Numerical study of flocculation settling and thickening of whole-tailings in deep cone thickener using CFD approach

Deep cone thickener (DCT) is the key equipment in cemented paste backfill (CPB), so it is essential to study the flocculation settling and thickening characteristics of the whole-tailings in DCT. Coupled with population balance model (PBM), computational fluid dynamics (CFD) was used to study the characteristics, namely particle size distribution (PSD) and underflow concentration in DCT. Based on actual production, the effects of rake rotational speed, feed rate and tailings slurry concentration were simulated and analyzed in a certain range. The PSD varied with rake rational speed, feed rate and tailings slurry concentration almost in the same trend, but the influence of feed rate was less than that of rake rational speed and tailings slurry concentration. The underflow concentration increased at first and then declined with rake rational speed and feed rate, but it rose and fell with the tailings slurry concentration. Finally, the optimal key parameters on the flocculation settling and thickening of the whole-tailings in DCT were obtained: rake rotational speed of 17 r/min, feed rate of 3.25 m^3/h and tailings slurry concentration of 20%, giving the reference values to the industrial production in Baishitamu Copper Mine.

基于CBCT的深度学习辅助解剖结构分割在口腔种植中的应用

应用深度学习进行口腔解剖结构分割相比手动分割及传统算法分割可高效获得精准、一致性良好的分割结果。该方法可以快速获得术区解剖结构信息,进行口腔种植手术及口腔修复方案的设计。本文拟对基于锥形束计算机体层成像的深度学习在口腔种植领域解剖结构分割方面的研究进展做一综述。

轻量化的YOLOv8锥桶检测算法研究

针对现有无人驾驶方程式赛车对锥桶检测算法存在运算量大、精度低等问题,提出一种改进的YOLOv8n算法,该算法检测精度高、模型参数量少。改进算法引入Stem模块和EfficientNet-Lite网络结构来替换YOLOv8主干网络,由于YOLOv8的检测头中解耦的参数量占总参数的40%,故设计一种结构轻量化的检测头结构来减少模型的参数量,加入下采样倍数为4的高分辨率特征图P2用于检测微小目标。实验结果表明:在数据集上,改进的YOLOv8算法与原来的YOLOv8n算法相比,平均精度指标从90.1%提升到93.8%,参数量从3.00 M降到1.37 M,计算量从8.1GFLOPs降到4.7GFLOPs;在实车测试中,不但有效减少了锥桶的漏检现象,而且模型内存缩减了49%。

安徽某铜矿絮凝剂选型优化试验

为探究安徽某铜矿尾砂浓密絮凝特性及选择合适的絮凝剂,针对当前尾砂脱水使用的深锥浓密机底流浓度偏低无法满足充填工艺要求、絮凝剂添加量过大导致成本增加及生产循环水污染等问题,通过对尾砂进行物理性质测定、静态浓密试验、动态浓密试验等特性分析,探究其粒级组成、真密度及实验室条件下的适宜絮凝剂产品型号和药剂制度,并分别开展了6种型号的絮凝剂工业试验研究。试验结果表明:安徽某铜矿尾砂粒径较细,采用水筛筛分法,-75μm占75.34%,-37μm占50.43%,尾砂真密度为2.702 g/cm^(3);SYS-2型絮凝剂的最佳添加量为35 g/t,工业试验研究验证,C、E、F 3款絮凝剂可实现尾砂浓度在63%以上且产品单耗较低,满足尾砂脱水生产需求;絮凝剂在0.2%制备浓度条件下,尾砂絮凝效果接近且絮凝剂单耗大幅降低,絮凝剂在制备槽中停留时间更长且熟化更充分,可实现更好的絮凝效果。

月亮田煤矿选煤厂煤泥浓缩技术改造及应用

月亮田煤矿选煤厂为解决煤泥水系统指标不稳定、介耗高等问题,对现有煤泥浓缩系统进行了改造,将原有ITT70型斜管浓缩机替换为高效深锥浓缩机,同时优化加药方式;将中矸磁尾通过扫选浓缩后再进行磁选,提高了介质回收率。改造后有效解决了煤泥浓缩效果不佳、循环水质差、介耗高等问题,煤泥水浓缩净化效果得到了改善,生产循环水水质得到了明显提升,提高了综合经济效益。

