某金矿全尾砂充填体早期强度性能分析

针对某金矿以水泥为主要胶凝材料造成的充填成本高、早期强度低的问题,以该金矿全尾砂为骨料,选用生石灰、石膏、水淬矿渣、水泥为辅料,在分析全尾砂物化性质的基础上,采用全面法试验设计,制备料浆质量浓度为70%、72%、74%、76%和灰砂比1∶4,1∶6,1∶10和1∶20的充填料浆,测定养护龄期为1,3,7,14d时抗压强度。结合Design-Expert软件筛选并评估影响全尾砂充填体早期强度的显著性因素。试验结果表明:料浆质量浓度和养护龄期一定时,充填体早期强度与灰砂比表现为正比关系;控制养护龄期和灰砂比不变,随着料浆质量浓度的增大,充填体强度增长越明显;在灰砂比和料浆质量浓度相同的条件,充填体强度与养护龄期呈正相关,对充填体早期强度影响敏感性顺序为灰砂比养护龄期料浆质量浓度。通过试验可知,在灰砂比1∶4,料浆质量浓度76%时,充填体1d强度可达0.76MPa,3d强度可达1.19 MPa,7d强度可达2.09 MPa,14d强度可达2.21 MPa。将试验结果应用于工程实践,可为矿山充填提供理论依据和数据参考。     

基于响应面法的矿渣基全固废胶凝材料配比优化

为促进钢铁冶炼废渣的高值化应用,以高炉矿渣、钢渣、脱硫石膏为原料制备全固废胶凝材料,开展矿山充填料浆配合比优化研究.在探究试验原料物化性质的基础上,借助Design-Expert软件中的Box-Behnken设计17组配合比试验.以钢渣、石灰、脱硫石膏掺量为自变量,以充填体28 d抗压强度为响应值,构建响应面多项式回归...     

基于多粒度对比学习的聊天对话摘要模型

社交网络的发展在给人们带来便捷的同时也产生了海量的聊天数据，如何从聊天对话中筛选出关键信息成为一大难题。聊天摘要是解决此类问题的有效工具，既不必重复浏览冗长的聊天记录，又可以快速获取重要内容。目前，预训练模型被广泛应用于各种类型的文本，包括非结构化、半结构化和结构化文本。然而，针对聊天对话文本的应用，常见的预训练模型难以捕捉到其独特的结构特征，仍需进一步探索与改进。对此，提出了一种基于对比学习的聊天摘要算法MGCSum。该算法无需人工标注数据集，便于学习和迁移。首先使用文档频数、词项频数和信息熵构造了针对聊天文本的停用词列表，去除聊天中的干扰信息；其次，从词语和主题两个粒度进行自监督对比学习，识别对话中的结构信息，挖掘聊天中的关键词和不同主题信息。在聊天摘要公开数据集SAMSum和金融欺诈对话数据集FINSum上进行实验，结果表明，与当前主流的聊天摘要方法相比，该算法在摘要的连贯性、信息量和ROUGE评价指标上均有显著提升。     

利用矿渣替代水泥开发矿山新型胶凝材料试验研究

针对山东某金矿以水泥作为胶结剂进行矿山充填面临的经济效益问题,利用矿渣替代部分水泥作为主要原料制备新型胶凝材料,是降低充填采矿成本的关键技术。通过考察充填原材料物理化学性质,建立正交设计筛选各试验因素最优组合配比,为探明不同早强剂对胶结体早期强度的影响规律,开展了早强剂优选试验和耦合作用试验。试验结果表明:工业芒硝和甲酸钙对胶结体早期强度作用显著,能够有效激发矿渣活性,改善胶结体早期抗压强度;碳酸钠、氯化钙和硫酸镁对胶结体早期强度作用不显著。当芒硝添加量为2%,甲酸钙添加量为1.5%时,早强剂耦合作用效果达到最佳,胶结体3d和7d抗压强度分别提高110%和102.3%,确定新型胶凝材料最优组合配比为水泥∶石膏∶生石灰∶矿渣∶芒硝∶甲酸钙=30∶2∶10∶54.5∶2∶1.5。