矿区整合条件下复杂开拓系统整合优化方案研究

洛坝铅锌矿作为一个多矿区整合矿山,现有的多坑口组织生产、多级斜井提升、井下作业点多面广,导致井下作业人员越多、提升运输成本高效率低等突出问题。通过提出四种开拓系统整合优化方案并进行了详细的技术经济对比,最终优选了以盲竖井、箕斗斜井和斜坡道为核心的运输系统方案打破各坑口各自为政的生产现状,将矿山整合为一体进行集中提升运输,提高了运输效率、减少了用工数量、节约提升成本、降低了管理难度。

露天采坑固化回填与地下开采并行作业安全性分析

新桥矿利用冬瓜山铜矿的尾砂对露天采坑进行固化回填,实现了区域矿山协同。利用ANSYS和FLAC3D软件构建了露天采坑固化回填与地下开采耦合作用的数值模型,分析了露天采坑固化回填与地下开采并行作业的安全性。结果表明,地下矿体开挖后,围岩应力重新分布,应力集中主要出现在露天边坡坡脚、境界顶柱左右两侧和地下采场顶板附近,塑性区主要分布在采场周边围岩内;按照新桥矿露天转地下设计的境界顶柱留设方案与回采工艺,露天采坑固化回填冬瓜山铜矿尾砂不会对露天转地下开采安全造成影响,可以保证未来露天转地下开采的安全。

固化回填过程对露天边坡的稳定性影响

新桥矿利用冬瓜山铜矿的尾砂对露天采坑进行固化回填,实现了区域矿山协同。利用SLIDE岩土体边坡稳定性分析软件,采用极限平衡法研究无渗流场/渗流场作用下不同固化回填高度对露天边坡稳定性的影响。研究结果表明:渗流场作用会导致上、下盘边坡的稳定性有所降低,但其弱化作用有限;固化回填总体上有利于提高露天边坡的稳定性,且随着回填高度的上升,露天边坡的安全系数逐渐提高;当固化回填高度超过20 m时,上、下盘边坡都能满足露天边坡稳定性要求。

稻壳灰在充填体强度发展中的贡献机理

因稻壳灰含有极高含量的非定形二氧化硅,目前常被研究人员用做水泥基建筑材料中的辅助胶凝材料。首先,本文以灰砂比、质量浓度以及稻壳灰的添加量为变量,分析稻壳灰含量对充填体力学特性的影响。然后,利用电镜扫描分析稻壳灰含量对充填体的微观结构的影响。最后,通过计算火山灰活性指数和火山灰强度贡献率来分析稻壳灰含量在充填体强度发展中的贡献机理。结果表明,提高稻壳灰含量可以有效增强充填体的相关力学特性。此外,充填体早期强度贡献来源于稻壳灰的填充效应,而影响充填体长期强度的主要因素为火山灰效应。

充填料浆沉降规律研究及输送可行性分析

通过分析充填料浆在管道自流输送系统中的运动形式与充填骨料固体颗粒的沉降规律,得知充填料浆能否稳定地输送到采空区跟输送速度及水平管道的长度有关。结合孙村煤矿的煤矸石似膏体充填料浆的特点,利用Fluent流体分析软件对料浆的管道输送过程进行了模拟,并从理论上分析了以煤矸石作为主要骨料的似膏体利用管道自流输送的可行性。模拟分析表明,料浆的自流压差能够克服在管道自流输送过程中的沿程阻力损失,并且在3.82m/s的水平管道输送速度下,料浆垂直脉动速度分量38.3cm/s大于煤矸石的干涉沉降速度0.99cm/s,因此,似膏体能够自流输送到采空区。

