基于层次分析法和集对理论的硫化矿自燃倾向性评定

采用多因素综合鉴定法对某硫铁矿的9个矿样进行了实验室自燃倾向性鉴定,得到了矿样的化学成分分析结果,矿相分析结果,矿样中水溶性铁离子、硫酸根离子含量随氧化时间的变化规律结果,自热性指标、自燃性指标。建立了硫化矿自燃倾向性判定流程的结构图,根据确定的硫化矿石倾向性分级标准,利用AHP方法和集对分析理论确定了该矿9个矿样的同一度和对立度,并进一步分析评价了指标数值与自燃倾向性分级标准之间的数量关系,得到了9个矿样的平均联系度;根据联系度的同异反态势确定联系度所属的集对态势,最后根据集对态势得到了9个矿样的氧化程度及自燃倾向性程度分级,得到了定量化的安全评价结果。该研究方法对硫化矿石自燃的安全评价具有指导意义。     

基于信息熵和集对分析理论的硫化矿石自燃倾向性判定

结合信息熵和集对分析理论,建立一种新的硫化矿石自燃倾向性综合判定模型.以矿样的常温氧化质量增加率、自热点和自燃点等3项指标作为基本判定因子,采用信息熵反映测试数据的效用值确定不同因子的权重,避免权重分配的主观性,得到各待判定矿样的自燃倾向性与鉴定标准之间的联系度表达式:依据矿样不同指标的实测值与分级标准界限值的关系,对矿样进行同一、差异和对立的集对分析,得到相应的指标联系度和综合联系度,最终确定各矿样的自燃倾向性级别.运用该模型对国内某典型矿山的10个代表性矿样的自燃倾向性进行综合判定,所得结果与矿山实际结果相符合,表明该方法可行.     

硫化矿石自燃倾向性综合判定的物元模型及其应用

基于可拓学的物元理论、可拓集合论和关联函数的计算,给出硫化矿石自燃倾向性综合判定的经典物元和节域物元,进而建立硫化矿石自燃倾向性综合判定的物元模型.选取低温氧化质量增加率、自热点、着火点3项指标作为硫化矿石自燃倾向性综合判定的基本判别因子;运用所建立的物元模型对采自国内典型金属矿山的9个具有代表性硫化矿石矿样的自燃倾向性进行了综合判定;将所得结果与利用多因素综合比较法所评价的结果进行比较,发现用物元分析法所得判定结果更能反映矿山的实际情况,表明该方法用于硫化矿石自燃倾向性的综合判定是合理可行的.     

硫化矿石自燃倾向性测试方法研究进展

 金属矿山开采之前开展硫化矿石自燃倾向性测试是预防矿山自燃火灾发生的重要手段之一。本文系统论述了硫化矿石自燃倾向性测试方法的研究成果,着重评述了硫化矿石自燃倾向性判定的吸氧速度法、传统的交叉点温度法、动态自热率测试法、绝热氧化法、金属网篮交叉点温度法、综合测试法、程序升温氧化法,以及TG-DSC联用法等。对其中某些方法的测试原理、操作步骤,以及存在的优缺点进行分析,将各种方法进行归纳分类,并对硫化矿石自燃倾向性测试方法的研究方向进行了展望。     

煤炭自燃预测的非参数逐步判别方法及应用

运用在煤矿生成实践中积累的众多相关数据和资料,通过全面分析影响煤层自燃因素,基于非参数逐步判别分析理论,建立煤炭自燃预测的判别分析模型。选取影响煤炭自燃的主要因素如煤的自燃倾向性、煤层厚度、煤层倾角、煤的坚固性系数、工作面供风量、回采工作面推进度、采场回采丢煤率,作为判别因子,建立煤炭自燃预测的非参数逐步判别分析模型,利用某煤田的多个参数作为学习样本进行训练。经过训练后的模型回判的误判率为0。说明该模型在研究煤炭自燃预测中具有良好的实用性和有效性。     

