稀土矿边坡监测方案构建与滑坡灰色预测

原地浸矿法开采稀土矿山有很多优点, 也有一个明显的缺点:注入的溶浸液容易导致山体滑坡.利用FLAC3D和强度折减理论对边坡稳定性进行数值模拟, 确定了采场边坡失稳区域, 作为重点监测区域.通过现场观测, 现场失稳的山体部分与模拟结果相吻合; 结合现场连续7 d监测数据, 利用灰色理论建立灰色预测模型, 预测结果精度等级为好, 可以应用于工程实际, 同时也为后续的滑坡预警提供支持.      

基于GRNN模型的硫化矿石堆氧化自热温度预测

为得到硫化矿石堆氧化自热温度的变化规律,自主设计硫化矿石堆氧化自热模拟试验装置,以含硫量、矿石块度、升温梯度作为试验影响因素,将硫化矿石堆氧化自热温升速率作为试验判定指标,采用L9(34)正交表构造三因素三水平回归正交试验。运用MATLAB建立硫化矿石堆氧化自热温度的GRNN神经网络模型,通过K-折交叉验证优选得到GRNN神经网络的最佳光滑因子σe,并与RBF神经网络模型、灰色神经网络模型预测效果进行对比。结果表明：GRNN神经网络在小样本预测模型中网络逼近能力、收敛速度、算法稳定性等方面具有优势,对硫化矿石堆氧化自热温度的预测精度高,预测误差为3.51%。     

硫化矿尘层氧化自热初始温度试验研究

为研究硫化矿尘氧化自热的影响因素,以硫化矿尘层氧化自热温度和产生二氧化硫时的内部温度为指标,以硫化矿尘的含硫量、矿尘层厚度和矿尘粒径为自变量,进行3因素3水平正交试验获得硫化矿尘层开始氧化自热时的初始温度和产生二氧化硫时的内部温度,利用灰色系统理论分别计算影响因素对单目标函数的关联系数和多目标函数的关联度,将多目标转换为以关联度为目标的单目标进一步计算各影响因素的平均关联度,从而得出硫化矿尘最易发生氧化自热的条件,为高硫矿山安全生产提供依据。     

充填体下水平矿柱影响因素和安全厚度模拟分析

为分析东同V号矿体充填体下水平矿柱的稳定性,采用AHP分析方法得出影响充填体下水平矿柱稳定性的因素权重排序,得出水平矿柱的厚度为最重要因素.利用小变形薄板理论的公式计算水平矿柱最小安全厚度为5 m,在此基础上,建立数值模型进一步模拟分析,对水平矿柱厚度为5 m至9 m进行应力、垂直位移及塑性区分析,最终得出,水平矿柱厚度小于7 m时,有破坏的危险,为矿山开采提供指导.      

金属硫化矿尘爆炸反应过程机理分析

金属硫化矿山存在粉尘爆炸的危险, 而爆炸反应过程机理尚需明确。通过热重分析试验, 了解金属硫化矿尘热反应过程;通过Factsage软件数值模拟, 半定量计算了热解产物, 验证了金属硫化矿尘热重分析结果的准确性;通过X射线粉末衍射仪表征, 分析了金属硫化矿尘在20 L球形爆炸容器中反应前后的物相。基于上述热重分析结果、物相分析结果, 及颗粒的气相、表面非均相燃烧理论, 重点建立了缩核—挥发分（shrinking core-diffusion limited volatiles explosion model, 简称SC-DLVC model）爆炸反应过程机理模型。归纳了当前粉尘爆炸动力学控制方程式及理论模型, 得到适用于金属硫化矿尘爆炸反应过程机理模型的方程式, 并提出今后修正方向。研究结果可为研究金属硫化矿尘爆炸的计算流体力学提供理论依据, 也可为预防金属硫化矿山粉尘爆炸提供理论支撑。