基于BP网络的某矿山充填料浆配比优化

针对目前某矿山残矿回采充填体质量所存在的问题,提出采用分级尾砂胶结充填的方案。分析分级尾砂的物化特性,得出分级尾砂作为充填骨料的可行性。通过配比试验,初步确定影响料浆质量的因素。为了得到最优配比,采用神经网络进行优化,以料浆浓度及各组分添加量作为输入因子,塌落度、7 d抗压强度及28 d抗压强度作为输出因子,并以配比实验数据为训练和检验样本来建立BP神经网络预测模型。对比隐含层节点数对模型训练过程及预测精度的影响,选取最佳预测模型结构为4 9 3。将配比参数细化输入到预测模型中,从而搜索出优选样本,得到最优配比为m(水泥):m(粉煤灰):m(尾砂)=1:3:8。优化结果表明:在保证强度的前提下,粉煤灰的添加可有效地降低充填成本,经济效益显著。

超细全尾砂絮凝沉降实验研究

针对超细全尾砂难以沉降的问题,为确定合理的全尾砂沉降参数,选取尾砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂浓度作为影响因素,依据单一变量和均匀实验原则,进行全尾砂絮凝沉降实验,并利用SPSS软件对实验数据进行回归分析。实验结果表明,采用先添加聚合氯化铝250 g/t,后添加阴离子聚丙乙酰胺(作为主絮凝剂,其分子量为1.8×107,浓度为0.04%)45 g/t,尾砂浓度为5%时,全尾砂沉降效果最好。各因素对沉降速度影响程度为:尾砂浓度>絮凝剂单耗>絮凝剂浓度。研究结果对矿山全尾砂絮凝沉降各因素的控制具有很好的指导作用。

深井似膏体充填管道的输送特性

基于某金属矿深井开采充填料浆管道输送系统运行的工程实例,对充填料浆管道输送的动力学过程进行模拟分析。采用GAMBIT软件建立超深、超长似膏体管道输送二维动态模型,并在此基础上运用FLUENT双精度解算器进行分离隐式模拟。结果表明:管道输送的阻力损失值小于重力产生的压力,可以实现自流输送;充填料浆在自流输送和工作流速为3.4 m/s的条件下,在弯管处得到最大速度为3.94 m/s,水平段最大速度为3.74 m/s,均满足稳定性要求。通过残差曲线监测所有相关变量的完整数据,证明模拟结果可靠,由此分析得出充填料浆管道输送系统安全可靠。

动载下高密度全尾砂胶结充填体稳定性试验研究

为研究动载下高密度全尾砂胶结充填体（HTB）的稳定性,制备直径为50 mm×25 mm的HTB试件,进行静态单轴压缩试验。首次采用分离式霍普金森杆（SHPB）装置研究HTB的动态力学性质,通过观察冲击试验后试件的破坏程度,来评判高应变率下试件的稳定性。结果表明：HTB试件波阻抗较小,对弹性应力波传播有较强的阻尼作用;在冲击载荷下,试件最大应变率可达305 s-1,动态抗压强度随着应变率的增加而增大,最大动态抗压强度为17 MPa;HTB试件的稳定性与应变率密切相关,当应变率低于10 s-1时,试件稳定性较好;当应变率为10~39 s-1时,试件产生一定的损伤裂纹,但尚有一定的残余强度;当应变率大于39 s-1时,试件完全失稳。

基于尖点突变模型的采场顶板-矿柱稳定性分析

采场破坏失稳是一个不连续的非线性过程。为分析矿山采场的稳定性,在建立采场顶板-矿柱的简化力学模型的基础上,结合安徽某充填采矿法矿山的采场结构参数,运用尖点突变理论分析采场突变过程中的能量释放机理,构建采场破坏失稳的尖点突变模型,推导得出系统失稳的充要力学条件。结果表明:采场中矿柱的应变软化特性和刚度比是导致系统失稳的主要因素,而矿柱的突跳量仅与系统的内在特性有关。结合矿山实例,从必要条件和充分条件2个方面对采场进行稳定性分析,表明尖点突变理论合理可行。验证了采区设置盘区矿柱等安全措施的必要性。