基于未确知测度理论的硫化矿石爆堆自燃危险性评价

运用未确知测度理论,建立采场硫化矿石爆堆的自燃危险性评价模型.选取采场硫化矿石的氧化增重率、水溶性铁离子含量、矿堆中水溶液pH、矿石的含水量、矿物成分的ST值、矿石的自热幅度、矿石的着火点、矿石损失率、矿岩的环境温度、矿石堆的体积共12项指标作为未确知测度模型的判别指标;根据实测数据建立各指标的未确知测度函数,并利用信息熵理论获得各判别指标的权重,依照置信度识别准则进行等级判定,最后得出采场矿石爆堆的自燃危险性评价结果.用该方法对国内4座典型硫化矿山的采场矿石爆堆自燃危险性进行评价,评价结果与矿山实际情况完全相符.因此,这种新方法能够应用到硫化矿山开采时的采场矿石爆堆自燃危险性评价当中,并能解决采场矿石爆堆自燃危险性评价中的诸多因素不确定性问题,对其进行定量评价.     

砂土液化势评价的Bayes判别分析法及其应用

为了给砂土地震液化的数量化研究提供参考,基于多元统计分析理论,建立砂土地震液化判别与液化势分类的Bayes判别分析模型。模型选用震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径和地下水位等7个指标作为判别因子;将砂土液化势分为严重液化、中等液化、轻微液化和未液化4个级别,并作为Bayes判别分析的4个正态总体;以17个砂土实测数据作为训练样本,建立Bayes线性判别函数,以Bayes线性判别函数的最大值对应的总体作为样品所归属的总体;最后将建立的模型对训练样本进行回判,以回代估计误判率对模型进行检验。研究表明,对训练样本的回代误判率为0,对另外20个砂土样本的判别正确率为90%。     

硫化矿石堆自燃早期指标优选及预测方法

为研究硫化矿石自燃早期的氧化自热发展状况与规律,并寻求最优识别指标,对具有自燃倾向性的硫化矿石进行堆矿试验.试验结果表明,在矿石氧化自热的孕育期、发展期和邻近自燃期-氧浓度会有所减少,总体在17%～18%间波动,不能识别氧化所处的阶段:只有在临近自燃期才能测出SO2,同样不能作为自燃早期的征兆;矿堆温度的变化,明显反映了矿石堆氧化、自热至自燃这一过程,适宜作为早期预测矿石自燃的指标.应用指数曲线法建立了预测硫化矿石堆温度的数学模型.计算结果表明,预测模型准确、直观地反映了硫化矿石氧化自热的孕育期、发展期和邻近自燃期3个阶段,对矿石堆自燃火灾的早期预防有重要的理论价值和实践意义.     

硫化矿石诱导自燃过程及分阶段混沌特征

为揭示硫化矿石自燃过程的混沌特征,以从某硫铁矿采集的矿石样品作为实验材料,室内开展矿石诱导自燃实验,进而集成小波技术和混沌动力学理论对诱导自燃过程中的不同阶段进行了研究。研究结果表明:8个矿样的自燃点温度分别为408,385,437,334,374,365,366和380℃,在正常采矿条件下矿石不易发生自燃;矿样的自燃过程分为3个阶段,依次为自燃孕育期、自燃发展期和临近自燃期,其平均升温率分别为1.0,2.0和4.2℃/min;随着时间的推移,矿样自燃过程的最大Lyapunov指数整体呈逐渐增大趋势,3个阶段的平均值分别为0.001 5,0.002 0和0.005 0,这是自热反应复杂剧烈程度的一种客观反映;随着矿样自燃点温度的升高,其临近自燃期的最大Lyapunov指数整体呈逐渐减小趋势。因此,可基于该阶段的最大Lyapunov指数来定性判定矿样自燃点温度。     

硫化矿石低温氧化性指标的相关性分析

 低温氧化性指标是硫化矿石自燃倾向性鉴定中的主要评价指标。针对多因素综合分析法在评价硫化矿石低温氧化性时测试指标数目过于繁多的问题,以冬瓜山铜矿7个矿样的评价指标为例,运用SPSS软件的相关性分析功能对指标间的相关性进行研究,并通过理论分析解释了相关关系的原因,以此达到对指标的简化目的。针对硫化矿石自燃倾向性鉴定指标的优化具有一定的指导意义。     

