›› 2016, Vol. 37 ›› Issue (S2): 635-641.doi: 10.16285/j.rsm.2016.S2.080
杨 啸1,杨志强1,2,高 谦1,陈得信2
YANG Xiao1, YANG Zhi-qiang1, 2, GAO Qian1, CHEN De-xin2
摘要: 将全尾砂作为充填料进行充填法采矿,不仅可以降低采矿成本,而且还能够实现固体废弃物资源化利用,同时将固体废弃物充填地下保护环境,维护生态平衡。由于尾砂粒径较细,需要与棒磨砂、戈壁砂混合作为充填料应用于充填采矿,有必要开展混合充填骨料的配比优化研究。首先,分别测试了棒磨砂、戈壁砂和尾砂3种骨料的粒径级配和不均匀系数。然后进行了9组配比的胶结充填体强度试验,在该基础上对试验样本进行训练,建立了神经网络预测模型。最后采用该预测模型,进行混合充填骨料正交设计方案的充填体强度预测,并分别采用极差分析和回归分析,揭示了充填体强度与混合充填骨料特征值之间的关系。研究发现,混合骨料平均粒径和不均匀系数不同,充填体早期和后期强度存在显著差异;平均粒径较小的混合骨料早期强度较高,而平均粒径较大者则更利于提高充填体的后期强度。
中图分类号:
[1] | 房昱纬, 吴振君, 盛谦, 汤华, 梁栋才, . 基于超前钻探测试的隧道地层智能识别方法[J]. 岩土力学, 2020, 41(7): 2494-2503. |
[2] | 旷杜敏, 龙志林, 周益春, 闫超萍, 陈佳敏, . 基于BP神经网络的岩土胶结材料速率敏感 效应预测研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(S1): 390-399. |
[3] | 赵久彬, 刘元雪, 刘娜, 胡明, . 海量监测数据下分布式BP神经网络区域 滑坡空间预测方法[J]. 岩土力学, 2019, 40(7): 2866-2872. |
[4] | 钟国强, 王 浩, 李 莉, 王成汤, 谢壁婷, . 基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测[J]. 岩土力学, 2019, 40(2): 792-798. |
[5] | 王庆武,巨能攀,杜玲丽,黄 健,胡 勇,. 拉林铁路桑日至加查段三维地应力场反演分析[J]. , 2018, 39(4): 1450-1462. |
[6] | 张艳博,杨 震,姚旭龙,梁 鹏,田宝柱,孙 林,. 基于声发射信号聚类分析和神经网络识别的岩爆预警方法实验研究[J]. , 2017, 38(S2): 89-98. |
[7] | 吴 琪,陈国兴,朱雨萌,周正龙,凌道盛,. 砂–粉混合料阈值细粒含量的确定[J]. , 2017, 38(S2): 107-115. |
[8] | 张社荣,胡安奎,王 超,彭振辉, . 基于SLR-ANN的地应力场三维智能反演方法研究[J]. , 2017, 38(9): 2737-2745. |
[9] | 王佳信,周宗红,赵 婷,余洋先,龙 刚,李春阳. 基于Alpha稳定分布概率神经网络的围岩稳定性分类研究[J]. , 2016, 37(S2): 649-657. |
[10] | 胡 军,董建华 ,王凯凯 ,黄贵臣,. 边坡稳定性的CPSO-BP模型研究[J]. , 2016, 37(S1): 577-582. |
[11] | 王开禾,罗先启,沈 辉,张海涛. 围岩力学参数反演的GSA-BP神经网络模型及应用[J]. , 2016, 37(S1): 631-638. |
[12] | 舒苏荀,龚文惠. 边坡稳定分析的神经网络改进模糊点估计法[J]. , 2015, 36(7): 2111-2116. |
[13] | 舒苏荀,龚文惠. 二维随机场下边坡稳定性的径向基函数神经网络分析法[J]. , 2015, 36(4): 1205-1210. |
[14] | 邱道宏 ,李术才 ,薛翊国 ,田 昊 ,闫茂旺,. 基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究[J]. , 2014, 35(7): 2013-2018. |
[15] | 李克钢 ,郑东普 ,黄维辉,. 干湿循环作用下砂岩力学特性及其本构模型的神经网络模拟[J]. , 2013, 34(S2): 168-173. |
|