充填管道磨损形式及机理分析研究

针对充填管道易磨损的问题,对金川矿区的充填钻孔进行调查,分析发现料浆在自由下落段的冲击磨损是充填管道的主要磨损形式。建立料浆流动的物理力学模型,从动量和能量的角度探讨充填管道的磨损机理。研究表明,自由下落段的高度越大,料浆到达空气砂浆交界面的速度越大,对局部管壁的冲击磨损就越严重。提出管壁单位面积耗能量的概念,得出管壁单位面积耗能量越大,管壁磨损速率越快的结论。

全尾砂絮凝沉降参数GA-SVM优化预测模型研究

为了得到经济、高效的絮凝沉降参数,建立GA_SVM预测模型进行优化选择。在优选过程中,以供砂浓度、絮凝剂单耗和絮凝剂添加浓度作为输入因子,以沉降速度作为综合输出因子,通过室内试验,建立训练、验证样本集;建立支持向量机(SVM)回归预测模型,用训练集对模型进行训练,进而以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对絮凝沉降参数进行预测、优化。以湖南某铅锌银矿为例,通过建立的GA_SVM模型对全尾砂絮凝沉降参数进行预测,优选出该矿最佳絮凝沉降参数为:供砂浓度20%-25%,絮凝剂单耗8g/t,添加浓度0.09%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路。

含硫高粘性尾矿胶结充填关键技术

全尾矿充填由于可以减轻尾矿外排带来的环境污染和尾矿库安全隐患而成为未来尾矿充填的发展趋势。然而对于含硫全尾矿,由于充填体膨胀会降低充填体后期强度,甚至造成充填体崩解,因此实现全尾矿充填存在许多技术和工程难题。根据新桥硫铁矿选硫全尾矿残留硫含量高、粒度细、粘性大等特点,通过室内试验确定了料浆最优配比,即水泥∶粉煤灰∶全尾砂=1∶2∶6,质量浓度=70%,从含硫全尾矿胶结过程分析,揭示了添加粉煤灰能够抑制充填体因体积膨胀而破坏的原理,提出了解决粘性全尾矿输送难题的技术措施,为高粘性尾矿充填技术的研究提供了可靠理论依据和实践经验。

絮凝剂单耗对全尾砂浆浑液面沉速的影响规律

以某铅锌银矿全尾砂沉降试验为例,分析添加不同絮凝剂单耗时,全尾砂浆浑液面沉速的变化规律,旨在探究3个不同沉降阶段的机理。结果表明:随添加相对分子质量为8×10~6的阴离子聚丙烯酰胺(APAM)单耗的增加,1 min内全尾砂浆的浑液面沉速先增加后减小;在加速自由沉降段,游离的"细"颗粒尾砂及过多的絮团水影响了浑液面沉速;在干涉沉降段,空间位阻效应导致的尾砂颗粒间互相排斥降低了浑液面沉速;在压缩沉降段,孔隙水减少及絮团水增加改变界面沉速;絮凝剂单耗0、10、20、30和40 g/t分别表示无、低、合理、高和超量。

洛坝铅锌矿复杂隐蔽采空区低成本充填治理方案研究

铅锌矿多年来一直沿用空场法开采产生了规模庞大的采空区群,极易诱发大规模地压灾害、引起地表沉降和塌陷。通过深入的采空区分布现状调查,提出了针对性的复杂隐蔽采空区低成本充填治理方案,包括充填系统方案、充填体强度指标、充填配比参数、充填动力方式、充填通道布设方案、充填挡墙构筑、采空区接顶等,为国内复杂隐蔽采空区低成本充填治理提供了典型解决方案和有益借鉴。