某金矿新建分级尾砂充填系统研究

以国内某金矿分级尾砂充填站为研究对象,深入分析了分级尾砂的物化性质、粒度分布,并进行了分级尾砂的静动态浓密及配比强度试验。基于试验结果,综合考虑各方面因素,选择了适宜的充填工艺。以分级尾砂、胶结材料和水为原料,制备充填料浆。通过计算采空区需求充填量,确定了无动力深锥浓密机及胶结充填料的需求数量,并据此设定了无动力深锥浓密机的直径。对比一段搅拌和二段搅拌方案后,选择了更经济实用的一段搅拌方式。在充填工艺的综合考虑中,强调了方案的经济性、可行性和充填骨料等因素的重要性,为分级尾砂充填提供了借鉴。

基于电磁静力触探法的深埋金属管线探测探头设计与应用

设计一种基于电磁感应法的地下金属管线探头,其特点在于可以采用静压贯入的方式接近目标管线进行探测,在贯入的过程中可以实时读取电磁场的强度和锥尖阻力,从而安全地获取地下管线的空间位置信息,以防止对地下设施造成破坏。在设计中,探头创新性地利用感应线圈磁芯传递锥尖阻力,并使用非金属外壳防止信号屏蔽,拟通过滤波放大电路减少外界干扰。通过模型试验和现场试验,对探头探测效果进行验证,认为可以将管线埋深探测误差控制在5 cm以内,探测精度远高于现行规范要求。研究对深埋管线的高精度探测和地下管线保护具有积极意义。

某新建矿山全尾砂膏体充填站设计方案研究

某新建铅锌矿山依据矿山基本情况,采用全尾砂膏体充填方式。对全尾砂膏体充填骨料进行具体分析,通过试验对全尾砂充填骨料的物理化学性质、粒级组成、浓缩沉降、料浆输送性能以及强度配比进行判定和选择,并根据试验结果,分析了该矿膏体充填站的工艺选择过程,以及浓密机、搅拌设备、膏体输送泵和水泥仓等主要设备的选型过程。

深度学习在口腔种植影像学中的应用:研究进展与挑战

【目的】系统性地回顾和总结深度学习在口腔种植领域的研究进展,包括口腔影像处理、种植体系统检测以及口腔种植预后的应用。【方法】基于深度学习在口腔种植领域的研究,按照研究方向进行分类总结,阐述相关研究的主要研究内容及结论。【结果】深度学习技术在口腔种植领域已取得显著成就。口腔影像中的智能分割和识别技术提高了口腔医生的诊断准确性和工作效率,而口腔种植体系统的自动化检测有助于更快速地了解患者的口腔情况。此外,深度学习还在口腔种植预后的预测中发挥关键作用,帮助医生提前干预并改善治疗结果。【结论】深度学习在口腔种植领域具有巨大潜力,有助于推动口腔种植更加精准高效,为口腔医生赋能。

基于影像学下的深度学习技术在评估智齿拔除术后神经损伤风险中的研究进展

随着数字医学的发展,深度学习(deep learning,DL)在口腔医学领域中的应用日益广泛,诸多研究者已逐步将其应用在下颌阻生智齿(impacted mandibular third molar,IMTM)的拔除术中,并将术前影像学检查如X线片、锥形束CT(cone beam CT,CBCT)等与DL结合来辅助医生进行诊断和决策。下牙槽神经(inferior alveolar nerve,IAN)损伤是IMTM拔除术后最严重的并发症之一,DL有望协同影像学检查为医生提供更为客观、准确的神经损伤风险评估意见,提高治疗效果。本文将对现阶段DL在IMTM拔除术的术前影像识别、术前辅助诊断与评估及神经损伤预后预测中的应用进行综述,并对未来DL在IMTM拔除术中的作用进行展望。