热重与差示扫描量热分析法联用研究硫化矿石的热性质

为了判定硫化矿石的白燃倾向性。对含有不同矿物成分的2种硫化矿样在升温速率分别为5,10和15℃／min条件下的氧化分解行为进行了热重和差示扫描量热联用分析。得到2种矿样在不同条件下的TG、DTG以及TG—DTG—DSC曲线,并获取其氧化燃烧过程中的特性参数,包括矿样的着火点温度,吸（放）热,以及增（失）重的温度区间等。运用Flynn—Wall—Ozawa法计算出2种矿样的反应活化能分别为387．32和448．50kJ·mol^-1。结果表明。热重分析法和差示扫描量热分析法具有较好的互补性。联合应用在硫化矿石的氧化分解过程中能充分体现整个化学反应过程。在多样本条件下解算求得的活化能值可以作为判定其自燃倾向性大小的指标。     

基于不同判别准则的硬岩矿柱状态识别模型

基于162个硬岩矿柱样本,构建不同判别准则下矿柱状态识别的Fisher判别分析(FDA)模型、距离判别分析(DDA)模型和Bayes判别分析(BDA)模型,进而与多元逻辑回归(MLR)、极限学习机(ELM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、支持向量机(SVM)、高斯过程分类(GPC)、分类回归树(CART)、神经网络(ANN)共7种常用的统计学习方法进行比较,同时探讨主成分分析(PCA)方法提高识别准确率的可行性,并对矿柱状态影响因子进行敏感性分析。研究结果表明:这10种统计学习方法中,GPC的准确率最高,FDA的准确率次之,然后是MLR,CART的准确率最低;对于3种判别分析方法,FDA的准确率最高,DDA与BDA的准确率几乎相当;增加判别指标,DDA和BDA的判别准确率显著降低,其他方法对判别指标增减不敏感;对某些方法,原始数据经PCA处理后不能提高其判别准确率;矿柱状态对矿柱应力最敏感,其次是矿岩单轴抗压强度,其对矿柱宽高比的敏感性较低。     

沉积环境判别与分类的Bayes判别分析法

基于Bayes判别分析法建立沉积环境判别与分类的Bayes判别分析模型.模型选用粒度的平均粒径、标准偏差、偏差以及峰值4个指标作为判别因子,并以训练样本建立Bayes判别函数,以该函数计算待判样品的Bayes判别函数值,以最大值对应的总体作为样品的归属,以刀切法对判别准则进行评价.研究表明,所建模型以刀切法计算的准确率...     

一种预测矿仓硫精矿自燃临界堆积厚度的方法

提出矿仓硫精矿自燃临界堆积厚度的概念,并介绍一种用于测算矿仓硫精矿自燃临界堆积厚度的金属网篮交叉点温度法.用自行组装成的一套实验系统测试高硫精矿及硫铁精矿2种矿样在不同恒温条件下的自热性质;基于Frank-Kamenctskii理论模型解算出2种矿样在环境温度分别为5,10,15,25,30℃条件下的自燃临界堆积厚度,并应用于铜陵有色冬瓜山铜矿矿仓硫精矿自燃的危险性分析.研究结果表明:硫铁精矿的自燃临界堆积厚度较高硫精矿的小,在不同环境温度下,2种矿样的自燃临界堆积厚度也不同,其值随着环境温度的升高而减小;该方法具有测试成本低、耗时少、实验的可重复性强等特点,通过对自燃临界堆积厚度的测算可以为预防矿仓硫精矿自燃火灾的发生提供重要理论依据,从而保证矿山生产的顺利开展.     

细菌脱硫抑制硫化矿自燃实验研究

通过室内细菌脱硫柱浸实验,将硫化矿石颗粒表面的硫降低到临界值以下,使脱硫后矿石自燃倾向性等级下降.结果表明,44d最大脱硫率可达61.82%,脱硫率随着时间延长而逐渐增大.对矿石自燃倾向性分析显示,硫化矿石的5d氧化增重率从2.044%降低到0.902%,自燃点从209.6℃升高到319.8℃,自燃倾向性等级由Ⅰ级降为Ⅲ级,降低了硫化矿石的自燃风险.     

粗糙集属性约简判别分析方法及其应用

为了解决统计逐步判别分析法存在的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简的统计判别分析方法.首先采用粗糙集属性约简进行变量筛选,这样可充分利用粗糙集属性约简不需要属性分布的先验信息这一特点,再对所选择的变量进行Bayes判别分析训练,建立判别函数或相应的后验概率函数,以解决选择变量过程中存储量较大且检验变量的重要性总体服从正态分布这一主观性假设等问题.通过对油气储层数据的实际分析表明,所提方法不仅易于实施,而且检验数据集的判别准确率高于统计逐步判别分析法,同时可节省预测成本,提高预测速度.     