充填管道失效风险性预测精度研究

为更准确预测矿山充填管道失效风险性,建立主成分分析与改进BP神经网络相结合的评价模型。选取10项评价指标作为充填管道失效风险性的评判指标,统计10个矿山的样本数据,并运用主成分分析法对这10个样本数据进行预处理,得出主要成分,再利用改进的BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的管道失效风险预测结果。研究结果表明,所得到实际预测结果与期望值之间的相对误差分别为2.31%,1.68%,3.02%。预测相对误差控制在4%以内,较未经主成分分析处理的标准BP神经网络预测精度更为准确。利用主成分分析法与改进的BP神经网络相结合建立的充填管道失效评价模型具有分析速度快、预测精度高的特点,为矿山充填管道失效风险预测提供了一种更为完善的方法。

Wear mechanism and serious wear position of casing pipe in vertical backfill drill-hole

Vertical backfill drill-hole is usually a key project in an underground mine with backfill method and can be easily damaged by impact of backfill slurry.Observation of the damaged vertical backfill drill-holes in Jinchuan Nonferrous Metal Corporation（JNMC）,Gansu Province,China,given by a digital drill-hole video camera,indicated that there usually exist serious wear zones in casing pipe in vertical backfill drill-hole（CVBH）.It was suggested that serious wear position of CVBH should be located at an interface between air and solid-liquid mixture within CVBH.Backfill slurry falls freely and impacts the wall of CVBH near the interface with great momentum and energy coming from high speed free fall of backfill slurry.The depth of serious wear position of CVBH,i.e.,free fall height of backfill slurry in CVBH,can be estimated by the height of vertical backfill drill-hole,the length of horizontal pipeline,the density of slurry and the hydraulic gradient of pipeline system.A case study indicated that the estimation equation of serious damage depth of CVBH was of enough accuracy and was helpful for daily maintenance and management of vertical backfill drill-hole.

充填钻孔寿命SVM优化预测模型研究

基于充填钻孔是充填料浆从地表输送到井下采场的咽喉工程,是矿山正常运转的保障,对矿山充填钻孔使用寿命进行预测十分重要,建立支持向量机(SVM)回归预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,通过遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型对预测集进行预测。以某矿为例,通过GA得到SVM模型最优参数:适应值(均方误差)为0.011 1,惩罚系数C为47.076 8,核函数参数σ为2.263 8。采用优化的SVM模型对预测集充填钻孔寿命进行预测,预测结果的最大预测相对误差为8.6%,平均相对误差为5.2%。对比BP神经网络(最大相对误差为13.6%),优化的SVM模型预测结果更加理想,精度更高。

全尾砂絮凝沉降参数预测模型研究

为了得到最佳的絮凝沉降参数,运用BP神经网络和遗传学算法建立了全尾砂絮凝沉降参数预测模型.以絮凝剂单耗和尾砂浓度作为输入因子,以沉降速度作为输出因子;通过正交试验,确定网络学习、训练样本,建立神经网路预测模型;采用遗传算法对全尾砂沉降参数预测模型进行全局寻优,得到最佳絮凝沉降参数.将预测模型运用到和睦山铁矿,在絮凝剂单耗12 g/t,尾砂浓度17%条件下,沉降速度达到1.31 m/h,满足生产需要,比原生产所需絮凝剂单耗减少20%.应用结果表明,该预测模型有较高的实用性,为沉降参数优选提供了一种崭新的思路.

新桥硫铁矿凿岩爆破参数优化试验研究

为优化新桥硫铁矿的凿岩爆破参数及爆破工艺,开展了系列单孔爆破漏斗试验。根据爆破漏斗试验的结果,选择不同凿岩参数,在新桥硫铁矿W523和W525采场进行了现场工业试验。利用BP神经网络对工业试验结果进行优选,以得到更为合理的爆破参数。综合分析,最终推荐矿山凿岩爆破参数为:炮孔排拒(最小抵抗线)1.1 m,炮孔间距1.3 m,炸药总单耗0.456 7 kg/t。实际应用表明,选择的凿岩爆破参数合理,极大地降低了生产成本。