基于光盘衍射系统的衍射效应及其现象探究

本文基于光栅方程矢量化,将传统二维平面光栅衍射的二维作用域延拓至三维空间,并定量分析了三维欧式空间中入射光经光盘衍射后方向具有可预测性.本文通过将光栅方程矢量化,定量解释了在远距条件下光盘表面彩色线状结构出现的必然.引进空间光锥对衍射主极大的上确界进行了定量计算,并将衍射光方向进行了很好的可视化描述.最后结合色散本领、重叠现象、深阱效应和视差角,较好地解决了如何经光盘衍射后得到更纯的彩色线,并给出了CD和DVD两种常见光盘的共性和差异性,发现理论和实验符合较好.

消除或减轻CBCT常见伪影的可行化探讨与研究

随着锥形束计算机断层成像(CBCT)在医学影像领域的广泛应用,其伪影问题日益引起关注。伪影对CBCT图像的质量和诊断准确性产生不利影响,因此寻求有效的方法消除或减轻伪影对于提高CBCT影像质量具有重要意义。本文简要介绍了锥形束CT的工作原理和常见伪影类型,针对每种伪影类型,分析了其产生机制和影响因素,同时提出消除或减轻CBCT常见伪影的可行方法,提出未来的研究应致力于深入理解伪影的形成机制,开发更加精确有效的消除或减轻伪影的方法。旨在为优化CBCT图像质量,提高临床应用时的影像诊断准确性和可靠性提供参考。

深锥浓密机搅拌刮泥耙扭矩力学模型

基于深锥浓密机内部不同高度、不同浓度尾砂对耙子运行的影响,对耙子进行受力分析,提出复杂结构耙子扭矩的计算模型。根据实际现象,将浓密机部物料分布划分为流体区和散体区两大区域,散体区内尾砂无流动性;运用浆体流变学原理和散体力学原理分别分析位于不同区域内耙子构件的受力状态,对不同的构件提出相应的扭矩模型,最终建立一种新的复杂结构耙子的扭矩力学模型。最后,利用该模型对现场深锥浓密机驱动参数进行验算。研究结果表明:最大扭矩为633.808 6 kN.m,超出停机保护额定值21.85%;小耙子产生的扭矩占耙子总扭矩的37.96%,贡献最大。这一结果从理论上解释了深锥浓密机压耙及压耙后无法重启的原因。

膏体充填尾矿浓密规律初探

深锥浓密机是20世纪70年代发展起来的一种高效浓缩设备,具有极大的生产能力,可获得较高的底流浓度,为膏体充填料的制备提供了保障。简要介绍了某矿深锥浓密机的结构及工作原理,并通过现场实际观察将浓密过程中的矿浆在竖直方向上划分为澄清区、沉降区、临界浓度区以及压缩区4区域。分别对各区域浓度变化规律及主要影响因素进行了试验研究,得到固体颗粒在锥体内的3浓密阶段,并估算了正常负荷下底流浓度的变化范围：76%-82%,为现场系统故障预测与排除提供了理论依据。

全尾膏体动态压密特性及其数学模型

深锥浓密机是膏体技术中尾矿浓缩工艺的关键设备,深锥浓密机底流质量分数与泥层压力密切相关,孔隙比是表征底流质量分数的重要物理参数,但是孔隙比随泥层压力的变化规律并不清晰。针对这一问题,首先,提出了尾矿可浓缩性能表征的物理概念——有效孔隙比,即孔隙比减去饱和孔隙比;其次,采用某矿全尾砂进行了动态压密试验,结果表明,当泥层高度为31~200 mm,对应泥层压强为2 477~4 410 Pa,获得的底流质量分数范围为73.26%~78.30%,该质量分数范围对应的有效孔隙比为0.433~0.191。回归有效孔隙比与泥层压强数学关系得知,二者遵循幂函数Allometric模型;最后,提出了膏体动态压密数学模型,并根据模型曲线,将膏体动态压密分为3个区域:(1)线性压缩区,孔隙比随泥层压强增大而基本呈线性关系,孔隙比变化幅度较大;(2)衰减压缩区,随着压强继续增大,孔隙比下降幅度变缓,膏体趋于饱和;(3)恒定压缩区,该区域膏体达到饱和状态,孔隙比随着压强增大而基本恒定。该研究揭示了尾矿浓缩过程中孔隙比随泥层压强的变化规律,为浓密机设计及运行提供理论依据。

