高浓度超细全尾砂充填料浆管道输送阻力模型

 为准确计算某矿山高浓度超细全尾砂充填料浆管道输送阻力损失,在固-液两相流理论的基础上,综合全尾砂充填料浆管道输送阻力影响因素,通过因次分析法构建高浓度超细全尾砂充填料浆管道输送阻力模型。运用计算流体动力学方法（CFD）研究充填料浆体积浓度、流速、管道直径、固体混合料密度等因素对管道输送阻力的影响,得到360 组管道阻力损失值;采用最小二乘法回归计算管道输送阻力模型系数,并抽取4 组常用工况点对计算模型进行误差分析,根据回归系数显著性检验方法,得到各因素的影响程度关系。计算模型结果与泵送环管实验的误差在5%左右,能满足本矿山充填系统设计需要。     

上向进路充填采矿法不同接顶率充填体的稳定性

 基于充填料浆采场流动规律和分级尾砂充填进路终态,研究了上向进路充填采矿法不同接顶率充填体的稳定性。将充填料浆采场流动分为不受限沉积扩散和受限向上堆积两个过程,结合充填料浆采场充填终态,从50%充填接顶率开始,按5%递增梯度构建不同充填接顶率的充填体三维模型,运用MIDAS/GTS 有限元软件模拟分析不同接顶率充填体受力状况,提出了考虑抗拉、抗压安全系数和拉应力、压应力集中区域体积的综合安全系数方法,用于评价充填体的稳定性。以某矿山为例的评价结果表明,对于二步进路采场开采,一步进路采场充填体的接顶率和综合安全系数越大,其稳定性越高;当接顶率不足75%时,抗拉、抗压安全系数大于1,综合安全系数小于1,充填体有失稳风险;而当接顶率大于75%时,抗拉、抗压安全系数和综合安全系数均大于1,充填体处于稳定状态,其稳定性满足安全生产要求。     

基于PSO-ELM的建筑物爆破震动速度预测

 针对影响爆破震动速度因素之间复杂的非线性关系,利用粒子群算法（PSO）的全局搜索最优解原理和极限学习机（ELM）处理非线性关系能力,建立了爆破震动速度预测的PSO-ELM 模型。以某地区爆破震动实测数据为例,选取总药量、最大段药量、爆破点与监测点距离、建筑物所在地面震动速度和测点到地面的高度等5 个因素为输入变量,以建筑物震动速度为输出变量。结果表明,PSO-ELM 模型训练值与预测值,测试值与预测值的均方误差分别为0.18 和2.56,平均相对误差控制在6%以内,显示出该模型具有良好的训练精度和泛化能力。对比传统ELM 模型,PSO-ELM 模型不但提高了精度和泛化能力,而且降低了训练样本数和隐含层节点数变化对训练结果的影响,提高了模型的拟合能力,在类似预测工程中有一定的推广价值。