型的数值计算法有有限差分法、有限元法和边界单元法。     

纳米技术在微细粒矿物浮选中的应用

主要阐述了疏水性纳米粒子与纳米气泡在微细粒矿物浮选中的研究进展以及纳米技术在浮选废水中的发展态势.指出了纳米技术选矿应加大疏水性纳米粒子对矿浆中微细粒难选矿物特殊的捕获和识别效应等选矿工艺的研究,纳米气泡和气核对矿物疏水表面的相互作用是影响浮选技术指标的关键因素.讨论了疏水性纳米粒子作为浮选捕收剂的补收能力以及纳米技术处理浮选废水的原理与应用,结合了当今纳米粒子、纳米气泡在浮选研究领域最前沿的技术和成果,展望了其在微细粒级难选矿物分选方向的发展前景.     

浮选指标与浮选泡沫数字图像关系研究

在实验室采集了大量黄铜矿浮选的泡沫图像,并对浮选泡沫图像进行了预处理;采用数字图像分析技术分析了泡沫图像及其灰度直方图,提取了浮选泡沫图像灰度直方图的统计纹理特征参数;采用径向基神经网络建立了黄铜矿浮选指标与泡沫灰度直方图统计纹理特征参数的关系模型。仿真实验证明,所建立的模型有较高的精度。