基于耗氧量的煤自燃倾向性快速鉴定方法

为了能够更加科学快速地对煤的自燃倾向性进行鉴定和分类,对我国现行的煤自燃倾向性色谱吸氧鉴定法的不科学性进行了分析和评价,对煤低温氧化耗氧量与煤自燃倾向性之间的关系进行理论分析,得出在低温氧化过程中某一温度时煤每消耗1 mol氧量释放的热量大体相同,那么单位质量煤在某一温度段消耗氧量大,产生热量也就越多,该煤也就更容易自燃,其自燃倾向性也就越强.在此理论基础上提出了将一定煤样量置于静态的一定量空气中,并加热使其加速氧化,以此来测试煤的低温氧化耗氧量.研制了相应的测试装备,并对不同煤种、不同氧化时间和不同氧化温度的耗氧量进行了测试.最后,初步给出了基于耗氧量的煤自燃倾向性分类原则和方法.图3,表2,参11.     

勘探阶段可采煤层顶底板岩体质量分类模型

提出了在煤田勘探阶段利用主要物理力学性质指标和岩体质量指标进行可采煤层顶底板岩体质量分类的模型.以新疆伊犁州尼勒克县某煤矿为研究背景,选取了天然单轴抗压强度、饱和单轴抗压强度、天然抗拉强度、饱和抗拉强度、天然抗剪强度、饱和抗剪强度、天然密度、含水率、孔隙率、软化系数和RQD值等11项因子作为分类指标,以该煤矿8个可采煤层顶底板的50组岩样样品作为学习样本,首先采用因子分析和Q型聚类分析方法对样品进行综合评价分类,分类结果理想;然后分别计算每一类别样品11项分类指标的平均值并进行对比分析,结果表明,11项指标选取合理;最后采用Fisher判别分析方法对50组样品进行训练,建立了相应的Fisher判别模型,经检验正确率达到98%;将该判别模型应用到乌鲁木齐市某一煤矿对岩样进行分类,其分类结果与神经网络模型、因子和聚类联合分析的分类结果一致,有3个分类结果与规范分类出现偏差,经分析认为新建的判别模型分类结果更为真实可靠.     

改进的Bayes砂土液化判别模型

基于Bayes判别分析理论,根据唐山大地震和广东三水地震中40组砂土液化样本构建数据库,本文选取其中30组数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析(BDA)函数,并根据该函数对另外10组待测样本进行了液化判别研究。首先,基于震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力Ps、相对密实度Dr、平均粒径D50和地下水位深度dw七个评价指标,建立七因素Bayes判别分析模型。继而,依据各评价指标的影响权重,提出了以M、gmax、Ps、Dr和D50五个评价指标为主的五因素Bayes判别分析模型。对比五因素和七因素模型的砂土液化判别结果,可以发现:改进的五因素模型的平均判别准确率高达为90%,而七因素模型准确率为80%,即本文所提出的五因素BDA模型用更少的评价指标可以达到更高的液化判别准确率,既避免了次要因素影响判别函数的稳定性,又节约了建设成本,更有利于实际工程中的液化判别。     

机械力作用诱导硫化矿石自燃的微观机理

为揭示不同强度的机械力作用对硫化矿石自燃的影响机理,从某高硫矿山采集具有代表性的硫化矿样,在室内开展硫化矿石的机械球磨实验。联合运用扫描电镜(SEM)、X线衍射(XRD)等测试技术表征矿样在经历100,200,300,350,400和450 r/min等转速表征的不同强度的机械力作用下的表观形貌、微观结构等的演变规律;进一步开展矿样在不同强度的机械力作用下的恒温恒湿氧化实验,并对比各个矿样的氧化质量增大率。研究结果表明:硫化矿石在经历不同强度的机械力作用后,形成细小的细微颗粒并发生集聚效应;随着转速提高,硫化矿石的晶格畸变率增大,晶粒粒度降低,氧化速率明显加快。这表明硫化矿石在外界不同强度的机械力作用下,其化学反应活性增强,更加容易发生氧化自热,进而在一定环境条件下引发自燃火灾。