哈尔滨某矿深锥浓密机的应用改造

以哈尔滨某铜锌矿膏体充填系统调试为背景,指出调试过程中出现深锥浓密机澄清溢流水受给矿污染、底流浓度偏低以及压耙等问题的原因,并介绍了针对这些问题进行给料井、絮凝剂投加点及底流循环管道等的改造情况。实践证明:1合理选择尾矿浆的稀释方式,科学、恰当消减尾矿浆进入给料井的动能,有利于为矿浆与絮凝剂平稳、充分混合营造理想的环境;2适当增加并合理布置絮凝剂投加点有利于改善絮凝效果,提高深锥浓密机的底流浓度;3科学、合理的浓密机底流循环管路设计有利于底流料浆的平稳流动,减少耙架的运行阻力和压耙事故的发生。

尾矿动态浓密过程中底流浓度主要影响因素研究

深锥浓密机是尾矿高效浓密脱水的关键设备,其生产过程中的泥层高度对压密效果具有重要影响,进而影响底流浓度,而目前缺少基于动态连续浓密过程的泥层高度对底流浓度的影响研究。笔者借助自制的小型深锥浓密机模拟系统进行了全尾砂连续动态浓密试验,探究了泥层高度和固体通量分别对动态浓密过程的影响。结果表明,在动态浓密过程中,底流浓度与泥层高度呈非线性正相关关系,泥层高度一定时,底流浓度最终趋于平稳;泥层高度稳定在60 cm时,由非连续浓密转变为连续浓密,底流浓度由60.3%降至56.4%;动态浓密过程中,泥层高度一定时,底流浓度与固体通量呈线性负相关关系。因此,泥层高度和固体通量对深锥浓密机的底流浓度具有一定的影响。

深锥浓密机底流浓度预测与外部结构参数优化

针对困扰支持向量机(SVM)模型参数选择问题,结合遗传算法(GA),建立了深锥浓密机底流放砂浓度的GA-SVM预测模型,研究了不同结构参数状态下底流浓度的变化规律,进行了深锥浓密机的外部结构参数优化选择。以司家营铁矿为例,在最优底流放砂浓度为72%的条件下,经外部结构参数优化后的深锥浓密机锥高10m、锥角为30°,系统稳定可靠、底流连续均匀,动力荷载较同类矿山降低约15%,压耙停机故障降低80%。

牙轮钻头损坏分析及应对措施

大庆油田徐家围子地区深部地层岩石可钻性差、研磨性强、硬度高,在纵向上砂泥岩互层且存在砾石层,钻井难度大,严重地影响钻头和钻具使用寿命;统计分析表明,该地区牙轮钻头损坏的主要表现为齿磨、掉齿、断齿、牙轮卡死和外径磨损等。据此提出了一系列应对措施:大力改进了硬质合金齿材料,开发新齿形的硬质合金齿;采用复合齿与稀土齿混装以增加抗研磨和冲击能力;改进相应配套钻井措施等。

梅山尾矿絮凝深锥浓缩试验研究

介绍了梅山尾矿浓缩小型试验和扩大连续试验的情况。试验结果表明,采用絮凝剂和深锥浓密机,可有效提高梅山尾矿浓缩的底流浓度和处理能力。通过对试验结果进行分析,提出了应用深锥浓密机结合絮凝沉降处理梅山尾矿的可行性,并对应用25 m深锥浓密机改造梅山尾矿浓缩系统进行了方案讨论。